从GeoTIFF文件中获取经度和纬度

Question

在Python中使用GDAL，如何获取GeoTIFF文件的纬度和经度？

GeoTIFF似乎没有存储任何坐标信息。而是存储XY原点坐标。但是，XY坐标不提供左上角和左下角的纬度和经度。

看来我需要做一些数学运算才能解决这个问题，但是我不知道从哪里开始。

执行此操作需要什么程序？

我知道该GetGeoTransform()方法对此很重要，但是，我不知道该怎么做。

Answer 1

要获取您的Geotiff角的坐标，请执行以下操作：

from osgeo import gdal
ds = gdal.Open('path/to/file')
width = ds.RasterXSize
height = ds.RasterYSize
gt = ds.GetGeoTransform()
minx = gt[0]
miny = gt[3] + width*gt[4] + height*gt[5] 
maxx = gt[0] + width*gt[1] + height*gt[2]
maxy = gt[3]

但是，它们可能不是纬度/经度格式。正如Justin指出的那样，您的Geotiff将使用某种坐标系进行存储。如果您不知道它是什么坐标系，可以通过运行gdalinfo以下命令进行查找：

gdalinfo ~/somedir/somefile.tif

哪个输出：

Driver: GTiff/GeoTIFF
Size is 512, 512
Coordinate System is:
PROJCS["NAD27 / UTM zone 11N",
    GEOGCS["NAD27",
        DATUM["North_American_Datum_1927",
            SPHEROID["Clarke 1866",6378206.4,294.978698213901]],
        PRIMEM["Greenwich",0],
        UNIT["degree",0.0174532925199433]],
    PROJECTION["Transverse_Mercator"],
    PARAMETER["latitude_of_origin",0],
    PARAMETER["central_meridian",-117],
    PARAMETER["scale_factor",0.9996],
    PARAMETER["false_easting",500000],
    PARAMETER["false_northing",0],
    UNIT["metre",1]]
Origin = (440720.000000,3751320.000000)
Pixel Size = (60.000000,-60.000000)
Corner Coordinates:
Upper Left  (  440720.000, 3751320.000) (117d38'28.21"W, 33d54'8.47"N)
Lower Left  (  440720.000, 3720600.000) (117d38'20.79"W, 33d37'31.04"N)
Upper Right (  471440.000, 3751320.000) (117d18'32.07"W, 33d54'13.08"N)
Lower Right (  471440.000, 3720600.000) (117d18'28.50"W, 33d37'35.61"N)
Center      (  456080.000, 3735960.000) (117d28'27.39"W, 33d45'52.46"N)
Band 1 Block=512x16 Type=Byte, ColorInterp=Gray

此输出可能就是您所需要的。但是，如果要在python中以编程方式执行此操作，则可以通过此方法获取相同的信息。

如果坐标系PROJCS类似于上面的示例，则说明您正在处理投影坐标系。投影的Coordiante系统是球形地球表面的表示，但被展平并扭曲到一个平面上。如果需要纬度和经度，则需要将坐标转换为所需的地理坐标系。

遗憾的是，并非所有的纬度/经度对都是基于地球的不同球体模型而创建的。在此示例中，我将转换为WGS84，这是GPS偏爱的地理坐标系，并且所有流行的Web制图站点都使用该地理坐标系。坐标系由定义明确的字符串定义。它们的目录可从空间参考中获得，例如参见WGS84。

from osgeo import osr, gdal

# get the existing coordinate system
ds = gdal.Open('path/to/file')
old_cs= osr.SpatialReference()
old_cs.ImportFromWkt(ds.GetProjectionRef())

# create the new coordinate system
wgs84_wkt = """
GEOGCS["WGS 84",
    DATUM["WGS_1984",
        SPHEROID["WGS 84",6378137,298.257223563,
            AUTHORITY["EPSG","7030"]],
        AUTHORITY["EPSG","6326"]],
    PRIMEM["Greenwich",0,
        AUTHORITY["EPSG","8901"]],
    UNIT["degree",0.01745329251994328,
        AUTHORITY["EPSG","9122"]],
    AUTHORITY["EPSG","4326"]]"""
new_cs = osr.SpatialReference()
new_cs .ImportFromWkt(wgs84_wkt)

# create a transform object to convert between coordinate systems
transform = osr.CoordinateTransformation(old_cs,new_cs)

#get the point to transform, pixel (0,0) in this case
width = ds.RasterXSize
height = ds.RasterYSize
gt = ds.GetGeoTransform()
minx = gt[0]
miny = gt[3] + width*gt[4] + height*gt[5]

#get the coordinates in lat long
latlong = transform.TransformPoint(minx,miny)

希望这会做您想要的。