gdal读取tif文件，内付展示图片，Android，亲测有效，

使用vs2017编译的GDAL，同时GDAL依赖了PROJ。编译的是X64版本

编译好的gdal库,包含所有的依赖和插件，包含C++版的和C#版的，并集成了GEOS空间分析和PROJ投影转换模块

GDAL编译完成版 最新

gdal的python脚本，安装好之后里面有gdal的python脚本。安装这个之前得用python环境才行

GeoRaster-在Python中轻松使用地理栅格 弃用通知：自2021年2月19日起，此存储库已标记为已弃用且为只读。 不会进行进一步的维护。 现在，我们的工作重点集中在，该工具合并了GeoRaster的许多功能，但建立在rasterio而不是GDAL的基础上。 一探究竟！ 该软件包使您可以轻松地使用Python编程语言来加载，查询和保存地理栅格数据集。 包使用地理空间数据抽象资料库（GDAL， ）绑定，因此，在一个单一的命令可以导入通过GDAL（理解的任何地理参照数据集 ），其中包含所有地理参考信息和各种帮助程序功能。 GeoRaster与Python 2.4-3.x兼容。 栅格有两种基本类型：要么是将单波段数据集加载到SingleBandRaster对象中，要么是将要加载的包含多个波段的数据集加载到MultiBandRaster对象中。 还有一个“高级”选项，您可以在其中

这个是心血研究好久，里面包括Java代码和GDAL的jar。driver驱动也可用带 for( int iDriver = 0; iDriver < ogr.GetDriverCount(); iDriver++ ) { Driver poDriver = ogr.GetDriver(iDriver); if( poDriver.TestCapability( ogr.ODrCCreateDataSource ) ) System.out.print( " -f \"" + poDriver.GetName() + "\"\n" ); }自动获得

isodata的matlab代码博客图像 该程序使用 MFC 和 GDAL 库创建了一个遥感图像处理平台。 该平台可以显示多波段 Landsat RS 图像，并可以使用自己实现的 Mahalanobis 分类器、KL 变换、K-means 和 ISODATA 方法处理 RS 图像。 可以在随代码提交的课程报告中找到对这项工作的更详细描述。 算法代码包含在课程报告中，以防你发现打开这个VC++6.0项目不方便。

 为了实现大气气溶胶光学厚度反演的要求，提出一种基于传统暗像元算法为基础的一体化软件系统设计方案，并完成系统的设计和气溶胶光学厚度反演实验。该系统的软件设计主要利用开源GDAL库对MODIS遥感数据进行提取和处理，并通过6S模型建立得出数据查算表。经过应用表明通过该软件系统使反演过程简单化、可视化，同时实现了气溶胶光学厚度反演的一体化的处理。

辛苦编译的GDAL安卓版，关于安卓编译，有兴趣的同学可以参考https://www.cnblogs.com/MakeView660/p/11206268.html