很短的几句代码，可是我却花了很长的时间才写出来，因为array那里的除法运算结果老是不对，正常在-1-1之间的。从别的资料摘来处理NDVI计算的array代码处，出现了很多问题，可能它用了什么优化计算的函数，但是结果不对，果断放弃了。 直接硬算，影像波段是整数，转成浮点型数字就行，然后再参与运算得出了正确的结果范围。 这个效率还是不行，用c++&&GDAL计算速率快得多了。 from osgeo import gdal_array as ga import gdal, ogr, os, osr import numpy as np b3=r'C:\Users\suns\Desktop\b4.

主要介绍了在Python中用GDAL实现矢量对栅格的切割实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

在使用python3.6进行地理数据出图的时候经常会用的几个包（考虑了GDAL与Fiona的版本对应关系），其中包括Gdal,fiona,basemap,Shapely.

配置好java环境后，将上面的C:\Program Files\Java\1916-x64-gdal-3-3-0-mapserver-7-6-3\bin 拷贝到C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_261\bin全部替换即可使用gdal

C++搭建框架，利用OpenGL、GDAL、Qt进行分块显示遥感影像 ，默认分块的大小为640X640，目前仅仅支持小数据显示，后续将继续更新，支持大数据分块显示。

基于gdal2.1.1版本编译，包含'armeabi-v7a', 'arm64-v8a' , 'x86', 'x86_64'所有平台，aar文件。 包含： libs\gdal2.1.1.jar jni\armeabi-v7a\libgdalconstjni.so jni\armeabi-v7a\libgdaljni.so jni\armeabi-v7a\libogrjni.so jni\armeabi-v7a\libosrjni.so jni\arm64-v8a\libgdalconstjni.so jni\arm64-v8a\libgdaljni.so jni\arm64-v8a\libogrjni.so jni\arm64-v8a\libosrjni.so jni\x86\libgdalconstjni.so jni\x86\libgdaljni.so jni\x86\libogrjni.so jni\x86\libosrjni.so jni\x86_64\libgdalconstjni.so jni\x86_64\libgdaljni.so jni\x86_64\libogrjni.so jni\x86_64\libosrjni.so

里面方法经过改良后，对于一副影像，可以进行指定row和col进行分割成若干块，对于多波段数据，也可以根据数据情况进行改造，代码有注释

使用gdal读取geotiff高程数据C++实现代码

快速显示与浏览大的遥感图像是遥感图像处理与分析软件的一个重要的功能。利用GDAL的快速高效的文件读取功能，动态地分块从文件中读取图像块到内存，动态地建立金字塔结构，从而能快速地显示大的遥感图像。放大、缩小和漫游操作实现了渐变的效果，能给用户非常快速和平滑的感觉。

使用GDAl库对大图像进行分块处理的程序。给出的是自己编写的一个C++类，经过自己的测试，用着还好，仅供参考