如下所示： from osgeo import gdal import numpy as np def read_tiff(inpath): ds=gdal.Open(inpath) row=ds.RasterXSize col=ds.RasterYSize band=ds.RasterCount geoTransform=ds.GetTransform() proj=ds.GetTransform() data=np.zeros([row,col,band]) for i in range(band): dt=ds.GetRasterBand(1)

Gdal 命令行工具（DEM及图像栅格文件处理工具） Gdal_translate 可以将多种不同类型的栅格文件（DEM或图片JPG,JP2,PNG,TIF）进行格式转换如INT16 转float32 Gdal_translate /H可以查询使用的参数 其它的一些Gdal工具如： Gdaldem Gdaltransform Gdalwarp 另外，这些都必须要有gdal19.dll动态链接库一起使用

gdal 2.12库（包括windows版本和linux版本）。GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式。它还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理。 OGR是GDAL项目的一个分支，功能与GDAL类似，只不过它提供对矢量数据的支持。 有很多著名的GIS类产品都使用了GDAL/OGR库，包括ESRI的ARCGIS 9.3，Google Earth和跨平台的GRASS GIS系统。利用GDAL/OGR库，可以使基于Linux的地理空间数据管理系统提供对矢量和栅格文件数据的支持。

GDAL库的使用文档，word版，包含了gdal库的简单使用（python入门学习）

gdal-1.11.2.tar.gz，可以用来输入遥感图像的金字塔文件

本文件的内容是作者在网络上搜集GDAL资料，在实践的基础上进行了实践，并将所有搜集到的GDAL攻略在实践的基础上对内容进行总结，网络上的一些攻略在实践中会出现些小的问题，如内存泄露、安装时DOS下盘符的变动。对GDAL的学习和使用进行比较全面的介绍，希望对学习和使用GDAL的朋友有所帮助

gdal2.3.1编译后的文件，参考博客《VS2017编译配置GDAL——超详细，适合初学者！！！》（邹思远）

利用gdal的函数，根据DEM图像，生成等高线或等值线，保存成arcgis可以打开的shp文件，可以用vs2017编译通过，gdal200版，源代码可以从官网下，对研究gdal比较有好处，值得拥有。

兰伯特投影计算到其他地理范围的类 依赖gdal

非KML unKML 是一个 Python 模块，它递归地下载和解析 KML 和 KMZ 文件，尝试使用 GDAL 将它找到的每个矢量和栅格图层转换为 shapefile 或 GeoTIFF。 按照下面的设置和使用说明开始。 设置 强烈建议使用支持 Google 官方 libkml 模块的 GDAL 自定义构建。 通过使用 GDAL 的内置 KML 驱动程序，unKML 在技术上可以在没有 libkml 支持的情况下运行，但是使用 libkml 会大大增加它可以成功转换的文件数量。 这些说明已经在 Ubuntu 12.04 LTS 上进行了测试。 他们将在您的主目录中安装 unKML 及其所需的组件作为虚拟环境。 这主要是为了使 GDAL 的自定义构建可用于 unKML 而不会影响系统范围的 GDAL 安装（如果存在）。 您还可以通过分别激活或停用 unKML 虚拟环境，在使用自定义