我有来自 PRISM Climate Group 的降水数据,现在以 .bil 格式提供(我认为是 ESRI BIL),我希望能够使用 Python 读取这些数据集。
我已经安装了 spectral 软件包,但
open_image()
方法返回错误:
def ReadBilFile(bil):
import spectral as sp
b = sp.open_image(bil)
ReadBilFile(r'G:\truncated\ppt\1950\PRISM_ppt_stable_4kmM2_1950_bil.bil')
IOError: Unable to determine file type or type not supported.
spectrum 的文档清楚地表明它支持 BIL 文件,任何人都可以了解这里发生的情况吗?我也愿意使用 GDAL,据说它支持类似/等效的 ESRI EHdr 格式,但我找不到任何好的代码片段来开始。
现在已经是 2017 年了,有一个稍微好一点的选择。 rasterio 包支持 bil 文件。
>>>import rasterio
>>>tmean = rasterio.open('PRISM_tmean_stable_4kmD1_20060101_bil.bil')
>>>tmean.affine
Affine(0.041666666667, 0.0, -125.0208333333335,
0.0, -0.041666666667, 49.9375000000025)
>>> tmean.crs
CRS({'init': 'epsg:4269'})
>>> tmean.width
1405
>>> tmean.height
621
>>> tmean.read().shape
(1, 621, 1405)
好吧,我很抱歉发布一个问题,然后自己这么快回答,但我发现了一组来自 犹他州立大学 的很好的课程幻灯片,其中有关于使用 GDAL 打开光栅图像数据的讲座。作为记录,这里是我用来打开 PRISM 气候组数据集(EHdr 格式)的代码。
import gdal
def ReadBilFile(bil):
gdal.GetDriverByName('EHdr').Register()
img = gdal.Open(bil)
band = img.GetRasterBand(1)
data = band.ReadAsArray()
return data
if __name__ == '__main__':
a = ReadBilFile(r'G:\truncated\ppt\1950\PRISM_ppt_stable_4kmM2_1950_bil.bil')
print a[44, 565]
编辑 2014 年 5 月 27 日
我已经根据上面的答案进行了构建,并想在这里分享它,因为似乎缺乏文档。我现在有一个类,它有一个主要方法,该方法将 BIL 文件作为数组读取并返回一些关键属性。
import gdal
import gdalconst
class BilFile(object):
def __init__(self, bil_file):
self.bil_file = bil_file
self.hdr_file = bil_file.split('.')[0]+'.hdr'
def get_array(self, mask=None):
self.nodatavalue, self.data = None, None
gdal.GetDriverByName('EHdr').Register()
img = gdal.Open(self.bil_file, gdalconst.GA_ReadOnly)
band = img.GetRasterBand(1)
self.nodatavalue = band.GetNoDataValue()
self.ncol = img.RasterXSize
self.nrow = img.RasterYSize
geotransform = img.GetGeoTransform()
self.originX = geotransform[0]
self.originY = geotransform[3]
self.pixelWidth = geotransform[1]
self.pixelHeight = geotransform[5]
self.data = band.ReadAsArray()
self.data = np.ma.masked_where(self.data==self.nodatavalue, self.data)
if mask is not None:
self.data = np.ma.masked_where(mask==True, self.data)
return self.nodatavalue, self.data
我使用以下函数调用此类,其中我使用 GDAL 的 vsizip 函数直接从 zip 文件读取 BIL 文件。
import prism
def getPrecipData(years=None):
grid_pnts = prism.getGridPointsFromTxt()
flrd_pnts = np.array(pd.read_csv(r'D:\truncated\PrismGridPointsFlrd.csv').grid_code)
mask = prism.makeGridMask(grid_pnts, grid_codes=flrd_pnts)
for year in years:
bil = r'/vsizip/G:\truncated\PRISM_ppt_stable_4kmM2_{0}_all_bil.zip\PRISM_ppt_stable_4kmM2_{0}_bil.bil'.format(year)
b = prism.BilFile(bil)
nodatavalue, data = b.get_array(mask=mask)
data *= mm_to_in
b.write_to_csv(data, 'PrismPrecip_{}.txt'.format(year))
return
# Get datasets
years = range(1950, 2011, 5)
getPrecipData(years=years)