GDAL 是一个用于光栅和矢量地理空间数据格式转换的开源库。如果要读取空间数据这个库是必不可少的，它可以操作各种栅格地理数据格式，包括读取、写入、转换、处理各种栅格数据。这个库还同时包括了操作矢量数据的另一个有名的库OGR，这样这个库就同时具备了操作 栅格 和 矢量 数据的能力。
GDAL支持跨平台和多语言，C++版的编译配置网上有很多资料，但也很容易遇到错误，因此推荐使用python版。使用 pip install gdal 安装即可，如果用Anconda科学计算包也可以使用 conda install gdal 安装。
1.起步：读取并输出图像信息
from osgeo import gdal file_path = 'image.tif' //change to your own path dataset = gdal.Open(file_path) print(type(dataset)) metadata = dataset.GetMetadata() print(metadata) projection = dataset.GetProjection() print(projection)2.基础：几何图像操作
from osgeo import ogr multiline = ogr.Geometry(ogr.wkbMultiLineString) line1 = ogr.Geometry(ogr.wkbLineString) line1.AddPoint(1214242.4174581182, 617041.9717021306) line1.AddPoint(1234593.142744733, 629529.9167643716) multiline.AddGeometry(line1) line1 = ogr.Geometry(ogr.wkbLineString) line1.AddPoint(1184641.3624957693, 626754.8178616514) line1.AddPoint(1219792.6152635587, 606866.6090588232) multiline.AddGeometry(line1) print multiline.ExportToWkt()简单的图形只需要构建并添加点即可。
3.矢量图层操作
主要用到OGR模块，对常用的.shp，.osm格式文件进行操作，即地理数据常用的格式。
同时支持从PostgreSQL和网络获取数据。
import os from osgeo import ogr daShapefile = r"C:\Temp\Voting_Centers_and_Ballot_Sites.shp" driver = ogr.GetDriverByName('ESRI Shapefile') #需要用到驱动器 dataSource = driver.Open(daShapefile, 0) # 0 表示只读. 1 表示可写. # 检测文件是否存在 if dataSource is None: print 'Could not open %s' % (daShapefile) else: print 'Opened %s' % (daShapefile) layer = dataSource.GetLayer() featureCount = layer.GetFeatureCount() print "Number of features in %s: %d" % (os.path.basename(daShapefile),featureCount)4.光栅图层操作
支持将OGR数据转化为光栅数据
from osgeo import gdal, ogr # 定义新栅格的像素和NoData值 pixel_size = 25 NoData_value = -9999 # 输入文件 vector_fn = 'test.shp' # 新的tif文件被创建 raster_fn = 'test.tif' # 打开数据源 source_ds = ogr.Open(vector_fn) source_layer = source_ds.GetLayer() x_min, x_max, y_min, y_max = source_layer.GetExtent() # 创建目标数据源 x_res = int((x_max - x_min) / pixel_size) y_res = int((y_max - y_min) / pixel_size) target_ds = gdal.GetDriverByName('GTiff').Create(raster_fn, x_res, y_res, 1, gdal.GDT_Byte) target_ds.SetGeoTransform((x_min, pixel_size, 0, y_max, 0, -pixel_size)) band = target_ds.GetRasterBand(1) band.SetNoDataValue(NoData_value) #栅格化 gdal.RasterizeLayer(target_ds, [1], source_layer, burn_values=[0])以上只是GDAL的一小部分功能，它对于地理数据的强大操作能力还有待进一步探索。
附： Python版的文档