Usa rasterio de Sean Gillies. Se puede combinar fácilmente con Fiona (leer y escribir archivos de forma) y bien formado del mismo autor.
En el script rasterio_polygonize.py
el comienzo es
import rasterio
from rasterio.features import shapes
mask = None
with rasterio.drivers():
with rasterio.open('a_raster') as src:
image = src.read(1) # first band
results = (
{'properties': {'raster_val': v}, 'geometry': s}
for i, (s, v)
in enumerate(
shapes(image, mask=mask, transform=src.affine)))
El resultado es un generador de características GeoJSON.
geoms = list(results)
# first feature
print geoms[0]
{'geometry': {'type': 'Polygon', 'coordinates': [[(202086.577, 90534.3504440678), (202086.577, 90498.96207), (202121.96537406777, 90498.96207), (202121.96537406777, 90534.3504440678), (202086.577, 90534.3504440678)]]}, 'properties': {'raster_val': 170.52000427246094}}
Que puedes transformar en geometrías bien formadas
from shapely.geometry import shape
print shape(geoms[0]['geometry'])
POLYGON ((202086.577 90534.35044406779, 202086.577 90498.96206999999, 202121.9653740678 90498.96206999999, 202121.9653740678 90534.35044406779, 202086.577 90534.35044406779))
Cree geopandas Dataframe y permita funcionalidades fáciles de usar de unión espacial, trazado, guardar como geojson, archivo de forma ESRI, etc.
geoms = list(results)
import geopandas as gp
gpd_polygonized_raster = gp.GeoDataFrame.from_features(geoms)
if value > src.nodata
a la lista la comprensión para hacer uso del valor de nodatos de la fuente y descartar cualquier forma que le corresponda. Sin embargo, no estoy seguro de lo que sucedería si no hay un valor de nodata. : o)Aquí está mi implementación.
La forma de instalar rasterio es 'conda install -c https://conda.anaconda.org/ioos rasterio', si hay un problema de instalación.
fuente
myarray=srcband.ReadAsArray() #or any array