利用GDAL实现栅格影像差值计算及Geoserver自动发布栅格影像-创新互联

　　项目需求

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　　项目需要对两幅栅格影像做差值处理，然后在geoserver上自动发布服务。

　　项目构想

　　仔细查阅了很多文献。geoserver上没有提供直接对两幅栅格影像做差值的处理。所以我将步骤分为两步：

　　1、对影像做差值

　　2、获取信息发布服务

　　项目实现

　　观察geoserver文件系统。

　　就栅格影像的workspace以及styles文件系统为例。　　　　

　　对某一指定工作区添加数据存储以及添加切片。对某一指定工作区其namaspace.xml、workspace.xml是相同的。

　　

　　也即是两个xml中的namespace与workspace的id生成后不会因为添加存储而变动。

　　

　　对于栅格影像存储涉及到coveragestore.xml、layer.xml、coverage.xml　　　　

　　其中coverage篇幅较大，较不同地方在于　　

　　从中观察到各个文件ID必须不同。涉及到：　　

　　故利用python 生成四位数不同的随机ID即可。(此时不知道geoserver提供了rest的API)。

　　实现流程：

　　

　　代码实现

　　项目代码大致分为三个部分(

　　1、使用gdal对栅格影像做差值处理

　　2、获取信息，在相应文件系统中自动生成xml(分为python生成和geoserver 中rest服务的api)

　　3、重新启动startup.bat

　　##对影像处理

　　import gdal, gdalconst, numpy

　　import cv2

　　import matplotlib.pyplot as plt

　　class ReadRaster:

　　def __init__(self, path, ):

　　self.dataset = gdal.Open(path, gdal.GA_ReadOnly)

　　self.rows = self.dataset.RasterYSize # todo 图像宽度

　　self.cols = self.dataset.RasterXSize # todo 图像长度

　　self.bands = self.dataset.RasterCount # TODO 图像波段数量

　　self.proj = self.dataset.GetProjection() # todo 地图投影信息

　　self.geotrans = self.dataset.GetGeoTransform() # todo 仿射矩阵

　　def getRasterInformation(self, nband):

　　band = self.dataset.GetRasterBand(nband) # 获取波段对象

　　# data = band.ReadAsArray(0, 0, self.cols, self.rows).astype(numpy.float) #获取波段信息

　　data = band.ReadAsArray(0, 0, self.cols, self.rows) # 获取波段信息

　　return data

　　def writeRasterInformation(self, data, Savepath, nband):

　　driver = self.dataset.GetDriver()

　　writeable = driver.Create(Savepath, self.cols, self.rows, self.bands, gdal.GDT_Byte) # TODO 新建数据集

　　writeable.SetGeoTransform(self.geotrans) # 写入仿射变换参数

　　writeable.SetProjection(self.proj) # 写入投影

　　for i in range(nband):

　　writeable.GetRasterBand(i + 1).WriteArray(data[i], 0, 0)

　　writeable.GetRasterBand(i + 1).SetNoDataValue(0) # todo 给各波段设置nodata值

　　writeable.GetRasterBand(i + 1).FlushCache() # todo 波段统计量

　　print(writeable.GetRasterBand(i + 1).GetStatistics(0, 1)) # todo 计算波段统计量 输出为min\max \Mean\stddev

　　def showImage(self, r, g, b):

　　img2 = cv2.merge([r, g, b])

　　plt.imshow(img2)

　　plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 不显示坐标轴

　　plt.title("CHA")

　　plt.show()

　　## 生成xml 以layer.xml为例

　　import xml.dom.minidom

　　import random

　　import os 　无锡人流医院哪家好 http://www.wxbhnkyy120.com/

　　def writelayerXml(self):

　　fp = open(self.mainpath + self.vapath + self.vapath + "\layer.xml", 'w')

　　# TODO 在内存中创建一个空的文档

　　doc = xml.dom.minidom.Document()

　　# TODO 创建一个根节点Managers对象

　　root = doc.createElement('layer')

　　# todo 将根节点添加到文档对象中

　　doc.appendChild(root)

　　# id\name\description\type\enabled\workspace\__default\url

　　nodeid = doc.createElement('id')

　　nodename = doc.createElement('name')

　　nodetype = doc.createElement('type')

　　nodedefaultStyle = doc.createElement('defaultStyle')

　　nodedefaultStyleid = doc.createElement('id')

　　noderesource = doc.createElement('resource')

　　noderesource.setAttribute('class', 'coverage')

　　noderesourceid = doc.createElement('id')

　　nodeattribution = doc.createElement('attribution')

　　nodelogoWidth = doc.createElement('logoWidth')

　　nodelogoHeight = doc.createElement('logoHeight')

　　nodename.appendChild(doc.createTextNode(self.rastername))

　　root.appendChild(nodename)

　　nodeid.appendChild(doc.createTextNode(ProduceXml.LayerInfoImpl+self.password3))

　　root.appendChild(nodeid)

　　nodetype.appendChild(doc.createTextNode('RASTER'))

　　root.appendChild(nodetype)

　　nodedefaultStyleid.appendChild(doc.createTextNode(ProduceXml.StyleInfoImpl))

　　nodedefaultStyle.appendChild(nodedefaultStyleid)

　　root.appendChild(nodedefaultStyle)

　　noderesourceid.appendChild(doc.createTextNode(ProduceXml.CoverageInfoImpl+self.password2))

　　noderesource.appendChild(noderesourceid)

　　root.appendChild(noderesource)

　　nodelogoWidth.appendChild(doc.createTextNode('0'))

　　nodelogoHeight.appendChild(doc.createTextNode('0'))

　　nodeattribution.appendChild(nodelogoWidth)

　　nodeattribution.appendChild(nodelogoHeight)

　　root.appendChild(nodeattribution)

　　doc.writexml(fp, indent='\t', addindent='\t', newl='\n', encoding="utf-8")

　　###启动服务

　　import win32api

　　def startbat():

　　win32api.ShellExecute(0, 'open', r'C:\Program Files (x86)\GeoServer 2.14.2\bin\startup.bat', '', '', 1)

　　执行完成之后，即可看到geoserver中新增了数据存储以及服务。

　　其中关于geoserver rest服务中的API下一节再讲述。

本文题目：利用GDAL实现栅格影像差值计算及Geoserver自动发布栅格影像-创新互联
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