python怎么调用GDAL

### 如何在Python中使用GDAL #### 安装GDAL库 为了能够在Python环境中成功调用GDAL，首先需要安装对应的库。可以通过多种方式来完成这一操作，其中一种常见的方式是从源码构建GDAL[^2]。 对于大多数用户而言，更简便的方法是利用`pip`工具直接安装预编译好的二进制包： ```bash pip install GDAL ``` 需要注意的是，在某些情况下可能还需要额外配置环境变量以便让Python能够找到GDAL的相关依赖项。 #### 调用GDAL的基本方法 一旦完成了GDAL的安装之后，就可以通过导入模块的方式来访问其功能了。下面是一个简单的例子展示怎样打开一个地理空间文件并读取基本信息： ```python from osgeo import gdal # 注册所有的驱动程序 gdal.AllRegister() # 设置错误处理函数为异常模式 gdal.UseExceptions() try: dataset = gdal.Open('example.tif') if not dataset: raise RuntimeError("Unable to open the file") print(f"Driver: {dataset.GetDriver().ShortName}/{dataset.GetDriver().LongName}") print(f"Size is {dataset.RasterXSize} x {dataset.RasterYSize} x {dataset.RasterCount}") finally: # 清理资源 del dataset ``` 这段代码展示了如何安全地加载图像文件以及获取有关该文件的一些元数据信息。如果遇到任何问题，则会抛出运行时错误而不是静默失败[^1]。 #### 使用Translate函数压缩栅格数据的例子 除了基本的操作之外，还可以执行更加复杂的任务比如对栅格数据进行压缩。这里给出了一段具体的实现代码片段用于说明这一点[^4]: ```python import os from osgeo import gdal compression_options = [ 'TILED=YES', 'COMPRESS=LZW', 'PREDICTOR=2' ] def compress_rasters(input_path, output_path): file_list = get_file_paths(input_path) for file_i in file_list: name = os.path.basename(file_i) src_ds = gdal.Open(file_i) output_name = f"{output_path}\\{name}" gdal.Translate( output_name, src_ds, creationOptions=compression_options ) src_ds = None # Close the dataset after processing compress_rasters('/path/to/input', '/path/to/output') ``` 此脚本遍历指定目录下的所有文件，并应用给定的创建选项对其进行转换和保存到新的位置。特别值得注意的是这里的压缩设置可以有效减少存储需求而不明显影响质量。