基于gdal的格网插值
格网插值就是使用离散的数据点创建一个栅格图像的过程。通常情况下,有一系列研究区域的离散点,如果我们想将这些点转换为规则的网格数据来进行进一步的处理,或者和其他网格数据进行合并 等处理,就需要使用格网插值算法。
我们的应用是在海洋数据的处理的处理上,像海洋温度数据,在海洋与陆地的接触部分,数据会有缺失 ,对这些数据缺失的点就需要进行数据的插值处理,才能进行接下来其他的处理,所以插值处理尤为重要。
在gdal库中有对应各个插值算法的算法参数结构体,我一直用的是反距离权重插值算法(GDALGridInverseDistanceToAPowerOptions),这个根据你应用的数据可以使用不同的算法,gdal中插值的算伐有四种。下面是数据插值处理的代码。
#include <QCoreApplication>
#include <gdal_priv.h>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
#include <vector>
#include <gdalgrid.h>
#include <QDebug>
using namespace std;
using std::string; //使用string对象
using std::vector; //使用vector
//自己定义的split函数,作用相当于boost库的split函数
void Split(const std::string& src, const std::string& separator, std::vector<std::string>& dest) //字符串分割到数组
{
//参数1:要分割的字符串;参数2:作为分隔符的字符;参数3:存放分割后的字符串的vector向量
string str = src;
string substring;
string::size_type start = 0, index;
dest.clear();
index = str.find_first_of(separator,start);
do
{
if (index != string::npos)
{
substring = str.substr(start,index-start );
dest.push_back(substring);
start =index+separator.size();
index = str.find(separator,start);
if (start == string::npos) break;
}
}while(index != string::npos);
//the last part
substring = str.substr(start);
dest.push_back(substring);
}
void DpdInterpolation(const char*pszPoints,const char*pszDst)
{
//const char*pszPoints = "";//目标文件
//const char*pszDst = "E:\\odp_workplace\\odp_data\\testdata\\interpolation\\Dpdinterpolation_test.grd";//生成的结果文件
//设置输出图像的分辨率为0.5
double pixResoultion = 0.5;
//计算离散点XY坐标的最大最小值,用于确定输出图像的大小
double dfXMin;
double dfXMax;
double dfYMin;
double dfYMax;
double dfZMin;
double dfZMax;
double tmpX;
double tmpY;
double tmpZ;
int i = 0;
int nPoints = 125;//设置离散点的个数
double * padfX = new double[nPoints];
double * padfY = new double[nPoints];
double * padfZ = new double[nPoints];
//将文本文件读入数组
ifstream ifile(pszPoints,ios::in);
string strBuf;
while(getline(ifile,strBuf))
{
vector<string> vstr;
Split(strBuf,",",vstr);
tmpX = atof(vstr[0].c_str());
tmpY = atof(vstr[1].c_str());
tmpZ = atof(vstr[2].c_str());
qDebug()<<tmpX<<tmpY<<tmpZ<<endl;
padfX[i] = tmpX;
padfY[i] = tmpY;
padfZ[i] = tmpZ;
if(i==0)
{
dfXMin = tmpX;
dfXMax = tmpX;
dfYMin = tmpY;
dfYMax = tmpY;
dfZMin = tmpZ;
dfZMax = tmpZ;
}
dfXMin = (tmpX<dfXMin) ? tmpX : dfXMin;
dfXMax = (tmpX>dfXMax) ? tmpX : dfXMax;
dfYMin = (tmpY<dfYMin) ? tmpY : dfYMin;
dfYMax = (tmpY>dfYMax) ? tmpY : dfYMax;
dfZMin = (tmpZ<dfZMin) ? tmpZ : dfZMin;
dfZMax = (tmpZ>dfZMax) ? tmpZ : dfZMax;
i++;
}
ifile.close();
//计算图像大小
int nXSize = (dfXMax-dfXMin)/pixResoultion;
int nYSize = (dfYMax-dfYMin)/pixResoultion;
//构造插值算法参数并设置参数值
GDALGridInverseDistanceToAPowerOptions *poOptions = new GDALGridInverseDistanceToAPowerOptions();
poOptions->dfPower = 2;//设置权重指数p
poOptions->dfRadius1 = 20;//设置搜索椭圆第一半径
poOptions->dfRadius2 = 15;//设置搜索椭圆第二半径
char *pData = new char[nXSize*nYSize];
GDALGridCreate(GGA_InverseDistanceToAPower,poOptions,nPoints,padfX,padfY,padfZ,dfXMin,dfXMax,dfYMin,dfYMax,nXSize,nYSize,GDT_Float32,pData,NULL,NULL);
delete poOptions;
//创建新的数据集
GDALDriver *pDriver = GetGDALDriverManager()->GetDriverByName("GS7BG");//GSAG GSBG GS7BG
GDALDataset *poDataset = pDriver->Create(pszDst,nXSize,nYSize,1,GDT_Float32,NULL);
double adfGeoTransform[6] = {dfXMin,pixResoultion,0,dfYMax,0,-pixResoultion};
poDataset->SetGeoTransform(adfGeoTransform);
//写入数据
poDataset->RasterIO(GF_Write,0,0,nXSize,nYSize,pData,nXSize,nYSize,GDT_Float32,1,0,0,0,0);
delete []pData;
GDALClose(poDataset);
}
要使用这段代码就得配置好环境,我的编译环境为qt5.11.2+vs2017+gdal
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