GADL根据历史DEM数据弥补现在DEM栅格数据的缺失

如果你有历史DEM数据和现有的DEM数据，并且想要使用GADL（Geospatial Data Abstraction Library）来根据历史DEM数据来弥补现在DEM栅格数据的缺失，可以考虑以下步骤：

1. 确保已安装GADL库，并加载所需的DEM数据。

2. 首先，将历史DEM数据和现有DEM数据打开为GDAL数据集。
import gdal

# 打开历史DEM数据
historical_dem = gdal.Open("historical_dem.tif")
# 打开现有DEM数据
current_dem = gdal.Open("current_dem.tif")
```

3. 获取历史DEM和现有DEM的坐标系、仿射变换信息等。

```python
historical_projection = historical_dem.GetProjection()
current_projection = current_dem.GetProjection()

historical_geotransform = historical_dem.GetGeoTransform()
current_geotransform = current_dem.GetGeoTransform()

# 确定新DEM的行列数（根据需要进行调整）
rows, cols = current_dem.RasterYSize, current_dem.RasterXSize
```

4. 创建一个输出数据集来存储修复后的DEM数据。

```python
driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')

# 创建输出DEM数据集
output_dem = driver.Create("output_dem.tif", cols, rows, 1, gdal.GDT_Float32)
output_dem.SetProjection(current_projection)
output_dem.SetGeoTransform(current_geotransform)

output_band = output_dem.GetRasterBand(1)
```

5. 遍历每个像素点，判断当前DEM是否为缺失值（例如0或任意无效值），如果是，则使用历史DEM数据进行填充。

```python
import numpy as np

for y in range(rows):
    for x in range(cols):
        current_elevation = current_band.ReadAsArray(x, y, 1, 1)
        
        # 判断当前DEM是否为缺失值
        if current_elevation == 0 or np.isnan(current_elevation):
            historical_elevation = historical_band.ReadAsArray(x, y, 1, 1)
            
            # 使用历史DEM数据填充