使用GDAL进行影像投影坐标、地理坐标、图上坐标的转换

使用GDAL库写了四个函数分别进行投影坐标与地理坐标（经纬度）之间的转换，投影坐标和图上坐标（行列号）之间的转换。

来源：https://cloud.tencent.com/developer/article/1386146

from osgeo import gdal
from osgeo import osr
import numpy as np

def getSRSPair(dataset):
‘’’
获得给定数据的投影参考系和地理参考系
:param dataset: GDAL地理数据
:return: 投影参考系和地理参考系
‘’’
prosrs = osr.SpatialReference()
prosrs.ImportFromWkt(dataset.GetProjection())
geosrs = prosrs.CloneGeogCS()
return prosrs, geosrs

def geo2lonlat(dataset, x, y):
‘’’
将投影坐标转为经纬度坐标（具体的投影坐标系由给定数据确定）
:param dataset: GDAL地理数据
:param x: 投影坐标x
:param y: 投影坐标y
:return: 投影坐标(x, y)对应的经纬度坐标(lon, lat)
‘’’
prosrs, geosrs = getSRSPair(dataset)
ct = osr.CoordinateTransformation(prosrs, geosrs)
coords = ct.TransformPoint(x, y)
return coords[:2]

def lonlat2geo(dataset, lon, lat):
‘’’
将经纬度坐标转为投影坐标（具体的投影坐标系由给定数据确定）
:param dataset: GDAL地理数据
:param lon: 地理坐标lon经度
:param lat: 地理坐标lat纬度
:return: 经纬度坐标(lon, lat)对应的投影坐标
‘’’
prosrs, geosrs = getSRSPair(dataset)
ct = osr.CoordinateTransformation(geosrs, prosrs)
coords = ct.TransformPoint(lon, lat)
return coords[:2]

def imagexy2geo(dataset, row, col):
‘’’
根据GDAL的六参数模型将影像图上坐标（行列号）转为投影坐标或地理坐标（根据具体数据的坐标系统转换）
:param dataset: GDAL地理数据
:param row: 像素的行号
:param col: 像素的列号
:return: 行列号(row, col)对应的投影坐标或地理坐标(x, y)
‘’’
trans = dataset.GetGeoTransform()
px = trans[0] + col * trans[1] + row * trans[2]
py = trans[3] + col * trans[4] + row * trans[5]
return px, py

def geo2imagexy(dataset, x, y):
‘’’
根据GDAL的六 参数模型将给定的投影或地理坐标转为影像图上坐标（行列号）
:param dataset: GDAL地理数据
:param x: 投影或地理坐标x
:param y: 投影或地理坐标y
:return: 影坐标或地理坐标(x, y)对应的影像图上行列号(row, col)
‘’’
trans = dataset.GetGeoTransform()
a = np.array([[trans[1], trans[2]], [trans[4], trans[5]]])
b = np.array([x - trans[0], y - trans[3]])
return np.linalg.solve(a, b) # 使用numpy的linalg.solve进行二元一次方程的求解

if name == ‘main’:
gdal.AllRegister()
dataset = gdal.Open(r"F:\2016\Data\Great Khingan\DEM\Projection\strm_6102_UTM.tif")
print(‘数据投影：’)
print(dataset.GetProjection())
print(‘数据的大小（行，列）：’)
print(’(%s %s)’ % (dataset.RasterYSize, dataset.RasterXSize))

x = 464201
y = 5818760
lon = 122.47242
lat = 52.51778
row = 2399
col = 3751

print('投影坐标 -> 经纬度：')
coords = geo2lonlat(dataset, x, y)
print('(%s, %s)->(%s, %s)' % (x, y, coords[0], coords[1]))
print('经纬度 -> 投影坐标：')
coords = lonlat2geo(dataset, lon, lat)
print('(%s, %s)->(%s, %s)' % (lon, lat, coords[0], coords[1]))

print('图上坐标 -> 投影坐标：')
coords = imagexy2geo(dataset, row, col)
print('(%s, %s)->(%s, %s)' % (row, col, coords[0], coords[1]))
print('投影坐标 -> 图上坐标：')
coords = geo2imagexy(dataset, x, y)
print('(%s, %s)->(%s, %s)' % (x, y, coords[0], coords[1]))

输出结果：
数据的大小（行，列）：
(7503 4799)
投影坐标 -> 经纬度：
(464201, 5818760)->(122.472422555, 52.5177753994)
经纬度 -> 投影坐标：
(122.47242, 52.51778)->(464200.830381, 5818760.513)
图上坐标 -> 投影坐标：
(2399, 3751)->(464163.754715, 5818797.73095)
投影坐标 -> 图上坐标：
(464201, 5818760)->(2399.49875769, 3751.50526134)