Rotando Rasters con Rasterio

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Usando Python para rotar imágenes de satélite manteniendo la precisión de la geolocalización

Los datos raster son similares a los datos de imágenes normales. Excepto que cada píxel está vinculado a una ubicación en la superficie de la Tierra. Esto complica las cosas. Si queremos rotar los datos, también debemos tener en cuenta el sistema de referencia de coordenadas (CRS) subyacente. Distorsionar un raster sin ajustar su geolocalización conducirá a un análisis espacial inexacto.

Ajustar la geolocalización no es sencillo. Afortunadamente, Rasterio puede ayudar. Es una popular biblioteca de Python para el análisis de datos geoespaciales. Utilizaremos el paquete para:

• rotar un raster
• y reproyectar la imagen al CRS correcto.

En el proceso, discutiremos el código de Python y podrás encontrar el proyecto completo en GitHub.

Este artículo asume conocimientos básicos sobre datos raster y cómo trabajar con su CRS. Si deseas repasar, consulta el artículo a continuación. Se adentra más en detalle en la reproyección de datos raster.

• Cómo Aprendería Ciencia de Datos con ChatGPT (Si Pudiera Empezar de Nuevo)
• Replicación de datos del CDC Técnicas, compensaciones, ideas
• Investigadores de UC Berkeley presentan Dynalang un agente de IA que aprende un modelo mundial multimodal para predecir representaciones futuras de texto e imágenes, y aprende a actuar a partir de simulaciones imaginadas del modelo.

Cómo trazar coordenadas en imágenes de satélite Landsat con Python

Mapeo de posiciones de píxeles a coordenadas geográficas utilizando metadatos de Landsat y Rasterio

towardsdatascience.com

Descarga de escenas de Landsat

Para nuestros datos raster, trabajaremos con imágenes de satélite. Específicamente, escenas de Landsat. Puedes descargar una de estas utilizando el portal EarthExplorer. Alternativamente, si deseas utilizar Python, el artículo a continuación te guiará a través del proceso:

Descarga de imágenes de satélite Landsat con Python

Simplifica las descargas de escenas de Landsat con el paquete de Python landsatxplore

towardsdatascience.com

Al final, deberías tener una carpeta que contenga todos los archivos disponibles para un producto científico de nivel 2 de Landsat. Trabajaremos con la banda de luz visible roja. Para escenas de Landsat 8 o 9, esto se indica con la banda B4.

Abriendo un archivo raster

Utilizamos el siguiente código para abrir y mostrar esta banda. ID proporciona el ID de la escena de Landsat para esta escena en particular…

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