Python GDAL 安装与栅格数据处理基础

不晚

发布时间：2026-10-14| 5人浏览过

原创

本文详细介绍 Python 中 GDAL 库的两种安装方式，包括下载 Wheel 文件及使用 Conda/Pip 指定版本安装，并演示如何读取 GeoTIFF 栅格数据、提取波段信息并合并显示为图像。

GDAL 安装方法

GDAL 安装

方法一：访问网址 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#gdal 下载与当前 Python 版本匹配的 .whl 文件，随后在命令行中执行 pip install whl 命令并指定文件的完整路径进行安装（适用于 Windows 系统）。

方法二：

在命令行中运行 conda/pip search gdal 命令查看可用版本，选择适合的版本（例如作者使用的 2.2.4 版）。若未找到合适版本，请回退使用方法一。

在命令行中执行 conda/pip install gdal= 版本号（务必包含版本号，否则可能安装旧版），该命令在 Windows 和 Linux 系统中均适用。

其他参考资源：https://www.jb51.net/article/87675.htm

功能测试

GDAL 库主要用于处理栅格数据，而 OGR 库则用于处理矢量数据。

以下代码展示了使用 GDAL 处理栅格数据的简单应用实例。

栅格数据读取与处理示例


from osgeo import gdal
import numpy as np
np.set_printoptions(threshold=np.inf)#使print大量数据不用符号...代替而显示所有
dataset = gdal.Open("E:/RS_data/caijian1214/caijian.tif")
print(dataset.GetDescription())#数据描述
print(dataset.RasterCount)#波段数
cols=dataset.RasterXSize#图像长度
rows=(dataset.RasterYSize)#图像宽度
xoffset=cols/2
yoffset=rows/2
band = dataset.GetRasterBand(3)#取第三波段
r=band.ReadAsArray(xoffset,yoffset,1000,1000)#从数据的中心位置位置开始，取1000行1000列数据
band = dataset.GetRasterBand(2)
g=band.ReadAsArray(xoffset,yoffset,1000,1000)
band = dataset.GetRasterBand(1)
b=band.ReadAsArray(xoffset,yoffset,1000,1000)
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img2=cv2.merge([r,g,b])
plt.imshow(img2)
plt.xticks([]),plt.yticks([]) # 不显示坐标轴
plt.show()