启用开源gssurgo工作流的python工具箱
gssurgo的Python项目详细描述
GSSURGO
python包使用gSSURGO数据集启用开源工作流。它提供：
用于生成独立网格的shell脚本
extract_gssurgo_tif。这些光栅网格分布在文件geodatabase存档中，只能使用arcgis、filegdb驱动程序或（在extract_gssurgo_tif的情况下）python包提取。用于将geodatabase文件转换为geopackage格式的python函数。
python函数，用于返回对
gSSURGO数据的特定SQL查询的结果。用于将查询结果引用到相应（光栅）网格单元的python函数。
先决条件
最初的
tif（网格）提取步骤需要arcpypython模块。此步骤假设链接到arcpy的python可执行文件可以在C:\Python27\ArcGIS10.3\python.exe找到。编辑bin/extract_gssurgo_tif以启用备用位置。其余操作需要environment.yml和requirements.txt中列出的依赖项。如果使用anaconda，请确保具有64位版本。您可以使用安装anaconda虚拟环境：
conda env create -n gssurgo -f environment.yml
source activate gssurgo
安装
# local install
# pip install -e .
# development install
pip install git+git://github.com/jsta/gssurgo.git
# development upgrade
# pip install --upgrade git+git://github.com/jsta/gssurgo.git
用法
使用gssurgopython包的演示工作流可以在：https://github.com/jsta/gssurgo_data
一。提取tif并构建gpkgs
extract_gssurgo_tif 'path/to/gSSURGO_STATE.gdb/MapunitRaster_10m' 'path/to/STATE.tif'
importgssurgogssurgo.build_gpkg("path/to/gSSURGO_STATE.gdb","path/to/gSSURGO_STATE.gpkg")
2.生成感兴趣的区域（AOI）
gssurgo.aoi(in_raster_path="tifs",out_raster="path/to/aoi.tif",xmax=-88.34945,xmin=-88.35470,ymin=38.70095,ymax=38.70498)
三。拉取特定变量并与相应的tif合并
gssurgo.query_gpkg(src_tif="tests/aoi.tif",gpkg_path="path/to/gkpgs/",sql_query='SELECT mukey, nonirryield_r FROM mucropyld WHERE (cropname = "Corn")',out_raster="tests/aoi_results.tif")gssurgo.query_gpkg(src_tif="tests/aoi.tif",gpkg_path="path/to/gpkgs/",sql_query='SELECT mukey, nonirryield_r FROM mucropyld WHERE (cropname = "Corn")',out_raster="tests/aoi_results.tif")
The
sql_queryparameter must give a two column result ofmukeyandsome_variablewhere nomukeyentries are duplicated.
四。可视化输出
gssurgo.viz_numeric_output("path/to/aoi_results.tif","path/to/aoi_results.png")
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