非常简单的api，可以从aws和thredds下载、合并、重新采样、投影dem瓷砖
opendem的Python项目详细描述
#数字高程模型 请参见test_dem.py，以获取如何使用它的示例。
从AWS或THREDDS收集高程数据，合并、重新投影、重新采样。
不需要API密钥！
pip安装opendem
$python
>；>>导入DEM
返回已正确转换为适合您正在处理的光栅的高程、坡向或坡度。
啊！[蒙大拿斜坡]（https://github.com/dgketchum/dem/blob/master/Montana_Slope.png）
根据输入缩放级别和边界框，拉取一个Web地图平铺服务（AWS）平铺列表，将其合并， 重新投影，并将其重新采样到正在使用的光栅。
这适用于需要与其他网格匹配的dem（高程）、坡度或坡向的工作。 他们正在处理的数据集。
例如，我研究的是wgs-utm坐标系下的陆地卫星图像。有[边界]（https://github.com/dgketchum/bounds）， [卫星图像]（https://github.com/dgketchum/satellite_image）和[陆地卫星578]（https://github.com/dgketchum/Landsat578），我可以很容易地下载和解压缩陆地卫星场景，并将其读入 landsat5（或7，8）对象，将对象属性传递给dem，然后获取一个重新投影的numpy数组 在同一个局部坐标系中进行精确的科学分析，包括云图、反射率、反照率等 卫星图像中方法返回的方便数据。
这是为了取代下载ned文件的任务，并在gis中经历一个漫长的过程来 合并、重投影、重采样等，通常需要耗时的文件管理和专有软件的使用。
这会从网络中提取高程数据，就像手机上的应用一样。不要把你所有的时间都花在处理 奈德·瓦尔斯！
大到[光栅]（https://github.com/mapbox/rasterio）。
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