一个简单的api，用于将光栅数据集无损地转换为geojson。
unrasterize的Python项目详细描述
#取消后退[！[PYPI版本]（https://badge.fury.io/py/unrasterize.svg)](https://badge.fury.io/py/unrasterize）[！[生成状态]（https://travis-ci.org/tetraptych/unrasterize.svg?branch=master)](https://travis-ci.org/tetraptych/unrasterize）[！[文档状态]（https://readthedocs.org/projects/unrasterize/badge/?version=latest)](http://unrasterize.readthedocs.io/en/latest/？徽章=最新的）[！[许可证：mit]（https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT）
unrasterize是一个python库，用于通过基于像素值选择代表点，将光栅数据集转换为geojson对象。转换过程产生的数据粒度较小，文件大小显著减小，可用于接受geojson输入的其他应用程序。
这个库的灵感和最初的用例是[worldpop]（http://www.worldpop.org.uk/）提供的100M分辨率人口数据。这也是单元测试使用的data目录中的文件源。
##安装
unrasterize在[pypi]（https://pypi.python.org/pypi/unrasterize）上可用，可以通过命令pip install unrasterize安装。
rasterio依赖于unrasterize，可能需要在pip之外安装其他特定于gis的工具。有关这些工具的列表以及如何安装它们，请参阅[DockerFile]（DockerFile）。
##样本输出
啊！[使用WorldPop光栅数据创建的法国代表点]（https://farm5.staticflickr.com/4708/39370187915_693f694b79_z_d.jpg“使用WorldPop光栅数据创建的法国代表点”）
欢迎加入QQ群-->： 979659372
](https://badge.fury.io/py/unrasterize){kind=link}
](https://travis-ci.org/tetraptych/unrasterize){kind=link}
](https://opensource.org/licenses/MIT){kind=link}
