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”)

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