gdal

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项目地址： https://github.com/OSGeo/gdal

官方文档： https://gdal.org/en/latest/

源码命令文档： https://gdal.org/en/latest/programs/

许可证： MIT

概述

GDAL 是地理空间数据处理的事实标准库。它提供了 50+ 个命令行工具，分为两大类：

• OGR 工具（开放地理数据模型）：处理矢量数据（点、线、面）
• GDAL 工具：处理栅格数据（卫星影像、DEM、栅格地图）

环境准备

前置条件

GDAL 3.0+ 已预装在大多数 Linux 发行版的地理信息处理环境中。确保工具在 PATH 中：

gdalinfo --version   # 验证 GDAL 版本
ogrinfo --version    # 验证 OGR 版本

安装方法

Linux (Debian/Ubuntu)

apt-get update
apt-get install gdal-bin python3-gdal

Linux (CentOS/RHEL)

yum install gdal gdal-devel

macOS (Homebrew)

brew install gdal

Conda

conda install -c conda-forge gdal

Docker

docker run -it osgeo/gdal:latest bash

Python 绑定（可选）

某些 GDAL 工具（如 gdal_calc, gdal_merge, gdal_grid, gdal_polygonize）是 Python 脚本，需要安装 Python 绑定：

pip install GDAL
# 或
conda install -c conda-forge gdal

核心命令结构

新式 CLI (GDAL 3.9+)

GDAL 3.9 引入了统一的 CLI 接口（查看最新稳定版），并在后续版本持续完善，新增 gdal vector concave-hull/convex-hull/dissolve/sort、gdal dataset check 等子命令：

gdal <command> <subcommand> [options] <inputs>

主要命令：

• gdal info — 获取数据信息（自动检测栅格或矢量）
• gdal vector — 矢量操作入口
• gdal raster — 栅格操作入口
• gdal dataset — 数据集管理

传统 CLI（广泛使用）

ogrinfo <datasource> [layer]
ogr2ogr <output> <input> [options]
gdalinfo <raster_file>
gdal_translate <input> <output> [options]
gdalwarp <input> <output> [options]

矢量数据工具（OGR）

完整参数表和高级示例见 reference/vector-tools.md

ogrinfo — 矢量数据信息查询

# 列出所有图层
ogrinfo mydata.shp

# 获取特定图层摘要
ogrinfo mydata.shp layername -so

# JSON 格式输出（GDAL 3.7+）
ogrinfo -json mydata.shp

# 显示所有要素及其属性
ogrinfo -al -geom=YES mydata.shp

# 按属性过滤
ogrinfo mydata.shp -where "AREA > 1000"

ogr2ogr — 矢量数据格式转换和处理

# 格式转换（Shapefile → GeoJSON）
ogr2ogr output.geojson input.shp

# 指定输出格式（Shapefile → GeoPackage）
ogr2ogr -f GPKG output.gpkg input.shp

# 重投影（WGS84 → Web Mercator）
ogr2ogr -t_srs EPSG:3857 output.shp input.shp

# 属性过滤
ogr2ogr output.shp input.shp -where "area > 1000"

# 选择特定字段
ogr2ogr output.shp input.shp -select "id,name,geometry"

栅格数据工具（GDAL）

完整参数表和高级用法见 reference/raster-tools.md

gdalinfo — 栅格数据信息查询

# 基本信息
gdalinfo dem.tif

# JSON 输出
gdalinfo -json dem.tif

# 显示统计信息
gdalinfo -stats dem.tif

gdal_translate — 栅格格式转换和重采样

# 格式转换（GeoTIFF → PNG）
gdal_translate input.tif output.png

# 格式转换（带压缩）
gdal_translate -co COMPRESS=DEFLATE input.tif output.tif

# 重采样（降低分辨率）
gdal_translate -outsize 50% 50% input.tif output.tif

# 裁剪到范围
gdal_translate -projwin -180 90 -170 80 input.tif output.tif

gdalwarp — 栅格重投影和镶嵌

# 重投影（UTM 50N → WGS84）
gdalwarp -t_srs EPSG:4326 input_utm.tif output_wgs84.tif

# 镶嵌多个文件
gdalwarp input1.tif input2.tif input3.tif output_mosaic.tif

# 重采样并重投影
gdalwarp -tr 30 30 -t_srs EPSG:4326 input.tif output.tif

# 用矢量边界裁剪
gdalwarp -cutline clip_boundary.shp -crop_to_cutline input.tif output.tif

gdal_merge.py — 栅格镶嵌融合

# 基本合并
gdal_merge.py -o output.tif input1.tif input2.tif input3.tif

# 分离波段（创建多波段文件）
gdal_merge.py -separate -o rgb.tif r.tif g.tif b.tif

gdal_calc.py — 栅格计算器

# 两个栅格平均
gdal_calc.py -A input1.tif -B input2.tif --calc="(A+B)/2" --outfile=mean.tif

# 计算 NDVI（植被指数）
gdal_calc.py -A nir.tif -B red.tif \
  --calc="(A-B)/(A+B)" --outfile=ndvi.tif

gdal_contour — 等值线提取

# 提取等高线（10 米间隔）
gdal_contour -a elevation dem.tif contours.shp -i 10

# 输出为 GeoJSON
gdal_contour -f GeoJSON dem.tif contours.geojson -i 50

gdal_grid — 从散点数据创建网格

# 基本网格化（使用平均值）
gdal_grid -a average input_points.shp output_dem.tif

# 反距离加权（IDW）插值
gdal_grid -a invdist:power=2:smoothing=0 input_points.shp output_dem.tif

gdal_polygonize.py — 栅格转矢量

# 基本转换
gdal_polygonize.py input.tif output.shp

# 指定输出格式
gdal_polygonize.py input.tif -f GeoJSON output.geojson

gdaltindex — 创建栅格瓦片索引

# 基本索引
gdaltindex index.shp *.tif

# 输出为 GeoPackage
gdaltindex -of GPKG index.gpkg *.tif

gdal_edit.py — 编辑栅格元数据

# 设置坐标参考系
gdal_edit.py -a_srs EPSG:4326 input.tif

# 设置 NoData 值
gdal_edit.py -a_nodata 0 input.tif

nearblack — 清理黑白边界

# 清理黑色边界（默认）
nearblack input.tif -o output.tif

# 搜索白色边界
nearblack -white input.tif -o output.tif

常用环境变量和配置

GDAL 环境变量

使用环境变量

# 启用多线程处理
export GDAL_NUM_THREADS=ALL_CPUS

# 增加块缓存
export GDAL_CACHEMAX=1024

# 启用调试
export CPL_DEBUG=ON

# 访问 S3 上的栅格
export AWS_ACCESS_KEY_ID=xxxxx
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=xxxxx
gdalinfo /vsis3/bucket/key.tif

# 运行命令
gdalwarp input.tif output.tif

数据格式支持

矢量格式

栅格格式

常见使用模式

模式 1: 批量格式转换

#!/bin/bash
# 将目录内所有 Shapefile 转换为 GeoJSON

for shp in *.shp; do
  base="${shp%.shp}"
  ogr2ogr -f GeoJSON "$base.geojson" "$shp"
done

模式 2: 批量重投影

#!/bin/bash
# 重投影所有 GeoTIFF 为 Web Mercator (EPSG:3857)

for tif in *.tif; do
  base="${tif%.tif}"
  gdalwarp -t_srs EPSG:3857 "$tif" "${base}_3857.tif"
done

模式 3: 创建 DEM 等值线

#!/bin/bash
# 从 DEM 提取等高线（10 米间隔）

gdal_contour -a elev dem.tif -i 10 contours.shp

# 转换为 GeoJSON
ogr2ogr -f GeoJSON contours.geojson contours.shp

模式 4: 计算 NDVI

#!/bin/bash
# 从多光谱影像计算 NDVI

gdal_calc.py \
  -A nir_band.tif \
  -B red_band.tif \
  --calc="(A-B)/(A+B)" \
  --outfile=ndvi.tif

模式 5: 镶嵌和重投影

#!/bin/bash
# 合并多个影像并重投影到 WGS84

gdalwarp -t_srs EPSG:4326 \
  image1.tif image2.tif image3.tif \
  output_mosaic_wgs84.tif

模式 6: 创建栅格瓦片索引

#!/bin/bash
# 为目录内所有 GeoTIFF 创建索引

gdaltindex -recursive -of GPKG \
  tile_index.gpkg /path/to/rasters/

AI 使用建议

推荐工作流

1. 探索数据：

   gdalinfo input.tif  # 栅格信息
   ogrinfo input.shp   # 矢量信息

2. 检查支持的格式和驱动：

   gdalinfo --formats
   ogrinfo --formats

3. 分步处理（避免大内存操作）：

   # 不要直接镶嵌所有文件
   # 改为逐个处理和合并

4. 使用 JSON 输出（便于解析）：

   gdalinfo -json input.tif | jq '.coordinateSystem'
   ogrinfo -json input.shp | jq '.layers[0].featureCount'

5. 优化性能：

   # 启用多线程、内存缓存、COG 格式
   export GDAL_NUM_THREADS=ALL_CPUS
   export GDAL_CACHEMAX=2048

关键注意事项

• 始终备份：GDAL 可以就地修改文件（如 gdal_edit.py）
• 使用绝对路径：避免工作目录问题
• 验证坐标系：重投影前确认源和目标坐标系
• 测试小数据：在大数据集上运行前，用小样本测试
• 使用 VRT（虚拟数据集）：避免创建多个副本
• 环境变量：设置适当的 GDAL_CACHEMAX 和 GDAL_NUM_THREADS

相关技能

• gdal-api — GDAL 编程 API（C/C++/Python/.NET）：../gdal-api/SKILL.md
• qgis-process — QGIS 命令行批处理：../qgis-process/SKILL.md
• pyqgis — QGIS Python 二次开发：../pyqgis/SKILL.md
• postgis — PostgreSQL 空间数据库：../postgis/SKILL.md
• opengis-all — 一站式 GIS 全流程：../opengis-all/SKILL.md

参考资源

• 官方文档与资源： https://gdal.org/ | 命令行工具 | API | GitHub
• 矢量工具详细参考： reference/vector-tools.md
• 栅格工具详细参考： reference/raster-tools.md