Aqui está uma função que escrevi usando python e gdal. A função pega uma lista de rasters e um quadro de dados do pandas que contém as coordenadas do ponto e retorna um quadro de dados do pandas com as coordenadas do ponto, os centróides para as respectivas células raster e os respectivos valores das células. A função faz parte do pacote chorospy em desenvolvimento (encontrado aqui ).
import pandas
import numpy
from osgeo import gdal
def getValuesAtPoint(indir, rasterfileList, pos, lon, lat):
#gt(2) and gt(4) coefficients are zero, and the gt(1) is pixel width, and gt(5) is pixel height.
#The (gt(0),gt(3)) position is the top left corner of the top left pixel of the raster.
for i, rs in enumerate(rasterfileList):
presValues = []
gdata = gdal.Open('{}/{}.tif'.format(indir,rs))
gt = gdata.GetGeoTransform()
band = gdata.GetRasterBand(1)
nodata = band.GetNoDataValue()
x0, y0 , w , h = gt[0], gt[3], gt[1], gt[5]
data = band.ReadAsArray().astype(numpy.float)
#free memory
del gdata
if i == 0:
#iterate through the points
for p in pos.iterrows():
x = int((p[1][lon] - x0)/w)
Xc = x0 + x*w + w/2 #the cell center x
y = int((p[1][lat] - y0)/h)
Yc = y0 + y*h + h/2 #the cell center y
try:
if data[y,x] != nodata:
presVAL = [p[1][lon],p[1][lat], '{:.6f}'.format(Xc), '{:.6f}'.format(Yc), data[y,x]]
presValues.append(presVAL)
except:
pass
df = pandas.DataFrame(presValues, columns=['x', 'y', 'Xc', 'Yc', rs])
else:
#iterate through the points
for p in pos.iterrows():
x = int((p[1][lon] - x0)/w)
y = int((p[1][lat] - y0)/h)
try:
if data[y,x] != nodata:
presValues.append(data[y,x])
except:
pass
df[rs] = pandas.Series(presValues)
del data, band
return df
Exemplo de como executá-lo, uma vez que os rasters estão no seu diretório de trabalho atual:
rasDf = getValuesAtPoint('.', ['raster1', 'raster2'], inPoints, 'x', 'y')