解决栅格数据裁剪矢量数据问题两种方法，ArcGIS解决与PYTHON解决

需求：需要根据栅格范围裁剪矢量数据。但是查到的资料都是矢量数据裁剪栅格。

两种解决方法，arcgis/python

1、arcgis（思路栅格转矢量，先提取栅格外边界或者栅格转矢量）

下图的工具可以提取栅格的外边界数据。

下图是栅格转矢量（数据量大不建议这个工具）

转换以后就可以采用相交工具提取相交部分的矢量

有时候不知道什么原因上面两个工具转换不成功，python解决（获取的不仅有每个格子边界，还有栅格边界，获取以后再arcgis上选中导出即可同步骤1）

python 复制代码

import os
from osgeo import gdal, ogr, osr
import numpy as np


def raster_to_vector_boundary(input_raster_path, output_vector_path, threshold=0, band_index=1,
                              simplify_tolerance=None):
    """
    将栅格数据的外边界提取为矢量格式

    参数:
    input_raster_path (str): 输入栅格文件路径
    output_vector_path (str): 输出矢量文件路径
    threshold (float): 二值化阈值，大于此值的像素被视为有效区域
    band_index (int): 要处理的波段索引，从1开始
    simplify_tolerance (float): 边界简化容差，用于减少矢量顶点数量
    """
    # 打开栅格数据集
    raster_ds = gdal.Open(input_raster_path)
    if raster_ds is None:
        raise FileNotFoundError(f"无法打开栅格文件: {input_raster_path}")

    # 获取栅格波段
    band = raster_ds.GetRasterBand(band_index)
    if band is None:
        raise ValueError(f"栅格中不存在索引为 {band_index} 的波段")

    # 读取栅格数据为numpy数组
    raster_array = band.ReadAsArray()

    # 创建二值化掩膜（大于阈值的像素为1，否则为0）
    mask_array = np.where(raster_array > threshold, 1, 0).astype(np.uint8)

    # 获取栅格投影和地理变换信息
    projection = raster_ds.GetProjection()
    geotransform = raster_ds.GetGeoTransform()

    # 创建临时内存栅格用于存储掩膜
    driver = gdal.GetDriverByName('MEM')
    mask_ds = driver.Create('', raster_ds.RasterXSize, raster_ds.RasterYSize, 1, gdal.GDT_Byte)
    mask_ds.SetProjection(projection)
    mask_ds.SetGeoTransform(geotransform)
    mask_band = mask_ds.GetRasterBand(1)
    mask_band.WriteArray(mask_array)
    mask_band.FlushCache()

    # 创建输出矢量数据集
    vector_driver = ogr.GetDriverByName('GeoJSON') if output_vector_path.lower().endswith(
        '.geojson') else ogr.GetDriverByName('ESRI Shapefile')

    # 如果输出文件已存在，删除它
    if os.path.exists(output_vector_path):
        vector_driver.DeleteDataSource(output_vector_path)

    vector_ds = vector_driver.CreateDataSource(output_vector_path)
    if vector_ds is None:
        raise RuntimeError(f"无法创建矢量文件: {output_vector_path}")

    # 创建图层
    srs = osr.SpatialReference()
    srs.ImportFromWkt(projection)
    layer = vector_ds.CreateLayer('boundary', srs, ogr.wkbPolygon)

    # 创建字段用于存储面积
    area_field = ogr.FieldDefn('area', ogr.OFTReal)
    layer.CreateField(area_field)

    # 执行栅格到矢量的转换
    gdal.Polygonize(mask_band, None, layer, 0, [], callback=None)

    # 遍历所有要素并简化边界（如果指定了容差）
    if simplify_tolerance is not None and simplify_tolerance > 0:
        for feature in layer:
            geom = feature.GetGeometryRef()
            simplified_geom = geom.SimplifyPreserveTopology(simplify_tolerance)
            feature.SetGeometry(simplified_geom)
            layer.SetFeature(feature)

    # 计算并设置面积字段
    for feature in layer:
        geom = feature.GetGeometryRef()
        area = geom.GetArea()
        feature.SetField('area', area)
        layer.SetFeature(feature)

    # 释放资源
    raster_ds = None
    mask_ds = None
    vector_ds = None

    print(f"成功将栅格外边界提取为矢量数据并保存至: {output_vector_path}")


if __name__ == "__main__":
    # 栅格文件路径（根据你的提供设置）
    input_raster_path = r"G:\**\***\result.tif"

    # 输出矢量文件路径（默认为栅格所在目录下的boundary.shp）
    output_dir = r"G:\***\****"
    output_vector_path = os.path.join(output_dir, "boundary.shp")

    # 处理参数
    threshold = 0  # 二值化阈值，根据实际情况调整
    band_index = 1  # 处理第一个波段
    simplify_tolerance = 10  # 边界简化容差，可根据需要调整或设为None不简化

    try:
        # 执行栅格到矢量的转换
        raster_to_vector_boundary(
            input_raster_path,
            output_vector_path,
            threshold=threshold,
            band_index=band_index,
            simplify_tolerance=simplify_tolerance
        )
    except Exception as e:
        print(f"处理过程中发生错误: {str(e)}")