Djangoで実現する空間データ分析：gis.gdal.GDALBandの活用方法

"gis.gdal.GDALBand" は、Django の "django.contrib.gis" モジュールにおける重要なクラスの一つです。GDAL (Geospatial Data Abstraction Library) のラスタデータバンドオブジェクトをラップし、ラスタデータの操作を可能にします。

主な機能

リサンプリング
カラーマップの設定
統計情報の取得 (例：最小値、最大値、平均値)
ラスタデータの読み書き
ラスタデータバンドのメタデータ取得 (例：データ型、バンド番号、NoData値)

from django.contrib.gis.gdal import GDALRaster

# ラスタデータを読み込む
raster = GDALRaster('path/to/raster.tif')

# バンドを取得
band = raster.bands[0]

# メタデータを取得
print(band.description)  # バンドの説明
print(band.datatype)  # データ型
print(band.no_data_value)  # NoData値

# ラスタデータを読み込む
array = band.read()  # NumPy配列として読み込む

# 統計情報を出力
print(band.stats())  # 最小値、最大値、平均値などを出力

# カラーマップを設定
band.set_colormap('pseudocolor')  # 疑似カラーマップを設定

# リサンプリング
resampled_band = band.resample((new_width, new_height))  # 指定された解像度にリサンプリング

Django の "django.contrib.gis" モジュールは、他にも多くのGIS関連機能を提供しています。詳細は、Django の公式ドキュメントを参照してください。
"gis.gdal.GDALBand" は、GDAL の高度な機能にもアクセスできます。詳細については、GDAL の公式ドキュメントを参照してください。

より複雑な操作を行う場合は、GDAL の公式ドキュメントを参照することをお勧めします。
この解説は、基本的な使用方法を説明するものであり、すべての機能を網羅しているわけではありません。

from django.contrib.gis.gdal import GDALRaster

# ラスタデータを読み込む
raster = GDALRaster('path/to/raster.tif')

# バンドを取得
band = raster.bands[0]

# バンド情報を取得
print(band.description)  # バンドの説明
print(band.datatype)  # データ型
print(band.no_data_value)  # NoData値

ラスタデータの読み込みとNumPy配列への変換

from django.contrib.gis.gdal import GDALRaster

# ラスタデータを読み込む
raster = GDALRaster('path/to/raster.tif')

# バンドを取得
band = raster.bands[0]

# ラスタデータを読み込む
array = band.read()  # NumPy配列として読み込む

# NumPy配列を操作
print(array.min())  # 最小値
print(array.max())  # 最大値
print(array.mean())  # 平均値

統計情報の取得

from django.contrib.gis.gdal import GDALRaster

# ラスタデータを読み込む
raster = GDALRaster('path/to/raster.tif')

# バンドを取得
band = raster.bands[0]

# 統計情報を出力
print(band.stats())  # 最小値、最大値、平均値などを出力

カラーマップの設定

from django.contrib.gis.gdal import GDALRaster

# ラスタデータを読み込む
raster = GDALRaster('path/to/raster.tif')

# バンドを取得
band = raster.bands[0]

# カラーマップを設定
band.set_colormap('pseudocolor')  # 疑似カラーマップを設定

リサンプリング

from django.contrib.gis.gdal import GDALRaster

# ラスタデータを読み込む
raster = GDALRaster('path/to/raster.tif')

# バンドを取得
band = raster.bands[0]

# リサンプリング
resampled_band = band.resample((new_width, new_height))  # 指定された解像度にリサンプリング

GDAL の機能は非常に多岐にわたるため、詳細については公式ドキュメントを参照してください。
上記のコードはあくまで例であり、実際の用途に合わせて変更する必要があります。

Django の "django.contrib.gis" モジュールには、"gis.gdal.GDALBand" 以外にもラスタデータ操作用のクラスが提供されています。その中でも、"Raster" クラス は "GDALBand" の機能をよりシンプルにラップしており、使いやすさという点で優れています。

from django.contrib.gis.geos import from_raster
from django.contrib.gis.gdal import raster

# ラスタデータを読み込む
raster_file = 'path/to/raster.tif'
raster = raster.from_tiff(raster_file)

# バンドを取得
band = raster.bands[0]

# ラスタデータを読み込む
array = band.read()  # NumPy配列として読み込む

# 統計情報を出力
print(band.stats())  # 最小値、最大値、平均値などを出力

# カラーマップを設定
band.set_colormap('pseudocolor')  # 疑似カラーマップを設定

# リサンプリング
resampled_band = band.resample((new_width, new_height))  # 指定された解像度にリサンプリング

# ラスタデータを GeoDjango の "Raster" オブジェクトに変換
geo_raster = from_raster(raster)

GDAL Python API の直接利用

"GDALBand" は GDAL Python API をラップしているクラスですが、GDAL Python API を直接利用することで、より柔軟な操作が可能になります。

import osgeo.gdal as gdal

# ラスタデータを読み込む
raster_file = 'path/to/raster.tif'
dataset = gdal.Open(raster_file)
band = dataset.GetRasterBand(1)

# ラスタデータを読み込む
array = band.ReadAsArray()  # NumPy配列として読み込む

# 統計情報を出力
print(band.GetStatistics())  # 最小値、最大値、平均値などを出力

# カラーマップを設定
band.SetRasterColorInterpretation(gdal.GCI_PaletteIndex)
band.SetColorTable(color_table)  # カラーマップのデータ

# リサンプリング
resampled_band = gdal.Warp(band, None, resampling='bilinear')  # 指定された解像度にリサンプリング

# リサンプリングされたバンドを GeoDjango の "Raster" オブジェクトに変換
from django.contrib.gis.geos import from_raster
geo_raster = from_raster(resampled_band)

GDAL 以外にも、ラスタデータ操作用のライブラリは数多く存在します。用途や目的に応じて、適切なライブラリを選択することが重要です。

Earth Engine: クラウドベースのプラットフォームで、大規模なラスタデータの処理に適している
PyRaster: GDAL と同様の機能をより高速に提供
Rasterio: シンプルで使いやすいインターフェースを提供