需求：有一个点shp文件和一个栅格，想要构建shp中每个点的缓冲区，并且缓冲区范围内的栅格值重新赋为0并输出新的tif文件

解决方法：使用python中的geopandas和rasterio中的掩膜操作实现

代码如下：

import numpy as np
import rasterio
from rasterio.features import geometry_mask
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point
from shapely.ops import cascaded_union
from shapely.ops import unary_union

# 读取点数据
difangdef = gpd.read_file('abc.shp')

# 创建缓冲区
buffer_distance = 10000  # 缓冲区距离（单位：米）
buffers = difangdef.geometry.to_crs('EPSG:3395').buffer(buffer_distance)

# 将缓冲区合并为一个多边形
union_buffer = unary_union(buffers)

# 读取栅格数据
with rasterio.open('ddd.tif') as src:
    # 利用栅格数据的空间参考创建一个蒙版
    mask = geometry_mask([union_buffer], out_shape=src.shape, transform=src.transform, invert=True)

    # 读取栅格数据作为numpy数组
    raster_data = src.read(1)

    # 将蒙版应用到栅格数据，这里的值可以任意修改赋的值，这里替换为-100
    raster_data[mask] = -100
    
    raster_data = np.where(raster_data == raster_data[0,0], np.nan, raster_data)
    
plt.imshow(raster_data)
plt.colorbar()
plt.show()

# 创建一个新的栅格数据文件来保存结果
with rasterio.open('path_to_output_raster.tif', 'w', **src.meta) as dst:
	dst.write(raster_data, 1)

如果已有的是面文件，想要将面文件范围内的栅格值重新赋值，可以直接读取shp后进行掩膜操作，不需要构建缓冲区。

上述代码实现后的结果如下：

更多内容请关注公众号：GISerQ