gdal的docker基础镜像，使用时先下载解压后上传到Linux机器上，然后docker load -i 还原镜像 参考文章链接：https://blog.csdn.net/qq_43544074/article/details/148160054 在现代地理信息系统（GIS）和遥感数据处理领域，GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个开源的库，支持读取和写入栅格和矢量地理空间数据格式。它被广泛应用于多种GIS软件和应用程序中，为开发者提供了一种统一和便捷的方法来处理地理空间数据。 Docker是一个开源的应用容器引擎，允许开发者打包他们的应用以及应用的依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何支持Docker的机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似 iPhone 的 app）。 当提到“gdal的docker基础镜像”，这里指的是一个预先配置好GDAL环境的Docker镜像，这个镜像包含了GDAL库和相关依赖，使得开发者可以直接使用这个镜像来运行GDAL相关的程序，而无需从头开始配置GDAL环境。这对于确保开发环境的一致性以及简化部署流程非常有帮助。 使用该镜像的基本流程通常包括以下几个步骤： 1. 下载该Docker镜像的压缩包。 2. 解压下载的文件到本地。 3. 将解压后的文件上传到Linux服务器上。 4. 在Linux服务器上执行docker load命令来导入（还原）Docker镜像。 5. 通过docker run命令启动GDAL容器。 这样，用户就可以在一个隔离的环境中运行GDAL相关程序，而无需担心与其他系统环境或服务的冲突。这对于测试、开发以及运行需要特定环境的地理数据处理任务尤为有用。 由于GDAL的复杂性和它所支持的大量地理数据格式，创建一个GDAL的Docker镜像可能涉及很多细节，包括但不限于选择合适的Linux发行版、安装必要的软件包、解决依赖问题、设置环境变量以及优化性能等。一个好的GDAL Docker镜像应该尽量轻量，易于维护，并且能够快速启动。 此外，由于Docker容器是隔离的，因此即使在容器内部发生错误或者异常，也不会影响到宿主机的正常运行。这对于保持生产环境的安全性和稳定性非常重要。 在提供的文件信息中，提到的“gdal-3.8.tar”文件名称表明，我们所讨论的Docker基础镜像很可能与GDAL的3.8版本相对应。版本信息对于确保应用程序的兼容性和功能性非常重要，开发者通常会选择与他们项目兼容的特定版本。 提供的参考文章链接指向了CSDN上的一篇文章，这篇文章很可能是对于如何下载、解压、上传并还原GDAL Docker镜像进行详细说明的指南。对于初次尝试使用GDAL Docker镜像的用户来说，这样的指南是非常有用的资源，可以帮助他们更快速地入门和使用。

GDAL (Geospatial Data Abstraction Library) 是一个开源的库，用于处理地理空间数据，如栅格和矢量数据。它支持多种数据格式，并提供了一组丰富的API，供开发者在各种应用程序中读取、写入和操作这些数据。GDAL 2.2.0 版本是该库的一个稳定版本，提供了很多新特性和性能优化。 在这个“gdal_internal-2.2.0-源码cmake.zip”压缩包中，包含了GDAL 2.2.0的源代码，以及proj-4.9.3，这是一个重要的地理坐标转换库，用于处理地理坐标系之间的转换。CMakeLists.txt文件是构建系统的配置文件，用于指导CMake如何编译和链接这两个项目。 CMake是一个跨平台的构建系统，它可以生成特定平台的构建工具链，如Unix Makefiles、Visual Studio解决方案等。在GDAL和proj的源码中，CMakeLists.txt文件定义了编译规则、库依赖、目标文件、链接选项等，使得用户能够在Linux和Windows等不同操作系统上编译这两个库。 对于proj-4.9.3，这个版本是proj库的一个稳定分支，它提供了广泛的投影算法和转换函数。proj库通常与GDAL一起使用，因为地理空间数据通常需要进行坐标转换，才能在不同的地图投影之间正确地显示和分析。 在编译GDAL 2.2.0时，首先需要安装必要的依赖库，例如C++编译器、CMake、ZIP库、JPEG库、PNG库、ZLIB库、libtiff、GDAL的头文件和库（如果要在不依赖外部GDAL库的情况下编译，可能需要更复杂的配置）。然后，通过CMake设置构建选项，指定输出目录、编译模式（Release或Debug）、是否启用特定模块等。在Linux环境下，可以使用`cmake`和`make`命令来执行编译和安装过程；在Windows环境下，可以使用CMake GUI来配置项目，然后通过Visual Studio等IDE进行编译。 在成功编译和安装后，GDAL库将包含一系列动态库（如gdalxx.so或gdalxx.dll）和头文件，开发者可以将其添加到自己的项目中，直接调用GDAL的API来处理地理空间数据。proj库也会提供相应的库文件和头文件，以支持坐标转换功能。 总结来说，这个压缩包提供了GDAL 2.2.0和proj-4.9.3的源代码，利用CMake可以在Linux和Windows上进行编译，生成可直接集成到其他工程中的静态或动态库，而无需依赖外部GDAL库。这使得开发者可以更灵活地控制和优化他们的应用程序，特别是在处理大量地理空间数据和进行复杂坐标转换的场景下。

标题 gdal-2.3.1-x64-windows.zip 指向一个压缩包文件，该文件包含了 GDAL (Geospatial Data Abstraction Library) 的Windows版本2.3.1。GDAL 是一个用于读取和写入栅格地理空间数据格式的开源库。它支持大量的矢量和栅格数据格式，包括常见的如GeoTIFF、JPEG、SQLite等，以及一些专业的遥感数据格式如HDF4、HDF5、ECW、MrSID等。由于其强大的格式支持和活跃的开发社区，GDAL被广泛应用于地理信息系统(GIS)、遥感影像处理、地图服务以及空间数据转换等领域。 描述部分提到该压缩包是"自己编译的gdal2.3.1"，这可能意味着压缩包中的文件是在没有使用预编译的GDAL库的情况下，由用户自己通过源代码编译得到的。自行编译库文件可以让用户根据自己的特定需要选择不同的编译选项，比如使用特定的编译器、配置特定的库依赖、优化性能参数等。这通常需要一定的软件开发背景知识，并且可能涉及操作系统、编程语言和软件构建工具链的相关技能。 标签 gdal 代表了该压缩包文件的主要内容，即GDAL库文件。标签的使用有助于在检索、分类和管理文件时快速识别文件内容。 由于提供的压缩包文件名称列表信息不足以列出具体的文件内容，我们无法得知包内确切的文件结构，但通常，一个完整的GDAL发布包会包含以下几个部分： 1. 包含GDAL库文件的二进制文件夹，如bin目录，内含DLL文件。 2. 包含GDAL头文件的include目录，供开发者在编写程序时引用。 3. 库文件（静态或动态链接库，如libgdal.a或gdal.lib）。 4. 示例程序和脚本，帮助用户快速开始使用GDAL库。 5. 相关文档和说明文件，介绍库的使用方法和API。 6. 开发环境的构建脚本和配置文件，用于构建库文件和示例程序。 GDAL 2.3.1版本相对于之前的版本进行了许多改进和修复。例如，对数据格式的支持可能有所增强，对API的改进使得开发者可以更高效地处理数据，同时可能包含对某些已知bug的修复，提升库的稳定性和性能。 GDAL被广泛应用于数据处理，尤其是地理空间数据的转换、编辑、投影等功能。其库的灵活性和丰富性使其成为GIS和遥感专业领域的核心工具之一。开发者和研究人员可以利用GDAL进行大规模的空间数据处理，包括从卫星图像中提取数据，处理和分析地理信息数据等。此外，GDAL也经常被集成到其他GIS软件和数据处理框架中，为这些平台提供强大的数据格式兼容性和空间分析能力。 GDAL的不断发展，得益于开源社区的支持和大量用户的贡献。社区不断推动新格式的支持，改善现有功能和性能，以及提供更完整的文档和示例代码。因此，无论是在学术研究还是在商业应用中，GDAL都是处理地理空间数据的重要工具。 由于GDAL的广泛适用性，了解和掌握GDAL的使用对于地理信息科学家、遥感分析师、GIS专业人员来说具有重要意义。此外，对于软件开发者而言，GDAL的API提供了强大的工具集，用以处理空间数据和构建高级的地理空间应用。 GDAL的官方网址提供了关于库的最新信息，包括安装指南、教程、API文档以及版本更新日志。对于希望深入了解GDAL或寻求帮助的用户来说，这是一个非常有价值的资源。此外，官方论坛和邮件列表提供了与社区互动的途径，用户可以在这些平台上提问、分享经验或者参与到GDAL的开发和讨论中。 随着GIS和遥感技术的不断进步，我们可以预见GDAL库将会继续发展，支持更多新的数据格式和处理功能。对于依赖地理空间数据处理的专业人士来说，GDAL将继续是不可或缺的工具之一。

资源为3.1.2版本的GDAL，是编译好的C#，Java，python版本，64位，MSVC 2015。所需要的dll在bin文件夹下。 不明白，为啥都是开源的东西，就是那么多要积分的。

砷化铯 介绍 一个基于GDAL并受启发的Python命令行实用程序，可生成与本机Cesium地形高度图图块 可以使用GDAL支持的任何栅格源。 它可以处理具有不同大小，分辨率和覆盖范围的多个源。 唯一的要求是源必须具有相同的数据类型（Float32，Int16等）。 您可以使用转换数据类型。 原始数据将根据以下规则进行合并： 较低分辨率的信号源用于生成较低缩放级别的图块 当两个分辨率不同的信号源重叠时，较低的一个用于较低的变焦级别，较高的一个用于最高变焦。 仅当存在图块覆盖的区域的源并且直到源分辨率足够（小于或等于）缩放级别分辨率时，才生成图块。 此规则可生成最佳的图块覆盖范围：仅针对可提供满足所需分辨率的信号源的那些区域和缩放级别生成图块。 对于每个图块，在可用源之间选择分辨率最高的数据。 可以使用具有不同CRS的来源，但是最好并建议使用以前转换为EPSG：4326（WGS84）

Python2.7 GDAL（win7 64位平台）之安装 一、安装环境 在安装 GDAL 之前，需要安装 Visual Studio 2010 和 GEOS 3.3.8。这两者都是 GDAL 的依赖项。同时，需要安装 Python 2.7，以便在 Python 环境下使用 GDAL。 二、安装心得 安装 GDAL 有两种方案可供选择： 1. 利用 core 代码，自带的 swig/python 自己编译 2. 下载官方提供的 msi 文件，选择版本直接点击安装 第一种方案需要编译 core 代码，自带的 swig/python，然后安装 Python 版本的 GDAL。第二种方案直接下载 msi 文件，然后安装。 三、利用 core 代码，自带的 swig/python 自己编译 在安装过程中，需要使用 Visual Studio 2010 的命令提示符工具。需要切换到下载的 core 文件的 swig 目录下，然后输入 nmake /f makefile.vc python。接着，需要切换到 swig/python 目录，输入 Python setup.py build 和 Python setup.py install。 在安装过程中，可能会出现一些错误。例如，可能会出现 swig.exe 未安装的错误，解决方案是下载安装 swig2.10.0，然后将 swig.exe 所在目录添加到环境变量 Path 目录下。 四、第二种方案 第二种方案是直接下载 msi 文件，然后安装。这也是最简单的安装方式。但是，需要注意的是，在安装过程中，可能会出现 ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块错误。解决方案是，将 gdal 安装目录下 bin 目录添加到环境变量里。 五、安装结果 安装完成后，可以在 Python 环境下使用 GDAL。需要注意的是，在使用 GDAL 之前，需要将 gdal 安装目录下 bin 目录添加到环境变量里。 六、遇到的问题 在安装过程中，可能会出现一些问题。例如，可能会出现 swig.exe 未安装的错误，解决方案是下载安装 swig2.10.0，然后将 swig.exe 所在目录添加到环境变量 Path 目录下。 七、总结 安装 GDAL 需要安装 Visual Studio 2010 和 GEOS 3.3.8，同时需要安装 Python 2.7。在安装过程中，需要注意一些可能出现的问题，例如 swig.exe 未安装的错误。解决方案是下载安装 swig2.10.0，然后将 swig.exe 所在目录添加到环境变量 Path 目录下。

python whl离线安装包 pip安装失败可以尝试使用whl离线安装包安装 第一步 下载whl文件，注意需要与python版本配套 python版本号、32位64位、arm或amd64均有区别 第二步 使用pip install XXXXX.whl 命令安装，如果whl路径不在cmd窗口当前目录下，需要带上路径 WHL文件是以Wheel格式保存的Python安装包， Wheel是Python发行版的标准内置包格式。 在本质上是一个压缩包，WHL文件中包含了Python安装的py文件和元数据，以及经过编译的pyd文件， 这样就使得它可以在不具备编译环境的条件下，安装适合自己python版本的库文件。 如果要查看WHL文件的内容，可以把.whl后缀名改成.zip，使用解压软件（如WinRAR、WinZIP）解压打开即可查看。 为什么会用到whl文件来安装python库文件呢？ 在python的使用过程中，我们免不了要经常通过pip来安装自己所需要的包， 大部分的包基本都能正常安装，但是总会遇到有那么一些包因为各种各样的问题导致安装不了的。 这时我们就可以通过尝试去Python安装包大全中（whl包下载）下载whl包来安装解决问题。

GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个开源的地理空间数据处理库，它支持多种地理空间文件格式，包括栅格、矢量和元数据。Windows平台上的GDAL开发包通常包含了编译好的库文件、头文件以及必要的依赖，使得开发者能够在Windows环境下进行GDAL相关的应用程序开发。本压缩包“gdal-3.5.2”很可能是GDAL的3.5.2版本，针对x64架构提供了动态链接库（DLL）。 在Windows上使用GDAL，首先要了解以下关键知识点： 1. **GDAL结构**：GDAL由多个组件组成，包括核心库（GDAL Core）、驱动程序（Drivers）、API函数以及命令行工具。这些组件协同工作，允许读取、写入和处理各种地理空间数据。 2. **动态库与静态库**：动态库（DLL）是Windows系统中的一个重要概念，它允许多个程序共享同一份代码，减少内存占用。在本例中，"x64动态库"意味着GDAL库是以DLL形式提供，适用于64位Windows系统。 3. **GDAL API**：GDAL提供了一组C++接口和C绑定，使得其他语言（如Python、Java、C#等）可以方便地调用。API涵盖了数据的打开、读取、写入、投影转换、几何操作等多种功能。 4. **安装与配置**：在Windows上开发GDAL应用，需要将GDAL的动态库添加到系统的PATH环境变量中，以便程序运行时能找到所需的库文件。同时，可能还需要配置额外的库（如proj、geos等）。 5. **驱动程序**：GDAL支持众多地理空间数据格式，每个格式对应一个驱动程序。例如，GTiff驱动用于处理TIFF图像，shapefile驱动用于处理ESRI Shapefile矢量数据。开发者可以通过GDAL API来选择和使用这些驱动。 6. **数据处理**：GDAL提供了一系列命令行工具（如gdalinfo、gdal_translate、gdalwarp等），用于对地理空间数据进行基本信息查询、格式转换、重采样、投影变换等操作。在开发中，也可以通过API实现类似的功能。 7. **多线程支持**：GDAL库支持多线程，这意味着在处理大量数据或并发操作时，可以充分利用多核处理器的优势提高性能。 8. **错误处理与日志记录**：GDAL API中包含错误处理机制，可以帮助开发者诊断和解决程序运行时的问题。同时，GDAL也支持日志记录，便于调试和优化。 9. **项目集成**：在Visual Studio等IDE中，可以将GDAL库作为项目依赖添加，以便编译和调试GDAL相关的应用程序。 10. **持续更新与社区支持**：GDAL是一个活跃的开源项目，定期发布新版本以修复问题和添加新功能。开发者可以通过官方文档、邮件列表、论坛等获取帮助和支持。 GDAL Windows平台开发包为开发者提供了在64位Windows环境下开发地理空间应用的必要工具和资源。从驱动程序到API，从数据处理到项目集成，GDAL为地理空间数据的处理提供了全面且强大的支持。

在linux（arm架构）上编译的gdal库及其第三方库，内含一个编译脚本。具体包括：gdal-3.1.2、geos-3.8.1、proj-7.1.0、sqlite3和tiff-4.6.0。 Geospatial Data Abstraction Library （GDAL）是使用C/C++语言编写的用于读写空间数据的一套跨平台开源库。现有的大部分GIS或者遥感平台，不论是商业软件ArcGIS，ENVI还是开源软件GRASS，QGIS，都使用了GDAL作为底层构建库。 GDAL库由OGR和GDAL项目合并而来，OGR主要用于空间要素矢量矢量数据的解析，GDAL主要用于空间栅格数据的读写。

GDAL-3.10.1-cp311-cp311-win_amd64.whl