云环境中GDAL库的配置与安装

写作说明

​ GDAL库作为遥感GIS行业最常用也是基本的一个开源库，它的强大功能自然不用在过多强调。目前市面上很多的开源软件或者第三方的开源库底层都和GDAL库相关联，比如GeoServer、QGIS等等，而我们在平时工作中这个库也是必不可少的一个重要软件。合理利用GDAL库，不仅能加速我们平时的各种数据处理速度，优化我们工作效率，同时也能加深我们对于GIS行业中各种操作原理有充分的认知。

​ 这篇文章主要面向的是在公司里面从事遥感GIS行业的开发人员，主要原因是目前公司大部分都是采用云环境开发，工作内容大部分都需要在云上完成，所以我们需要配置云上的GDAL环境。同时目前大部分云操作系统都是RedHat系统或者Centos系统或者Arm64系统等Linux环境，所以独立掌握配置Linux环境的GDAL是必备的技能。

1、GDAL库介绍

GDAL库的官方介绍地址：https://gdal.org/index.html

引用官方的一段描述

GDAL is a translator library for raster and vector geospatial data formats that is released under an X/MIT style Open Source License (opens new window) by the Open Source Geospatial Foundation (opens new window). As a library, it presents a single raster abstract data model and single vector abstract data model to the calling application for all supported formats. It also comes with a variety of useful command line utilities for data translation and processing. The NEWS (opens new window) page describes the November 2021 GDAL/OGR 3.4.0 release.

需要了解的是GDAL是用来做地理信息数据处理的一个开源库，它可以处理栅格影像数据（比如tif、img等），也可以处理空间矢量数据（比如shapefile、geojson等），结合其它的软件库可以实现目前遥感GIS行业几乎所有格式数据的处理。

GDAL支持栅格数据格式：https://gdal.org/drivers/raster/index.html#raster-drivers

支持矢量数据格式：https://gdal.org/drivers/vector/index.html#vector-drivers

2、GDAL库安装

Windows版

Windows版本的GDAL安装还是比较容易的主要有几种方式

第一种方法：使用Anaconda安装

官方推荐使用conda安装GDAL环境，他会帮你把所有的依赖找完整，相关命令如下图：

作为一个开发人员，说实话我个人不喜欢Anaconda这种环境，我还是喜欢按照自己意愿独立配置相关内容，后面介绍的两种方法就是纯粹的技术开发人员配置方式

第二种方法：直接下载安装包

从网站（https://download.gisinternals.com/release.php）可以下载GDAL核心包以及python绑定，自己手动安装。

第三种方法：使用pip安装

从这个网站（https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#gdal）直接下载对应的whl包，然后使用 pip 安装即可。

下载下来指定的wheel文件后运行

pip3 install GDAL-xxxx.whl

如果提示缺少其它包，直接安装对应的内容即可。

Mac版

Mac系统安装GDAL还是比较容易，已经有国外的开发人员将其打包，可以从这个网站下载（https://www.kyngchaos.com/software/frameworks/），这个网站中不仅仅可以下载GDAL安装包，还可以下载相关的插件以及Mac版本的QGIS。由于这个是国外的网站，所以有时候需要科学上网。

Linux版

Linux环境配置是我们这次讲解的重点。

第一步配置一个总体的环境

vim ~/.bashrc

录⼊：
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib 
export PATH=$PATH:/usr/local/bin 
export CPATH=:$CPATH:/usr/local/include

第二步安装相关依赖

sudo yum install -y gcc make gcc-c++ sqlite-devel libxml2-devel python3-devel numpy swig expat-devel libcurl-devel postgresql postgresql-devel bzip2 autoconf automake libtool zlib-devel libjpeg-devel bison flex

####安装Proj6

（1）下载解压

wget -c http://download.osgeo.org/proj/proj-6.2.0.tar.gz
tar xvf proj-6.2.0.tar.gz

（2）生成配置

cd proj-6.2.0
./configure --prefix=/usr/local

（3）编译

make

（4）安装

sudo make install

安装geos

（1）下载解压

wget -c http://download.osgeo.org/geos/geos-3.6.2.tar.bz2
tar xvf geos-3.6.2.tar.bz2

（2）生成配置

cd geos-3.6.2/ 

./configure --prefix=/usr/local --enable-python

（3）编译

make

（4）安装

sudo make install

####安装HDF5

（1）下载解压

wget -c https://support.hdfgroup.org/ftp/HDF5/current18/src/hdf5-1.8.21.tar
tar xvf hdf5-1.8.21.tar

（2）生成配置

cd hdf5-1.8.21/

./configure \
  --prefix=/usr/local \
  --enable-shared \
  --enable-build-all \
  --with-zlib \
  --with-pthread \
  --enable-cxx

（3）编译

make

（4）安装

sudo make install

安装NetCDF4

下载地址：https://www.unidata.ucar.edu/downloads/netcdf/

由于这个库更新很快，所以不一定会有这个相关库，可以根据自己的实际情况来定。

（1）下载解压

wget -c https://downloads.unidata.ucar.edu/netcdf-c/4.8.1/src/netcdf-c-4.8.1.tar.gz
tar xvf netcdf-c-4.8.1.tar.gz

（2）生成配置

cd netcdf-c-4.8.1/

./configure --prefix=/usr/local

（3）编译

make

（4）安装

sudo make install

安装openjpeg

（1）下载解压

wget -c https://github.com/uclouvain/openjpeg/archive/v2.3.1/openjpeg-2.3.1.tar.gz
tar xvf openjpeg-2.3.1.tar.gz

（2）配置编译

mkdir -v build && cd build &&
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-DBUILD_STATIC_LIBS=OFF .. && make

（3）安装

sudo make install

安装GDAL

源码下载地址：http://trac.osgeo.org/gdal/wiki/DownloadSource

（1）下载解压

wget -c http://download.osgeo.org/gdal/3.0.1/gdal-3.0.1.tar.gz
tar xvf gdal-3.0.1.tar.gz

（2）生成配置

cd gdal-3.0.1

./configure \
--prefix=/usr/local \
--with-libtiff=internal \
--with-geotiff=internal \
--with-jpeg=internal \
--with-jpeg12 \
--without-libtool \
--without-python \
--with-libkml \
--with-static-proj4 \
--with-geos \
--without-hdf4 \
--with-hdf5 \
--with-netcdf \
--with-openjpeg

（3）更新GDALmake.opt

LIBS    =      $(SDE_LIB) -L/usr/local/lib -lgeos_c -lgeos  -lsqlite3 -lexpat -L/usr/local/lib -lnetcdf -lhdf5 -lproj -lopenjp2 -lz -lpthread -lm -lrt -ldl  $(KAK_LIBS) $(DWG_LIBS) $(CURL_LIB) \
                $(MRSID_LIBS) $(MRSID_LIDAR_LIBS) $(ECW_LIBS) $(INGRES_LIB) \
                $(PCIDSK_LIB) $(RASDAMAN_LIB) $(SOSI_LIB) \
                $(OPENCL_LIB) $(JVM_LIB) $(LIBICONV) $(FGDB_LIB) $(LIBXML2_LIB) $(MONGODB_LIB) \
                $(MONGOCXXV3_LIBS) $(JNI_LIB) $(HDFS_LIB)

（4）编译

make

（5）安装

sudo make install

编译python版本

（1）使用源码编译安装

cd /gdal-3.0.1/swig/python/ 
python3 setup.py build 
sudo python3 setup.py install

（2）修改配置

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/修改为安装完成后提示的路径/site-packages/GDAL-3.0.1-py3.7-linux-aarch64.egg/osgeo

3、GDAL安装异常解决

这些异常是我在实际安装中遇到的各种问题，是非常宝贵的经验。

（1）解决configure: error: xxx A compiler with support for c++11 language features is required.

解决方案：

yum install -y gcc gcc-c++

（2）解决configure: error: no acceptable C compiler found in $PATH 问题解决

解决方案：

yum install -y gcc

（3）openjpeg.h: No such file or directory

解决方案：

重新安装openjpeg，将其安装逻辑指定为 /usr/local,修改 ~/.bashrc，增加

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib 
export PATH=$PATH:/usr/local/bin 
export CPATH=:$CPATH:/usr/local/include:/usr/local/include/openjpeg-2.3

（4）command 'gcc' failed with exit status 1

解决方法，安装python3-devel

sudo yum install python3-devel

（5）配置清华源

pip3 config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

（6）error while loading shared libraries: libXXX.so.X: cannot open shared object file: No such file

解决方案：

1.将⽤户⽤到的库统⼀放到⼀个⽬录，如 /usr/loca/lib 
cp libXXX.so.X /usr/loca/lib/ 
由于我们设置都在 /usr/local 所以这⼀步可以省略

2.向库配置⽂件中，写⼊库⽂件所在⽬录 
#打开文件
sudo vim /etc/ld.so.conf.d/usr-libs.conf
#写入下面内容
/usr/local/lib
#退出保存

3.更新 /etc/ld.so.cache ⽂件 
sudo ldconfig

（7）ImportError: No module named ‘_gdal_array'

解决方案：

这个通常是numpy和gdal安装顺序反了，应该先安装numpy等，在安装gdal。

（8）sudo sh: xx: command not found

解决方案：

# 切换到root用户
sudo su -

# 修改这个文件的权限，非常重要
chmod 777 /etc/sudoers                             

# 编辑这个文件
vim /etc/sudoers    

# 增加指定路径
Defaults  secure_path = /sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/usr/local/bin

# 退出保存
                             
# 修改这个文件的权限，非常重要
chmod 440 /etc/sudoers

4、GDAL基本命令使用

####查询GDAL版本信息

gdalinfo --version

查询结果：

查询影像基本信息

gdalinfo 原始影像

例子

gdalinfo /Users/lsw/Downloads/Data/wc2.1_10m_elev.tif

查询结果：

影像转投影

gdalwarp 参数列表 -t_srs 投影信息 原始影像 结果影像

例子：

gdalwarp -co COMPRESS=LZW -t_srs EPSG:3857 /Users/lsw/Downloads/Data/wc2.1_10m_elev.tif /Users/lsw/Downloads/3857_dem.tif

影像裁剪

gdalwarp 参数列表 原始影像 结果影像 -cutline 矢量文件 -crop_to_cutline

例子：

gdalwarp -co COMPRESS=LZW /Users/lsw/Downloads/Data/wc2.1_10m_elev.tif /Users/lsw/Downloads/bj_dem.tif -cutline /Users/lsw/Desktop/DLG/2004/china_shp_split/11/110000.shp -crop_to_cutline

结果：

写作后续

​ 这篇文章我对于它的定位是教大家如何云环境中安装配置使用GDAL，因为目前各个公司做原生的云开发是未来发展趋势，关于云原生环境配置是我们每一个开发人员必备的能力。俗话说好：“一个不懂的配置Linux环境的工程师不是一个好的开发人员”，通过这些简单而琐碎的配置也能增加我们对于Linux环境各种库安装、配置有比较深刻的理解，学习到如何操作Linux环境，为未来升职加薪打下结实基础。

​ 关于GDAL库的各种使用，比如如何读取栅格数据数据、如何读取矢量数据、如何做各种统计分析、数据处理等，后续看情况是否写更多的实例教程来教授大家如何进行相关操作。

作者简介

无形的风，大学专修数学，毕业之后反而进入了软件研发行业，后转入农业遥感GIS方面。从事多年软件设计开发，从KJava到Java开发、从Flash AS3到JavaScript开发、从C++到ObjectC开发、从Shell到Python开发，随着行业变迁发展遭受了各种语言程序的“毒打”。目前专注于国产的PIE软件研发、GEE开发与传道、Python机器学习相关方面的学习开发。