GIS 与遥感影像分析

解决什么问题

遥感影像分析通常要跨越多条工具链：用 rasterio 读写 GeoTIFF，用 geopandas 处理矢量边界，用 xarray 做多维栅格运算，再用 matplotlib 或 folium 出图。把这些库的版本组合、依赖关系和调用顺序理顺，本身就吃掉了大量调试时间。此外，在中国境内产出地图时，底图来源和坐标合规是不可绕过的硬约束，手动处理容易踩坑。

核心能力与工作流

本技能预装了经过验证的依赖栈：rasterio 1.5.0、geopandas 1.1.4、shapely 2.1.2、rioxarray 0.23.0、folium 0.20.0 等，Python 脚本运行在隔离 venv 中。

栅格处理支持读取遥感影像、波段统计与直方图、计算 NDVI / NDWI / NDBI 等指数，结果可保存为 GeoTIFF。指数计算前会将 uint16 转为 float，并处理 NoData 值。

矢量与空间分析涵盖缓冲区、叠加、空间连接，以及用矢量边界裁剪栅格和分区统计（Zonal Statistics）。

GEE 影像下载通过 download_satellite_imagery.py 自动分块下载并拼接，内置中值合成以降低云和阴影影响，反射率值自动转换到 0~1 物理范围。

制图提供 matplotlib 静态地图和 folium 交互地图两条路径。

内置脚本覆盖日常高频操作：

• raster_info.py — 快速查看栅格元信息
• calc_indices.py — 指定波段计算指数
• clip_raster.py — 矢量裁剪栅格
• zonal_stats.py — 分区统计

适用边界与注意点

• 大文件：使用 rasterio.open() 上下文管理器，配合 Window 分块读取，避免内存溢出。
• CRS 一致性：栅格与矢量做空间运算前必须统一坐标系。
• pandas 版本：依赖 xarray，必须使用 pandas 2.x，不可用 3.x。
• 地图合规：中国境内底图仅允许腾讯、高德、百度、天地图；folium 默认的 OpenStreetMap 瓦片需替换，可配合 geo-map-compliance-guard 使用。