GDAL源码剖析(李民录).pdf

前言：一直在使用 GDAL 及其相关的库，发现网上对 GDAL的内容倒是不少，但是很少有系统的介绍说明， 以及 GDAL 内部的一些结构说明。基于这些原因，将本人的一些粗浅的理解放在此处，形成一个系列，暂时名 为《GDAL源码剖析》（名称有点大言不惭，欢迎大家口水吐之，板砖拍之），供大家交流参考，有什么错误之处， 望大家不吝指正。本系列对于 GDAL的使用均是在Windows 平台下，对于 Linux平台下的不在此系列讨论范围 之内。此外，转载本博客内容，请注明出处，强烈鄙视转载后不注明出处的 类剽窃 行为。 GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个开源的栅格空间数据转换库，它提供了一种抽象的数据模型来描述和访问不同的空间数据格式。GDAL不仅仅是一个库，它还提供了一系列命令行工具，这些工具可以用来进行数据转换和处理。此外，GDAL还是在X/MIT许可协议下的开源项目，这意味着它可以免费使用和分发，同时对源代码的修改也是被允许的。 GDAL在GIS（地理信息系统）领域有着广泛的应用，许多著名的GIS产品都内置了GDAL/OGR库，例如ESRI的ArcGIS系列、Erdas 2011、Google Earth以及跨平台的GRASS GIS系统等。GDAL/OGR是进行栅格和矢量数据读写的有力工具，它的设计目标是提供一种统一的方式来访问和转换多种格式的空间数据。 在使用GDAL的过程中，用户会接触到一些关键功能，其中包括对多种栅格数据格式的支持，如Arc/Info ASCII Grid、GeoTiff、Erdas Imagine Images、ASCIIDEM等；以及对矢量数据格式的支持，包括ESRI Shapefiles、S-57、SDTS、PostGIS、Oracle Spatial、MapInfo MID/MIF、MapInfo TAB等。 GDAL的源码剖析是一个深入理解GDAL内部结构和工作原理的过程。《GDAL源码剖析》这一系列文章意在系统地介绍GDAL的使用方法、内部结构和算法原理。由于作者是在Windows平台上使用GDAL，因此本系列文章不涉及Linux平台下的内容。如果用户对GDAL在Linux平台上的应用感兴趣，需要参考其他资源。 GDAL的源码结构是按照功能模块来划分的。比如，alg文件夹中存放了GDAL库提供的算法源代码，这些算法包括DEM生成等高线算法、图像纠正算法（几何纠正、TPS纠正、正射RPC纠正）、栅格矢量化算法、矢量栅格化算法、格网计算算法、PCT和RGB互转算法、分类图的小碎斑块去除算法等。apps文件夹则包含了GDAL提供的命令行工具集的源代码，这些工具集能执行数据转换、查看图像元数据等任务。bridge文件夹用于存放连接GDAL抽象类的定义以及GDAL自己的结构体定义和实现的源代码。data文件夹存放GDAL库中用到的一些“配置文件”，这些文件对数据的投影转换等起着关键作用。 在使用GDAL库进行开发时，用户需要了解GDAL的内部结构和各个组件的作用。例如，要掌握GDAL如何通过抽象数据模型来表述不同文件格式，以及如何通过一系列命令行工具来进行数据转换和处理。此外，了解GDAL提供的常用算法和工具，对于高效使用GDAL也至关重要。 GDAL的官方网站提供了丰富的资源，包括下载源码的链接、安装指南、文档和API参考手册，这些都是用户学习和深入了解GDAL不可或缺的资料。同时，作者也强烈建议尊重知识版权，引用或转载相关内容时注明出处，避免类剽窃行为。 用户在学习GDAL的过程中应当积极提问和交流。如果遇到问题，可以联系作者，通过邮件进行沟通。在不断的学习和实践过程中，用户可以逐渐消除对GDAL的疑惑，提高运用GDAL处理空间数据的能力。