如何将Rasterio栅格化Shapely多边形的结果保存为图像而非显示？

两种保存方向：地理栅格文件 vs 可视化图像 #

你要分清楚需求：是保存可用于GIS分析的地理栅格数据，还是保存仅用于展示的可视化图像，两种方式完全不同：

1. 保存地理栅格文件（推荐用于批量生成） #

这是生成栅格的核心目的，直接用Rasterio的文件写入API，不需要依赖matplotlib。步骤如下：

• 先定义栅格的元数据（CRS、分辨率、变换参数、数据类型等），可以从原GeoDataFrame或手动指定
• 用rasterio.open()创建输出文件，写入栅格化后的数组

示例代码：

import rasterio
from rasterio.features import rasterize
from rasterio.transform import from_bounds
import geopandas as gpd

# 假设你的GeoDataFrame是gdf，里面有建筑多边形
gdf = gpd.read_file("your_buildings.shp")

# 定义栅格参数：这里用数据的边界来设置变换和尺寸
xmin, ymin, xmax, ymax = gdf.total_bounds
resolution = 1  # 1米分辨率，根据需求调整
width = int((xmax - xmin) / resolution)
height = int((ymax - ymin) / resolution)
transform = from_bounds(xmin, ymin, xmax, ymax, width, height)

# 栅格化多边形
raster = rasterize(
    shapes=((geom, 1) for geom in gdf.geometry),
    out_shape=(height, width),
    transform=transform,
    fill=0,
    dtype=rasterio.uint8
)

# 保存为TIFF地理栅格
with rasterio.open(
    "buildings_raster.tif",
    "w",
    driver="GTiff",
    height=height,
    width=width,
    count=1,
    dtype=raster.dtype,
    crs=gdf.crs,
    transform=transform,
) as dst:
    dst.write(raster, 1)

2. 保存可视化图像（用于展示） #

如果只是需要把栅格的可视化结果存成图片，直接用matplotlib就行——因为rasterio.plot.show()本质就是调用matplotlib渲染图像。

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import rasterio.plot

# 用rasterio.plot.show渲染图像
ax = rasterio.plot.show(raster, transform=transform, cmap="viridis")

# 可以添加标题、颜色条等修饰
ax.set_title("建筑多边形栅格化结果")
plt.colorbar(ax.images[0], ax=ax, label="建筑区域")

# 保存图像
plt.savefig("buildings_raster_plot.png", dpi=300, bbox_inches="tight")
plt.close()

是否该直接用matplotlib？ #

• 如果你的目标是批量生成可用于后续空间分析的栅格数据：绝对不要只依赖matplotlib，必须用Rasterio写入地理栅格文件（如TIFF），这类文件包含空间参考信息，能直接在GIS软件或其他空间分析工具中使用。
• 如果只是生成可视化截图用于报告、展示：用matplotlib完全没问题，操作简单灵活。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Don Mclachlan