Gdal

项目地址： https://github.com/OSGeo/gdal

官方文档： https://gdal.org/en/latest/

源码命令文档： https://gdal.org/en/latest/programs/

最新版本： 3.13.3（截至 2026-10，下载页）

许可证： MIT

概述

GDAL 是地理空间数据处理的事实标准库。它提供了 50+ 个命令行工具，分为两大类：

• OGR 工具（开放地理数据模型）：处理矢量数据（点、线、面）
• GDAL 工具：处理栅格数据（卫星影像、DEM、栅格地图）

环境准备

前置条件

部分 Linux 发行版与 GIS 软件栈会预装 GDAL（QGIS、PostGIS 客户端等），先用下面的命令确认工具在 PATH 中：

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gdalinfo --version   # 验证 GDAL 版本
ogrinfo --version    # 验证 OGR 版本

安装方法

Linux (Debian/Ubuntu)

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apt-get update
apt-get install gdal-bin python3-gdal

Linux (CentOS/RHEL)

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yum install gdal gdal-devel

macOS (Homebrew)

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brew install gdal

Conda

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conda install -c conda-forge gdal

Docker

Docker Hub 上的 osgeo/gdal 已迁移（该镜像最后一次更新为 2023 年），现由 GHCR 发布：

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docker run --rm -it ghcr.io/osgeo/gdal:latest bash

Python 绑定（可选）

某些 GDAL 工具（如 gdal_calc, gdal_merge, gdal_grid, gdal_polygonize）是 Python 脚本，需要安装 Python 绑定：

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pip install GDAL
# 或
conda install -c conda-forge gdal

核心命令结构

新式 CLI (GDAL 3.11+)

GDAL 3.11 引入了统一的 gdal 命令行入口（官方文档标注 "Added in version 3.11"；最新稳定版 3.13.3，2026-08-18 发布，见 下载页），后续版本持续加入 gdal vector concave-hull/convex-hull/dissolve/sort 等子命令，gdal dataset check 自 3.13 起提供：

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gdal <command> <subcommand> [options] <inputs>

主要命令：

• gdal info — 获取数据信息（自动检测栅格或矢量，等价 gdal raster info / gdal vector info）
• gdal vector — 矢量操作入口（convert、reproject、clip、buffer、dissolve、make-valid、sql 等）
• gdal raster — 栅格操作入口（convert、reproject、mosaic、clip、calc、contour 等）
• gdal dataset — 数据集管理（check、copy、rename、delete、identify）
• gdal pipeline — 把多个步骤串成一条命令

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# 矢量重投影 + 格式转换（等价 ogr2ogr -t_srs ... -f GPKG）
gdal vector reproject --output-crs EPSG:3857 -o out.gpkg in.shp

# 栅格镶嵌（等价 gdal_merge.py / gdalwarp 多输入）
gdal raster mosaic -o mosaic.tif tile1.tif tile2.tif tile3.tif

# 数据集体检（3.13+）
gdal dataset check data.gpkg

传统 CLI（广泛使用）

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ogrinfo <datasource> [layer]
ogr2ogr <output> <input> [options]
gdalinfo <raster_file>
gdal_translate <input> <output> [options]
gdalwarp <input> <output> [options]

矢量数据工具（OGR）

完整参数表和高级示例见 reference/vector-tools.md

ogrinfo — 矢量数据信息查询

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# 列出所有图层
ogrinfo mydata.shp

# 获取特定图层摘要
ogrinfo mydata.shp layername -so

# JSON 格式输出（GDAL 3.7+）
ogrinfo -json mydata.shp

# 显示所有要素及其属性
ogrinfo -al -geom=YES mydata.shp

# 按属性过滤
ogrinfo mydata.shp -where "AREA > 1000"

ogr2ogr — 矢量数据格式转换和处理

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# 格式转换（Shapefile → GeoJSON）
ogr2ogr output.geojson input.shp

# 指定输出格式（Shapefile → GeoPackage）
ogr2ogr -f GPKG output.gpkg input.shp

# 重投影（WGS84 → Web Mercator）
ogr2ogr -t_srs EPSG:3857 output.shp input.shp

# 属性过滤
ogr2ogr output.shp input.shp -where "area > 1000"

# 选择特定字段
ogr2ogr output.shp input.shp -select "id,name,geometry"

栅格数据工具（GDAL）

完整参数表和高级用法见 reference/raster-tools.md

gdalinfo — 栅格数据信息查询

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# 基本信息
gdalinfo dem.tif

# JSON 输出
gdalinfo -json dem.tif

# 显示统计信息
gdalinfo -stats dem.tif

gdal_translate — 栅格格式转换和重采样

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# 格式转换（GeoTIFF → PNG）
gdal_translate input.tif output.png

# 格式转换（带压缩）
gdal_translate -co COMPRESS=DEFLATE input.tif output.tif

# 重采样（降低分辨率）
gdal_translate -outsize 50% 50% input.tif output.tif

# 裁剪到范围
gdal_translate -projwin -180 90 -170 80 input.tif output.tif

COG / 云优化 GeoTIFF

COG 是带内部金字塔和分块的 GeoTIFF，便于 HTTP Range 按需读取（S3、对象存储、静态服务器）：

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# GeoTIFF → COG（压缩 + 金字塔一次生成）
gdal_translate -of COG -co COMPRESS=DEFLATE -co OVERVIEWS=AUTO input.tif output_cog.tif

# 3.11+ 新式 CLI 等价写法
gdal raster convert --of COG -o output_cog.tif input.tif

# 校验：分块、金字塔、是否被识别为 COG
gdalinfo -json output_cog.tif | grep -E 'COMPRESSION|LAYOUT|BLOCK'

gdalwarp — 栅格重投影和镶嵌

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# 重投影（UTM 50N → WGS84）
gdalwarp -t_srs EPSG:4326 input_utm.tif output_wgs84.tif

# 镶嵌多个文件
gdalwarp input1.tif input2.tif input3.tif output_mosaic.tif

# 重采样并重投影
gdalwarp -tr 30 30 -t_srs EPSG:4326 input.tif output.tif

# 用矢量边界裁剪
gdalwarp -cutline clip_boundary.shp -crop_to_cutline input.tif output.tif

gdal_merge.py — 栅格镶嵌融合

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# 基本合并
gdal_merge.py -o output.tif input1.tif input2.tif input3.tif

# 分离波段（创建多波段文件）
gdal_merge.py -separate -o rgb.tif r.tif g.tif b.tif

gdal_calc.py — 栅格计算器

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# 两个栅格平均
gdal_calc.py -A input1.tif -B input2.tif --calc="(A+B)/2" --outfile=mean.tif

# 计算 NDVI（植被指数）
gdal_calc.py -A nir.tif -B red.tif \
  --calc="(A-B)/(A+B)" --outfile=ndvi.tif

gdal_contour — 等值线提取

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# 提取等高线（10 米间隔）
gdal_contour -a elevation dem.tif contours.shp -i 10

# 输出为 GeoJSON
gdal_contour -f GeoJSON dem.tif contours.geojson -i 50

gdal_grid — 从散点数据创建网格

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# 基本网格化（使用平均值）
gdal_grid -a average input_points.shp output_dem.tif

# 反距离加权（IDW）插值
gdal_grid -a invdist:power=2:smoothing=0 input_points.shp output_dem.tif

gdal_polygonize.py — 栅格转矢量

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# 基本转换
gdal_polygonize.py input.tif output.shp

# 指定输出格式
gdal_polygonize.py input.tif -f GeoJSON output.geojson

gdaltindex — 创建栅格瓦片索引

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# 基本索引
gdaltindex index.shp *.tif

# 输出为 GeoPackage
gdaltindex -of GPKG index.gpkg *.tif

gdal_edit.py — 编辑栅格元数据

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# 设置坐标参考系
gdal_edit.py -a_srs EPSG:4326 input.tif

# 设置 NoData 值
gdal_edit.py -a_nodata 0 input.tif

nearblack — 清理黑白边界

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# 清理黑色边界（默认）
nearblack input.tif -o output.tif

# 搜索白色边界
nearblack -white input.tif -o output.tif

常用环境变量和配置

GDAL 环境变量

使用环境变量

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# 启用多线程处理
export GDAL_NUM_THREADS=ALL_CPUS

# 增加块缓存
export GDAL_CACHEMAX=1024

# 启用调试
export CPL_DEBUG=ON

# 访问 S3 上的栅格
export AWS_ACCESS_KEY_ID=xxxxx
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=xxxxx
gdalinfo /vsis3/bucket/key.tif

# 运行命令
gdalwarp input.tif output.tif

数据格式支持

常用矢量 / 栅格格式与扩展名对照见 reference/data-formats.md。

典型工作流：常见使用模式

模式 1: 批量格式转换

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#!/bin/bash
# 将目录内所有 Shapefile 转换为 GeoJSON

for shp in *.shp; do
  base="${shp%.shp}"
  ogr2ogr -f GeoJSON "$base.geojson" "$shp"
done

模式 2: 批量重投影

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#!/bin/bash
# 重投影所有 GeoTIFF 为 Web Mercator (EPSG:3857)

for tif in *.tif; do
  base="${tif%.tif}"
  gdalwarp -t_srs EPSG:3857 "$tif" "${base}_3857.tif"
done

模式 3: 创建 DEM 等值线

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#!/bin/bash
# 从 DEM 提取等高线（10 米间隔）

gdal_contour -a elev dem.tif -i 10 contours.shp

# 转换为 GeoJSON
ogr2ogr -f GeoJSON contours.geojson contours.shp

模式 4: 计算 NDVI

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#!/bin/bash
# 从多光谱影像计算 NDVI

gdal_calc.py \
  -A nir_band.tif \
  -B red_band.tif \
  --calc="(A-B)/(A+B)" \
  --outfile=ndvi.tif

模式 5: 镶嵌和重投影

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#!/bin/bash
# 合并多个影像并重投影到 WGS84

gdalwarp -t_srs EPSG:4326 \
  image1.tif image2.tif image3.tif \
  output_mosaic_wgs84.tif

模式 6: 创建栅格瓦片索引

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#!/bin/bash
# 为目录内所有 GeoTIFF 创建索引

gdaltindex -recursive -of GPKG \
  tile_index.gpkg /path/to/rasters/

常见问题

AI 使用建议

• 本技能的组织：主文件给高频用法，完整参数表与高级示例在 reference/data-formats.md、reference/raster-tools.md、reference/vector-tools.md，需要时再展开；示例工程与生成的数据写到工作目录，不要改动技能目录本身。
• 执行环境：命令在终端 / shell 中执行（Windows 用 PowerShell）。正文的 apt-get、sudo、export VAR= 是 Bash 写法：Windows 改为 $env:GDAL_NUM_THREADS = "ALL_CPUS"，无 sudo/apt 时改用 conda-forge 或 docker run --rm -v "${PWD}:/data" -w /data ghcr.io/osgeo/gdal:latest ...。
• 先探测版本：gdalinfo --version、ogrinfo --version；本技能按 GDAL 3.13.3 编写，低于 3.11 没有 gdal <command> 新式 CLI（gdal vector/gdal raster），须退回 ogr2ogr/gdalwarp；gdal dataset check 需 3.13+，且 gdal_calc.py 等脚本工具还需要 Python 绑定。
• 验证产物：栅格用 gdalinfo -json out.tif 核对 driverShortName、size、coordinateSystem.wkt、bands[].noDataValue；矢量用 ogrinfo -so out.shp layer（或 ogrinfo -json out.gpkg）核对 Feature Count、Geometry、字段列表；不要只凭退出码报告成功。
• 先看错误再改参数：ERROR 4: ... not recognized as a supported file format 先查路径与 gdalinfo --formats；--debug on 或 CPL_DEBUG=ON 看驱动细节；输出很长时重定向到文件再分段读取，不要一次打印全文。
• 批处理与中间产物：批量循环建议用 Python 生成命令，中间结果用 gdalbuildvrt 写 .vrt 而不是反复 gdalwarp；耗时命令放后台运行，避免一次重投影全部数据。
• 安全与权限：gdal_edit.py、ogr2ogr 写已有目标、-overwrite/-append 会就地改写或覆盖数据，先备份或换输出名；安装 GDAL、改 GDAL_DATA/PROJ_LIB、访问 /vsis3/（需 AWS_SECRET_ACCESS_KEY）前先征得用户同意，回答里不要回显密钥。

相关技能

• gdal-api — GDAL 编程 API（C/C++/Python/.NET）：../gdal-api/SKILL.md
• qgis-process — QGIS 命令行批处理：../qgis-process/SKILL.md
• pyqgis — QGIS Python 二次开发：../pyqgis/SKILL.md
• geopandas — Python 矢量数据处理（底层依赖 GDAL）：../geopandas/SKILL.md
• postgis — PostgreSQL 空间数据库：../postgis/SKILL.md
• opengis-all — 一站式 GIS 全流程：../opengis-all/SKILL.md

参考资源

• 官方文档与资源： https://gdal.org/ | 命令行工具 | API | GitHub
• 矢量工具详细参考： reference/vector-tools.md
• 栅格工具详细参考： reference/raster-tools.md
• 数据格式对照： reference/data-formats.md