QGIS 谷歌卫星影像导出与 Python 切片全流程踩坑记录

摘要

本文记录了从 QGIS 加载 Google Satellite 在线影像、导出本地 GeoTIFF，到 Python 环境配置、影像切片、格式转换的完整流程及过程中遇到的典型问题与解决方案。环境：QGIS 3.44、Python 3.12、GDAL 3.9、Windows 11。

一、影像导出

1.1 加载 Google Satellite

通过 QGIS 插件 QuickMapServices 加载 Google Satellite 在线底图：

• 插件 → 管理并安装插件 → 搜索 QuickMapServices → 安装
• Web → QuickMapServices → Google → Google Satellite

1.2 导出本地 GeoTIFF

在线瓦片图层无法直接用于后续处理，需导出为本地栅格文件。

使用工具： 「将地图转为栅格」（Convert Map to Raster）

“

不使用图层右键「另存为栅格」，该方式对在线瓦片支持有缺陷，易报「目标提供程序」错误。

参数设置：

注意事项：

• 输出模式必须选渲染图像，选「原始数据」会导致颜色发灰、偏色
• 导出范围不宜过大，建议分块导出
• 输出路径避免中文、空格

二、Python 切片环境配置

影像切片使用 Python + GDAL 脚本实现，环境配置是最容易踩坑的环节。

2.1 坑一：PyCharm 直接 pip 安装失败

操作： 在 PyCharm 终端执行 pip install gdal

报错：

error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required.

原因： Windows 下 pip 安装 GDAL 需要本地编译 C++ 代码，缺少编译环境时必然失败。

解决方向： 改用 Conda 安装预编译包。

2.2 坑二：Conda 默认源安装不全

操作：

conda create -n gdal_env python=3.12
conda activate gdal_env
conda install gdal=3.9

报错：

from osgeo import gdal
# ModuleNotFoundError: No module named 'osgeo'

原因： Anaconda default 源的 GDAL 包可能不完整，缺少 osgeo 模块。

最终解决： 使用 conda-forge 源安装

conda install -c conda-forge gdal

验证：

python -c "from osgeo import gdal; print(gdal.__version__)"

2.3 坑三：PyCharm 解释器配置找不到入口

问题： 在 Settings 中找不到 Conda 环境配置入口。

解决：

1. 点击 PyCharm 窗口右下角状态栏的 Python 版本显示
2. Add Interpreter → Conda Environment
3. 选择 Existing environment
4. 浏览找到 Anaconda 安装目录下的环境路径：

   Python 3.12 (PV_shibie) D:/Anaconda3/install/envs/gdal_env/python.exe
   

2.4 最终环境配置命令

# 创建环境
conda create -n gdal_env python=3.12

# 激活环境
conda activate gdal_env

# 安装 GDAL（必须用 conda-forge 源）
conda install -c conda-forge gdal

三、影像切片

使用 Python + GDAL 将大尺寸 GeoTIFF 切分为指定尺寸的瓦片。

3.1 脚本

from osgeo import gdal
import os

# =========修改这里的路径========
input_tif = r"E:\PV_shibie\***.tif"
out_folder = r"E:\PV_shibie\***\images"
tile_w = 640
tile_h = 640
# ==============================

os.makedirs(out_folder, exist_ok=True)
ds = gdal.Open(input_tif)
w_full = ds.RasterXSize
h_full = ds.RasterYSize

count = 0
for y_off in range(0, h_full, tile_h):
for x_off in range(0, w_full, tile_w):
        out_path = os.path.join(out_folder, f"pv_hb_{count}.tif")
        gdal.Translate(out_path, ds,
                       srcWin=[x_off, y_off, tile_w, tile_h],
                       outputType=gdal.GDT_Byte)
        count +=1
print(f"切片完成，一共生成 {count} 张图片")

3.2 说明

• 输出格式：TIFF，保留地理坐标与投影信息
• 边缘不足 tile_w × tile_h 的瓦片自动跳过，保证尺寸统一
• 大影像建议在独立 Conda 环境运行，勿在 QGIS Python 控制台执行（易内存溢出崩溃）

四、批量转 JPG

TIFF 保留了完整地理信息，如需用于查看或后续处理，可转换为 JPG 格式。

4.1 脚本

from osgeo import gdal
import os

gdal.DontUseExceptions()

# ========= 改成你自己的路径 =========
in_dir = r"E:\PV_shibie\***\python_cut\images"
out_dir = r"E:\PV_shibie\***\python_cut\images_jpg"
# ====================================

os.makedirs(out_dir, exist_ok=True)

files = [f for f in os.listdir(in_dir) if f.endswith(".tif")]
total = len(files)
print(f"共 {total} 个tif文件，开始转jpg...")

for i, fname in enumerate(files):
    tif_path = os.path.join(in_dir, fname)
    jpg_path = os.path.join(out_dir, os.path.splitext(fname)[0] + ".jpg")

    gdal.Translate(
        jpg_path, tif_path,
        format="JPEG",
        creationOptions=["QUALITY=85"],
        outputType=gdal.GDT_Byte
    )

if (i + 1) % 100 == 0:
        print(f"已转换 {i + 1}/{total}")

print(f"✅ 全部转换完成，输出目录：{out_dir}")

4.2 说明

• 建议保留 TIFF 原件，JPG 仅作为便捷查看/处理用
• TIFF 含地理坐标信息，后续空间分析、结果映射均需用到

五、数据清洗

转换完成后，建议手动清理：

1. 边缘无效瓦片：全黑或大面积黑边的瓦片
2. 无内容瓦片：完全不含目标地物的瓦片

清洗后可显著减少后续处理的数据量。

避坑速查表

流程总结

QuickMapServices 加载在线底图
        ↓
将地图转为栅格 → 本地 GeoTIFF
        ↓
Conda 环境配置（conda-forge GDAL）
        ↓
Python 脚本切片 → TIFF 瓦片
        ↓
批量转换 → JPG
        ↓
数据清洗

核心经验： Windows 下 GDAL 安装务必使用 conda-forge 源，避免 pip 编译和 default 源缺包问题。