使用Python，是否可以循环通过光栅并为每个像素提取Lat/Long坐标？

我正在尝试使用Python为光栅图像中的每个像素提取Lat/Long坐标。我希望此过程保持开源，因为我知道我可以使用arcpy模块（将光栅转换为点，然后使用point.point_X等获取点信息）来完成此过程

*为清楚起见：我正在尝试获取陆地卫星光栅数据集的纬度和经度坐标。

免责声明：我是以下库的作者

可以使用将光栅转换为点云。它将返回一个np.array，其中包含tif文件中每个像素的坐标

Geotiff到np.数组：

import lidario as lio
    
# Create a Translator object which will take a tif file and return a np.array
translator = lio.Translator("geotiff", "np")
    
# Translate the tif file and get the np.array
point_cloud = translator.translate("/path/to/file.tif")

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我们是在谈论经纬度吗？这张图片是地球的图片吗？或者你只是指图像中像素的一般x/y坐标？对不起，我没有澄清。Landsat光栅数据集的经纬度值。您是否考虑过寻找光栅的空间范围（xmin/xmax/ymin/ymax）和分辨率（单元大小），然后根据像素必须下降的位置生成一个lat/long值数组并给出这些限制？使用这种数学方法将比提取像素坐标更简单，而且在没有arcpy的情况下也更容易做到。当链接到与你有关联的东西时，你必须在帖子中披露关联。如果你不透露隶属关系，这被认为是垃圾邮件。见：、和