功能需求

在遥感影像变化检测中，当我们已有一个时期的影像时，需要从一些数据网站上下载其他时期的影像，这时我们就要对影像的边界进行提取，然后基于这个边界矢量从其他网站上裁剪不同时期的影像，这样就能保证不同时期的影像在同一区域了。

解决思路

一个首先能想到的办法就是直接获取影像的四个角点的坐标，基于这四个点的坐标生成一个面矢量，虽然这种方法简单，但会有一定的弊端，对于影像中边界部分很多都是nan值，但是在获取边界范围时还是把这些区域算在内了，这样生成的矢量范围实际不是我们需要的。那么怎么去掉这些nan值区域呢？我们可以使用rasterio中的read_masks函数，这个函数会将有效数据区域（非nan值）设置为255，无效区域（nan值）设置为0 ，然后使用 shapes 函数就可以得到一个多边形几何对象，这个区域就是非nan值的有效数据区域。核心代码如下：

mask = src.read_masks(1)
shapes = features.shapes(mask, mask=mask, transform=src.transform)

原始影像如下图所示：

边界提取如下图所示：

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