rio-tiler

把遥感大图切成地图瓦片，按需读取不浪费流量

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 计算机视觉 🍴 复刻 125 🐛 待处理 21 👀 关注 54
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 594
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费，文档站无付费服务

项目预览

rio-tiler 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类计算机视觉
开发团队cogeotiff
官网地址https://cogeotiff.github.io/rio-tiler
GitHubhttps://github.com/cogeotiff/rio-tiler
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费，文档站无付费服务
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议BSD-3-Clause
主要语言Python
技术栈/模型cog,cogeotiff,gdal,maptile,mercator,raster,raster-processing,rasterio,satellite,slippy-map,tile
GitHub 星标★ 594
上线时间2017-10-06 00:00:00
代码更新2026-11-04
仓库体积97.3 MB
本站数据更新2026-11-05
维护状态活跃
收录时间2026-09-21
浏览次数3

项目介绍

rio-tiler 是一个基于 Rasterio 的 Python 插件，专门用于从栅格数据集中读取和生成地图瓦片。它解决了传统 GIS 工具在处理 Cloud Optimized GeoTIFF（COG）等遥感影像时，难以按需、高效地切片并输出为 Web 地图瓦片的问题。核心能力包括：支持按 Web 墨卡托（XYZ）瓦片规则读取任意缩放级别的栅格数据，自动处理重投影、重采样和波段组合；内置对 COG 的优化读取，可只请求瓦片覆盖的字节范围，大幅降低 I/O；提供简洁的 Python API 和命令行接口，方便集成到动态瓦片服务中。它常被用于搭建遥感影像的瓦片地图服务，是许多地理空间平台（如 titiler）的底层依赖。项目轻量、专注，适合需要快速将栅格数据发布为地图瓦片的开发者。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-21 · 当前星标 ★ 594

使用教程

难度：进阶 约 30 分钟 部署方式：本地安装 4 步

环境要求

  • Python 3.9+
  • 栅格影像
  • Web 服务框架

安装与启动步骤

  1. 1装库

    一个读栅格并出切片的库。

    python -m pip install -U rio-tiler

  2. 2准备栅格数据

    单幅影像或多幅都能接，坐标参考要对。

  3. 3取一张切片

    按瓦片编号取，输出的就是标准地图瓦片。

  4. 4接进服务

    它只算像素，对外服务要自己套一层。

如何确认成功

按瓦片编号取到的图与地图底图坐标系对得上，且边界处无接缝

注意事项

  • 它是切片引擎，不含服务与缓存。
  • 坐标参考配错会让瓦片整体偏移，这是最常见的坑。
  • 多幅影像叠加时要注意波段顺序一致。
  • 大规模影像建议配金字塔，否则取图很慢。

核心亮点

  • 基于 Rasterio 生态，与 GDAL 无缝集成，支持多种栅格格式
  • 针对 COG 优化，只读取瓦片覆盖的字节范围，I/O 效率高
  • 提供简洁的 Python API 和 CLI，易于集成到瓦片服务中

不足之处

  • 仅负责读取和切片，不包含瓦片缓存、服务发布等完整功能
  • 对非 COG 格式的栅格数据，性能优势不明显

适用场景

  • 搭建动态遥感影像瓦片服务
  • 在 Web 地图中按需加载大范围卫星影像
  • 为地理空间分析平台提供瓦片数据源

替代项目

titiler、gdal2tiles、mercantile

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