我正在尝试将多波段 tif 文件（4 个波段 - [蓝色、绿色、红色、红外]）读入 xarray ，然后使用 Jupyter 笔记本中的HoloViews显示为 RGB 。作为参考，我大致遵循了此处的 RGB png 示例：http://holoviews.org/reference/elements/matplotlib/RGB.html

最终的 RGB 图像确实显示出来，但是，通过使用 np.dstack 组合 DataArray，我丢失了 x/y 坐标尺寸。最终图像中的 x/y 坐标默认为 ~ -0.5 - +0.5。

我不知道如何在整个过程中传达坐标尺寸，或者如何将原始坐标尺寸应用到最终图像中。

# read .tif
ximg = xarray.open_rasterio('path/to/tif')
print('1.', type(ximg), ximg.coords['x'].values)

# convert to hv.Dataset
r_ds = hv.Dataset(ximg[2,:,:], kdims=['x','y'], vdims='Value')
g_ds = hv.Dataset(ximg[1,:,:], kdims=['x','y'], vdims='Value')
b_ds = hv.Dataset(ximg[0,:,:], kdims=['x','y'], vdims='Value')
print('2.', type(r_ds), r_ds.dimension_values('x'))

# scale to uint8
r = np.squeeze((r_ds.data.to_array().astype(np.float64)/8190)*255).astype('uint8')
g = np.squeeze((g_ds.data.to_array().astype(np.float64)/8190)*255).astype('uint8')
b = np.squeeze((b_ds.data.to_array().astype(np.float64)/8190)*255).astype('uint8')
print('3.', type(r), r.coords['x'].values)

# combine to RGB
dstack = np.dstack([r, g, b]) # lose coordinate dimensions here
print('4.', type(dstack), 'NO COORDS')
rgb = hv.RGB(dstack, kdims=['x','y'])
print('5.', type(rgb), rgb.dimension_values('x'))

1. <class 'xarray.core.dataarray.DataArray'> [557989.5 557992.5 557995.5 ... 563194.5 563197.5 563200.5]
2. <class 'holoviews.core.data.Dataset'> [557989.5 557989.5 557989.5 ... 563200.5 563200.5 563200.5]
3. <class 'xarray.core.dataarray.DataArray'> [557989.5 557992.5 557995.5 ... 563194.5 563197.5 563200.5]
4. <class 'numpy.ndarray'> NO COORDS
5. <class 'holoviews.element.raster.RGB'> [-0.49971231 -0.49971231 -0.49971231 ...  0.49971231  0.49971231
  0.49971231]

显示所需坐标的示例，使用从r_ds、g_ds及b_ds以上创建的 HoloViews 图像：

使用上面命名的 HoloViews RGB 显示不需要的坐标的示例rgb：