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从天地图遥感影像获取建筑轮廓矢量数据需要的流程一般是先通过天地图API服务和对应的密钥，获取到有关指定区域的高清卫星影像；接着可以使用开源框架cv2或Rasterio等应用程序读取并处理卫星影像数据，提取出感兴趣区域中的建筑物轮廓信息。
以下是一个使用cv2对遥感影像进行二值化处理下：
import cv2
# 全局变量，需替换为你自己的天地图 Web API AK
AK = "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
def get_building_contours(bbox):
'''获取指定范围内的所有建筑轮廓，并返回'''
url = "http://t0.tianditu.gov.cn/vec_w/wfs"
params = {
"service": "wfs",
"version": "1.0.0",
"request": "getfeature",
"typename": "tb:buildings",
"outputFormat": "WKB",
"bbox": bbox,
"ak": AK
}
response = requests.get(url, params=params).content
# 解析WKB格式数据，得到多边形列表
polygons = [geom.to_wkt() for geom in WKBReader().read(response)]
# 将多边形转换为OpenCV支持的格式
contours = []
for poly in polygons:
ring = [[float(p.split()[1]), float(p.split()[0])] for p in poly.strip('()').split(',')]
contour = np.array(ring, dtype=np.int32)
contours.append(contour)
return contours
# 测试代码
if __name__ == '__main__':
bbox = "120.0,30.0,121.0,31.0" #指定地图区域经纬度范围（注意确保范围不超过500平方公里）
contours = get_building_contours(bbox)
img = cv2.imread("path/to/satellite/image.png")
mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8)
cv2.drawContours(mask, contours, -1, 255, thickness=-1) # 在蒙版上绘制多边形轮廓
result = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) # 对原始图像和掩模进行按位与
cv2.imwrite("result.png", result) # 输出处理结果
```
以上是一个简单的示例，使用了requests、shapely和opencv-python三个Python库，并且需要注意替换文件路径和全局变量AK。其中`get_building_contours`函数获取到指定范围内所有建筑物的轮廓信息，并通过将WKT格式数据转换为OpenCV可以支持的格式；对于测试代码部分，它会读取一张指定位置的卫星影像并生成一个蒙版，用来显示提取出的感兴趣区域的建筑轮廓信息。
需要注意的是，本例中拿到的矢量轮廓数据是经过SGCS2000投影处理的，如果需要转换为其它坐标系，可以参考相应的转换方法。
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