核心用法
geotiff-info 是一款零依赖的 Python 命令行工具，专用于快速读取 GeoTIFF 文件的元数据信息。该工具完全基于 Python 标准库实现，通过手动解析 TIFF IFD（Image File Directory）结构，无需安装 GDAL、Rasterio 等外部依赖即可提取完整的地理空间元数据。
主要功能模块包括：
1. 单文件解析：支持文本表格和 JSON 两种输出格式，一键获取文件大小、图像尺寸、数据类型、波段数量等基础信息
2. 地理空间元数据：提取 EPSG 编码、CRS 名称、WKT 坐标系统定义、像素分辨率（Scale X/Y）、6 参数仿射变换矩阵
3. 角点坐标计算：自动推算左上、右上、左下、右下四个角点的地理/投影坐标
4. 批量目录扫描：递归扫描整个目录，批量处理大量 GeoTIFF 文件并导出统一格式的元数据报告
该工具兼容 Classic TIFF 和 BigTIFF 格式，支持大小端字节序，覆盖所有标准 TIFF 数据类型，适用于遥感影像、数字高程模型（DEM）、卫星影像等 GeoTIFF 标准文件的快速质检与编目。
显著优点
零依赖部署：仅使用 Python 标准库（struct、json、os、pathlib 等），无需 pip install 任何包，在离线环境、容器镜像、边缘设备上均可直接运行，极大降低部署复杂度。
轻量高效：避开 GDAL 等重型库的初始化开销，冷启动速度快，内存占用低，适合嵌入自动化工作流或作为 CI/CD 中的元数据校验环节。
输出友好：同时提供人类可读的格式化文本和机器可解析的 JSON，既满足日常查看需求，也方便对接下游数据处理管道。
标准兼容：完整实现 TIFF 6.0 和 GeoTIFF 规范的 IFD 解析逻辑，对 GeoKeyDirectoryTag、ModelPixelScaleTag、ModelTiepointTag 等核心标签提供原生支持。
潜在缺点与局限性
功能边界清晰：该工具定位为"元数据查看器"，不读取实际像素数据，无法进行影像裁剪、重投影、波段运算等操作，需配合 GDAL、rasterio 等工具完成深度处理。
统计信息受限：对于大文件，波段统计量（min/max/mean/std）采用占位实现，实际统计需读取完整像素矩阵，当前版本未实现。
CRS 解析依赖 GeoKeys：WKT 坐标系统描述依赖 GeoTIFF 规范中的 GeoKey 机制，对于某些非标准或自定义 CRS 的解析可能不够完整。
GeoTIFF 1.1 新模型待更新：暂不支持 GeoTIFF 1.1 规范中引入的新型模型变换机制，主流应用无碍，但前瞻性场景需注意。
适合的目标群体
- 遥感/GIS 开发者：快速验证影像元数据正确性，调试坐标系统配置
- 数据工程师：构建数据资产管理流水线，批量提取归档影像的空间属性
- 科研人员：在服务器集群、HPC 环境中轻量级获取 DEM、卫星影像的基本信息
- DevOps/运维人员：在 Docker 容器或受限环境中进行 GeoTIFF 文件的入库前检查
- 教学场景：理解 GeoTIFF 二进制结构与 TIFF IFD 解析原理的学习工具
使用风险
性能风险：纯 Python 实现的二进制解析在超大文件（数十 GB 级 BigTIFF）场景下，遍历 IFD 条目的速度可能低于 C 语言优化的 GDAL，建议用于元数据读取而非高频批量处理。
维护风险：项目由 OpenCode AI Assistant 生成，MIT-0 无归属许可证，社区贡献与长期维护机制尚不明确，关键业务场景建议 fork 后自行维护或作为过渡方案。
兼容性风险：对于非标准 TIFF 扩展、厂商私有标签（如某些卫星传感器的自定义元数据块），解析可能不完整或跳过，复杂业务建议以 GDAL 作为兜底验证。
误用风险：该工具不验证像素数据的完整性，仅解析文件头元数据，无法检测影像数据本身的损坏或异常值。