temp.salem.quick_map() 裁剪后的结果即为maskregion,可以转tif,或者写为nc maskregion.to_netcdf(path='D:/OneDrive/Untitled Folder/python/gdal/cru_mask.nc') 最后将裁剪结果可视化: data = maskregion['pre'] data = np.flipud(data[0, :, :]) data1 = data[70:150, 500:640] import numpy a...
在这一步中,我们需要将拼接后的结果转换为NC格式。假设我们要将结果保存为output.nc文件。 importnetCDF4asncdefconvert_to_nc(merged_dem,output_file):# 创建NC文件withnc.Dataset(output_file,'w')asdst:# 创建NC变量dst.createVariable('dem','f4',('y','x'))# 写入数据dst.variables['dem'][:]=...
nc4_to_tif(Input_folder = r'D:\nc4\nc4',end_name='nc4') #用户需要输入 :nc文件所放的文件夹的路径,默认输出至同级目录中,名为'out_...' 在这里,我想补充几点(可能代码的注释里面讲的不是很清楚): 1.如果想直接使用这个代码的话,只需要修改: nc4_to_tif(Input_folder = r'D:\nc4\nc4'...
数据准备 为了方便本次教程的开展,我还是使用NCEP的多气压层气温数据,只是我这里为方便大家复现整个流程,现将其转为ASCII形式再用Python对其进行处理,下载网址在这里:点我,点我,快点我。 预处理 ArcGIS打开NC 接下来使用这个工具就行将TIF转为ASCII 示例数据展示 如果大家需要处理的数据是这个类型的,或者和这样子很...
先用arcgis导出一份tif,nc转tif时用这份tif的geotransform而不是重新去计算,输出结果就不会错位了。 #从tif中提取geotransformDefaultTiff = r'F:\VM_import\py_nc2tiff\e1.tif'dfdataset=gdal.Open(DefaultTiff) geotrans=dfdataset.GetGeoTransform()#设置输出tif的geotransformout_tif.SetGeoTransform(geotrans) ...
1)可存储多维度数据。因为tif只是个二维矩阵,无法体现时间或其他维度信息,因此如果想要做时空分析,就必须要同时打开多个tif。nc的优点是将多个维度的数据存储到一块,无论是读取还是操作都更加方便。 2)可存储多个变量。举个例子,假设你想分析温度数据,其中有年均温度,年最高温度,年最低温度,年温度标准差等等变量,...
仅当您确定数据集共享相同的纬度/经度坐标时,才应沿时间维度串联数据集。尝试仅使用一个文件执行从 .tif 到 .nc 的转换来检查此问题。 GeoTIFF 图像通常具有翻转显示标准。由于您要将数据 .tif 转换为 .nc,因此您可能还必须翻转它: da.y = da.y[::-1] 以匹配 NetCDF 中的原始投影。
在每次循环中,我们调用crop_raster函数对TIF文件进行裁剪,并将裁剪后的文件保存到当前目录下。最后,我们可以使用matplotlib库来可视化裁剪后的TIF文件。例如:```python 读取裁剪后的TIF文件并进行可视化 with rasterio.open(‘cropped_file1.tif’) as src:band = src.read(1) # 读取第一个波段plt.imshow(band)...
import netCDF4 as nc import rasterio from rasterio.transform import from_origin 打开NetCDF文件 dataset = nc.Dataset('input.nc') 获取变量和维度信息 variable = dataset.variables['variable_name'] dimensions = dataset.variables['dimension_name'] ...
与处理 道路、断层、水系等矢量数据的获取 欧氏距离 核密度分析 河网密度分析 4、栅格数据获取与处理 DEM,遥感影像等栅格数据获取 影像拼接、裁剪、掩膜等处理 NoData值处理 如何统一行列号 5、NC数据获取与处理 NC数据简介 NC数据获取 模型构建器 NC数据如何转TIF?