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利用python進行nc轉tif的三種情況的解決辦法

2021-12-29 14:25:49 後端開發

文章目錄

  • 前言
  • 一、nc4_to_tif（多時間序列）
  • 二、nc_to_tif（多時間序列）
  • 三、nc_to_tif（單時間序列）
  • 總結

前言

本人是位大二在讀在校學生，專業為地理資訊科學，因跟老師一起做專案，所以有幸接觸nc資料轉換為tif資料，因為在這件事情上也遇過不少坑，也花了不少時間，所以想在這里將自己的心得與學習的經驗一起分享給大家，希望大家能獲得幫助，同時我也會很開心的！！如果哪里說的有問題或是代碼能再改進的話，希望大家能不吝賜教，評論區歡迎大家哦！！！！！！

一、nc4_to_tif（多時間序列）

話不多說，直接上代碼(代碼里面的注釋也是挺詳細的，所以就不贅述了)：

代碼如下（示例）：


# -*- coding: utf-8 -*-


import numpy as np
import netCDF4 as nc
from osgeo import gdal,osr,ogr
import glob
import os
from zipfile import ZipFile
import shutil
band_name = ''
def NC_to_tiffs(data,out_path):
    
    '''
    這個函式里面有些地方還是可能需要更改
    比如：coord(坐標系)
    '''
    coord = 4326            #坐標系，["EPSG","4326"]，默認為4326
    nc_data_obj = nc.Dataset(data)
    #print(nc_data_obj,type(nc_data_obj))              # 了解nc的資料型別，<class 'netCDF4._netCDF4.Dataset'>
    #print(nc_data_obj.variables)                      #了解nc資料的基本資訊
    key=list(nc_data_obj.variables.keys())            #獲取時間，經度，緯度，波段的名稱資訊，這些可能是不一樣的
    print('基礎屬性為-----',key)
    lon_size = [i for i,x in enumerate(key) if (x.find('lon'.upper())!=-1 or x.find('lon'.lower())!=-1)][0]   #模糊查找屬于經度的名稱
    lat_size = [i for i,x in enumerate(key) if (x.find('lat'.upper())!=-1 or x.find('lat'.lower())!=-1)][0]   #模糊查找屬于緯度的名稱
    global band_name
    if band_name == '':
        band_name = input("請輸入您想要輸出的波段的名字（您可以從'基礎屬性中得來',不用加上引號）———————:")      #這里是從用戶那傳入一個波段的字串，因為nc4的資料比nc要復雜，所以要讓用戶確定波段的名字
    band_size = [i for i,x in enumerate(key) if (x.find(str(band_name).upper())!=-1 or x.find(str(band_name).lower())!=-1)][0]
    key_band = key[band_size]            #獲取波段的名稱     
    key_lon = key[lon_size]              #獲取經度的名稱   
    key_lat = key[lat_size]              #獲取緯度的名稱  
    Lon = nc_data_obj.variables[key_lon][:]   #獲取每個像元的經度
    Lat = nc_data_obj.variables[key_lat][:]    #獲取每個像元的緯度
    band = np.asarray(nc_data_obj.variables[key_band]).astype(float)  #獲取對應波段的像元的值，型別為陣列
    print("填充值：",nc_data_obj.variables[key_band])
    
    #影像的四個角的坐標
    LonMin,LatMax,LonMax,LatMin = [Lon.min(),Lat.max(),Lon.max(),Lat.min()] 

    #解析度計算
    N_Lat = len(Lat) 
    if Lon.ndim==1 :
        N_Lon = len(Lon)   #如果Lon為一維的話，就取長度
    else:         
        N_Lon = len(Lon[0])   #如果Lon為二維的話，就取寬度
    Lon_Res = (LonMax - LonMin) /(float(N_Lon)-1)
    Lat_Res = (LatMax - LatMin) / (float(N_Lat)-1)

    #創建.tif檔案
    for i in range(band.shape[0]):
        driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')   # 創建驅動          
        arr1 = band[i,:,:]                   # 獲取不同時間段的資料
        out_tif_name = out_path+os.sep+ data.split('\\')[-1][:4]+ '_'+str(i) +'.tif'
        out_tif = driver.Create(out_tif_name,N_Lon,N_Lat,1,gdal.GDT_Float32) 
        # 設定影像的顯示范圍
        #-Lat_Res一定要是-的
        geotransform = (LonMin, Lon_Res, 0, LatMax, 0, -Lat_Res)
        out_tif.SetGeoTransform(geotransform)
            
        #獲取地理坐標系統資訊，用于選取需要的地理坐標系統
        srs = osr.SpatialReference()
        srs.ImportFromEPSG(coord)                               # 定義輸出的坐標系為"WGS 84"，AUTHORITY["EPSG","4326"]
        out_tif.SetProjection(srs.ExportToWkt())               # 給新建圖層賦予投影資訊
            
        #更改例外值    
        arr1[arr1[:, :]> 1000000] = -32767
        
        #資料寫出
        if arr1.ndim==2:     #如果本來就是二維陣列就不變
            a = arr1[:,:]   
        else:                #將三維陣列轉為二維
            a = arr1[0,:,:]    
        out_tif.GetRasterBand(1).WriteArray(a)
        out_tif.GetRasterBand(1).SetNoDataValue(-32767)
        out_tif.FlushCache() # 將資料寫入硬碟
        del out_tif       # 注意必須關閉tif檔案


'''這個函式部分不需要更改'''

def nc4_to_tif(Input_folder,end_name = 'nc4'):
    Output_folder = os.path.split(Input_folder)[0]  + os.sep+ 'out_' + os.path.split(Input_folder)[-1]
    # 讀取所有nc資料
    data_list = glob.glob(Input_folder + os.sep + '*' + end_name)
    print("輸入位置為: ",Input_folder)
    print("被讀取的nc檔案有：",data_list)
    if os.path.exists(Output_folder):
        shutil.rmtree(Output_folder)          #如果檔案夾存在就洗掉
    os.makedirs(Output_folder)            #再重建，這樣就不用運行之后又要刪了之后再運行了，可以一直運行
    for i in range(len(data_list)):
        dat = data_list[i]
        NC_to_tiffs(data = dat,out_path = Output_folder)
        print (dat + '----轉tif成功')
    print(f"輸入位置為: {Input_folder}")
    print(f'輸出位置為: {Output_folder}')
        
    
'''輸入路徑不能有中文字符----------比如放在D盤中(目前我發現只有有多時間序列的nc或nc4檔案會有這個問題，而單時間序列的就不會，這個可以留給大家一起討論討論------)'''    
nc4_to_tif(Input_folder = r'D:\nc4\nc4',end_name='nc4')   #用戶需要輸入 ：nc檔案所放的檔案夾的路徑，默認輸出至同級目錄中，名為'out_...'

在這里，我想補充幾點（可能代碼的注釋里面講的不是很清楚）：

1.如果想直接使用這個代碼的話，只需要修改：

nc4_to_tif(Input_folder = r'D:\nc4\nc4',end_name='nc4')   #用戶需要輸入 ：nc檔案所放的檔案夾的路徑，默認輸出至同級目錄中，名為'out_...'

里面的Input_folder的值，這里 r'....' 的意思是防止轉義，最好也不要更改，

2.這里用了自動創建檔案夾和洗掉檔案夾，這樣一來就可以無限次地運行，避免了每運行一次，想再次運行的話，又得重新洗掉檔案夾，用到的代碼在這：

if os.path.exists(Output_folder):
        shutil.rmtree(Output_folder)          #如果檔案夾存在就洗掉
    os.makedirs(Output_folder)            #再重建，這樣就不用運行之后又要刪了之后再運行了，可以一直運行

3.如果大家按照要求運行的話（路徑沒有中文字符），會出來如下結果：

這里是需要您從 “基本屬性” 這里的提示中獲取您想要轉換為tif資料的波段資訊，像這里，我需要的是ndvi這個波段的資料，那我就輸入 “ndvi”

點擊回車，它就會繼續運行，直到輸出：

這樣就表示輸出完成，并且會把輸出的路徑都給你顯示出來，這里我的輸出路徑為：“D:\nc4\out_nc4”，所以我就可以直接復制，粘貼到搜索目錄里面去找這些檔案的位置（默認是放在與您輸入路徑同一級的目錄下，名稱為 “out_” + “輸入的檔案名”），

像：

這里應該都沒毛病吧~~~~~~~~

（如果想看代碼里面的具體的演算法，請看上述的代碼的內容以及注釋~~~~~~~~）

二、nc_to_tif（多時間序列）

其實這里要說明的話與上面沒有什么不同，只是資料由nc4資料變為了nc資料，還有就是代碼里面的內容有所不同，操作的話還是一樣，一樣的~~~可以直接使用，但是如果想深入學習的話，還是得詳細看代碼哦，里面的注釋也是很詳細的~~~~~，這里我就不多贅述了~~~~~~，直接上代碼

代碼如下（示例）：

# -*- coding: utf-8 -*-


import numpy as np
import netCDF4 as nc
from osgeo import gdal,osr,ogr
import glob
import os
from zipfile import ZipFile
import shutil
band_name = ''
def NC_to_tiffs(data,out_path):
    '''
    這個函式里面有些地方還是可能需要更改,像：
    coord(坐標系)
    '''
    coord = 4326            #坐標系，["EPSG","4326"]，默認為4326
    nc_data_obj = nc.Dataset(data)
    #print(nc_data_obj,type(nc_data_obj)) # 了解nc的資料型別，<class 'netCDF4._netCDF4.Dataset'>
    #print(nc_data_obj.variables)      #了解nc資料的基本資訊
    key=list(nc_data_obj.variables.keys())            #獲取時間，經度，緯度，波段的名稱資訊，這些可能是不一樣的
    print('基礎屬性為  ',key)
    lon_size = [i for i,x in enumerate(key) if (x.find('lon'.upper())!=-1 or x.find('lon'.lower())!=-1)][0]   #模糊查找屬于經度的名稱
    lat_size = [i for i,x in enumerate(key) if (x.find('lat'.upper())!=-1 or x.find('lat'.lower())!=-1)][0]   #模糊查找屬于緯度的名稱
    time_size = [i for i,x in enumerate(key) if (x.find('ime'.upper())!=-1 or x.find('ime'.lower())!=-1)][0]  #模糊查找屬于時間的名稱
    global band_name
    if band_name == '':
        band_name = input("請輸入您想要輸出的波段的名字（您可以從'基礎屬性中得來',不用加上引號）———————:")   #這里是從用戶那傳入一個波段的字串，因為nc4的資料比nc要復雜，所以要讓用戶確定波段的名字
    band_size = [i for i,x in enumerate(key) if (x.find(str(band_name).upper())!=-1 or x.find(str(band_name).lower())!=-1)][0]
    key_band = key[band_size]            #獲取波段的名稱     
    time_name= key[time_size]  #獲取時間的名稱
    key_lon = key[lon_size]      #獲取經度的名稱   
    key_lat = key[lat_size]      #獲取緯度的名稱  
    Lon = nc_data_obj.variables[key_lon][:]   #獲取每個像元的經度
    Lat = nc_data_obj.variables[key_lat][:]    #獲取每個像元的緯度
    time = nc_data_obj.variables[time_name]
    times = nc.num2date(time[:],time.units)  # 時間的格式轉換,得到一個陣列
    band = np.asarray(nc_data_obj.variables[key_band]).astype(float)  #獲取對應波段的像元的值，型別為陣列
    print("填充值：",nc_data_obj.variables[key_band])
    
    #影像的四個角的坐標
    LonMin,LatMax,LonMax,LatMin = [Lon.min(),Lat.max(),Lon.max(),Lat.min()] 

    #解析度計算
    N_Lat = len(Lat) 
    if Lon.ndim==1 :
        N_Lon = len(Lon)   #獲取長度
    else:
        N_Lon = len(Lon[0])
    Lon_Res = (LonMax - LonMin) /(float(N_Lon)-1)
    Lat_Res = (LatMax - LatMin) / (float(N_Lat)-1)

    #創建.tif檔案
    for i in range(band.shape[0]):
        # strftime() 格式化datetime 物件
        dt = times[i].strftime("%Y-%m")     
        driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')   # 創建驅動          
        arr1 = band[i,:,:]                   # 獲取不同時間段的資料
        out_tif_name = out_path+os.sep+ data.split('\\')[-1][:-3]+ dt +'.tif'
        out_tif = driver.Create(out_tif_name,N_Lon,N_Lat,1,gdal.GDT_Float32) 
         
        # 設定影像的顯示范圍
        #-Lat_Res一定要是-的
        geotransform = (LonMin, Lon_Res, 0, LatMax, 0, -Lat_Res)
        out_tif.SetGeoTransform(geotransform)
            
        #獲取地理坐標系統資訊，用于選取需要的地理坐標系統
        srs = osr.SpatialReference()
        srs.ImportFromEPSG(coord)                       # 定義輸出的坐標系為"WGS 84"，AUTHORITY["EPSG","4326"]
        out_tif.SetProjection(srs.ExportToWkt())               # 給新建圖層賦予投影資訊
            
        #更改例外值    
        arr1[arr1[:, :]> 1000000] = -32767
        
        #資料寫出
        if arr1.ndim==2:     #如果本來就是二維陣列就不變
            a = arr1[:,:]   
        else:     #將三維陣列轉為二維
            a = arr1[0,:,:]    

        reversed_arr = a[::-1]        #這里是需要倒置一下的     橫重要的！！！！！！！！！！！
        out_tif.GetRasterBand(1).WriteArray(reversed_arr)
        out_tif.GetRasterBand(1).SetNoDataValue(-32767)
        out_tif.FlushCache() # 將資料寫入硬碟
        del out_tif       # 注意必須關閉tif檔案

def nc_to_tif(Input_folder,end_name = 'nc'):
    Output_folder = os.path.split(Input_folder)[0]  + 'out_' + os.path.split(Input_folder)[-1]
    # 讀取所有nc資料
    data_list = glob.glob(Input_folder + os.sep + '*' + end_name)
    print("輸入位置為: ",Input_folder)
    print("被讀取的nc檔案有：",data_list)
    #if not os.path.isdir(Output_folder):           #如果輸出路徑,不存在就創建
    if os.path.exists(Output_folder):
        shutil.rmtree(Output_folder)          #如果檔案夾存在就洗掉
    os.makedirs(Output_folder)            #再重建，這樣就不用運行之后又要刪了之后再運行了
    for i in range(len(data_list)):
        dat = data_list[i]
        NC_to_tiffs(data = dat,out_path = Output_folder)
        print (dat + '-----轉tif成功')
    print(f"輸入位置為: {Input_folder}")
    print(f'輸出位置為: { Output_folder}')
        
    
'''輸入路徑不能有中文字符----------比如放在D盤中(目前我發現只有有多時間序列的nc或nc4檔案才會有這個問題，，單時間序列的nc檔案不會出現這樣的問題)'''    
nc_to_tif(Input_folder = r'D:\spei',end_name='nc')   #用戶需要輸入 ：nc檔案所放的檔案夾的路徑，默認輸出至同一上級目錄中

三、nc_to_tif（單時間序列）

這里的要說明的話也和上面一樣一樣的，所以我就~~~~~~哈哈哈不說太多了哈，不過這里需要用戶進行的操作要更少一點，這里是不需要用戶傳入波段的資訊，直接修改下檔案的輸入路徑，就可以直接輸出了，并且這里的檔案路徑可以不用再管是否有中文字符，比較方便哦~~~~~，具體代碼的細節都在注釋里了哦，愛學習的兄弟可以看看哦~~~~~~~~~~

# -*- coding: utf-8 -*-


import numpy as np
import netCDF4 as nc
from osgeo import gdal,osr,ogr
import glob
import os
import shutil

def NC_to_tiffs(data,out_path):
    '''
    這個函式里面有些地方還是可能需要更改
    coord(坐標系)
    '''
    coord = 4326            #坐標系，["EPSG","4326"]，默認為4326
    nc_data_obj = nc.Dataset(data)
    #print(nc_data_obj,type(nc_data_obj)) #了解nc資料的資料型別，<class 'netCDF4._netCDF4.Dataset'>
    #print(nc_data_obj.variables)          #了解nc資料的基本資訊
    key=list(nc_data_obj.variables.keys())    #獲取時間，經度，緯度，波段的名稱資訊，這些可能是不一樣的
    print('基礎屬性為',key)
    lon_size = [i for i,x in enumerate(key) if (x.find('lon'.upper())!=-1 or x.find('lon'.lower())!=-1)][0]   #模糊查找屬于經度的名稱，還在更新.....
    lat_size = [i for i,x in enumerate(key) if (x.find('lat'.upper())!=-1 or x.find('lat'.lower())!=-1)][0]   #模糊查找屬于緯度的名稱，還在更新.....
    key_band = key[len(key)-1]            #獲取波段的名稱     目前發現都是放在最后
    key_lon = key[lon_size]      #獲取經度的名稱   
    key_lat = key[lat_size]      #獲取緯度的名稱  
    Lon = nc_data_obj.variables[key_lon][:]#獲取每個像元的經度,型別為陣列
    Lat = nc_data_obj.variables[key_lat][:]#獲取每個像元的緯度，型別為陣列
    Band = np.asarray(nc_data_obj.variables[key_band])  #獲取對應波段的像元的值，型別為陣列
    #影像的四個角的坐標
    LonMin,LatMax,LonMax,LatMin = [Lon.min(),Lat.max(),Lon.max(),Lat.min()] 

    #解析度計算
    N_Lat = len(Lat) 
    N_Lon = len(Lon[0])
    Lon_Res = (LonMax - LonMin) /(float(N_Lon)-1)
    Lat_Res = (LatMax - LatMin) / (float(N_Lat)-1)

    #創建.tif檔案
    driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
    out_tif_name = out_path+os.sep+ data.split('\\')[-1][:-3]+ '.tif'
    out_tif = driver.Create(out_tif_name,N_Lon,N_Lat,1,gdal.GDT_Float32) 
     
    # 設定影像的顯示范圍
    #-Lat_Res一定要是-的
    geotransform = (LonMin, Lon_Res, 0, LatMax, 0, -Lat_Res)
    out_tif.SetGeoTransform(geotransform)
        
    #獲取地理坐標系統資訊，用于選取需要的地理坐標系統
    srs = osr.SpatialReference()
    srs.ImportFromEPSG(coord)                       # 定義輸出的坐標系為"WGS 84"，AUTHORITY["EPSG","4326"]
    out_tif.SetProjection(srs.ExportToWkt())               # 給新建圖層賦予投影資訊
        
    #更改例外值    
    Band[Band[:, :]> 100000] = -32767
    
    #資料寫出
    if Band.ndim==2:     #如果本來就是二維陣列就不變
        a = Band[:,:]   
    else:       #將三維陣列轉為二維
        a = Band[0,:,:]    
    reversed_arr = a[::-1]      #這里是需要倒置一下的        #這個很重要！！！！！！
    out_tif.GetRasterBand(1).WriteArray(reversed_arr)    
    out_tif.GetRasterBand(1).SetNoDataValue(-32767)   
    out_tif.FlushCache() # 將資料寫入硬碟
    del out_tif       # 注意必須關閉tif檔案

def nc_to_tif(Input_folder):           
    Output_folder = os.path.split(Input_folder)[0] +os.sep + 'out_' + os.path.split(Input_folder)[1]
    # 讀取所有nc資料
    data_list = glob.glob(Input_folder + os.sep + '*.nc')
    print("輸入位置為: ",Input_folder)
    print("被讀取的nc檔案有：",data_list)
#     if not os.path.isdir(Output_folder):
    if os.path.exists(Output_folder):
        shutil.rmtree(Output_folder)          #如果檔案夾存在就洗掉
    os.makedirs(Output_folder)            #再重建，這樣就不用運行之后又要刪了之后再運行了
    for i in range(len(data_list)):
        dat = data_list[i]
        NC_to_tiffs(data = dat,out_path = Output_folder)
        print (dat + '-----轉tif成功')
    print(f"輸入位置為: {Input_folder}")
    print("--------------------------")
    print(f'輸出位置為: { Output_folder}')

    
'''#用戶需要輸入 ：nc檔案所放的檔案夾的路徑，默認輸出至同一上級目錄中'''  
    
nc_to_tif(Input_folder = r'D:\nc\real\T2')

總結

還有，還有，還有，這里有幾個小坑以及心得我是想我跟大家進行分享de~~~~

1.nc4跟nc的差別在于nc4的資料結構比nc要復雜，內容更豐富，所以轉為tif的時候要考慮的東西也更多~~~~~~~~~

2.多時間序列和單時間序列的nc或nc4資料處理成tif形式的方式也不太一樣，多時間序列的話要考慮時間因素，單時間是不需要考慮時間因素的，雖然也有時間，但是時間段只有1個，多時間序列的話要根據時間段來進行輸出的命名，所以這里也是需要考慮的~~~~~~~~

3.這個是最重要的：就是nc4的資料它是不需要將資料進行顛倒一下的，而nc的資料是需要顛倒的，這個真的是我苦苦發現的，之前也犯了很多很多的錯，網上也沒有具體的說明，但是這個坑我在代碼里面是有說明哦，注釋也很詳細，所以，如果把上面的代碼運行的好的話是不會發生資料顛倒的情況的哦~~~~~~~~~~

最后，我想說就是，這是小生我第一次發博客，雖然做專案也有一段時間了，但是也沒發過什么博客，所以，我希望呢~大家能給小生我鼓鼓勵，就比如點點贊，收收藏，評評論是吧，哈哈哈，感謝感謝，大家一起加油哦！！！！~~~~~~~~~~~~~~

轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/houduan/396556.html

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    鏈接：https://codeforces.com/problemset/problem/1400/E 來源：Codeforces 思路：給你一個陣列，現在你可以進行兩種操作，操作1：將一段沒有 0 的區間進行減一的操作，操作2：將 i 位置上的元素歸零。最終問：將這個陣列的全部元素歸零后操作的最少 ......

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  • UVA11610 【Reverse Prime】

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    1、C中的const 1、區域const變數存放在堆疊區中，會分配記憶體（也就是說可以通過地址間接修改變數的值）。測驗代碼如下： 運行結果： 2、全域const變數存放在只讀資料段（不能通過地址修改，會發生寫入錯誤）， 默認為外部聯編，可以給其他源檔案使用（需要用extern關鍵字修飾） 運行結果： ......

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  • 【C++犯錯記錄】VS2019 MFC不懂的批量添加資源

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