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本文介绍了多维栅格数据，包括NetCDF、多维镶嵌数据集和云栅格格式(CRF)。NetCDF是一种常用的多维科学数据格式，用于存储气象、海洋等领域的多维信息，支持多种编程语言进行构建。多维镶嵌数据集结合了多维和镶嵌数据的优点，允许添加、替换和删除数据。CRF格式优化了大文件的读写，适用于多维分析和云存储。文章详细讲解了如何通过Python等工具构建和转换这些多维栅格数据格式。
今天的内容是多维栅格数据构建，篇幅较前三篇会略长，分为四个部分：
（1）多维栅格数据简介
（2）NetCDF
（3）多维镶嵌数据集
（4）云栅格格式CRF
PART/
01
多维栅格数据简介
多维栅格数据表示在多个时间、多个深度或高度捕获的数据，通常用于大气、海洋和地球科学。这类数据可以通过卫星观测按照特定时间间隔收集，或由其他数据源聚合、插值、以及模拟生成。
跨空间和时间、深度或高度收集的多维栅格数据
多维栅格数据的常见存储格式是 NetCDF、GRIB 和 HDF。除此之外，GeoScene还支持云栅格格式 (CRF) 和多维镶嵌数据集两种原生格式来存储多维栅格数据。并且，这几类数据之间存在一定的转换关系。
海洋数据通常以 NetCDF 格式存储，天气数据以 GRIB 格式存储，NASA 通常使用 HDF 格式存储科学数据。这些多维格式都可以存储多个变量，每个变量又是多维数组。例如，多维数据可包括 2010 至 2020 年每个月的温度、湿度和风速数据，也可包括高程为 0 米、1 米和 10 米的这些数据。
云栅格格式 (CRF) 也支持多维栅格存储，并且是与多维栅格有关的地理处理工具的默认输出格式。CRF 文件将多维栅格数据划分为较小的切
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