如何创建 GeoTIFF（.tif）文件及设置合理的空间属性

一、GeoTIFF 是什么？

GeoTIFF 是一种在普通 TIFF 图像文件基础上扩展的栅格格式，嵌入了空间参考信息（例如坐标系统、仿射变换、像素大小等），常用于：

遥感影像（MODIS、Landsat）

气象/气候产品（温度、降水）

模型输出（NDVI、GPP、趋势图）

分类图（土地覆盖、行政区划）

二、创建 GeoTIFF 时需要定义哪些属性？

三、如何设置合理的空间属性？（以全球 GPP 为例）

想创建一张全球的 GPP 栅格图，分辨率为 0.05°。

空间维度计算：

    经度范围：-180 ~ 180（共 360°）
    纬度范围：-90 ~ 90（共 180°）
    分辨率：0.05°
    
width = int(360 / 0.05) = 7200
height = int(180 / 0.05) = 3600

仿射变换设置（以左上角为原点）

from rasterio.transform import from_origin
transform = from_origin(
    west=-180,       # 左上角经度
    north=90,        # 左上角纬度
    xsize=0.05,      # 经度方向像素宽度
    ysize=0.05       # 纬度方向像素高度（正值）
)

坐标系统设置（CRS）
推荐使用地理坐标系统 WGS84：
crs = "EPSG:4326"

四、完整的 GeoTIFF 写入示例代码（单波段）

import numpy as np
import rasterio
from rasterio.transform import from_origin

# 模拟一张 GPP 数据图层（单位：gC/m²/year）
data = np.random.rand(3600, 7200).astype("float32") * 1000
data[data < 0.1] = np.nan  # 模拟无效值

transform = from_origin(-180, 90, 0.05, 0.05)

with rasterio.open(
    "GPP_global_0.05deg.tif",
    "w",
    driver="GTiff",
    height=data.shape[0],
    width=data.shape[1],
    count=1,
    dtype="float32",
    crs="EPSG:4326",
    transform=transform,
    nodata=-9999,
    compress="lzw"
) as dst:
    dst.write(np.where(np.isnan(data), -9999, data), 1)

五、其他建议设置

💡 数据压缩

设置 compress="lzw" 可节省约 40% 空间，对浮点栅格尤其有效。
💡 多波段支持

如果你要同时保存多个时间点或多个变量，可以设置 count > 1，然后循环写入每个波段。

dst.write(band1, 1)
dst.write(band2, 2)