Anaconda环境下将netCDF文件转换为TIFF格式

最新推荐文章于 2024-09-21 14:31:32 发布

原创最新推荐文章于 2024-09-21 14:31:32 发布 · 2.8k 阅读

17 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#python #netCDF #TIFF

Python 专栏收录该内容

12 篇文章

订阅专栏

Anaconda环境下将netCDF文件转换为TIFF格式,python将nc.文件转换为TIFF

Spyder中导入Arcpy

目前的ArcGIS主要支持 python 2.x 版本，所以首先需要在Anaconda下新建一个python 2.7版本的编译器。如下图：

在这里插入图片描述

打开自己的编译器（以Spyder为例），在右侧IPython处可以看到目前的编译器版本和系统操作位数，导入Arcpy一定要32位才可以。如果不满足，则打开Anaconda Prompt

在命令行输入 set CONDA_FORCE_32BIT=1 ** #更改环境为32 bit
然后使用conda info **可以查看当前的环境（找到 platform,应该对应为win-32）
conda create -n env_name python=2.7 执行此命令创建 python2.7（env_name 为命名，个人随意，python的版本要与自己电脑上的Arcgis相一致）
安装过程中会有Proceed(y/n)?，当然选y啦
紧接着激活刚刚创建的环境，activate env_name
在这个环境下安装Spyder conda install spyder -y ，如果去anaconda的主界面安装，装下来的Spyder仍然是64位，所以看到这里就继续一次装好算了啦

以上过程完成就成功大半，然后是设置路径的问题：
如图，根据自己的实际情况设置路径，即可：

在这里插入图片描述

然后可以在Spyder中测试以下，是否可行。
另，有一篇介绍详细的博客，推荐 https://blog.youkuaiyun.com/qq_27386899/article/details/84761665
注明出处什么的在哪里整 ? 来源：优快云博客，沉研

将netCDF文件导出为TIFF格式

有了Arcpy这个板块，接下来处理netCDF文件这里对netCDF文件不作介绍首先，提前介绍两个arcpy中的函数

arcpy.MakeNetCDFRasterLayer_md(inNetCDF, variable, x_dimension, y_dimension, nowFile, band_dimension, dimension_values, valueSelectionMethod)

参数较多，介绍重要的:

inNetCDF :输入的 NetCDF 文件
variable :向输出栅格分配单元值时使用的 netCDF 文件的变量,将要显示的值（如气温、降水等）
x_dimension, y_dimension：经纬度坐标或者输出图层的 x y 坐标
nowFile ：输出栅格数据的名称
dimension_values ：在输出图层中显示变量时要使用的维度（如时间）的值（如 01/30/05）。默认情况下，将使用维度的第一个值。

另：附上Arcgis Pro给出的参考, https://pro.arcgis.com/zh-cn/pro-app/tool-reference/multidimension/make-netcdf-raster-layer.htm

另外一个：

arcpy.CopyRaster_management(nowFile, outpath, "", "", "", "NONE", "NONE", "")

复制栅格函数，其中：
nowFile：想要复制的栅格数据集或镶嵌数据集
outpath：要创建的栅格数据集的名称和格式
另：附上ArcGIS网站的参考，http://desktop.arcgis.com/zh-cn/arcmap/10.3/tools/data-management-toolbox/copy-raster.htm

 	import arcpy
	from arcpy.sa import *  #引入模块

	outLoc = r"E:\data\tif1"  #输出路径
	inNetCDF = r"E:\data\Data_forcing_01mo_010deg\Precipitation rate.nc"  #输入路径

	variable = 'prec'  #此处是.nc数据中的变量名（降水）
	x_dimension = "lon"
	y_dimension = "lat"
	band_dimension = ""
	valueSelectionMethod = "BY_VALUE" #以上五个变量为第一个函数会用到的变量，提前定义好

	nc_FP = arcpy.NetCDFFileProperties(inNetCDF)  #读取netCDF文件
	nc_Dim = nc_FP.getDimensions()  #获取维度信息，返回一个维度列表 ['lon','lat','time']
	
	'''
	在一个.nc文件中有444个时间，每一个月有一个降水数据，所以导出有444个tiff图像
	为了给导出图像方便命名，要使用 dimension_values ，每一个输出的变量值都是使用该维度的值
	'''
	
	for dimension in nc_Dim:
    
    if dimension == "time":
        top = nc_FP.getDimensionSize(dimension)    #获取维度的大小
        for i in range(0, top):
            dimension_value = nc_FP.getDimensionValue(dimension, i)    #遍历每一个时间值，输出1981/1/1
            year_value = str(dimension_value[0:4])          #对每一个值提取年份
            if eval(year_value) >= 1986:                   #判断年份，本项目需要 1986-2015 ，取年份大于1986年
                nowFile =str(dimension_value[0:7])        #取前七位，作为输出名
                nowFile = nowFile.translate(None, '/')     #去掉输出名中的‘/’，输出示例：19861
                print(nowFile)
                
                dv1 = ["time", dimension_value]          #列表
                dimension_values = [dv1]                  
                
                outpath= outLoc+"\\"+nowFile + ".tif"
                arcpy.MakeNetCDFRasterLayer_md(inNetCDF,variable,x_dimension,y_dimension,nowFile,band_dimension, dimension_values, valueSelectionMethod)
                arcpy.CopyRaster_management(nowFile, outpath, "", "", "", "NONE", "NONE", "")
            
	print('success')