ArcGIS获取点图层对应栅格图层的栅格行列号（或属性值）

提示：如果只想获得点对应于栅格的属性值，也可以参考本篇文章。但是不建议。因为ArcGIS有工具spatial Analysis---Extract Values To Points。本文主要获取行列号。

思路：

1、借助于ArcGIS，将栅格数据转为netCDF4文件，后缀名为.nc。

2、借助于python批量获得相对应点在栅格位置的行列号。

数据及代码：

编号	数据文件	描述
1	testDEM_RasterToNetCDF.nc	按上述操作使用栅格数据从ArcGIS中导出为nc文件
2	testpoints.csv	用于测试的点图层，由ArcGIS的Table to excel工具导出

数据可视化：

testpoints.csv

FID,Id,x,y
0,0,117.1320038,27.94029999
1,0,117.1269989,27.95089912
2,0,117.1380005,27.93440056
3,0,117.1500015,27.93400002
4,0,117.1240005,27.95350075
5,0,117.1299973,27.9333992
6,0,117.1669998,27.90069962
7,0,117.2109985,27.8743
8,0,117.2190018,27.85849953
9,0,117.1470032,27.87400055
10,0,117.1849976,27.91769981
11,0,117.2040024,27.94039917
12,0,117.137001,27.9076004
13,0,117.1269989,27.89550018
14,0,117.1340027,27.89089966
15,0,117.1309967,27.88010025
16,0,117.1320038,27.86790085
17,0,117.1429977,27.85759926
18,0,117.2149963,27.92300034
19,0,117.197998,27.89679909
20,0,117.1869965,27.86879921
21,0,117.1699982,27.9239006

testDEM_RasterToNetCDF.nc

（见链接：(32条消息) testDEM_RasterToNetCDF.nc-数据集文档类资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/qq_44584476/85100652）

代码：

import netCDF4 as nc
import numpy as np
import pandas as pddef LookShape(d1):# 取出各variable的数据看看,数据格式为numpy数组for var in d1.variables.keys():data = d1.variables[var][:].dataprint(var, data.shape)def GetStationArr(station_lon, station_lat, raster_lon, raster_lat, arr, station):# 读取站点经纬度，按照经纬度最近的位置，找到在栅格数据集的数组lat,lon的索引位置lon_index = GetPoistion(raster_lon, station_lon)lat_index = GetPoistion(raster_lat, station_lat)# 查看属性数据&数据切片# numpy数组切片，取数myvalues = arr[lat_index, lon_index]  # 取出某个格点所有时间的属性值print('站点{}的在栅格图像的经纬度lon和lat数组索引[列,行]：'.format(station) + str(lon_index) + ',' + str(lat_index))# print(temp_timeseq)return myvalues, lon_index, lat_indexdef GetPoistion(a, b):t = []for ii in range(len(a)):t.append(abs(a[ii] - b))return t.index(min(t))def readcsv(filename):myfile = pd.read_csv(filename, encoding='utf-8')a = []station = myfile.iloc[:, 0]lon1 = myfile.iloc[:, 2]lat1 = myfile.iloc[:, 3]'''station = myfile.iloc[:, 2]lon = myfile.iloc[:, 5]lat = myfile.iloc[:, 6]'''for i1 in range(len(station)):tup = (station[i1], lon1[i1], lat1[i1])a.append(tup)return adef my_process(dataset,testpoints):myrowcol=[]d = nc.Dataset(dataset)d_lon = np.array(d.variables['lon'])d_lat = np.array(d.variables['lat'])values = np.array(d.variables['testDEM'])#LookShape(d)b1 = readcsv(testpoints)#LookShape(d)for i in range(len(b1)):_, lon, lat = GetStationArr(b1[i][1], b1[i][2], d_lon, d_lat, values, b1[i][0])myrowcol.append((b1[i][0],lon,lat,_))# print(values[0][1], d_lon[0], d_lat[1])#print(myrowcol)return myrowcolmy_process('data/testDEM_RasterToNetCDF.nc','data/testpoints.csv')

运行结果：

站点0的在栅格图像的经纬度lon和lat数组索引[列,行]：1,2
站点1的在栅格图像的经纬度lon和lat数组索引[列,行]：0,0
站点2的在栅格图像的经纬度lon和lat数组索引[列,行]：2,3
站点3的在栅格图像的经纬度lon和lat数组索引[列,行]：4,3
站点4的在栅格图像的经纬度lon和lat数组索引[列,行]：0,0
站点5的在栅格图像的经纬度lon和lat数组索引[列,行]：1,3
站点6的在栅格图像的经纬度lon和lat数组索引[列,行]：7,9
站点7的在栅格图像的经纬度lon和lat数组索引[列,行]：15,14
站点8的在栅格图像的经纬度lon和lat数组索引[列,行]：17,17
站点9的在栅格图像的经纬度lon和lat数组索引[列,行]：4,14
站点10的在栅格图像的经纬度lon和lat数组索引[列,行]：11,6
站点11的在栅格图像的经纬度lon和lat数组索引[列,行]：14,2
站点12的在栅格图像的经纬度lon和lat数组索引[列,行]：2,8
站点13的在栅格图像的经纬度lon和lat数组索引[列,行]：0,10
站点14的在栅格图像的经纬度lon和lat数组索引[列,行]：1,11
站点15的在栅格图像的经纬度lon和lat数组索引[列,行]：1,13
站点16的在栅格图像的经纬度lon和lat数组索引[列,行]：1,15
站点17的在栅格图像的经纬度lon和lat数组索引[列,行]：3,17
站点18的在栅格图像的经纬度lon和lat数组索引[列,行]：16,5
站点19的在栅格图像的经纬度lon和lat数组索引[列,行]：13,10
站点20的在栅格图像的经纬度lon和lat数组索引[列,行]：11,15
站点21的在栅格图像的经纬度lon和lat数组索引[列,行]：8,5

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数据及代码：

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