代码分享 Python | 批量nc文件转tif

01

准备工作：查看nc文件属性等。

工具：Panoply、Matlab等软件。

操作： 1.使用Panoply 软件。

2.使用Matlab软件。

即可查看nc文件内各种属性；

如果想单独查看变量：（以经度为例）

02

任务举例：降水nc数据转tif，坐标系为WGS 84。

工具准备：Python GDAL和netCDF4环境。
操作：替换代码中的属性变量名和路径即可。

任务举例：降水nc数据转tif，坐标系为WGS 84。
工具准备：Python GDAL和netCDF4环境。
操作：替换代码中的属性变量名和路径即可。
# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
import netCDF4 as nc
import numpy as np
from osgeo import gdal, osr, ogr
import glob

def nc2tif(data, Output_folder):pre_data = nc.Dataset(data)  # 利用.Dataset()读取nc数据
Lat_data = pre_data.variables['lat'][:]# print(Lat_data)Lon_data = pre_data.variables['lon'][:]# print(Lon_data)
pre_arr= np.asarray(pre_data.variables['pre'])#属性变量名
# 影像的左上角&右下角坐标Lonmin, Latmax, Lonmax, Latmin = [Lon_data.min(), Lat_data.max(), Lon_data.max(), Lat_data.min()]# Lonmin, Latmax, Lonmax, Latmin

# 分辨率计算Num_lat = len(Lat_data)  Num_lon = len(Lon_data)  Lat_res = (Latmax - Latmin) / (float(Num_lat) - 1)Lon_res = (Lonmax - Lonmin) / (float(Num_lon) - 1)# print(Num_lat, Num_lon)# print(Lat_res, Lon_res)
for i in range(len(pre_arr[:])):# i=0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,...# 创建tif文件driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')out_tif_name = Output_folder + '\\' + data.split('\\')[-1].split('.')[0] + '_' + str(i + 1) + '.tif'out_tif = driver.Create(out_tif_name, Num_lon, Num_lat, 1, gdal.GDT_Int16)
# 设置影像的显示范围# Lat_re前需要添加负号geotransform = (Lonmin, Lon_res, 0.0, Latmax, 0.0, -Lat_res)out_tif.SetGeoTransform(geotransform)
# 定义投影prj = osr.SpatialReference()prj.ImportFromEPSG(4326)out_tif.SetProjection(prj.ExportToWkt())
# 数据导出out_tif.GetRasterBand(1).WriteArray(pre_arr[i])  # 将数据写入内存out_tif.FlushCache()  # 将数据写入到硬盘out_tif = None  # 关闭tif文件


def main():Input_folder = r'G:/pre_2020/'Output_folder = r'G:/pre_2020/'data_list = glob.glob(os.path.join(Input_folder, '*.nc'))data_list.sort()# 读取所有数据# data_list = glob.glob(Input_folder + '*.nc')print(data_list)for i in range(len(data_list)):data = data_list[i]nc2tif(data, Output_folder)print(data + '转tif成功')

main()

03

任务举例：如果转出的tif影像倒置。

操作：加一行代码：

data = np.flipud(data)

示例：

04

任务举例：若nc文件范围跨了180度经线，无法确定具体范围和分辨率；或nc文件的坐标系并不是WGS84。

操作：利用Arcgis转出一幅范围和投影正确的栅格图像，再用代码。（Arcgis无法将一个nc文件导出为不同时间的tif文件）。

步骤一：利用arcgis将nc转tif。

系统工具箱-Multidimension Tools-创建NetCDF栅格图层。

成功后右击图层-数据-导出数据，即可导出栅格数据集。

步骤二：修改路径和变量名，在python中运行下列代码即可。

# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
import netCDF4 as nc
import numpy as np
from osgeo import gdal, osr, ogr
import glob

def WriteTiff(im_data, inputdir, path):raster = gdal.Open(inputdir)im_width = raster.RasterXSize  # 栅格矩阵的列数im_height = raster.RasterYSize  # 栅格矩阵的行数im_bands = raster.RasterCount  # 波段数im_geotrans = raster.GetGeoTransform()  # 获取仿射矩阵信息im_proj = raster.GetProjection()  # 获取投影信息
if 'int8' in im_data.dtype.name:datatype = gdal.GDT_Byteelif 'int16' in im_data.dtype.name:datatype = gdal.GDT_UInt16else:datatype = gdal.GDT_Float32if len(im_data.shape) == 3:im_bands, im_height, im_width = im_data.shapeelif len(im_data.shape) == 2:im_data = np.array([im_data])im_bands, im_height, im_width = im_data.shape# 创建文件driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")
dataset = driver.Create(path, im_width, im_height, im_bands, datatype)#print(dataset)if (dataset != None):dataset.SetGeoTransform(im_geotrans)  # 写入仿射变换参数dataset.SetProjection(im_proj)  # 写入投影for i in range(im_bands):dataset.GetRasterBand(i + 1).WriteArray(im_data[i])del dataset


infile = "D:/tmax/daymet_v4_daily_na_tmax_1980.nc" #nc文件路径
data_set = nc.Dataset(infile)  # 读取nc文件信息
time = data_set.variables["time_bnds"][:]  #获取时间序列
# 读取样本tif文件的地理信息
intif = "D:/tmax_Layer1.tif" #标准的tif文件路径
for i in range(0, len(time)):value_data = data_set.variables['tmax'][i]# 将缺失值改为0data = value_data.datamask = value_data.maskdata[np.where(mask == True)] = 0outputname = "D:/tmax2/" + 'tmax' + str(1980)+str(i+1).zfill(3)  + ".tif" #输出文件的命名方式WriteTiff(data, intif, outputname)print(outputname)

编辑 | 南波婉帆南波婉琳南波婉琬

审核 | 南波婉琳

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