Question

我正在尝试通过经度和纬度从netcdf文件中提取区域。但是，分辨率远远高于1x1度。那么您将如何提取区域，例如lon：30-80，lat：30-40。可以在以下位置找到该文件：https://drive.google.com/open?id=1zX-qYBdXT_GuktC81NoQz9xSxSzM-CTJ

键和形状如下：

odict_keys(['crs', 'lat', 'lon', 'Band1'])
crs ()
lat (25827,)
lon (35178,)
Band1 (25827, 35178)

我已经尝试过了，但是在高分辨率下，它并不代表实际的经度/纬度。

from netCDF4 import Dataset
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

file = path + '20180801-ESACCI-L3S_FIRE-BA-MODIS-AREA_3-fv5.1-JD.nc'
fh = Dataset(file)
longitude = fh.variables['lon'][:]
latitude = fh.variables['lat'][:]
band1 = fh.variables['Band1'][:30:80,30:40]

Answer 1

由于您拥有variables(dimensions): ..., int16 Band1(lat,lon)，因此可以将np.where应用于变量lat和lon以找到适当的索引，然后选择相应的Band1数据作为sel_band1：

import numpy as np
from netCDF4 import Dataset

file = '20180801-ESACCI-L3S_FIRE-BA-MODIS-AREA_3-fv5.1-JD.nc'

with Dataset(file) as nc_obj:
    lat = nc_obj.variables['lat'][:]
    lon = nc_obj.variables['lon'][:]
    sel_lat, sel_lon = [30, 40], [30, 80]
    sel_lat_idx = np.where((lat >= sel_lat[0]) & (lat <= sel_lat[1]))
    sel_lon_idx = np.where((lon >= sel_lon[0]) & (lon <= sel_lon[1]))
    sel_band1 = nc_obj.variables['Band1'][:][np.ix_(sel_lat_idx[0], sel_lon_idx[0])]

请注意，将np.where应用于lat和lon会返回一维索引数组。使用np.ix_将它们应用于Band1中的2D数据。有关更多信息，请参见here。

从高分辨率netcdf文件python中提取区域

1 个答案: