从高分辨率 netcdf 文件中提取区域 python

Question

我正在尝试按经度和纬度从 netcdf 文件中提取一个区域。然而，分辨率远高于 1x1 度。那么你将如何提取一个区域，例如经度：30-80 和纬度：30-40。该文件可在此处找到：https://drive.google.com/open?id=1zX-qYBdXT_GuktC81NoQz9xSxSzM-CTJ

按键和形状如下：

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

这个我试过了，但是分辨率高，不是指实际的longitude/langitude。

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

因为您有 variables(dimensions): ..., int16 Band1(lat,lon)，您可以将 np.where 应用于变量 lat 和 lon 以找到合适的索引，然后 select 根据 Band1 数据为 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，np.where 应用于 lat 和 lon returns 一维索引数组。使用 np.ix_ 将它们应用于 Band1 中的二维数据。有关详细信息，请参阅 here。

从高分辨率 netcdf 文件中提取区域 python

Extract area from high resolution netcdf file python

netcdf

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matplotlib-basemap