重新采样和重新投影大量数据的最佳方法
Best method for resample and reproject large set of data
我从 IMERG（降水）获得了 2005 年到 2020 年的所有每日数据集。（5947 个文件）。
我需要做这个：
剪辑我感兴趣的区域的数据以减少整个文件的大小。 完成！
cdo sellonlatbox
将文件重新投影到 EPSG:31983 (UTM) 和 将像素大小调整为 25mx25m。 坚持下去！！
现在我正在使用 R 中的 projectRaster，但它太懒了！！
有人有什么建议吗？
我可以使用 python、R、NCO、CDO...
对于未来的人：使用gdalwarp函数。
示例：
gdalwarp -s_srs EPSG:4326 -t_srs EPSG:31983 -tr 25 25 -te 512125 7738250 660700 8061650 -r near input.nc output.nc
解释：
-s_srs EPSG:4326 输入 srs
-t_srs EPSG:31983输出srs
-tr 25 25是空间分辨率
-te 512125 7738250 660700 8061650 是根据 EPSG:31983
的新范围
-r near重采样方法
我从 IMERG（降水）获得了 2005 年到 2020 年的所有每日数据集。（5947 个文件）。
我需要做这个：
剪辑我感兴趣的区域的数据以减少整个文件的大小。 完成！
cdo sellonlatbox将文件重新投影到 EPSG:31983 (UTM) 和 将像素大小调整为 25mx25m。 坚持下去！！
现在我正在使用 R 中的 projectRaster，但它太懒了！！
有人有什么建议吗？
我可以使用 python、R、NCO、CDO...
对于未来的人：使用gdalwarp函数。
示例：
gdalwarp -s_srs EPSG:4326 -t_srs EPSG:31983 -tr 25 25 -te 512125 7738250 660700 8061650 -r near input.nc output.nc
解释：
-s_srs EPSG:4326 输入 srs
-t_srs EPSG:31983输出srs
-tr 25 25是空间分辨率
-te 512125 7738250 660700 8061650 是根据 EPSG:31983
-r near重采样方法