Python: 如何合并两个不同空间分辨率的netCdf文件？

Question

是否可以合并两个具有不同空间分辨率的 netCDF 文件？

我有两个数据集。

第一个是 ESA Land Cover dataset，作为 netCDF 的空间分辨率为 300m。

第一个是居住在意大利的人口，空间分辨率为 100m，从 WorldPop 为 geoTIFF，我将其转换为 netCDF。

这就是我正在做的

## convert GeoTiff to netCDF
from osgeo import gdal
fin = ita_ppp_2000.tif'
fout = 'ita_ppp_2000.nc'
ds = gdal.Translate(fout, fin, format='NetCDF')

我下载 ESA CCI 数据

year = 2000
import cdsapi
c.retrieve(
    'satellite-land-cover',
    {
        'variable': 'all',
        'format': 'zip',
        'version': 'v2.1.1',
        'year': str(y),
    },
    'download_%d.zip'%y) ## we need to unzip it

fn = 'ESACCI-LC-L4-LCCS-Map-300m-P1Y-%d-v2.0.7cds.nc'%year## Global 300m resolution

我得到了意大利的数据

def clipEsa(fn,x0,x1,y0,y1):
    dnc = xr.open_dataset(fn)
    lat = dnc.variables['lat'][:]
    lon = dnc.variables['lon'][:]

    # All indices in bounding box:
    where_j = np.where((lon >= x0) & (lon <= x1))[0]
    where_i = np.where((lat >= y0) & (lat <= y1))[0]

    # Start and end+1 indices in each dimension:
    i0 = where_i[0]
    i1 = where_i[-1]+1

    j0 = where_j[0]
    j1 = where_j[-1]+1

    longitude = dnc["lccs_class"]["lon"].values[j0:j1]
    latitude = dnc["lccs_class"]["lat"].values[i0:i1]
    
    time = dnc['lccs_class']['time'][0]
    return dnc.sel(time=time, lon=longitude, lat=latitude) 

  wp = xr.open_dataset(fout)  ## Italian population with 100m resolution
  bb = [wp.lon[0].values, wp.lon[-1].values, wp.lat[0].values, wp.lat[-1].values] ## bounding box
  esaItaly = clipEsa(fn,bb[0],bb[1],bb[2],bb[3])  ## ESA CCI clipped for Italy

新我希望两个数据集都具有 300m 的空间分辨率。特别是我想用 wp 数据集的总和从 100m 到 300m 在 esaItaly

的相同像素中重新采样

这是我试过的

wp_inter = wp.interp(lat=esaItaly["lat"], lon=esaItaly["lon"])

但人口总量要少得多

sum(wp_inter['Band1'].values[wp_inter['Band1'].values>0])
5038174.5   ## population interpolated

sum(wp.Band1.values[wp.Band1.values>0])
56780870.0   ## original population

Answer 1

有很多方法可以做到，但可能最简单的方法是 gdalbuildvrt。

使用 gdalbuildvrt - 来自 command-line 或来自 Python 库 - 并构建一个 VRT 数据集。确保最高分辨率的文件在最后列出 - 如果有重叠，则最终数据集获胜。

记得使用 [-resolution {highest|lowest|average|user}] 选项。

获得复合数据集后，使用 gdal_translate - CLI 或 Python - 以您喜欢的格式将其合并为单个整体数据集。

不要尝试自己实施 - 它比看起来更复杂。

Python: 如何合并两个不同空间分辨率的netCdf文件？

Python: how to merge two different netCdf filles with different spatial resolution?

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geotiff