直接上手 喜欢的点个赞!
# 模块导入
import numpy as np
import netCDF4 as nc
from osgeo import gdal,osr,ogr
import os
import glob
# 单个nc数据ndvi数据读取为多个tif文件,并将ndvi值化为-1-1之间
def NC_to_tiffs(data,Output_folder, NoData_value):
nc_data_obj = nc.Dataset(data)
Lon = nc_data_obj.variables['lon'][:]
Lat = nc_data_obj.variables['lat'][:]
ndvi_arr = np.asarray(nc_data_obj.variables['ndvi']) #将ndvi数据读取为数组
ndvi_arr_float = ndvi_arr.astype(float)/10000 #将int类型改为float类型,并化为-1 - 1之间
#影像的左上角和右下角坐标
LonMin,LatMax,LonMax,LatMin = [Lon.min(),Lat.max(),Lon.max(),Lat.min()]
#分辨率计算
N_Lat = len(Lat)
N_Lon = len(Lon)
Lon_Res = (LonMax - LonMin) /(float(N_Lon)-1)
Lat_Res = (LatMax - LatMin) / (float(N_Lat)-1)
for i in range(len(ndvi_arr[:])):
#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,N_Lon,N_Lat,1,gdal.GDT_Float32)
# 设置影像的显示范围
#-Lat_Res一定要是-的
#有些可能要根据自己参考图像更改值,否则转换的tiff会有偏差
geotransform = (LonMin,Lon_Res, 0, LatMax, 0, -Lat_Res)
out_tif.SetGeoTransform(geotransform)
#获取地理坐标系统信息,用于选取需要的地理坐标系统
srs = osr.SpatialReference()
srs.ImportFromEPSG(4326) # 定义输出的坐标系为"WGS 84",AUTHORITY["EPSG","4326"]
out_tif.SetProjection(srs.ExportToWkt()) # 给新建图层赋予投影信息
#数据写出 有些数据需要转置ndvi_arr_float[i].T 视情况而定
out_tif.GetRasterBand(1).WriteArray(ndvi_arr_float[i]) # 将数据写入内存
outBand = out_tif.GetRasterBand(1)
out_tif.FlushCache() # 将数据写入硬盘
outBand.SetNoDataValue(NoData_value) #无效值设定
out_tif = None # 注意必须关闭tif文件
def main():
#输入netcdf 路径
Input_folder = 'F:\\nc'
#保存geotiff 路径
Output_folder = 'F:\\geotiff'
# 读取所有nc数据
data_list = glob.glob(Input_folder + '\\*.nc')
for i in range(len(data_list)):
data = data_list[i]
NC_to_tiffs(data,Output_folder, NoData_value)
print data + '-----转tif成功'
print'----转换结束----'
main()
喜欢的可以关注~,你的关注是博主持续更新的动力~