代码分享python批量nc文件转换tif geolab

时间: 2023-09-12 12:00:26 浏览: 80
要实现Python批量将nc文件转换为tif格式的话,可以使用xarray和rasterio这两个库来处理。下面是一个示例代码: ```python import os import xarray as xr import rasterio from rasterio.transform import from_origin # 定义输入文件夹和输出文件夹路径 input_folder = '/path/to/input/folder' output_folder = '/path/to/output/folder' # 获取输入文件夹中所有nc文件的路径 nc_files = [os.path.join(input_folder, file) for file in os.listdir(input_folder) if file.endswith('.nc')] # 遍历处理每个nc文件 for nc_file in nc_files: # 读取nc文件 dataset = xr.open_dataset(nc_file) # 提取需要的数据变量和坐标系信息 data_variable = dataset['data_variable'] crs = dataset.rio.crs # 获取数据变量的尺寸 height, width = data_variable.shape # 定义输出tif文件路径 output_file = os.path.join(output_folder, os.path.splitext(os.path.basename(nc_file))[0] + '.tif') # 创建输出tif文件 with rasterio.open(output_file, 'w', driver='GTiff', height=height, width=width, count=1, dtype='float64', crs=crs) as dst: # 设置地理转换信息 dst.transform = from_origin(dataset.attrs['longitude'].values[0], dataset.attrs['latitude'].values[0], dataset.attrs['longitude'].values[1]-dataset.attrs['longitude'].values[0], dataset.attrs['latitude'].values[1]-dataset.attrs['latitude'].values[0]) # 将数据变量写入tif文件 dst.write(data_variable.values, 1) print(f'转换完成: {nc_file} -> {output_file}') ``` 在以上代码中,我们首先指定输入文件夹和输出文件夹的路径。然后使用`os.listdir`函数获取输入文件夹中的所有nc文件路径,并以列表的形式存储在`nc_files`中。 接下来,我们遍历每个nc文件,并使用`xr.open_dataset`函数读取文件。然后提取需要的数据变量和坐标系信息,并获取数据变量的尺寸。 接着,我们定义输出tif文件的路径,并使用`rasterio.open`函数创建输出tif文件。在创建时,我们指定了输出tif文件的大小、数据类型和坐标系等信息,并设置了地理转换信息。 最后,我们将数据变量的值写入到输出tif文件中,并打印转换完成的信息。 运行以上代码后,Python将会批量将输入文件夹中的所有nc文件转换为对应的tif文件,并保存到输出文件夹中。每个tif文件的名称与其对应的nc文件名称保持一致,只是后缀名不同。

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