这段代码怎么增加图像分辨率属性

如果你想在输出的栅格数据文件中增加分辨率属性，可以在输出之前使用xarray库的broadcast_like方法将参考文件的分辨率信息广播到待重采样的文件上，然后在输出时将分辨率信息写入到文件中。

可以在代码的最后加上以下几行代码来增加分辨率属性：

import rasterio

# 广播分辨率信息
da_resampled = EVAP_REGRID.broadcast_like(ref_da)

with rasterio.open(out_root / f'{nc_path.stem}.tif', 'w', driver='GTiff', crs=ref_da.crs, transform=ref_da.transform) as dst:
    dst.write(da_resampled.values, 1)
    dst.update_tags(ns='rio', res=str(ref_da.res[0])) # 将分辨率写入文件属性

其中，da_resampled = EVAP_REGRID.broadcast_like(ref_da)将参考文件的分辨率信息广播到待重采样的文件上，dst.update_tags(ns='rio', res=str(ref_da.res[0]))将分辨率信息写入到文件属性中。这里使用了rio库的update_tags方法，将分辨率信息写入到了名为'rio'的命名空间中。

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这段代码怎么增加tif单波段图像分辨率属性

您可以使用GDAL库来增加TIFF单波段图像的分辨率属性。以下是一个示例代码：

import gdal

# 打开TIFF文件
ds = gdal.Open('your_tiff_file.tif', gdal.GA_Update)

# 获取栅格波段
band = ds.GetRasterBand(1)

# 设置分辨率
band.SetMetadata({'TIFFTAG_XRESOLUTION': '300', 'TIFFTAG_YRESOLUTION': '300'})

# 关闭数据集
ds = None

在上述代码中，`gdal.Open()`函数用于打开指定的TIFF文件，`gdal.GA_Update`参数表示以可写模式打开文件。`GetRasterBand()`函数用于获取栅格波段，`1`表示获取第一个波段。`SetMetadata()`方法用于设置分辨率属性，`'TIFFTAG_XRESOLUTION'`和`'TIFFTAG_YRESOLUTION'`分别表示X轴和Y轴的分辨率。最后，使用`None`关闭数据集。

请注意，上述代码仅适用于单波段TIFF图像。如果您要处理多波段TIFF图像，您需要对每个波段分别设置分辨率属性。

tif图像双线性插值到目标分辨率图像的python代码

下面是一个利用 Python 库 `rasterio` 对 tif 图像进行双线性插值的示例代码：

import rasterio
from rasterio.enums import Resampling

# 打开原始图像文件
with rasterio.open('input.tif') as src:
    # 计算目标分辨率
    dst_res = (src.res[0] * 2, src.res[1] * 2)
    # 计算目标宽度和高度
    dst_width = int(src.width * src.res[0] / dst_res[0])
    dst_height = int(src.height * src.res[1] / dst_res[1])
    # 设置目标图像的属性
    dst_profile = src.profile
    dst_profile.update({
        'driver': 'GTiff',
        'dtype': rasterio.float32,
        'count': 1,
        'width': dst_width,
        'height': dst_height,
        'transform': rasterio.Affine(dst_res[0], 0, src.bounds.left, 0, -dst_res[1], src.bounds.top),
        'crs': src.crs
    })
    # 创建目标图像文件
    with rasterio.open('output.tif', 'w', **dst_profile) as dst:
        # 进行双线性插值
        rasterio.warp.reproject(
            source=rasterio.band(src, 1),
            destination=rasterio.band(dst, 1),
            src_transform=src.transform,
            src_crs=src.crs,
            dst_transform=dst.transform,
            dst_crs=dst.crs,
            resampling=Resampling.bilinear
        )

这段代码使用 `rasterio` 库打开一个名为 `input.tif` 的原始图像文件，计算目标分辨率并创建一个名为 `output.tif` 的新图像文件。然后，它将使用 `rasterio.warp.reproject()` 函数对原始图像进行双线性插值，将其重新投影到目标分辨率下，并将结果保存到新的图像文件中。