Python读取.nc数据并提取指定时间、经纬度维度对应的变量数值

  本文介绍基于Python语言的netCDF4库,读取.nc格式的数据文件,并提取指定维(时间、经度与纬度)下的变量数据的方法。

  我们之前介绍过.nc格式的数据,其是NetCDF(Network Common Data Form)文件的扩展名,是一种常用的科学数据存储格式,多用于存储科学和工程领域的大型数据集。同时,在我们之前的文章Python批量读取大量nc格式文件并导出全部时间信息(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/135331417)中,就介绍过基于netCDF4库,对一个文件夹下大量.nc格式数据文件的某一维的信息加以提取的方法。而在本文中,我们则是同样基于netCDF4库,读取.nc文件,并提取指定Dimensions,也就相当于是自变量)下的变量Variables,也就相当于是因变量)的具体数值。

  首先,我们需要配置一下netCDF4库,具体配置方法大家可以参考文章Anaconda下Python中h5py与netCDF4模块下载与安装方法(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/120553597)。

  随后,本文所需代码如下。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Feb 22 21:41:52 2024

@author: fkxxgis
"""

import netCDF4 as nc

nc_path = r"F:\Data_Reflectance_Rec\soil_1\2020_01.nc"
nc_data = nc.Dataset(nc_path)
print(nc_data)
time_value = nc_data.variables["time"][:]
longitude_value = nc_data.variables["lon"][:]
latitude_value = nc_data.variables["lat"][:]

# 第一种需求
time_need = 0
nc_value_1 = nc_data.variables["swvl1"][time_need, : , : ]

# 第二种需求
longitude_need = 106.467
latitude_need = 36.817
longitude_nc = (abs(longitude_value - longitude_need)).argmin()
latitude_nc = (abs(latitude_value - latitude_need)).argmin()
nc_value_2 = nc_data.variables["swvl1"][time_need, latitude_nc, longitude_nc]

  其中,我们首先导入netCDF4库,并指定要读取的.nc格式数据文件的路径nc_path;随后,使用nc.Dataset()打开这一文件,并将返回的Dataset对象存储在nc_data变量中;紧接着,通过print()打印nc_data,这将显示要读取的.nc格式数据文件的基本信息,如变量、维、属性等——这里具体打印出来的情况如下图所示。

  其中,在上图我们需要重点关注紫色框内的内容。首先,在dimensions中,我们可以看到所有的;我这里的.nc格式数据是一个表示气象的数据,所以文件中的依次就是时间、纬度与经度;随后,在variables中,我们可以看到所有的数据变量(这里的数据变量是包含了维、变量与其他参数)——其中我们重点观察数据中的因变量(也就是上图中的swvl1),需要留意一下其后不同维排序顺序,在后面我们按照提取变量数据的时候会用到。

  回到前述代码的介绍中。通过前面print()打印出来的nc_data信息,我们知道了这个.nc数据的,此时我们可以将这几个也打印出来看看。例如,time_value = nc_data.variables["time"][:]就表示将时间这个打印出来,相当于获取了全部的时间节点。

  再接下来,我们即可开始按照来提取变量。为了方便,我们就以这个.nc文件的时间维中的第一个节点对应的数据(也就是第一景数据)为例来介绍;因此,我们先将time_need设置为0,表示读取第一个时间节点的数据。在这里,我们给出了2种按照来提取变量的需求。

  首先,是第一种需求,也就是time_need = 0这一行代码的下一行。nc_data.variables["swvl1"]表示这个.nc文件中读取名为swvl1的变量的值,而后面的[time_need, :, :]表示选择指定时间下的所有经度和纬度位置的值。这些值将被存储在nc_value_1变量中,也就是说这个nc_value_1变量相当于就是当前这个.nc文件的第一景数据(时间节点排在第一位的数据)。

  其次,是第二种需求。前面我们提取了指定时间维下的所有经度和纬度位置的值,那么现在就更进一步,提取指定时间维度、经度维度以及纬度维度的数据(相当于就是从前面的一景数据变成了一个像元的数据)。首先,我们指定一个处于.nc文件成像范围内的目标经度longitude_need和目标纬度latitude_need,并使用argmin()函数找到目标经、纬度值与文件中经度、纬度的数据值最接近的索引值——即longitude_nclatitude_nc。最后,即可使用nc_data.variables["swvl1"][time_need, latitude_nc, longitude_nc]来获取特定时间、经度和纬度位置的值,并将结果存储在nc_value_2变量中。

  这里提一句——为什么需要用argmin()函数呢?这个是因为,我们在实际情况中,需要提取指定空间位置的像素时,这个位置的经、纬度数据肯定是随机的;而通过argmin()函数,就可以找到.nc文件里面经度、纬度所对应的中,与我们实际需要的经、纬度最接近的那个数值所对应的维的下标。例如,上述代码中,我们希望提取实际经度为106.467位置处的数据;而我这里这个.nc文件,其维中的经度的分辨率是0.1,那它自然没有办法非常精确地确定106.467的位置;所以需要通过argmin()函数,找到与106.467最接近的数据106.5,并进一步确定出这个106.5所在的经度的下标,那么就可以提取出指定的变量了。

  如下图所示,我们通过上述第二种需求,提取出来了目标时间、经度与纬度维下的一个像素。

  那么这个像素值对不对呢?我们可以在ArcGIS中打开这个.nc文件的第一景数据,找到代码中目标经、纬度(也就是longitude_needlatitude_need所指向的数据)所对应的像元,并查看其像素值;如下图所示。

  可以看到,上图在ArcGIS提取出来的像素值,与上上图在Python中提取出来的像素值一致,说明我们的代码无误。

  至此,大功告成。

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原文链接:https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/136264348

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