คำถามติดแท็ก netcdf

7
ความเร็วของรูปแบบข้อมูลแรสเตอร์ต่างๆ
ฉันมีปัญหาในการหาการสนทนาหรือการเปรียบเทียบเปรียบเทียบรูปแบบไฟล์แรสเตอร์ที่แตกต่างกัน (เช่นเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลใน R) ไม่มีใครเข้าใจว่าทำไมรูปแบบเฉพาะอาจเร็วขึ้นหรือช้าลง? หรือความแตกต่างควรน้อยที่สุด? โดยเฉพาะฉันสนใจว่าการแปลงแรสเตอร์ (เช่นไฟล์ GEOTIFF) เป็นรูปแบบอื่น (เช่น netCDF) นั้นคุ้มค่าสำหรับการเร่งความเร็วในการอ่าน / เขียนและการดำเนินการอื่น ๆ

2
แปลง timeseries stack ของ GTiff raster เป็น NetCDF เดี่ยว
ย้ายจากรายชื่อผู้รับจดหมาย gdal-dev: ในวันจันทร์ที่ 2 ก.ย. 2013 เวลา 19:09 น. David Shean เขียนว่า: สวัสดีรายการฉันพยายามที่จะทำแพคเกจชุด rasters ของ GTiff ที่มีการฉาย / ขอบเขต / ความละเอียดที่เหมือนกันเป็นไฟล์ NetCDF เดียวสำหรับการกระจาย ฉันใช้เวลาในชั่วโมงที่ผ่านมาเพื่อปรึกษา doc ออนไลน์และเล่นกับ gdal_translate, gdalbuildvrt และ gdalwarp โดยไม่ประสบความสำเร็จ มีวิธีง่ายๆในการทำเช่นนี้โดยใช้ยูทิลิตี้บรรทัดคำสั่ง gdal ที่มีอยู่? ฉันคิดว่าฉันจะถามก่อนที่จะใช้โซลูชันที่กำหนดเองโดยใช้ NetCDF Python API ขอบคุณ เดวิด ในวันอังคารที่ 3 กันยายน 2013 เวลา 10:15 น. Etienne Tourigny เขียนว่า: …
12 python  gdal  netcdf 

3
ดึงข้อมูลจาก NetCDF โดยใช้รูปหลายเหลี่ยม shapefile ใน Python [ซ้ำกัน]
คำถามนี้มีคำตอบอยู่ที่นี่แล้ว : วิธีการปิดบังข้อมูลอนุกรมเวลาของ NetCDF จาก Shapefile ใน Python (1 คำตอบ) ปิดให้บริการในวันที่ 20 ที่ผ่านมา ฉันต้องการเซ็ตย่อยข้อมูลจาก NetCDF โดยใช้ shapefile เฉพาะ ข้อมูลคืออุณหภูมิพื้นผิวทะเลและสีของมหาสมุทรที่ความละเอียด 1/4 องศา ฉันมีรูปหลายเหลี่ยม 4 รูปที่อธิบายถึงสหรัฐอเมริกา ไหล่ทวีปของระบบนิเวศทางทะเลขนาดใหญ่ในภาคตะวันออกเฉียงเหนือและเป็นส่วนประกอบย่อยที่ฉันต้องใช้เพื่อดึงข้อมูล ฉันทำงานกับไฟล์คอมโพสิตทุกเดือนตั้งแต่ปีพ. ศ. ไฟล์ได้รับการเซทไปยังกริดพื้นที่ทำงานโดยประมาณของ [35, 45, -80, -60] แล้ว ก่อนหน้านี้เราแปลงไฟล์ข้อมูล HDF5 เป็น rasters ใน R และประมวลผลด้วยวิธีนี้ แต่วิธีนี้ไม่มีประสิทธิภาพจริงๆและฉันมั่นใจว่ามีวิธีแก้ปัญหาที่ดีกว่าใน Python โดยใช้ไฟล์ NetCDF ปัจจุบัน ป่านนี้ฉันได้ใช้ GDAL และ Fiona เพื่ออ่านใน …

1
ฉันจะแก้ไขข้อผิดพลาด Gdalwarp ได้อย่างไร 'มีหลายจุดที่ไม่สามารถแปลง' สำหรับการแมป Geostationary ไปยัง Lambert conformal ได้อย่างไร
ฉันกำลังพยายามแมปจาก Geostationary ไปยัง Lambert โดยใช้ gdalwarp ข้อมูลอินพุตของฉันอยู่ใน netcdf และอยู่ในพิกัดทางภูมิศาสตร์ (องศา) และฉันต้องการส่งออกข้อมูลที่แมปไปยัง netcdf ฉันได้สร้างไฟล์ vrt ที่สอดคล้องกันสำหรับการป้อนข้อมูล netcdf Gdalwarp จะส่งออกไฟล์ netcdf แต่ข้อมูลที่ส่งออกเป็นศูนย์ทั้งหมดและฉันได้รับข้อผิดพลาดต่อไปนี้: Creating output file that is 5120P x 5120L. Processing input file netcdf.vrt. ERROR 1: Too many points (441 out of 441) failed to transform, unable to compute output bounds. Warning …

3
กำลังแปลงไฟล์ NetCDF เป็น GeoTIFF โดยใช้ GDAL?
ฉันมีไฟล์ NetCDF ซึ่งมีข้อมูลตามจำนวนวันที่ฝนตกในสหราชอาณาจักร ฉันต้องการแปลงเป็น GeoTIFF แต่ไม่สามารถรับตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ของ GDAL ได้อย่างถูกต้อง ดูการถ่ายโอนข้อมูลจาก gdalinfo ด้านล่าง ฉันต้องการ TIFF หนึ่งวงที่แสดงตัวแปร "raindays_tmean_abs" ตัวแปร "lat" และ "lon" ดูเหมือนจะมีค่า min / max ที่สมเหตุสมผลเพื่อนำข้อมูลไปทั่วสหราชอาณาจักร แต่เมื่อฉันแปลงด้วย gdal_translate มันจะจบลงที่ชายฝั่งตะวันตกของแอฟริกา มีคำเตือนเกี่ยวกับมิติแรกที่ไม่ใช่มิติ "เวลาหรือแนวตั้ง" ฉันอ่านว่า gdal คาดหวังว่าข้อมูลจะอยู่ในลำดับที่แน่นอนดังนั้นนี่อาจเป็นปัญหา แต่ฉันไม่ทราบวิธีการแก้ไข ฉันจะแปลง / ปฏิเสธข้อมูลนี้ได้อย่างไร gdalinfo NETCDF: RainDays1_1961-1990_LTA_25km.nc Warning 1: dimension #0 (meaning_period) is not a Time or Vertical …

3
ระบบพิกัดใดที่ netCDF แรสเตอร์นี้
ฉันได้รับไฟล์ rCD netCDF แต่ฉันไม่สามารถรับเมทาดาทาใด ๆ เพื่อรับชื่อของระบบพิกัดที่ raster ได้ถูกสร้างขึ้น แรสเตอร์นั้นไม่มีระบบพิกัดใด ๆ ฝังอยู่ ฉันคิดว่ามันน่าจะเป็น WGS84 และดูเหมือนว่าในตอนแรก แต่การสอบสวนเพิ่มเติมใน ArcMap ฉันเห็นว่ามันเป็นระบบที่ค่อนข้างไม่ธรรมดา นี่คือวิธีแสดง: แรสเตอร์สีส้มเป็นแรสเตอร์ทั่วไปใน WGS84 ซึ่งฉันใส่ไว้ที่นี่เพื่อวัตถุประสงค์ในการเปรียบเทียบ สีม่วงคือแรสเตอร์ที่มีระบบพิกัดที่ไม่รู้จัก คุณมีเงื่อนงำอะไรบ้างที่อาจเป็นเช่นนี้? การอัปเดตบางอย่าง: นี่คือ raster netCDF: https://www.dropbox.com/s/nottbl9yt6dwss6/sic_average_nclimate.nc?dl=0 ฉันยังสามารถรับข้อมูลเมตาบางส่วนจากผู้ให้บริการรูปภาพ: netcdf sic_average_nclimate { dimensions: nlon = 361 ; nlat = 90 ; nseas = 4 ; variables: float SIC_Change(nlat, nlon) ; …
โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.