基于Python的nc批量转tif

  由于做项目需要运用到netCDF格式的气象数据，而ArcGIS中需要用栅格影像进行处理，对于较多的文件，ArcGIS一个个手动转换过于繁琐，因此我们采用Python进行转换，当然也可以采用matlab进行转换。

  首先需要安装下面几个库：

import os
import netCDF4 as nc
import numpy as np
from osgeo import gdal, osr, ogr
import glob

  我们可以在下面网址中寻找对应python安装版本的安装包，下载后，在pycharm控制台中直接安装即可。例如pip install netCDF4-1.5.8-cp39-cp39-win_amd64.whl

https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 安装之后即可进行转换：

def nc2tif(data, Output_folder):
    tmp_data = nc.Dataset(data)  # 利用.Dataset()方法读取nc数据
    print('tmp_data', tmp_data)

    Lat_data = tmp_data.variables['lat'][:]
    Lon_data = tmp_data.variables['lon'][:]
    # print(Lat_data)
    # print(Lon_data)

    tmp_arr = np.asarray(tmp_data.variables['temp'])

    # 影像的左上角&右下角坐标
    Lonmin, Latmax, Lonmax, Latmin = [Lon_data.min(), Lat_data.max(), Lon_data.max(), Lat_data.min()]
    # print(Lonmin, Latmax, Lonmax, Latmin)

    # 分辨率计算
    Num_lat = len(Lat_data)  # 5146
    Num_lon = len(Lon_data)  # 7849
    Lat_res = (Latmax - Latmin) / (float(Num_lat) - 1)
    Lon_res = (Lonmax - Lonmin) / (float(Num_lon) - 1)
    # print(Num_lat, Num_lon)
    # print(Lat_res, Lon_res)

    for i in range(len(tmp_arr[:])):
        # i=0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,...
        # 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, Num_lon, Num_lat, 1, gdal.GDT_Int16)

        # 设置影像的显示范围
        # Lat_re前需要添加负号
        geotransform = (Lonmin, Lon_res, 0.0, Latmax, 0.0, -Lat_res)
        out_tif.SetGeoTransform(geotransform)

        # 定义投影
        prj = osr.SpatialReference()
        prj.ImportFromEPSG(4326)  # WGS84
        out_tif.SetProjection(prj.ExportToWkt())

        # 数据导出
        out_tif.GetRasterBand(1).WriteArray(tmp_arr[i])  # 将数据写入内存，此时没有写入到硬盘
        out_tif.FlushCache()  # 将数据写入到硬盘
        out_tif = None  # 关闭tif文件

def main():
    Input_folder = r"E:competition航天宏图2-meter air temperature_CMFDData_forcing_01yr_010deg\"
    # Input_folder = r"E:competition航天宏图2-meter air temperature_CMFDData_forcing_01mo_010deg\"
    Output_folder = r"E:competition航天宏图2-meter air temperature_CMFDtif\"

    # 读取所有数据
    data_list = glob.glob(os.path.join(Input_folder + '*.nc'))
    print(data_list)

    for i in range(len(data_list)):
        data = data_list[i]
        nc2tif(data, Output_folder)
        print(data + '转tif成功')

  值得注意的是，tmp_arr = np.asarray(tmp_data.variables['temp'])中的temp可以根据需要转换的波段进行选择，我们可以在读取数据之后print一下，找到对应的波段进行替换即可。如下图中我们应该选择的就是temp。

完成上述步骤即可得到所需的tif图像：

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