NetCDF格式数据批量转为TIFF数据（附Python脚本代码）

博客小序：NetCDF格式数据广泛应用于科学数据的存储，最近几日自己利用python处理了一些NetCDF数据，特撰此博文以记之。
参考博客：
https://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/9068379.html
https://blog.csdn.net/EWBA_GIS_RS_ER/article/details/84076201
http://www.clarmy.net/2018/11/01/python%E8%AF%BB%E5%8F%96nc%E6%96%87%E4%BB%B6%E7%9A%84%E5%85%A5%E9%97%A8%E7%BA%A7%E6%93%8D%E4%BD%9C/

1.NetCDF数据简介

NetCDF官方文档
https://www.unidata.ucar.edu/software/netcdf/docs/netcdf_introduction.html

2.Python对NetCDF数据基本操作

python中专门用于处理NetCDF数据的库为netCDF4库，需在自己的python路径中安装

In[1]:import netCDF4 as nc #模块导入 

In[2]:data = 'F:\\data___python_test\\nc_to_tif\\nc\\ndvi3g_geo_v1_1990_0106.nc4'
	  nc_data = nc.Dataset(data)    #利用.Dataset()方法读取nc数据
	  nc_data
Out[2]: <type 'netCDF4._netCDF4.Dataset'>

In[3]:nc_data.variables  #以存储ndvi的nc数据为例，查看nc文件包含的变量
Out[3]:OrderedDict([(u'lon', <type 'netCDF4._netCDF4.Variable'>
          float64 lon(lon)
          unlimited dimensions: 
          current shape = (4320,)
          filling on, default _FillValue of 9.96920996839e+36 used),
         (u'lat', <type 'netCDF4._netCDF4.Variable'>
          float64 lat(lat)
          unlimited dimensions: 
          current shape = (2160,)
          filling on, default _FillValue of 9.96920996839e+36 used),
         (u'time', <type 'netCDF4._netCDF4.Variable'>
          float64 time(time)
          unlimited dimensions: 
          current shape = (12,)
          filling on, default _FillValue of 9.96920996839e+36 used),
         (u'satellites', <type 'netCDF4._netCDF4.Variable'>
          int16 satellites(time)
          unlimited dimensions: 
          current shape = (12,)
          filling on, default _FillValue of -32767 used),
         (u'ndvi', <type 'netCDF4._netCDF4.Variable'>
          int16 ndvi(time, lat, lon)
              units: 1
              scale: x 10000
              missing_value: -5000.0
              valid_range: [-0.3  1. ]
          unlimited dimensions: 
          current shape = (12, 2160, 4320)
          filling on, default _FillValue of -32767 used),
         (u'percentile', <type 'netCDF4._netCDF4.Variable'>
          int16 percentile(time, lat, lon)
              units: %
              scale: x 10
              flags: flag 0: from data                flag 1: spline interpolation     flag 2: possible snow/cloud cover
              valid_range: flag*2000 + [0 1000]
          unlimited dimensions: 
          current shape = (12, 2160, 4320)
          filling on, default _FillValue of -32767 used)])

In[4]:ndvi = nc_data.variables['ndvi'] #单独查看nc文件中存储的变量信息
	  ndvi
Out[4]:<type 'netCDF4._netCDF4.Variable'>
	   int16 ndvi(time, lat, lon)
	   units: 1
	   scale: x 10000
	   missing_value: -5000.0
	   valid_range: [-0.3  1. ]
	   unlimited dimensions: 
	   current shape = (12, 2160, 4320)
	   filling on, default _FillValue of -32767 used

3.代码——利用Python将NetCDF文件转存为Tiff文件

此代码是自己在处理NDVI数据时所写的脚本，目的是将每一期NDVI的NC格式数据提取并另存为12期的TIFF数据，便于后期分析处理。

# -*- coding: utf-8 -*-

# 模块导入	
import numpy as np
import netCDF4 as nc
from osgeo import gdal,osr,ogr
import os
import glob

# 单个nc数据ndvi数据读取为多个tif文件，并将ndvi值化为-1-1之间
def NC_to_tiffs(data,Output_folder):
	nc_data_obj = nc.Dataset(data)
	Lon = nc_data_obj.variables['lon'][:]
	Lat = nc_data_obj.variables['lat'][:]
	ndvi_arr = np.asarray(nc_data_obj.variables['ndvi'])  #将ndvi数据读取为数组
	ndvi_arr_float = ndvi_arr.astype(float)/10000 #将int类型改为float类型,并化为-1 - 1之间

	#影像的左上角和右下角坐标
	LonMin,LatMax,LonMax,LatMin = [Lon.min(),Lat.max(),Lon.max(),Lat.min()] 

	#分辨率计算
	N_Lat = len(Lat) 
	N_Lon = len(Lon)
	Lon_Res = (LonMax - LonMin) /(float(N_Lon)-1)
	Lat_Res = (LatMax - LatMin) / (float(N_Lat)-1)

	for i in range(len(ndvi_arr[:])):
        #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,N_Lon,N_Lat,1,gdal.GDT_Float32) 
     
        # 设置影像的显示范围
		#-Lat_Res一定要是-的
        geotransform = (LonMin,Lon_Res, 0, LatMax, 0, -Lat_Res)
        out_tif.SetGeoTransform(geotransform)
        
        #获取地理坐标系统信息，用于选取需要的地理坐标系统
        srs = osr.SpatialReference()
        srs.ImportFromEPSG(4326) # 定义输出的坐标系为"WGS 84"，AUTHORITY["EPSG","4326"]
        out_tif.SetProjection(srs.ExportToWkt()) # 给新建图层赋予投影信息

        #数据写出
        out_tif.GetRasterBand(1).WriteArray(ndvi_arr_float[i]) # 将数据写入内存，此时没有写入硬盘
        out_tif.FlushCache() # 将数据写入硬盘
        out_tif = None # 注意必须关闭tif文件

def main():
	Input_folder = 'F:\\data___python_test\\nc_to_tif\\nc'
	Output_folder = 'F:\\data___python_test\\nc_to_tif\\tif_result'

	# 读取所有nc数据
	data_list = glob.glob(Input_folder + '\\*.nc4')

	for i in range(len(data_list)):
    	data = data_list[i]
   		NC_to_tiffs(data,Output_folder)
    	print data + '-----转tif成功'
    
	print'----转换结束----'

main()

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