Лучший метод повторной выборки и повторного проецирования большого набора данных

Я получил весь набор ежедневных данных из IMERG (осадки) с 2005 по 2020 гг. (5947 файлов).

Мне нужно сделать это:

  • обрезать данные для моей интересующей области, чтобы уменьшить размер общего файла. готово!

    cdo sellonlatbox

  • Перепроецируйте файлы в EPSG:31983 (UTM) и измените размер пикселя на 25 x 25 м. Застрял на этом!!

Теперь я использую projectRaster из R, но это слишком лениво!!

У кого-нибудь есть советы?

я могу использовать python, R, NCO, CDO...


r netcdf4 nco cdo-climate
person Bryan Souza    schedule 24.05.2021    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Для будущих людей: используйте для этого функцию gdalwarp.

Пример:

gdalwarp -s_srs EPSG:4326 -t_srs EPSG:31983 -tr 25 25 -te 512125 7738250 660700 8061650 -r near input.nc output.nc

Объяснение:

-s_srs EPSG:4326 ввод срс

-t_srs EPSG:31983 вывод срс

-tr 25 25 — пространственное разрешение

-te 512125 7738250 660700 8061650 — новый экстент в соответствии с EPSG:31983

-r near метод повторной выборки

person Bryan Souza    schedule 25.05.2021
comment
привет Брайан, этот ответ был бы более полезным, если бы вы дали полную команду вместе с небольшим объяснением :-) - person Adrian Tompkins; 30.06.2021
comment
@ Адриан Томпкинс. А сейчас? - person Bryan Souza; 30.06.2021
comment
намного лучше - голосуйте, ker-ching :-) - person Adrian Tompkins; 01.07.2021