[英]Lat Longs in raster brick lost when importing NetCDF file in R
test <-brick(file.name) 我的數據非常大,很難上傳。
我使用這段代碼讀入了一個 NetCDF 文件。 NetCDF 文件包含經緯度。 我知道這一點,因為我可以提取它們(見下文)。 但是,當我將 netCDF 文件作為磚讀取時,磚的范圍並不反映 netCDF 文件中的緯度。 它似乎只是將柵格集中在美國大陸的中心(參見下面的第一個 plot):
library(ncdf4)
library(raster)
test <- brick(file.name)
test
class : RasterBrick
dimensions : 141, 240, 33840, 7273 (nrow, ncol, ncell, nlayers)
resolution : 25000, 25000 (x, y)
extent : -3e+06, 3e+06, -1762500, 1762500 (xmin, xmax, ymin, ymax)
crs : NA
source : C:/Users/anfangen/Box/Environmental-Data/Model-Pollen-Data/Raw-Data/RAGcount_1997-2016.nc
names : X1997.01.02.00.00.00, X1997.01.03.00.00.00, X1997.01.04.00.00.00, X1997.01.05.00.00.00, X1997.01.06.00.00.00, X1997.01.07.00.00.00, X1997.01.08.00.00.00, X1997.01.09.00.00.00, X1997.01.10.00.00.00, X1997.01.11.00.00.00, X1997.01.12.00.00.00, X1997.01.13.00.00.00, X1997.01.14.00.00.00, X1997.01.15.00.00.00, X1997.01.16.00.00.00, ...
Date/time : 1997-01-02 00:00:00, 2016-12-29 00:00:00 (min, max)
varname : count
如果我使用 lat longs 拉出,我可以看到它們存在:
test_nc_open <- nc_open(file_name.nc')
## Get the lat longs for the ragweed file. These are in matrix form. It is as yet unclear to me why we need them in this form.
lat <- ncvar_get(test_nc_open, varid = 'xlat')
lon <- ncvar_get(test_nc_open, varid = 'xlon')
lat
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12]
[1,] 18.86005 19.05895 19.25808 19.45742 19.65697 19.85674 20.05672 20.25690 20.45730 20.65790 20.85870 21.05970
[2,] 18.92987 19.12906 19.32847 19.52810 19.72794 19.92799 20.12826 20.32874 20.52942 20.73031 20.93141 21.13270
[3,] 18.99921 19.19868 19.39837 19.59828 19.79841 19.99875 20.19931 20.40007 20.60105 20.80223 21.00361 21.20520
[4,] 19.06806 19.26781 19.46778 19.66797 19.86839 20.06901 20.26985 20.47091 20.67217 20.87363 21.07531 21.27719
[5,] 19.13641 19.33644 19.53669 19.73717 19.93786 20.13877 20.33989 20.54123 20.74278 20.94453 21.14649 21.34866
[6,] 19.20427 19.40458 19.60511 19.80586 20.00683 20.20802 20.40943 20.61105 20.81288 21.01492 21.21716 21.41962
[7,] 19.27163 19.47221 19.67302 19.87405 20.07530 20.27677 20.47846 20.68036 20.88247 21.08479 21.28732 21.49006
我嘗試手動設置范圍,但是當我 plot 結果與其他空間層不匹配時:
## Get state boundaries
states <- shapefile("GIS Data/State_boundaries/cb_2018_us_state_20m.shp")
test <- brick(file.name)
[1] "vobjtovarid4: error #F: I could not find the requsted var (or dimvar) in the file!"
[1] "var (or dimvar) name: crs"
[1] "file name: file.name.nc"
test <-
setExtent(test, c(min(apply(lon, 2, min)),
max(apply(lon, 2, max)),
min(apply(lat, 2, min)),
max(apply(lat, 2, max)) ), keepres =
FALSE, snap = FALSE)
crs(test) <- crs(states)
plot(test[[1]])
plot(states, add=TRUE)
我不明白我做錯了什么。 我已經查看了其他幾個類似的問題,但無法使用該信息來解決這個問題。
print(test)
3 variables (excluding dimension variables):
float xlat[jx,iy]
long_name: Latitude on Cross Points
standard_name: latitude
units: degrees_north
grid_mapping: crs
float xlon[jx,iy]
long_name: Longitude on Cross Points
standard_name: longitude
units: degrees_east
grid_mapping: crs
float count[jx,iy,time]
cell_methods: time: point
grid_mapping: crs
coordinates: xlat xlon
units: particles m-3
standard_name: near-surface_particle_count
long_name: Near-surface particle count
3 dimensions:
time Size:7273 *** is unlimited ***
long_name: time
standard_name: time
units: hours since 1949-12-01 00:00:00 UTC
calendar: gregorian
bounds: time_bnds
iy Size:141
long_name: y-coordinate in Cartesian system
standard_name: projection_y_coordinate
units: m
axis: Y
_CoordinateAxisType: GeoY
jx Size:240
long_name: x-coordinate in Cartesian system
standard_name: projection_x_coordinate
units: m
axis: X
_CoordinateAxisType: GeoX
目前尚不清楚你為什么要做你正在做的事情。 在這種情況下,您正在尋找的解決方案取決於您的目標是什么。
該文件的坐標參考系 (crs) 不是 lon/lat。 似乎它沒有指定它是什么,或者,如果有, raster
不理解它。 您可能可以從向您提供文件的人那里獲得 crs。 要查看文件中是否有信息,您可以執行print(test)
該文件還存儲單元格的經度和緯度。 但是這些不在常規網格上,因此您不能使用它們。 如果您真的需要柵格數據在 lon/lat 中,您可以使用類似
x <- projectRaster(test, "+proj=longlat +datum=WGS84")
但這會導致精度損失,因此最好避免。 要從柵格數據中按點或多邊形提取值,您應該首先將它們轉換為柵格數據的 crs。 您可以為此使用sp::spTransform
。 之后,您可以使用raster::extract
因此,使用 SpatialPoints p
,您可以執行類似的操作(但使用正確的 crs,utm 43 在這種情況下肯定是錯誤的)
putm <- spTransform(p, CRS("+proj=utm +zone=43 +datum=WGS84"))
e <- extract(test, putm)
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