python将nc文件转为tiff
import numpy as np
import netCDF4 as nc
from osgeo import gdal,osr
var = 'SA'
data = r'C:\Users\13290\Desktop\soil data\{}.nc'.format(var)
f = nc.Dataset(data)
var_lon = f['lon'][:]
var_lat = f['lat'][:]
data = f[var][0, :]
data_arr = np.asarray(data)
data_arr = data_arr[::-1] # 因为我的数据维度是正序排列，需要逆序一下
# 影像的左上角和右下角坐标
LonMin, LatMax, LonMax, LatMin = [var_lon.min(), var_lat.max(), var_lon.max(), var_lat.min()]
# 分辨率计算
N_Lat = len(var_lat)
N_Lon = len(var_lon)
Lon_Res = (LonMax - LonMin) / (float(N_Lon) - 1)
Lat_Res = (LatMax - LatMin) / (float(N_Lat) - 1)
# 创建.tif文件
driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
out_tif_name = r'C:\Users\13290\Desktop\soil data\{}.tif'.format(var)
out_tif = driver.Create(out_tif_name, N_Lon, N_Lat, 1, gdal.GDT_Float32) # 创建框架
# 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(data_arr) # 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文件参考博客Python处理NetCDF格式数据为TIFF数据(附脚本代码)