利用python将nc批量转为tif（可执行的通用代码，小白都能运行！）
之前写过一篇nc转tif的文章，发现一些问题，好多小伙伴也都提出来了，但是我没有一一解答，所以在这里我又写了一篇通用的文章，这里就不用管nc数据是单时间序列还是多时间序列，不用管是nc数据还是nc4数据，这里也解决了一些数据倒置的问题，如果哪里写的有什么问题的话，还请不断指正，一起进步！！也请问问题的小伙伴把自己详细出现的问题表达清楚。希望来参观我的github（里面是一些跟GIS，遥感，python等相关代码的一些仓库，点个关注是我最大的动力！！）
先放代码,稍后详解：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Sep 23 18:05:48 2022
@author: HYF
"""
import numpy as np
import netCDF4 as nc
from osgeo import gdal,osr,ogr
import os
os.environ['PROJ_LIB'] = r'D:\Software\anaconda\Library\share\proj'
os.environ['GDAL_DATA'] = r'D:\Software\anaconda\Library\share'
'''必须没有中文'''
Input_data = r''
if Input_data == '':
Input_data = input('请输入nc数据的路径——————————————：')
Out_dir = r''
if Out_dir == '':
Out_dir = input('请输入存放nc或nc4数据转tif的结果文件夹——————————————：')
def NC_to_tiffs(data,Out_dir):
'''
Input:
data: Inputdata's path
out_path: Outpath
styear: Start year name
Output:
None
Example: nc_to_tif(data = dat,out_path = Output_folder,styear)
'''
nc_data_obj = nc.Dataset(data)
key = list(nc_data_obj.variables.keys()) #获取时间，经度，纬度，波段的名称信息，这些可能是不一样的
print(f'{data} 的所有波段信息为————————：{key}')
lon_loc = [i for i,x in enumerate(key) if (x.find('lon'.upper())!=-1 or x.find('lon'.lower())!=-1)][0] #模糊查找属于经度的名称
lat_loc = [i for i,x in enumerate(key) if (x.find('lat'.upper())!=-1 or x.find('lat'.lower())!=-1)][0] #模糊查找属于纬度的名称
band_start = eval(input(f"请在指定范围内 1~{len(key)} 输入您想要输出的多个波段的开始序号(int): "))
band_end = eval(input(f"请在指定范围内 1~{len(key)} 输入您想要输出的多个波段的结束序号(int)(如果你只有一个波段想要输出的话结束序号就与开始序号相同): "))
if band_end > len(key):
print('结束序号不在指定范围内')
return 0
for band_var in key[band_start-1:band_end]:
key_lon = key[lon_loc] #获取经度的名称
key_lat = key[lat_loc] #获取纬度的名称
Lon = nc_data_obj.variables[key_lon][:] #获取每个像元的经度
Lat = nc_data_obj.variables[key_lat][:] #获取每个像元的纬度
band = np.asarray(nc_data_obj.variables[band_var]).astype('float16') #获取对应波段的像元的值，类型为数组
print("请查看你的填充值：",nc_data_obj.variables[band_var])
Filldata = input("请输入您刚刚查看的填充值('FillValue'或者为'missing_value')如果没有的话就输入:'None'：——————————")
#影像的四个角的坐标
LonMin,LatMax,LonMax,LatMin = [Lon.min(),Lat.max(),Lon.max(),Lat.min()]
#分辨率计算
N_Lat = len(Lat)
if Lon.ndim==1 :
N_Lon = len(Lon) #如果Lon为一维的话，就取长度
else:
N_Lon = len(Lon[0]) #如果Lon为二维的话，就取宽度
Lon_Res = (LonMax - LonMin) /(float(N_Lon)-1)
Lat_Res = (LatMax - LatMin) / (float(N_Lat)-1)
ndim = band.ndim
if ndim == 4 :
print(f'正在处理的数据为：{data}')
print(f'正在处理的波段为：{band_var}')
print(f'{band_var}波段维度为：4')
print(f'该四维数据中在第一维度上的长度为：{band.shape[0]}')
print(f'该四维数据中在第二维度上的长度为：{band.shape[1]}')
print(f'该四维数据中在第三维度上的长度为：{band.shape[2]}')
print(f'该四维数据中在第四维度上的长度为：{band.shape[3]}')
ndim_4_1_start = eval(input("请输入您在第一维度上开始时间，如果是xxxx年的话就输入xxxx比如2000：——————————"))
step_4_1 = eval(input("请输入您在第一维度上时间的步长，如果是每隔x年的话就输入x比如5：——————————"))
ndim_4_2_start = eval(input("请输入您在第二维度上开始时间，如果是x月的话就输入x比如1：——————————"))
step_4_2 = eval(input("请输入您在第二维度上时间的步长，如果是每隔x月的话就输入x比如6：——————————"))
for i in range(band.shape[0]):
for j in range(band.shape[1]):
driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') # 创建驱动
arr1 = band[i,j,:,:] # 获取不同时间段的数据
out_tif_name = Out_dir + os.sep + data.split('\\')[-1][:-4] + '_' + band_var + '_' + str(ndim_4_1_start) + \
'_' + str(ndim_4_2_start) + '.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)
srs = osr.SpatialReference()
srs.ImportFromEPSG(4326)
out_tif.SetProjection(srs.ExportToWkt())
if Lat[0]<=Lat[-1]: #如果维度上的第一个值小于等于最后的的一个值就认为是倒序，就得进行数组的倒序排列，否则就是正向，不用倒序排列
print(f'{data}行数据是倒的，现在进行矫正............')
arr1 = arr1[::-1]
print('矫正完成...........')
else:
pass
out_tif.GetRasterBand(1).WriteArray(arr1) #写入数据
if Filldata =='None':
pass
else:
out_tif.GetRasterBand(1).SetNoDataValue(eval(Filldata)) #设置输出数据的无效值
out_tif.FlushCache() # 将数据写入硬盘
print(f'{out_tif_name} is ok!!!!')
del out_tif # 注意必须关闭tif文件
ndim_4_2_start += step_4_2
ndim_4_1_start += step_4_1
if ndim == 3 :
print(f'正在处理的数据为：{data}')
print(f'正在处理的波段为：{band_var}')
print(f'{band_var}波段维度为：3')
print(f'该三维数据中在第一维度上的长度为：{band.shape[0]}')
print(f'该三维数据中在第二维度上的长度为：{band.shape[1]}')
print(f'该三维数据中在第三维度上的长度为：{band.shape[2]}')
ndim_3_1_start = eval(input("请输入您在第一维度上开始时间，如果是xxxx年的话就输入xxxx比如2000,如果是x月的话就输入x比如1：——————————"))
step_3_1 = eval(input("请输入您在第一维度上时间的步长，如果是每隔x年的话就输入x比如5：——————————"))
for i in range(band.shape[0]):
driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') # 创建驱动
arr1 = band[i,:,:] # 获取不同时间段的数据
out_tif_name = Out_dir + os.sep + data.split('\\')[-1][:-4] + '_' + band_var + '_' + str(ndim_3_1_start) + '.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)
srs = osr.SpatialReference()
srs.ImportFromEPSG(4326)
out_tif.SetProjection(srs.ExportToWkt())
if Lat[0]<=Lat[-1]: #如果维度上的第一个值小于等于最后的的一个值就认为是倒序，就得进行数组的倒序排列，否则就是正向，不用倒序排列
print(f'{data}行数据是倒的，现在进行矫正............')
arr1 = arr1[::-1]
print('矫正完成...........')
else:
pass
out_tif.GetRasterBand(1).WriteArray(arr1) #写入数据
if Filldata == 'None':
pass
else:
out_tif.GetRasterBand(1).SetNoDataValue(eval(Filldata)) # 设置输出数据的无效值
out_tif.FlushCache() # 将数据写入硬盘
print(f'{out_tif_name} is ok!!!!')
del out_tif # 注意必须关闭tif文件
ndim_3_1_start += step_3_1
if ndim == 2 :
print(f'正在处理的数据为：{data}')
print(f'正在处理的波段为：{band_var}')
print(f'{band_var}波段维度为：2')
print(f'该二维数据中在第一维度上的长度为：{band.shape[0]}')
print(f'该二维数据中在第二维度上的长度为：{band.shape[1]}')
driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') # 创建驱动
arr1 = band[:,:] # 获取不同时间段的数据
out_tif_name = Out_dir + os.sep + data.split('\\')[-1][:-4] + '_' + band_var + '.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)
srs = osr.SpatialReference()
srs.ImportFromEPSG(4326)
out_tif.SetProjection(srs.ExportToWkt())
if Lat[0]<=Lat[-1]: #如果维度上的第一个值小于等于最后的的一个值就认为是倒序，就得进行数组的倒序排列，否则就是正向，不用倒序排列
print(f'{data}行数据是倒的，现在进行矫正............')
arr1 = arr1[::-1]
print('矫正完成...........')
else:
pass
out_tif.GetRasterBand(1).WriteArray(arr1) #写入数据
if Filldata == 'None':
pass
else:
out_tif.GetRasterBand(1).SetNoDataValue(eval(Filldata)) # 设置输出数据的无效值
out_tif.FlushCache() # 将数据写入硬盘
print(f'{out_tif_name} is ok!!!!')
del out_tif # 注意必须关闭tif文件
print('ALL IS ok !!!!!')
NC_to_tiffs(Input_data,Out_dir)
1.首先导入必要的库(如果不会安装的话可以私聊我)：
import numpy as np
import netCDF4 as nc
from osgeo import gdal,osr,ogr
import os2.一些输入路径和输出路径：
'''必须没有中文'''
Input_data = r''
if Input_data == '':
Input_data = input('请输入nc或者nc4数据的路径——————————————：')
Out_dir = r''
if Out_dir == '':
Out_dir = input('请输入最后存放tif的结果文件夹——————————————：')将自己的nc或者nc4数据的绝对路径填入：Input_data = r'' 的 r'' 中，将最后输出tif数据的的文件夹路径填入：Out_dir = r'' 的 r''中。（也可以不填，直接运行的话，等会控制台也会叫你输入的）
(注意！！！输入路径不要有中文，不然会报错，如果有哪位大佬知道怎么解决的话可以评论一下)
3.可以直接运行了，不过最好你自己首先要知道你的数据的时间格式，虽然运行中会有一些提示会让你知道你的数据的时间范围，但是为了最后好将输出出来的tif数据命名的话最好要自己知道自己的数据的开始时间，结束时间，时间间隔等。
4.运行中会叫你输入一些必要的参数，不过提示里面有叫你怎么输入，相信你们都能看懂的，不会的评论区或者私信告诉我，我只要不忙的话就会看的！