本文主要是介绍1km分辨率逐月降雨量和最高温度数据集（1901-2022）--数据处理，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1km分辨率逐月降雨量和最高温度数据集（1901-2022）的下载可以参考我的另外一篇博客：
这里的温度和降雨数据集都是NC格式的，需要将其处理为tif格式，我采用的处理软件是MATLAB。
本篇博客以处理温度数据为例，下面是完整的处理代码，注意看代码中的注释。
clc
clear all
%% 批读取NC文件的准备工作
datadir = 'E:\GSH\1Km温度数据\1985-2017_3\'; %指定批量数据所在的文件夹
filelist = dir([datadir,'*.nc']); %列出所有满足指定类型的文件
% a = filelist(1).name %查看要读取的文件的编号
% b = filelist(2).name
k=length(filelist);
for i = 1:11 %依次读取并处理，按照文件夹内文件的顺序读取%% 批量读取NC文件ncFilePath = ['E:\GSH\1Km温度数据\1985-2017_3\',filelist(i).name]; %设定NC路径num_1 = filelist(i).name(1:8); %读取数据编号，以便于保存时以此编号储存tifnum_2=strcat('tmx_',num2str(str2num(num_1(5:8))+1 ));num_3=strcat('tmx_',num2str(str2num(num_1(5:8))+2 ));%% 读取变量值%根据ncdisp函数读取到的nc文件变量相应替换lon=ncread(ncFilePath,'lon'); %读取经度信息（范围、精度）lat=ncread(ncFilePath,'lat'); %读取维度信息time=ncread(ncFilePath,'time'); %读取时间序列pre=ncread(ncFilePath,'tmx'); %获取温度数据%一个文件包含三年数据，将这三年的数据单独导出time_1=time(1:12);time_2=time(13:24);time_3=time(25:36);pre_1=pre(:,:,1:12);pre_2=pre(:,:,13:24);pre_3=pre(:,:,25:36);sum_pre_1=sum(pre_1,3)/12; %求第一年平均温度sum_pre_2=sum(pre_2,3)/12; %求第二年平均温度sum_pre_3=sum(pre_3,3)/12; %求第三年平均温度%% 存为tif格式%第一年data_1=rot90(sum_pre_1,1); %逆时针旋转90°，不旋转的话最后的图像朝向是错的R = georasterref('RasterSize', size(data_1),'Latlim', [double(min(lat)) double(max(lat))], 'Lonlim', [double(min(lon)) double(max(lon))]);geotiffwrite(['E:\GSH\1Km温度数据\1985-2017_3\',num_1,'.tif'],data_1,R);disp([num_1,'done'])%第二年data_2=rot90(sum_pre_2,1); %逆时针旋转90°，不旋转的话最后的图像朝向是错的R = georasterref('RasterSize', size(data_2),'Latlim', [double(min(lat)) double(max(lat))], 'Lonlim', [double(min(lon)) double(max(lon))]);geotiffwrite(['E:\GSH\1Km温度数据\1985-2017_3\',num_2,'.tif'],data_2,R);disp([num_2,'done'])%第三年data_3=rot90(sum_pre_3,1); %逆时针旋转90°，不旋转的话最后的图像朝向是错的R = georasterref('RasterSize', size(data_3),'Latlim', [double(min(lat)) double(max(lat))], 'Lonlim', [double(min(lon)) double(max(lon))]);geotiffwrite(['E:\GSH\1Km温度数据\1985-2017_3\',num_3,'.tif'],data_3,R);disp([num_3,'done'])end
disp('Done!')
这篇关于1km分辨率逐月降雨量和最高温度数据集（1901-2022）--数据处理的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
