如果我有一个包含纬度、经度和值字段的 CSV 数据集,使用 python 生成栅格 map 的最佳方法是什么?栅格 Z 字段可以是该表中的任何列。
L5 L6 L7 L8 L9 L10 L11 L12 L13 L14 LAT LON
3.571732 1.338448 0 9.96921E+36 -3.482845 -1.42944 133.229919 141.246002 67.685631 5.059844 24.335797 -95.088764
3.571732 1.338448 0 9.96921E+36 -3.420345 -1.42944 132.749512 140.641464 67.318848 5.105563 24.335107 -95.060013
3.571732 1.338448 0 9.96921E+36 -3.420345 -1.42944 132.230164 140.047211 67.318848 5.063346 24.334408 -95.031263
3.571732 1.338448 0 9.96921E+36 -3.420345 -1.42944 132.230164 139.463104 67.318848 5.063346 24.333701 -95.002512
3.509232 1.369698 0 9.96921E+36 -3.357845 -1.42944 131.702133 137.82196 66.940475 5.021552 24.332986 -94.973763
3.509232 1.369698 0 9.96921E+36 -3.357845 -1.49194 131.702133 137.26651 66.043732 5.021552 24.332263 -94.945013
3.509232 1.369698 0 9.96921E+36 -3.357845 -1.49194 131.165268 136.72081 66.043732 4.980192 24.331531 -94.916265
3.509232 1.338448 0 9.96921E+36 -3.357845 -1.49194 131.165268 136.184738 66.043732 4.980192 24.330792 -94.887516
请记住,这些是 numpy 数组
最佳答案
根据您的纬度、经度坐标,有两个选项。当纬度、经度坐标形成等距网格时,您可以使用第一个选项,否则您可以使用下面的第二个选项。
<小时/>第一个选项
我使用第一列中的值以及第二列和第三列中的纬度、经度创建下面的数组:
import numpy as np
lat = np.arange(0, 15, 5)
lon = np.arange(0, 10, 5)
val = np.random.randint(0,10, size =len(lat)*len(lon))
xx, yy = np.meshgrid(lon, lat)
array = np.array([val, yy.ravel(), xx.ravel()]).T
print(array)
>>> array([[ 7, 0, 0],
[ 8, 0, 5],
[ 7, 5, 0],
[ 3, 5, 5],
[ 2, 10, 0],
[ 8, 10, 5]])
当您的纬度、经度坐标整齐地排序后,您可以 reshape 值以获得如下所示的网格数组:
no_lon = len(np.unique(array[:,-1]))
no_lat = len(np.unique(array[:,-2]))
grid_array = array[:,0].reshape((no_lat,no_lon))[::-1]
print(grid_array)
>>> array([[2, 8],
[7, 3],
[7, 8]])
<小时/>
第二个选项
当您有一堆随机的纬度、经度坐标以及此处创建的值时:
array = np.random.randint(0,10, size =(6,3))
print(array)
>>> array([[9 6 0]
[7 8 8]
[6 0 9]
[7 7 4]
[2 4 3]
[0 2 9]])
您可以使用如下插值将其转换为网格:
from scipy import interpolate
lon_list = np.arange(3, 6, 1)
lat_list = np.arange(4, 8, 1)
lon_2d, lat_2d = np.meshgrid(lon_list, lat_list)
grid_array = interpolate.griddata((array[:,-1], array[:,-2]), array[:,0],
(lon_2d, lat_2d))[::-1]
print(grid_array)
>>> [[ nan 7. 6.72]
[ 6. 5.4 5.6 ]
[ 4. 3.8 4. ]
[ 2. 2.2 2.4 ]]
请注意,如果网格单元不在点的范围内,您将得到 nan 值。
您可以使用 plt.imshow 可视化结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(grid_array)
关于python - 使用 Python 将纬度、经度、值 CSV 转换为栅格 map ,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52165359/