NetCDF - conversion en raster et projection problèmes

Question

J'ai le fichier suivant NetCDF - J'essaye de convertir en raster mais quelque chose ne va pas. La projection du fichier NetCDF n'est pas donnée mais selon le logiciel que je l'ai reçu, LatLong devrait être de même cylindrique. J'ai essayé les deux, mais je continue à obtenir cette distorsion qui rend impossible d'interroger les valeurs aux bons endroits. Je sais que l'espacement de la grille n'est pas pair, pas sûr si cela affecte le résultat final (ici visuel d'ArcGIS mais dans R c'est le même problème à moins d'être tracé avec la fonction levelplot).

library(raster) 
library(ncdf4) 
library(lattice) 
library(RColorBrewer) 

setwd("D:/Results") 
climexncdf <- nc_open("ResultsSO_month.nc") 

lon <- ncvar_get(climexncdf,"Longitude") 
nlon <- dim(lon) 
head(lon) 

lat <- ncvar_get(climexncdf,"Latitude") 
nlat <- dim(lat) 
head(lat) 

dname <- "Weekly Growth Index" 

t <- ncvar_get(climexncdf,"Step") 
tmp_array <- ncvar_get(climexncdf,dname) 
tmp_stack <- vector("list",length(t)) 

for (i in 1:length(t)) { 
     tmp_stack[[i]] <- tmp_array[,,i] 
} 

YearData <- vector("list",52) 
for (i in 1:4) { 
     YearData[[i]] <- tmp_array[,,i] 
} 

Month1 <- YearData[c(1,2,3,4)] 

# Calculate monthly averages 
M1Avg <- Reduce("+",Month1)/length(Month1) 

# Replace 0's with NA's 
M1Avg[M1Avg==0] <- NA 

# Piece of code that gives me what I need: 
grid <- expand.grid(lon=lon, lat=lat) 
cutpts <- seq(0,1,0.1) 

# Convert to raster - work to include lat and long 

M1Avg_reorder <- M1Avg[ ,order(lat) ] 
M1Avg_reorder <- apply(t(M1Avg_reorder),2,rev) 

M1AvgRaster <- raster(M1Avg_reorder, 
         xmn=min(lon),xmx=max(lon), 
         ymn=min(lat),ymx=max(lat), 
         crs=CRS("+proj=longlat +datum=WGS84")) 
         #crs=CRS("+proj=cea +lat_0=0 +lon_0=0")) 

r <- projectRaster(M1AvgRaster,crs=CRS("+proj=longlat +datum=WSG84")) 

plot(M1AvgRaster) 

# Location file not included but any locations can be entered 
locations <- read.csv("Locations.csv", header=T) 
coordinates(locations) <- c("y","x") 

data <- extract(M1AvgRaster,locations) 

writeRaster(M1AvgRaster, "M1AvgRaster_Globe_projWGSTest", format = "GTiff") 

Answer 1

la version python montre que, après réordonnancement au moins l'emplacement des données semble correcte. Cependant, le fichier de données semble étrange, j'ai vu des données corrompues dans la bibliothèque python netcdf, ce que je n'avais jamais vu auparavant avec pas mal de fichiers NetCDF différents. En outre, les paramètres de compression et de compression sont étranges, mieux vaut ne pas les appliquer du tout.

Mais par exemple un minimum de python pour obtenir l'intrigue est ici:

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from mpl_toolkits.basemap import Basemap 
from netCDF4 import Dataset 

ff = Dataset('ResultsSO_month.nc') 
test_var = np.copy(ff.variables['Maximum Temperature'][:]) 
## reorder latitudes 
latindex = np.argsort(ff.variables['Latitude'][:]) 
## Set up map and compute map coordinates 
m = Basemap(projection='cea', llcrnrlat=-90, urcrnrlat=90, 
llcrnrlon=-180, urcrnrlon=180, resolution='c') 
grid_coords = np.meshgrid(ff.variables['Longitude'[:],ff.variables['Latitude'][latindex]) 
X,Y = m(grid_coords[0],grid_coords[1]) 
## Plot 
m.pcolormesh(X,Y,test_var[0,latindex,:]) 
m.drawcoastlines() 
plt.colorbar() 
plt.show()