无法使用 R 从 NetCDF 文件中提取 chlor_a 值答案

【问题标题】：Can't extract chlor_a values from NetCDF file using R无法使用 R 从 NetCDF 文件中提取 chlor_a 值
【发布时间】：2019-03-17 21:58:31
【问题描述】：

感谢您的帮助！

我正在尝试使用 R 软件从 NetCDF 文件中获取叶绿素 a 值，但我得到的只是缺失值，不适用。我想知道我是否做错了什么，或者文件是否真的缺少叶绿素 a 值。我可以用这个方法得到经度和纬度值。

我使用的文件来自这里https://oceandata.sci.gsfc.nasa.gov/MODIS-Aqua/Mapped/Monthly/4km/chlor_a/，我尝试的任何文件都缺少值，而不仅仅是脚本上显示的那个。

require(rgdal)
require(maptools)
require(raster)
require(sp)
require(rorwr)
require(RNetCDF)

clorofila<- "C:\\Users\\User\\Desktop\\files\\A20172132017243.L3m_MO_CHL_chlor_a_4km.nc"

cla <- open.nc(clorofila)

print.nc(cla)
file.inq.nc(cla)

clor <- var.get.nc(cla,"chlor_a",start=c(1,1),count=c(8640,4320))
Long <- var.get.nc(cla,"lon")
Lat <- var.get.nc(cla, "lat")

使用 ncdf4 和 raster 我得到了相同的结果

require(ncdf4)

clorofila10<- "C:\\Users\\User\\Desktop\\files\\A20172132017243.L3m_MO_CHL_chlor_a_4km.nc"

nc <- nc_open(clorofila10)

val <- ncvar_get(nc, "chlor_a")
nc_close(nc)

光栅

require(raster)
clorofila10<- "C:\\Users\\User\\Desktop\\files\\A20172132017243.L3m_MO_CHL_chlor_a_4km.nc"
clacla<-raster(clorofila10)
CHL1 <- raster(clorofila10, varname="chlor_a")
names(CHL1) <- 'chlor_a'

z <- getValues(CHL1)

非常感谢您所做的一切！

最好的问候

【问题讨论】：

标签： r gis raster netcdf netcdf4

【解决方案1】：

使用 ncdf4 读取数据没有问题。有很多 NA，但不仅如此。这是这类数据的特点：你有一个相对于地球的矩阵，但有沿海叶绿素浓度的数据。

tempF <- tempfile()
download.file('https://oceandata.sci.gsfc.nasa.gov/cgi/getfile/A20172132017243.L3m_MO_CHL_chlor_a_4km.nc', tempF)

library(ncdf4)
ncF <- nc_open(tempF)
val <- ncvar_get(ncF, "chlor_a")
nc_close(ncF)

> length(val)
[1] 37324800

> sum(is.na(val))
[1] 20985329

library(raster)
plot(raster(t(val)))

【讨论】：

非常感谢您的回答！您是否使用了任何不同的功能？我仍然从结果矩阵的开头到结尾获得所有 NA 值。我检查了与 NA 不同的值，它没有给我矩阵中的其他值。
没什么不同。我用完整的代码更新了答案。当您绘制海岸数据时，您可以看到；其余的海洋区域是 NAs。

【解决方案2】：

文件有值。你可以这样看：

library(raster)
r <- raster("A20172132017243.L3m_MO_CHL_chlor_a_4km.nc", var="chlor_a")
plot(r)
cellStats(r, mean)
#[1] 0.4608675

或者像这样

 freq(round(r/10))
#  value    count
# [1,]     0 16110852
# [2,]     1   190403
# [3,]     2    24723
# [4,]     3     6790
# [5,]     4     3064
# [6,]     5     1666
# [7,]     6      821
# [8,]     7      524
# [9,]     8      349
#[10,]     9      209
#[11,]    10       70
#[12,]    NA 20985329

或者

summary(r)

【讨论】：