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C++读取NC数据的结果与真实数值不一致的解决方法

作者:疯狂学习GIS

本文介绍基于C++ 语言的netCDF库读取.nc格式的栅格文件时,代码读取到的数据与栅格文件的实际数据不一致的解决方法,文中通过代码示例和图文讲解的非常详细,需要的朋友可以参考下

最近,由于需要读取ERA5气象数据,因此使用C++ 语言中的netCDF库读取.nc格式文件。其中,偶然发现在Visual Studio的代码中读取到的.nc文件的数据,和其实际的数据(ArcMap等软件打开所显示的数据)不一致;这里就介绍一种可能导致上述情况的原因,以及对应的解决方法。

首先,在C++ 语言的代码读取.nc格式文件时,出现了如下图所示的情况,可以看到这些值都是负值;而实际上我这里的这个.nc格式文件肯定不应该如此。

正常情况下,在ArcMap软件中打开上述这个.nc格式的文件,其数值正常范围的区间应该是如下图所示,肯定都是在大于0的区间内;当然,数据中确实可能会有NoData值,但尽管如此,这个.nc格式文件也不可能像上图那样,出现这么多不同的负数值。

那么,如果出现类似上述这样的情况,大家就可以多多注意,很可能是由于存在scaleoffset导致的问题了。

首先,什么是scaleoffset呢?简单来说,为了存储方便,.nc格式文件在保存数据的时候,可能会让原本的真实数据先乘以某个数,然后再加上某个数(很多.tif格式的遥感影像也是这么存储的,也就是常说的缩放系数)。例如,假设一个.nc格式文件原本的数值都是大于0、小于1的数值(例如反射率数据,都是0.X的数据),那么直接存储小数就需要占用大量的存储空间(因为需要float格式或者double格式);而如果让这些数据都乘上1000或者10000,也就是尽可能让小数部分消除,那么就可以用int格式来存储数据,从而降低了对存储空间的占用。

因此,如果我们待读取的.nc格式文件含有这个scaleoffset,那么在使用C++ 语言中的netCDF库读取.nc格式文件时,读到的数据就是经过缩放处理后的数据;对此,我们需要手动将这个缩放后的数据,先乘上scale,再加上offset,从而得到最终的真实结果数据。这一个步骤,在Python语言的netCDF库中,应该是会自动帮我们处理(好像是这样的,因为之前用Python语言读取.nc格式文件的时候,都没有注意到过这个scaleoffset);而在C++ 语言的netCDF库中,就需要我们自行手动处理了。

netCDF库的官方网站中,也有关于这个scaleoffset的说明——如下图所示,二者在其中分别写作scale_factoradd_offset;在官方网站中提到,只要在.nc格式文件中看到这2个参数,都需要在读取数据后,自行手动将其乘以或添加到原数据中。

因此,在用C++ 语言netCDF库读取.nc格式的栅格文件时,如果我们是第一次读取它,那么可以通过如下的代码,获取其变量的属性。

	NcFile file(path, NcFile::read);
	NcVar var = file.getVar(type);
	map<string, NcVarAtt> attributes_map = var.getAtts();

其中,NcFile file(path, NcFile::read);含义为创建一个NcFile对象,path是要打开的.nc格式的栅格文件的路径,NcFile::read表示以只读模式打开文件;随后,NcVar var = file.getVar(type);表示调用file对象的getVar()方法,获取了指定变量名type(也就是我们需要读取的变量)的NcVar对象;最后,map<string, NcVarAtt> attributes_map = var.getAtts();调用var对象的getAtts()方法,获取了变量的所有属性,并将它们存储在一个map<string, NcVarAtt>对象中。在这个map中,属性的名称是键,对应的NcVarAtt对象是值。

其中,这个attributes_map如下图所示;可以看到,其中是具有scale_factoradd_offset的。

但是,如果此时我们直接查看这个attributes_map,是看不到scale_factoradd_offset具体的值的,因为它的值还是一个NcAtt对象;如下图所示。

我们需要通过如下的代码,首先通过.getAtt()方法获取这个属性,然后用.getValues()方法获取这个属性的具体数值

	NcVarAtt attribute_offset = var.getAtt("add_offset");
	NcVarAtt attribute_scale = var.getAtt("scale_factor");
	double offset, scale;
	attribute_offset.getValues(&offset);
	attribute_scale.getValues(&scale);

其中,对于上述代码,如果大家对变量值的精度有较高要求,记得要选择double类型的变量来存储scale_factoradd_offset——如果选择的是float,可能会丢失一些精度。

运行上述代码,我们将得到如下图所示的结果。

可以看到,scale_factoradd_offset的值都已经显示出来了。

那么,我们就可以将这个scale_factoradd_offset,分别作用到我们读取得到的原始数据上(因为我这里.nc格式数据的数据量非常大,所以我们就只处理前100个),来看看其数值是否正确;具体代码如下。

	vector<double> var_array(time_size * latitude_size * longitude_size);
	var.getVar(var_array.data());
	for (int i = 0; i < 100; ++i) {
		var_array[i] *= scale;
		var_array[i] += offset;
	}

可以看到,此时得到的结果,就符合实际了;如下图所示。

此外,我们可以在ArcGIS软件中打开这个.nc格式的数据,找到其左上角的像元,获取一下这个像元的数值,如下图所示。

可以看到,此时上图中所显示的数据,就和上上图中,我们在Visual Studio的代码中读取到的.nc文件的数据是一致的了。

当然,这里也需要注意,有些.nc格式的数据,其变量也可能不含有scale_factoradd_offset这两个属性的,如下图所示;所以我们都可以用本文前述的代码,先获取其属性,看看到底有没有scale_factoradd_offset;如果有的话,在执行对应的数据恢复操作即可。

至此,大功告成。

以上就是C++读取NC数据的结果与真实数值不一致的解决方法的详细内容,更多关于C++读取NC数据结果不一致的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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