从 python 中给定变量的纬度/经度点数据创建纬度/经度网格？

Question

我有一个大的数据框，DF，我是从多个散布的，不规则数据的文件中创建的。

DF非常长（8131596），并具有列：日期，纬度，经度，var1，var2。

理想情况下，我想创建一个一定纬度/经度边界框的2D网格/地图，并应用我的DF，以便将任何属于该LAT/LON的数据都包括在内。或者，从我的数据中创建2D LAT / LON网格，然后可以稍后将其剪切（即，最终得到2D“ image” / matrix）。

然后，我将在这些不规则的点之间进行插值，最终以DF中每个变量的数据字段结束。

但是，我对此有点困扰。我认为也许会参与网格，但我似乎找不到任何与此情况有关的问题/帮助。

任何建议都非常感谢！

Answer 1

这是针对var1，您必须重复此var2

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.interpolate import griddata
import matplotlib.pyplot as plt
import rasterio
from rasterio.crs import CRS

# define interpolation inputs
points = list(zip(df.longitude,df.latitude))
values = df.var1.values # change to var2 for second grid

# define raster resolution
rRes = 50

# create coord ranges over the desired raster extension
xRange = np.arange(df.longitude.min(),df.longitude.max()+rRes,rRes)
yRange = np.arange(df.latitude.min(),df.latitude.max()+rRes,rRes)

# create arrays of x,y over the raster extension
gridX,gridY = np.meshgrid(xRange, yRange)

# interpolate over the grid
gridPh = griddata(points, values, (gridX,gridY), method='linear')

# show interpolated values
plt.imshow(gridPh)
plt.colorbar()

# definition of the raster transform array
from rasterio.transform import Affine
transform = Affine.translation(gridX[0][0]-rRes/2, gridY[0][0]-rRes/2)*Affine.scale(rRes,rRes)
transform

# get crs as wkt
# use your crs here
rasterCrs = CRS.from_epsg('32718')
rasterCrs.data

#definition, register and close of interpolated raster
interpRaster = rasterio.open('./interpRaster3.tif',
                                'w',
                                driver='GTiff',
                                height=gridPh.shape[0],
                                width=gridPh.shape[1],
                                count=1,
                                dtype=gridPh.dtype,
                                crs=rasterCrs,
                                transform=transform,
                                )
interpRaster.write(gridPh,1)
interpRaster.close()