python中NetCDF文件的空间重采样

Question

我正在使用 NetCDF 文件格式的 Sentinel 3 SLSTR 数据。该文件包含 11 个频段： S1-S6（500 m 分辨率）和 S7-S9 以及 F1 & F2（1000 米分辨率）。 S1-S6 包含辐射值，S7-S9 包含亮度温度值。现在，我想将 S7-S9 频段重新采样至 500 m 分辨率，以匹配 S1-S6 频段的分辨率。

我正在使用 xarray 读取 netCDF 文件。有一个函数 xarray.Dataset.resample() 但文档说它会重新采样到新的时间分辨率。

我还尝试使用 gdal 重新采样但无法得到任何结果。

import gdal
import xarray as xr
import matplotlib.pyplot as plt

data = xr.open_dataset('S7_BT_in.nc')          # one of the files in 1000 m resolution
geo = xr.open_dataset(path+'geodetic_an.nc')   # file containing the geodetic values


ds = data['S7_BT_in']                # fetching variable I need to work on
lat = geo['latitude_an']             # fetching latitude values
lon = geo['longitude_an']            # fetching longitude values



#assigning latitude and longitude values to the coordinates of ds 
ds = ds.assign_coords(coords = {'Latitude': lat, 'Longitude': lon})    

x = gdal.Open('ds')             # Opening the netCDF file using gdal


# resampling the data to 500 m resolution
xreproj = gdal.Warp('resampled.nc', x, xRes = 500, yRes = 500)

这是我收到的错误：

SystemError: <built-in function wrapper_GDALWarpDestName> returned NULL without setting an error.

我也尝试使用 gdal 直接打开文件，但仍然收到相同的错误。