如何使用gdal.wrap（）用NAN单元重新样本栅格

Question

我使用 gdal.wrap（）将高分辨率重新采样到较低。但是，我的栅格没有价值（ nan ）。因此，当我设置Resamplealg时，NAN（S）的较大网格将成为Nan。

这是我的 python中的python ：

from osgeo import gdal

### resample and reproject
### data are from MOD11A2 and MYD11A2, and have been converted into annual mean values
raster_rprj = gdal.Warp("./2015_daytime_mean_re.tif",
                        "./2015_daytime_mean_clip2.tif", dstSRS = "EPSG:4326",
                        xRes = 0.008, yRes = 0.008, resampleAlg = "average")

raster_rprj = None

我希望它以函数 np.nanmean（）

栅格数据在这里。

Answer 1

在重新采样之前，您可以将NAN值替换为平均值。

实现这一目标的numpy表达式如下：

numpy.nan_to_num(A,nan=numpy.nanmean(A))

其中a是您的像素的numpy阵列。

您会这​​样运行：

gdal_calc.py -A 2015_daytime_mean_clip2.tif \
--calc="numpy.nan_to_num(A,nan=numpy.nanmean(A))" \
--outfile=2015_daytime_mean_nan_to_num.tif

更多有关GDAL CALC： https://gdal.org/gdal.org/progms/gdal_calc.calc.html

然后您可以运行重新采样。