大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了重新采样和重新投影大量数据的最佳方法，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
我从 IMERG（降水）获得了 2005 年到 2020 年的所有每日数据。（5947 个文件）。
我需要这样做：
剪切我感兴趣的区域的数据以减少总文件的大小。 完成！
cdo sellonlatBox
将文件重新投影到 epsg:31983 (UTM) 并将像素大小调整为 25mx25m。 坚持这个！！
现在我正在使用 R 中的 projectRaster，但它太懒了！！
有人有什么建议吗？
我可以使用 python、R、NCO、CDO...
对于未来的人：使用 gdalwarp 函数。
示例：
gdalwarp -s_srs EPSG:4326 -t_srs EPSG:31983 -tr 25 25 -te 512125 7738250 660700 8061650 -r near input.nc output.nc
说明：
-s_srs EPSG:4326 输入 srs
-t_srs EPSG:31983 输出 srs
-tr 25 25 是空间分辨率
-te 512125 7738250 660700 8061650 是根据 EPSG:31983
-r near 重采样方法
以上是大佬教程为你收集整理的重新采样和重新投影大量数据的最佳方法全部内容，希望文章能够帮你解决重新采样和重新投影大量数据的最佳方法所遇到的程序开发问题。
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