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Multidimensionale NetCDF-Daten in ArcGIS

  • 18. August 2014
  • Jan Wilkening
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Uns haben viele Anfragen zu NetCDF und deren Verwendung mit der ArcGIS Plattform erreicht. In diesem Blogpost gebe ich dazu einige Antworten.


Was ist NetCDF?

NetCDF (Network Common Data Form) ist eine Sammlung von Software-Bibliotheken (z. B. für C++ und Java) und plattformunabhängigen, skalierbaren Dateiformaten für den Austausch multidimensionaler wissenschaftlicher Daten. NetCDF wird von der University Corporation for Atmospheric Research (UCAR) entwickelt. Als offener Standard erfreut sich NetCDF in der Wissenschaft, insbesondere in der Klimaforschung, Meteorologie und Ozeanografie, immer größerer Beliebtheit.

Wie ist eine NetCDF-Datei aufgebaut?

Eine NetCDF-Datei hat die Endung .nc. Sie enthält Dimensionen, Variablen und Attribute, die in multidimensionalen Arrays gespeichert werden. Zunächst sind .nc-Dateien maschinenlesbare Binärdateien, lassen sich aber leicht in menschenlesbare ASCII-Textdateien konvertieren. Wie, ist hier nachzulesen.
In einer NetCDF-Datei können zum Beispiel zusätzlich zu den Koordinaten Temperaturdaten für einen Zeitraum und für eine Höhe erfasst werden. Der Raumbezug kann über geografische oder projizierte Koordinatensysteme erfolgen. Da NetCDF-Daten selbstbeschreibend sind, sind die Informationen über eine eventuelle Projektion direkt im Datensatz gespeichert. Wer sich für die Details des Formats interessiert, sollte die gängigen Climate and Forecasting (CF)-Konventionen durchlesen.

Wie kann ich NetCDF-Daten in ArcGIS verwenden?

Speziell für NetCDF-Daten gibt es in allen Lizenzstufen seit ArcGIS 9.2 die Toolbox Multidimension Tools. Sie besteht aus den folgenden Werkzeugen:

Multidimension Toolbox

Um Daten zu lesen, könnt ihr die Werkzeuge Make NetCDF Raster, Make NetCDF Feature Layer und Make NetCDF Table View verwenden. Diese Werkzeuge unterscheiden sich im Ergebnis: Es entsteht entweder ein Raster oder ein Punkt-Layer (also ein Vektordatensatz) unter Angabe der X- und Y-Felder in der ursprünglichen NetCDF-Datei oder einfach eine Tabellenansicht mit einer Auswahl gewünschter Variablen.

Sind die NetCDF-Daten einmal eingelesen, könnt ihr über die Eigenschaften des Layers im Inhaltsverzeichnis steuern, welche Dimensionen der Daten angezeigt werden. Dazu kann auch das Werkzeug Select by Dimension verwendet werden.

Die restlichen drei Werkzeuge Feature to NetCDF, Raster to NetCDF und Table to NetCDF dienen dazu, Daten aus anderen Formaten, z. B. Feature-Classes, in NetCDF-Dateien zu speichern. Wie gesagt: NetCDF ist ein weltweit von Wissenschaftlern eingesetztes Austauschformat. Die Exportfunktionen nach NetCDF sind ein weiteres Beispiel, wie ArcGIS offene Standards unterstützt.

Wem die eben beschriebene Grundfunktionalität der Multidimension Tools nicht ausreicht, kann sich von ArcGIS Online die ergänzenden Multidimension Supplemental Tools (ab ArcGIS 10.1 Service Pack 1) herunterladen; eine Sammlung von Python-Skripts, die leicht vom Benutzer modifiziert werden können.

Wo erhalte ich mehr Informationen?

Unsere Kollegen aus den USA haben zum Thema „Working with NetCDF Data in ArcGIS 10.1“ ein sehr empfehlenswertes einstündiges Trainingsvideo erstellt, dass ihr euch kostenlos anschauen könnt.
Eine hervorragende Quelle für weltweite NetCDF-Daten ist der THREDDS-Katalog, der von der NetCDF-Entwicklergruppe von UCAR verwaltet wird. Eine weitere Auflistung frei verfügbarer NetCDF-Datensätze würde den Rahmen dieses Posts sprengen. Der Großteil der Institutionen, die NetCDF aktiv verwenden, bietet seine Forschungsergebnisse in diesen Formaten oft frei zum Download an.

Einen Ausblick auf ArcGIS 10.3 (erscheint Ende des Jahres) bietet das Video von der Esri UC 2014. Hier wird demonstriert, wie NetCDF-Daten zum Schneefall mit Raum- und Zeitbezug in ArcMap geladen (ab 00:56), mit der Time Slider Toolbar als Animation visualisiert und via Python aggregiert werden können.

Jan Wilkening, Consultant Education & Research

 


 

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Jan Wilkening

Nachdem ich 2007 mein Geographie-Studium in Bonn mit einer der ersten Diplomarbeiten zum Thema Geomarketing abgeschlossen hatte, zog es mich an die Universität Zürich. Dort habe ich mich in meiner Dissertation mit kartenbasierten Entscheidungen unter Zeitdruck beschäftigt und Statistik- und GIS-Kurse geleitet. Ab 2012 arbeitete bei der Esri Deutschland GmbH als Solution Engineer. Seit meiner Berufung zum Professor für Geodatenanalyse an der Hochschule Würzburg-Schweinfurt im Jahr 2019 unterstütze ich nebenberuflich das Education Team von Esri.

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