python - 如何找到 2D 数组和 3D 矩阵网格中的点之间的最近距离？

Question

我有 30 天的经度和纬度数组浮标数据，但是我想找到浮标位置与每天 0% 海冰浓度之间的最近距离。海冰浓度数据是一个 3D 矩阵，但是空间维度是 xy 坐标而不是纬度和经度。我已将所有高于 0% 的浓度转换为 Nan。我现在不确定如何将海冰的最近纬度+经度点定位到浮标轨迹上的每个点。

这是我的冰数据集：

尺寸：（时间：363，x：2528，y：2656）

坐标：

• y (y) int16 1 2 3 4 5 6 ... 2652 2653 2654 2655 2656

• x (x) int16 1 2 3 4 5 6 ... 2524 2525 2526 2527 2528

• 时间（时间） datetime64[ns] 2017-01-01T12:00:00 ... 2017-12-30T12:00:00

  经度（时间，y，x）float32 dask.array

  纬度（时间，y，x）float32 dask.array

数据变量：

sea_ice_concentration  (time, y, x) float32 dask.array<shape=(363, 2656, 2528), chunksize=(1, 2656, 2528)>

land                   (time, y, x) int8 dask.array<shape=(363, 2656, 2528), chunksize=(1, 2656, 2528)>

标签： python

Answer 1

您可以尝试使用Djikstras 最短路径算法。该链接包含 python 中的示例，这可能是您的起点。

然后，您需要将结果（x、y 维度）转换为纬度/经度。