关于两份不同空间分辨率数据打标签问题

Question

我有两份数据都按研究区经纬度进行裁剪过了，并转为tif格式
A数据为降水数据的空间分辨率是0.1°（大概10公里），B数据的空间分辨率是2km。
我现在在A数据上提取出了强降水区域（偶然事件，因此区域比较离散，有单个栅格，有几个栅格连着的），请问我现在将A数据的强降水区域作为真值，该如何将其映射到B数据上，进行打标签？？（B数据没有降水信息，需要在A数据中框选出强降水位置来映射到B中）。
1。是否必须要将A插值到B的空间分辨率上，如果要插值该哪种方式插值，是在强降水掩膜前插值还是掩膜后插值
2.可不可以使用经纬度关系直接映射，因为插值会改变原来数值，能不能在A中读取经纬度映射到B中
希望各位能指导一二，两者空间分辨率不同，实在不知该如何处理

Answer 1

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关于两份不同空间分辨率数据打标签问题

你有两份数据，A数据是降水数据的空间分辨率是0.1°（大概10公里），B数据的空间分辨率是2km。现在你想在A数据上提取出了强降水区域，并想将其应用于B数据上。

解决方案：

1. 首先，你需要将A数据和B数据的经纬度坐标转换为同一个坐标系，例如WGS84。
2. 然后，你可以使用 nearest neighbor 或 bilinear interpolation 等方法将A数据的强降水区域信息转换到B数据的同一个坐标系。
3. 最后，你可以使用 Python 语言中的 geopandas 库将转换后的信息应用于B数据上。

核心代码：

import geopandas as gpd
from rasterio import open as rio_open

# 打开A数据
a_data = rio_open('A.tif')

# 打开B数据
b_data = rio_open('B.tif')

# 将A数据的强降水区域信息转换到B数据的同一个坐标系
a_gdf = gpd.GeoDataFrame(geometry=a_data.geometry, crs=a_data.crs)
b_gdf = gpd.GeoDataFrame(geometry=b_data.geometry, crs=b_data.crs)
a_gdf = a_gdf.simplify(0.1)  # 将A数据的强降水区域信息转换到B数据的同一个坐标系
b_gdf = b_gdf.simplify(0.1)

# 将转换后的信息应用于B数据上
b_gdf['label'] = a_gdf['label']

注意：上述代码只是一个示例，实际实现中可能需要根据具体情况进行修改。