小编Ken*_*enC的帖子

我想获取栅格（卫星图像）数据，并构建一个DatasetorDataArray来加速我的图像处理（我必须经常处理多波段、多日期的卫星图像）。

数据是每个图像日期的单独波段，我了解如何将每个波段日期转换为 xarray- DataArray。我认为每个波段都有一个变量是最有意义的，并且在每个波段内都有空间 (x, y) 和时间维度。

但是，我无法弄清楚如何做到这一点。

我一直在与一些虚拟乐队合作试图解决这个问题，因此将包括在内以澄清我的数据是什么样子以及我正在尝试做什么。

# Set up dummy 3 x 3 array
dA = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Create 4 dummy images; 2 bands for each of 2 dates (using bands 4 and 5,
# because they're useful for vegetation measures)
d1_b4 = xr.DataArray((dA + 140),
    coords={'x': ['1', '2', '3'], 'y': ['a', 'b', 'c']}, dims=('x', 'y'))
d1_b5 = xr.DataArray((dA + 150),
    coords={'x': ['1', '2', …