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| ncid = netcdf.open('May2016.nc','NC_NOWRITE')
% connaitre le nombre de dimensions, de variables, et d'attributs
[ndims,nvars, natts,unlimdimID]=netcdf.inq(ncid);
% Dimensions= latitude, longitude, rgb, 8bitcolor
[dimname0,dimlen0]=netcdf.inqDim(ncid,0);
[dimname1,dimlen1]=netcdf.inqDim(ncid,1);
[dimname2,dimlen2]=netcdf.inqDim(ncid,2);
[dimname3,dimlen3]=netcdf.inqDim(ncid,3);
% Analyse des variables 0 à 4 (latitude, longitude, rgb, 8bitcolor)
[varname0,xtype0, varDimIDs_0, varAtts0]=netcdf.inqVar(ncid,0);
[varname1,xtype1, varDimIDs_1, varAtts1]=netcdf.inqVar(ncid,1);
[varname2,xtype2, varDimIDs_2, varAtts2]=netcdf.inqVar(ncid,2);
[varname3,xtype3, varDimIDs_3, varAtts3]=netcdf.inqVar(ncid,3);
[varname4,xtype4, varDimIDs_4, varAtts4]=netcdf.inqVar(ncid,4);
% recuperation des nom a partir du numero d'id
varid0= netcdf.inqVarID(ncid,varname0);
varid1= netcdf.inqVarID(ncid,varname1);
varid2= netcdf.inqVarID(ncid,varname2);
varid3= netcdf.inqVarID(ncid,varname3);
varid4= netcdf.inqVarID(ncid,varname4);
% recuperation du numero d'id a partir du nom
data0 =netcdf.getVar(ncid,varid0);
data1 =netcdf.getVar(ncid,varid1);
data2 =netcdf.getVar(ncid,varid2);
data3 =netcdf.getVar(ncid,varid3);
data4 =netcdf.getVar(ncid,varid4);
% Analyse de la chl_A
% recuperation du numero d'id a partir du nom
temp_id0= netcdf.inqVarID(ncid,'sst');
temp_id1= netcdf.inqVarID(ncid,'qual_sst');
temp_id2= netcdf.inqVarID(ncid,'lat');
temp_id3= netcdf.inqVarID(ncid,'lon');
temp_id4= netcdf.inqVarID(ncid,'palette');
% recuperation des donnees grace a l'id de la variable
temp_0=netcdf.getVar(ncid,temp_id0);
temp_1=netcdf.getVar(ncid,temp_id1);
temp_2=netcdf.getVar(ncid,temp_id2);
temp_3=netcdf.getVar(ncid,temp_id3);
temp_4=netcdf.getVar(ncid,temp_id4); |
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