Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

saving and reading vector data cubes

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#26 35 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
25/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
python, r
Lĩnh vực
data

Hướng nghiên cứu

Start by reproducing the reported write_stars failure with the example vector data cube, then read the CF geometry conventions and compare the shapely_to_cf and cfgeom approaches mentioned. The issue does not define a chosen format or implementation entry point; done would require an agreed interoperable storage approach and working round-trip wrappers for xvec-backed xarray objects.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

At the moment, we have a decent set of functionality to work with in-memory vector data cubes. What we do not have is a way of saving them to a disk and reading back again, apart from using pickle which is not very interoperable.

We should find a way of saving to a file format that allows us interoperability with @edzer's stars in RSpatial. @edzer, you were mentioning that NetCDF is able to handle VDC. Does stars implements that? Can we create a data cube indexed by geometry and save it via GDAL to NetCDF? I tried only very briefly to play with the write_stars function to no avail[^1].

The spec for NetCDF way of storing geometries is here but as someone who never worked with the file format, it is not super clear to me how it all works together.

Over in Python, there is some work @dcherian posted on conversion of shapely geometries to CF geometries and back (https://cf-xarray.readthedocs.io/en/latest/generated/cf_xarray.shapely_to_cf.html) [^2]. There is also https://github.com/twhiteaker/cfgeom which may potentially be used (although it is only a reference implementation that is not maintained).

So it seems that NetCDF should be able to store vector data cubes and we may just need to figure out some wrappers for a convenient IO from xvec-backed xarray objects. But I'd welcome some help or at least a guidance from someone more familiar with CF conventions.

The other option seems to be Zarr as discussed here but that is at this stage only an idea and (Geo)Zarr spec is not ready as of now.

The last option is to convert the cube to a long-form dataframe and save it as a GeoParquet but that kind of breaks the point of having a cube in the first place.

[^1]: Getting Error in !all.equal(match(xydims, names(d)), 1:2) : invalid argument type when trying to use write_stars(st, 'test.nc') on the example cube from https://r-spatial.github.io/stars/articles/stars1.html#vector-data-cube-example.
[^2]: only points are implemented so far but that may change

Ngôn ngữ chính
Python
Star
139
Fork
14
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Chuẩn bị môi trường

Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của xarray-contrib/xvec

Tất cả issue của xarray-contrib/xvec

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.