Calculate daily average potential evaporation from 3-year dataset for Source Model¶
Written by Nop Channpisey & Men Vuthy, 2022
Objective¶
The objective is to calculate daily average potential evaporation from 3-year dataset.
Save the result data as ASCII file for Source Model
3 years of daily PET Data:
Code¶
Installation
[ ]:
!pip install geopandas
!pip install rasterio
[2]:
# Import modules
import os
import glob
import numpy as np
import pandas as pd
import geopandas as gpd
import rasterio
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from collections import defaultdict
from pyproj import CRS
[3]:
cd /content/drive/MyDrive/Dataset/Mekong Water Solution
/content/drive/MyDrive/Dataset/Mekong Water Solution
Create path of all image files in folder
[4]:
# File and folder paths
file_path = "PET_ASC_2014-2016"
# Make a search criteria to select the ndvi files
query = os.path.join(file_path, "20*.asc")
pet_fp = sorted(glob.glob(query)) # sorted files by name
print(pet_fp)
['PET_ASC_2014-2016/20140101_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140102_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140103_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140104_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140105_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140106_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140107_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140108_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140109_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140110_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140111_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140112_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140113_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140114_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140115_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140116_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140117_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140118_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140119_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140120_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140121_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140122_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140123_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140124_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140125_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140126_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140127_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140128_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140129_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140130_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140131_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140201_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140202_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140203_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140204_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140205_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140206_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140207_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140208_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140209_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140210_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140211_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140212_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140213_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140214_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140215_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140216_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140217_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140218_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140219_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140220_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140221_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140222_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140223_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140224_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140225_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140226_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140227_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140228_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140301_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140302_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140303_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140304_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140305_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140306_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140307_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140308_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140309_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140310_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140311_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140312_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140313_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140314_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140315_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140316_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140317_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140318_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140319_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140320_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140321_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140322_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140323_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140324_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140325_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140326_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140327_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140328_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140329_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140330_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140331_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140401_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140402_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140403_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140404_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140405_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140406_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140407_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140408_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140409_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140410_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140411_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140412_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140413_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140414_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140415_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140416_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140417_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140418_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140419_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140420_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140421_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140422_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140423_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140424_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140425_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140426_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140427_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140428_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140429_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140430_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140501_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140502_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140503_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140504_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140505_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140506_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140507_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140508_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140509_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140510_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140511_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140512_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140513_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140514_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140515_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140516_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140517_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140518_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140519_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140520_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140521_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140522_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140523_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140524_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140525_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140526_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140527_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140528_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140529_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140530_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140531_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140601_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140602_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140603_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140604_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20140605_pet.asc', 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'PET_ASC_2014-2016/20160820_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160821_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160822_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160823_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160824_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160825_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160826_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160827_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160828_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160829_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160830_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160831_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160901_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160902_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160903_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160904_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160905_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160906_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160907_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160908_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160909_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160910_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160911_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160912_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160913_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160914_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160915_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160916_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160917_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160918_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160919_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160920_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160921_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160922_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160923_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160924_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160925_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160926_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160927_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160928_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160929_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20160930_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161001_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161002_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161003_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161004_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161005_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161006_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161007_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161008_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161009_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161010_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161011_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161012_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161013_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161014_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161015_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161016_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161017_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161018_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161019_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161020_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161021_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161022_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161023_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161024_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161025_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161026_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161027_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161028_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161029_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161030_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161031_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161101_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161102_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161103_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161104_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161105_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161106_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161107_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161108_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161109_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161110_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161111_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161112_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161113_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161114_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161115_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161116_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161117_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161118_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161119_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161120_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161121_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161122_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161123_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161124_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161125_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161126_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161127_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161128_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161129_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161130_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161201_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161202_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161203_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161204_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161205_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161206_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161207_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161208_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161209_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161210_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161211_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161212_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161213_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161214_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161215_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161216_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161217_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161218_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161219_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161220_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161221_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161222_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161223_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161224_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161225_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161226_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161227_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161228_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161229_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161230_pet.asc', 'PET_ASC_2014-2016/20161231_pet.asc']
Read all image files in folder
[5]:
# Create a list to store image file
pet_file = []
# Read each file one by one and store into above list
for path in pet_fp:
# Read image using rasterio
image = rasterio.open(path)
# Read first band/channel
image = image.read(1)
# Write/Append image to storage list
pet_file.append(image)
Find the index of the same date of each year
[6]:
# Create a list of file name extension
nameExt = []
# Extract file name extension one by one
for fileName in range(len(pet_fp)):
# Select only date
extension = str(pet_fp[fileName][-12:])
# Append to above list
nameExt.append(extension)
# Collect the index of same date of each year
# Create a collections dictionary
indexCollection = defaultdict(list)
# Find the index of the same date of each year
for i, x in enumerate(nameExt):
# Append index of the same date to collection dictionary above
indexCollection[x].append(i)
# Create a list to store index value
indexList = list(indexCollection.values())
Calculate mean array from first to last date of the year
[7]:
# List to store mean array of each date
meanList = []
# Loop to calculate mean array one date by one date
for date, file in enumerate(indexList):
# Create a list to store mean array of one day
arrayByDate = []
# Loop to calculate mean array of one day
for i in file:
# Append array on the same date of all years to arrayByDate list
arrayByDate.append(pet_file[i])
# Calculate mean array on the same date of all years
meanByDay = np.mean(arrayByDate, axis=0)
# Append to mean array from first to last date of the year to meanList
meanList.append(meanByDay)
Export output as ASCII file to drive
[8]:
# Read one image as reference format
img_ref = rasterio.open('PET_ASC_2014-2016/20140101_pet.asc')
# Define coordinate reference system to WGS 84 - EPSG:4326
crs_wgs84 = CRS.from_user_input(4326)
# Export every output as ASCII file
for i in range(len(meanList)-1):
# File name
name = str('2017'+pet_fp[i][-12:])
# Data dir
data_dir = 'Output/PET_ASC_Mean_2017'
# Output ascii
out_ascii = os.path.join(data_dir, name)
# Copy the metadata
out_meta = img_ref.meta.copy()
# update meta
out_meta.update({'driver': 'AAIGrid',
'dtype': 'float32',
'nodata': -9999.0,
'width': meanList[i].shape[1],
'height': meanList[i].shape[0],
'crs': crs_wgs84,
'count': 1,
'transform': img_ref.transform,
})
# Write image to ASCII file
with rasterio.open(out_ascii, "w", **out_meta) as dest:
dest.write(meanList[i].astype(np.float32), indexes=1)
Daily averageg PET output:
