Ler HDF-EOS de Imagens MODIS com Python

Ler HDF de Imagens MODIS com Python.
Read HDF-EOS with Python

Enfrentei esse problema por um tempo, por conta de como era feito o acesso às variáveis e como elas seriam carregadas.
Usualmente no laboratório as pessoas utilizam o "Matlab's" para estas finalidades e para listar os atributos, dão o comando hdfinfo e para carregar o hdfread.

Pelo que li, as bibliotecas incorporadas para essa finalidade, são desenvolvidas em C. Já que o HDF-EOS é uma extensão da NCSA (National Center for Supercomputing Applications). Dessa forma, o uso do HDF-EOS (Earth Observing System) é uma das formas científicas de se guardar os dados hierarquicamente.

Em Python, existem algumas bibliotecas para essa finalidade.
Testei o gdal(Geospatial Data Abstraction Library)[1] e o pyhdf[2,3]. Ambos são muito simples de serem instalados.

Antes de mostrar como fazer para carregar os dados, programas no bash shell já tem uma importante função na visualização do HDF. O uso do gdalinfo é habilitado pela intalação no proprio linux é o ncdump é uma ferramenta para acesso das informações de NetCDF, mas que funcionou muito bem para o HDF-EOS.

#bash
# gdalinfo para listar todas os atributos
yepan@waiapi:$ gdalinfo A20100322010059.L3m_MO_CHL_chlor_a_4km.hdf

#ncdump
yepan@waiapi:$ ncdump -h A20100322010059.L3m_MO_CHL_chlor_a_4km.hdf

Para acesso ao HDF, fiz o seguinte, primeiramente com o gdal.

#!/usr/bin/env python

import gdal

filename = 'A20100322010059.L3m_MO_CHL_chlor_a_4km.hdf'
ds = gdal.Open(filename)
sds_md = ds.GetMetadata() #lista os atributos com os valores, guardando
                         #em um dicionário.

for i in sds_md.iterkeys():
    print i,sds_md[i]

data = ds.ReadAsArray()
data
Out: 
array([[-32767., -32767., -32767., ..., -32767., -32767., -32767.],
       [-32767., -32767., -32767., ..., -32767., -32767., -32767.],
       [-32767., -32767., -32767., ..., -32767., -32767., -32767.],
       ..., 
       [-32767., -32767., -32767., ..., -32767., -32767., -32767.],
       [-32767., -32767., -32767., ..., -32767., -32767., -32767.],
       [-32767., -32767., -32767., ..., -32767., -32767., -32767.]], dtype=float32)

Se o HDF tiver algum "Subdataset" é possível verificar desse jeito:

#!/usr/bin/env python

"""
neste caso é um HDF de coordenadas de gelo
http://www.iup.uni-bremen.de:8084/amsredata/asi_daygrid_swath/l1a/s6250/grid_coordinates/LongitudeLatitudeGrid-s6250-Antarctic.hdf
"""
import gdal
import gdalnumeric

filename = 'LongitudeLatitudeGrid-s6250-Antarctic.hdf'

ds = gdal.Open(filename)
sds_md = ds.GetMetadata('SUBDATASETS')

{'SUBDATASET_1_DESC': '[1328x1264] Longitudes (32-bit floating-point)',
 'SUBDATASET_1_NAME': 'HDF4_SDS:UNKNOWN:"LongitudeLatitudeGrid-s6250-Antarctic.hdf":0',
 'SUBDATASET_2_DESC': '[1328x1264] Latitudes (32-bit floating-point)',
 'SUBDATASET_2_NAME': 'HDF4_SDS:UNKNOWN:"LongitudeLatitudeGrid-s6250-Antarctic.hdf":1'}

datakeys = {}
datasets = ['SUBDATASET_1','SUBDATASET_2']
datanames = ['Longitudes', 'Latitudes']

for (j,i) in enumerate(datasets):
    this = {}
    this['name'] = sds_md[i + '_NAME']
    this['description'] = sds_md[i + '_DESC']
    this['data'] = gdalnumeric.LoadFile(this['name'])
    datakeys[datanames[j]] = this.copy()

#para ver os dados:
datakeys['Longitudes']['data']

datakeys['Latitudes']['data']

Quanto ao pyhdf, não me aprofundei ainda nos estudos, mas posso adiantar que ele funcionou para abrir a imagem do MODIS e as coordenadas de gelo também, mas de forma muito mais simples. Vamos lá!

#!/usr/bin/env python

from pyhdf.SD import *
filename = 'A20100322010059.L3m_MO_CHL_chlor_a_4km.hdf'
ds = SD(filename)
ds.attributes() #mostra os atributos
ds.datasets()
Out : {'l3m_data': (('fakeDim0', 'fakeDim1'), (4320, 8640), 5, 0)}
data = ds.select('l3m_data')
data[:]
Out :
array([[-32767., -32767., -32767., ..., -32767., -32767., -32767.],
       [-32767., -32767., -32767., ..., -32767., -32767., -32767.],
       [-32767., -32767., -32767., ..., -32767., -32767., -32767.],
       ...,
       [-32767., -32767., -32767., ..., -32767., -32767., -32767.],
       [-32767., -32767., -32767., ..., -32767., -32767., -32767.],
       [-32767., -32767., -32767., ..., -32767., -32767., -32767.]], dtype=float32)

Para acessar as coordenadas de dados de gelo:

#!/usr/bin/env python

from pyhdf.SD import *

filename = 'LongitudeLatitudeGrid-s6250-Antarctic.hdf'
ds = SD(filename)
ds.datasets()

Out:  
{'Latitudes': (('fakeDim2', 'fakeDim3'), (1328, 1264), 5, 1),
 'Longitudes': (('fakeDim0', 'fakeDim1'), (1328, 1264), 5, 0)}

lat = ds.select('Latitudes')
lat.dimensions()
Out: {'fakeDim2': 1328, 'fakeDim3': 1264}

#para ver os dados lat[:]
#Existe também a função "get", que permite pegar uma porção do dado, para datasets multidimensionais

[1] http://www.gdal.org/
[2] http://hdfeos.org/software/pyhdf.php
[3] http://pysclint.sourceforge.net/pyhdf/