使用to_netcdf保存DataArray丢失坐标？QGIS无法识别正确位置

我正在使用xarray和rioxarray从现有数据集计算数值，该数据集包含red、blue、green等波段，代码如下：

import xarray as xr

dataset: xr.Dataset = ...

red, blue, green = dataset["red"], dataset["blue"], dataset["green"]
gray = (red + blue + green) / 3.0

随后我保存了三个文件：

red.to_netcdf("red.nc")
gray.to_netcdf("gray.nc")
gray.rio.to_raster("gray.tif")

将这些文件在QGIS中打开时，red.nc和gray.tif位置正确，但gray.nc显示在(0,0)位置。我对比了red和gray变量的属性等信息，未发现差异。请问如何正确保存gray为NC文件，让QGIS能正常识别？

问题核心是：算术运算生成的gray DataArray丢失了原数据集的地理空间元数据（如CRS、空间变换参数）。red直接取自原数据集，自带这些关键元数据，因此QGIS能正确识别位置；gray.rio.to_raster()通过rioxarray的方法自动写入了空间信息，但直接调用to_netcdf()时，这些地理元数据没有被序列化到NetCDF文件中。

以下是两种可行的解决方法：

• 方法1：将gray加入原数据集后保存
  原数据集的所有空间元数据会被完整保留，只需将计算后的gray添加到原Dataset中再单独保存该变量：

  import xarray as xr
  
  dataset: xr.Dataset = ...
  
  red, blue, green = dataset["red"], dataset["blue"], dataset["green"]
  gray = (red + blue + green) / 3.0
  
  # 将gray变量加入原数据集
  dataset["gray"] = gray
  # 保存gray变量为NetCDF文件
  dataset["gray"].to_netcdf("gray.nc")
  

• 方法2：手动复制空间元数据
  如果不想修改原数据集，可以手动为gray复制CRS和空间坐标的属性：

  import xarray as xr
  
  dataset: xr.Dataset = ...
  
  red, blue, green = dataset["red"], dataset["blue"], dataset["green"]
  gray = (red + blue + green) / 3.0
  
  # 复制原数据集的CRS信息
  gray.rio.set_crs(dataset.rio.crs, inplace=True)
  # 复制空间坐标的属性（替换为你数据集实际的坐标名，如lon/lat）
  for coord_name in ["x", "y"]:
      gray.coords[coord_name].attrs = dataset.coords[coord_name].attrs
  
  gray.to_netcdf("gray.nc")
  

处理后，gray.nc的空间元数据会与red.nc完全一致，QGIS即可正确识别其地理位置。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Holt