我更喜欢使用ggplot2包进行可视化，使用@plannapus的优秀解决方案：

require(reshape)
require(ggplot2); theme_set(theme_bw())
land_df = melt(land)
ggplot(aes(x = X1, y = X2, fill = value), data = land_df) + 
  geom_raster() + coord_equal() + 
  scale_fill_continuous(na.value = "transparent")

如果要更改轴的标题，请 * 不要 * 更改aes中的变量名称。这些值引用数据中的列，更改这些值会导致错误，即land_df中没有名为X的轴。如果要更改轴上的名称：

ggplot(aes(x = X1, y = X2, fill = value), data = land_df) + 
  geom_raster() + coord_equal() + 
  scale_fill_continuous(na.value = "transparent") + 
  scale_x_continuous("X")

library(ncdf)
# I'm assuming this is the netcdf file you are working with:
download.file("http://dods.ipsl.jussieu.fr/gswp/Fixed/SoilDepth.nc", destfile="SoilDepth.nc")
soil <- open.ncdf("SoilDepth.nc")
#The way to extract a variable is as following:
soil$var[[3]] -> var3 # here, as shown in your question, SoilDepth is the 3rd variable
get.var.ncdf(soil, var3) -> SoilDepth

dim(SoilDepth)
[1] 15238

正如在netcdf文件的摘要中所述，变量SoilDepth仅依赖于维度land，而不依赖于x和y，因此我不确定在绘制此数据集时，这会给您带来什么影响。

• • 编辑**

我们发现有一个键连接着x，y和land：

download.file("http://dods.ipsl.jussieu.fr/gswp/Fixed/landmask_gswp.nc", destfile="landmask.nc")
landmask <- open.ncdf("landmask.nc")
landmask$var[[3]] -> varland
get.var.ncdf(landmask, varland) -> land
sum(land==1)
[1] 15238

因此，为了绘制：

# The values where stored in an expected order, hence the transpose
land = t(land)
land[land==1] <- SoilDepth
land[land==0] <- NA
land = t(land)
image(land)

你想用R把它可视化吗？
如果使用其他软件可视化不成问题，可以使用ncBrowse（可用here）或Panoply（NASA提供的更复杂的软件），您可以下载here。
如果你想使用R，你可以使用ncdf包。你将能够提取你的数据感谢get.var.ncdf函数。你可以绘制它感谢sp包和spplot函数或使用rgl包（或scatterplot）。

为了快速查看文件，你可以使用ncview。Map不是特别漂亮，但对于了解给定文件的外观非常有用。而且这在远程服务器上也很容易工作。
参见此处：http://meteora.ucsd.edu/~pierce/ncview_home_page.html