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例子中的AIRS Swath HDF数据在Polar Stereographic(南极)投影中接近矩形,需要先从数据中读出经纬度及相关数据数组,利用surfacem函数绘制Swath数据(散点),在surfacem函数中经纬度数据会被投影到目的投影坐标系(在axesm函数中定义),并从2维散点数据生成surface数据(也就是格点数据)用所谓的surface插值方法。2维散点数据可以组成格网(非矩形格网),遍历目标格点数据的每个格点,该格点落在格网中哪个网格中,就将此网格的散点值赋给该格点。有些拗口,其实算法不是很复杂,和MatLab中的surfacem函数的功能类似。
脚本程序:
- #Add data file
- folder = 'D:/Temp/hdf/'
- fns = 'AIRS.2002.12.31.001.L2.CC_H.v4.0.21.0.G06100185050.hdf'
- fn = folder + fns
- f = addfile(fn)
- lon_v = f['Longitude']
- lat_v = f['Latitude']
- lon = lon_v[:,:]
- lat = lat_v[:,:]
- vname = 'radiances'
- rad_v = f[vname]
- rad = rad_v[:,:,567]
- #Plot
- plot,proj = axesm(proj='stere', lat_0=-90, gridline=True, griddx=30, griddy=30)
- mlayer = shaperead('D:/Temp/map/country1.shp')
- geoshow(mlayer)
- levs = arange(40, 90, 1)
- #slayer = scatterm(lon, lat, rad, levs, edge=True)
- layer = surfacem(lon, lat, rad, levs)
- colorbar(layer, orientation='horizontal')
- title('{0}\n {1}'.format(fns, vname))
- axism()
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