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[源代码] Python 绘制 CALIPSO L2 VFM 产品

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新浪微博达人勋

发表于 2021-12-17 22:21:56 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 灭火器 于 2023-3-23 21:17 编辑

2023-03-23 更新:

重新简化了代码,详细说了一下原理,详见
https://zhajiman.github.io/post/calipso_vfm/

------------------------------------------------------------
很久以前写过 NCL绘制CALIPSO L2 VFM图像 一贴,现改用 Python 实现,读取并绘制 CALIPSO 反演出的云和气溶胶分类。
diagram.png
数据结构如图所示,代表分类结果的变量 Feature_Classification_Flags 维度为 (3712, 5515),3712 是沿卫星轨道扫过的点数,5515 是每个点的垂直结构——本来是一个二维的数组,现展平成长为 5515 的一维数组,所以我们在使用时需要恢复它的二维排布。按官网
CALIPSO: Data User's Guide - Data Product Descriptions - Lidar Level 2 5 km Vertical Feature Mask (VFM) Version 3.x Product
的说明,这个二维数组分为垂直三层,每一层的水平分辨率和垂直分辨率都不一样。二维数组沿轨道方向长 5 km,高 30 km,文件中自带的经纬度和时间对应 5 km 中点处的值。实际使用时为了方便起见,取每一层的第一条廓线来代表此层的结果,也就是图中标红的那三条。于是每个点的二维数组简化为垂直分辨率不一的一条廓线。

廓线还不能直接画,每个数组元素的数据类型是 ushort,在 numpy 里对应于 np.uint16,也就是一个 16 位的无符号整数。以二进制形式显示一个元素的值,如图所示从最右往左分为 7 组,CALIPSO 将分类结果编码到了这 7 组比特中。例如最右边第一组代表分类的主要结果,如果其值为 011,也就是十进制的 3,那么就代表气溶胶。Python 中可以通过位运算提取这些信息,具体解读详见官网。
这里使用 pyhdf 包读取 CALIPSO 的 HDF4 文件,代码中用到的 map_funcs 请见 Cartopy 系列:从入门到放弃 一文最后一节。

使用 MATLAB 或 IDL 的同学可以直接调用官网提供的代码。
参考链接:
https://hdfeos.org/zoo/index_openLaRC_Examples.php
http://www.meteothink.org/examples/meteoinfolab/satellite/calipso.html
下面以 2021-03-15 中国北方发生的强沙尘暴为例,VFM 垂直剖面图中可见大量气溶胶分布。
为了避免用 add_axes 方法调来调去,这里用 Axes 的 get_position 方法得到地图的实际大小后,定量控制各个 Axes 间的位置(代码里相关的部分还可以参考 添加子图的便利函数 一帖进行简化,这里就懒得改了)。
利用线性插值的方法得到剖面图中各个刻度的经纬度及其标签。
CAL_LID_L2_VFM.png


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white_lcz + 2 很给力!
lleoiu + 10

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新浪微博达人勋

发表于 2021-12-18 08:52:25 | 显示全部楼层
{:5_213:}{:5_213:}{:5_213:}{:5_213:}
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新浪微博达人勋

发表于 2021-12-18 09:53:28 | 显示全部楼层
楼主太牛了。
膜拜一下。
楼主再辛苦完善下把x轴的位置标注为下面的这种形式呗
lat     lat
lon    lon
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新浪微博达人勋

 楼主| 发表于 2021-12-18 10:10:29 | 显示全部楼层
本帖最后由 灭火器 于 2021-12-18 14:10 编辑
独孤酒见 发表于 2021-12-18 09:53
楼主太牛了。
膜拜一下。
楼主再辛苦完善下把x轴的位置标注为下面的这种形式呗
已编辑(      )
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新浪微博达人勋

发表于 2021-12-18 15:30:30 | 显示全部楼层

发错了

本帖最后由 931404656 于 2021-12-18 15:32 编辑

发错了不能撤销
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新浪微博达人勋

发表于 2021-12-18 16:44:32 | 显示全部楼层
灭火器 发表于 2021-12-18 10:10
已编辑(      )

牛人。
太感谢了。
辛苦了。
周末快乐。
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新浪微博达人勋

发表于 2021-12-18 17:41:23 | 显示全部楼层
太牛了,这个数据存的也是奇怪,5515的划分真是清奇
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新浪微博达人勋

发表于 2021-12-19 23:45:52 | 显示全部楼层
学习到了,多谢
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新浪微博达人勋

发表于 2022-2-7 11:56:40 | 显示全部楼层
谢谢楼主!学习很多,获益匪浅!
请问楼主有没有想过使用其中的quality flag...来筛选出高质量的数据?
感谢,顺祝新年快乐!
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新浪微博达人勋

 楼主| 发表于 2022-2-7 21:56:59 | 显示全部楼层
white_lcz 发表于 2022-2-7 11:56
谢谢楼主!学习很多,获益匪浅!
请问楼主有没有想过使用其中的quality flag...来筛选出高质量的数据?
...

质量控制信息很容易提取
  1. f = ReaderCAL(filepath)
  2. ftype = f.read_ftype()
  3. ft = ftype[:, :, 0]
  4. qa = ftype[:, :, 1]
复制代码
其中 qa 即 ft 的质量控制标记。不过我还没有在研究中用到,所以对质量相关的信息没什么了解。
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