FY4A AGRI L1真彩色图合成

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FY4A AGRI L1数据的前三个通道波长分别为470nm、650nm和830nm，分别可以大致对应可见光的蓝、绿、红通道，但波长并不在三色通道的最佳范围，直接合成为真彩色图色彩偏差较大。有一些文章探讨了如何改进真彩色图的合成，比如调整合成后图像红色通道部分（陈博洋等，2018），或者利用机器学习算法生成绿光波段数据（Xie et al., 2021）。这里给出一个利用MeteoInfoLab生成真彩色合成图的简单例子，读取三个波长的数据，经过简单的变换后利用imshow函数生成RGB彩色图，然后用imagelib包中的hsb_adjust函数对图像的色调、饱和度和亮度进行调整是图像看起来更美观。当然这只是一个很简单的处理过程，真彩色合成图像效果还有很大提升空间。

脚本程序：

1. fn = 'D:/Temp/LaSW/airship/FY4A/FY4A-_AGRI--_N_DISK_1047E_L1-_FDI-_MULT_NOM_20221031060000_20221031061459_4000M_V0001.HDF'
   
2. f = addfile(fn)
   
3. 
   
4. B = f['NOMChannel01'][::-1]
   
5. G = f['NOMChannel02'][::-1]
   
6. R = f['NOMChannel03'][::-1]
   
7. B = B / 4095.
   
8. G = G / 4095.
   
9. R = R / 4095.
   
10. B[B>1] = nan
    
11. G[G>1] = nan
    
12. R[R>1] = nan
    
13. R_G = R / G
    
14. R = R * 0.8
    
15. R1 = R.copy()
    
16. 
    
17. C = R_G > 2
    
18. R[C] = G
    
19. G[C] = R1
    
20. 
    
21. x = linspace(-5496000.0,5496000.0, 2748)
    
22. y = linspace(-5496000.0,5496000.0, 2748)
    
23. 
    
24. #Plot
    
25. proj = projinfo(proj='geos', lon_0=104.7, height=35786000.0)
    
26. figure()
    
27. axesm(projection=proj, gridlabelloc='all', griddx=30,
    
28.     griddy=30, gridline=True, frameon=False)
    
29. geoshow('country', edgecolor='g')
    
30. layer = imshow(x, y, [R,G,B], interpolation='bilinear', proj=proj)
    
31. #Adjust image
    
32. imagelib.hsb_adjust(layer, h=0, s=0.1, b=0.3)
    
33. title('FY4A L1 true color image example')

fn = 'D:/Temp/LaSW/airship/FY4A/FY4A-_AGRI--_N_DISK_1047E_L1-_FDI-_MULT_NOM_20221031060000_20221031061459_4000M_V0001.HDF'<br /> f = addfile(fn)<br /> <br /> B = f['NOMChannel01'][::-1]<br /> G = f['NOMChannel02'][::-1]<br /> R = f['NOMChannel03'][::-1]<br /> B = B / 4095.<br /> G = G / 4095.<br /> R = R / 4095.<br /> B[B>1] = nan<br /> G[G>1] = nan<br /> R[R>1] = nan<br /> R_G = R / G<br /> R = R * 0.8<br /> R1 = R.copy()<br /> <br /> C = R_G > 2<br /> R[C] = G<br /> G[C] = R1<br /> <br /> x = linspace(-5496000.0,5496000.0, 2748)<br /> y = linspace(-5496000.0,5496000.0, 2748)<br /> <br /> #Plot<br /> proj = projinfo(proj='geos', lon_0=104.7, height=35786000.0)<br /> figure()<br /> axesm(projection=proj, gridlabelloc='all', griddx=30,<br />     griddy=30, gridline=True, frameon=False)<br /> geoshow('country', edgecolor='g')<br /> layer = imshow(x, y, [R,G,B], interpolation='bilinear', proj=proj)<br /> #Adjust image<br /> imagelib.hsb_adjust(layer, h=0, s=0.1, b=0.3)<br /> title('FY4A L1 true color image example')

cugjack

王老师你好，我按照上面的代码绘制出了好几张风云4A的真彩图，但是都有一个特点，就是地球上显示的红色区域太多了，比如马来西亚周边区域、中国华北平原和中南沿海，这些区域理应是绿色，不过澳洲的颜色正常（均参照的国家局的风云4卫星网页）。请问一下代码中对三个波段做简单处理的原理是什么，4095、0.8、2等系数有何含义，如果希望达到国家局网站的颜色效果，应该从哪方面着手呢？
——一名刚接触气象GIS的程序员

MeteoInfo

cugjack 发表于 2023-3-8 09:54
王老师你好，我按照上面的代码绘制出了好几张风云4A的真彩图，但是都有一个特点，就是地球上显示的红色区域 ...

除以4095是为了让有效数值在0-1之间，其它参数可以参考一楼提到的第一篇文献。