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风云四号卫星(FY4A)经纬度对照表

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新浪微博达人勋

发表于 2019-10-4 23:14:37 | 显示全部楼层 |阅读模式

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求助FY4A经纬度对照表.raw文件的读取和使用,问题如下:
按说明文件的这句说明,该raw文件第一个读出来的不应该是经度吗?但是实际的读取结果第一个读出来的是纬度,这是为什么呢?这句话并没有太理解。说明文件和读取raw文件的部分matlab代码、读取结果(两个数组)如图。
读取完成之后经纬度各有一个数组,对于一个确定的经纬度要如何确定对应的行列号呢?本来想的是利用经纬度在两个数组中各找到对应的行列号范围,他们的交集就是所求,可是在10^-3——10^-4范围没有找到交集,还有什么更好的办法吗?
请论坛里的各位老铁指教。
1570201772(1).jpg
1570201693(1).jpg
1570201579(1).png
1570201254(1).png
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新浪微博达人勋

发表于 2019-10-12 10:23:59 | 显示全部楼层
请问,风云4号怎么下载?
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新浪微博达人勋

 楼主| 发表于 2019-10-12 16:55:38 | 显示全部楼层
legendxu 发表于 2019-10-12 10:23
请问,风云4号怎么下载?

国家卫星气象中心网址:http://www.nsmc.org.cn,主页 数据服务——卫星数据下载,注册账号,然后搜索自己需要的卫星和产品进行下载
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新浪微博达人勋

发表于 2019-10-17 23:36:13 | 显示全部楼层
请问楼主用什么软件打开raw文件的啊?谢谢了
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新浪微博达人勋

发表于 2019-10-17 23:38:29 | 显示全部楼层
云里雾里 发表于 2019-10-17 23:36
请问楼主用什么软件打开raw文件的啊?谢谢了

啊,抱歉,没看见。
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新浪微博达人勋

发表于 2020-1-14 14:35:56 | 显示全部楼层
我用的FY4区域合成16km大气廓线数据,模仿你的方法,读出来的经纬度是这样的。latlon1是经度,latlon2时纬度,但明显不正常,是怎么回事呢?
2.png
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新浪微博达人勋

发表于 2020-1-16 09:26:22 | 显示全部楼层
你好,我遇到点问题。我读的16km的查找表,但出来的lon,lat有很多999999.9999,lon是[-179.99,179.99],还有999999.9999、NaN,lat是[-80.15,80.15],还有999999.9999、NaN。 中国区域在全圆盘中的范围是:
  :Begin_Line_Number = 1US; // ushort
  :End_Line_Number = 32US; // ushort
  :Begin_Pixel_Number = 1US; // ushort
  :End_Pixel_Number = 4US; // ushort
我按照这个去截取,出来的lat,lon全是999999.9999,不知道要怎么办。计算经纬度的公式表里又缺了16km的行列偏移和比例因子,无法直接计算。
1.png
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新浪微博达人勋

 楼主| 发表于 2020-3-26 00:15:34 | 显示全部楼层
schliezer 发表于 2020-1-16 09:26
你好,我遇到点问题。我读的16km的查找表,但出来的lon,lat有很多999999.9999,lon是[-179.99,179.99],还 ...

你好,不知道你的问题解决了没有,也不知道我用的4km的查找表跟你用的16km的有什么区别,说一点我的经验。我刚开始用matlab和python都出来结果不一样是因为matlab按列读取,python按行读取,这有点不太一样。还有就是要按说明文件指定的字节读取。希望对你有所帮助!
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新浪微博达人勋

发表于 2020-3-26 11:40:30 | 显示全部楼层
一阵妖风 发表于 2020-3-26 00:15
你好,不知道你的问题解决了没有,也不知道我用的4km的查找表跟你用的16km的有什么区别,说一点我的经验 ...

谢谢。我后来没有用这个查找表,而是直接用数据里的'MW_Latitude'和'MW_Longitude'作为经纬度。程序片段如下:
def ReadAVP(file):
    f=Dataset(file,'r')
    lon=np.array(f.variables['MW_Longitude'][:])
    lat=np.array(f.variables['MW_Latitude'][:])
    AT=np.array(f.variables['AT_Prof'][:])
    flag_lat=(20<=lat)&(lat<=40)
    flag_lon=(95<=lon)&(lon<=115)
    pressure=np.array(f.variables['Pressure'][:])
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