問題タブ [pyresample]

For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

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python - pyresample を使用した衛星スワス データのプロット

pyresample モジュールを使用して、ASCAT 海風ベクトルとその wvc 品質フラグの完全なスワス軌道をプロットしようとしています。netcdf ファイルの ASCAT へのリンクは次の場所にあります : ftp://podaac-ftp.jpl.nasa.gov/allData/ascat/preview/L2/metop_a/12km/形状領域の定義を満たすためにファイル内の情報を見つける方法については、あまり詳しく説明されていません。衛星データのスワスをプロットするコードの例を以下に示します

netcdf ファイルから lons、lats、および wvc_quality_flag を抽出します

最初に、pyresample モジュールにはその属性 plot がなく、ASCAT netcdf ファイルのどこにも「area_def」が定義されていないというエラーが表示されます。pyresample は、これらのタイプのファイルには妥当ではありませんか、それとも ASCAT ファイルのメタデータ内でこれらの定義の適切な場所を探していませんか? このモジュールに関するいくつかの説明は本当に役に立ちます! 再度、感謝します!

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python - pyresample を理解して、不規則なグリッド データを規則的なグリッドに再グリッド化する

不規則なグリッド (ランバート コニカル) 上のデータを通常のグリッドに再グリッド化する必要があります。pyresample が私の最善の策だと思います。実際、私の元の緯度、経度は1Dではありません(basemap.interpまたはscipy.interpolate.griddataを使用するために必要なようです)。

このSOの回答は役に立ちました。ただし、空の補間データが得られます。これは、影響範囲の選択と、データがラップされている (??) ことに関係していると思います。

これは私のコードです:

lat_n と lon_n は不規則で、緯度と経度は投影された座標 x、y に対応します。

lon_n のやり方のため、次のように追加しました。

私がそれらをプロットすると、見栄えがよく、問題ないようになります。

ここに画像の説明を入力

次に、通常の座標の新しいセットを作成します。

上記の回答に続いて、次のコードを書きました。

pyresample.geometry から SwathDefinition をインポート pyresample.kd_tree から resample_nearest をインポート

データの解像度は約 30km なので、70km と入力しました。入力した fill_value はデータから取得したものですが、もちろんゼロまたは nan を入力することもできます。

ただし、空の配列を取得します。

私は何を間違っていますか?また、別の方法がある場合は、それを知りたいと思っています。Pyresample のドキュメントは少し薄いので、もう少し助けが必要です。

別の griddata 関数を使用することを提案するこの回答を見つけました:

それは大丈夫だと思われます:

ここに画像の説明を入力

しかし、非常に強力なように見えるので、pyresample についてもっと理解したいと思います。

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python - cartopy を使用した Sentinel-3 シーンのプロット

海岸線に沿って Sentinel-3 シーンをプロットするためのPyresample の例に従っています。ただし、プロットしようとしている 3D (3 バンド) Sentinel シーンではなく、2D 配列をデータとして期待しているようpyresample.kd_tree.resample_nearestに見えます。pyresample.save_quicklook

疑似コードとエラーは次のとおりです。

これらのデータはどのようにプロットできますか?