FY-4A读取FullMask_Grid.raw查找表

#将FullMask_Grid_4000.raw读取为NC格式的经纬度文件,经纬度维度为2748*2748,以下为MATLAB语言
file ID=fopen('FullMask_Grid_4000.raw');
BB=fread(fileID,[2748*2 2748],'double');
fclose(fileID);
LAT=BB(1:2:2*2748,:);
LON=BB(2:2:2*2748,:);
LAT(find(abs(LAT)>1000))=NaN;
LON(find(abs(LON)>1000))=NaN;
LAT=LAT';
LON=LON';
nccreate('GEO.nc','LON','Dimensions',{'r',2748,'c',2748},...
    'Format','classic');
ncwrite('GEO.nc','LON',LON);
nccreate('GEO.nc','LAT','Dimensions',{'r',2748,'c',2748},...
    'Format','classic');
ncwrite('GEO.nc','LAT',LAT);
#用PYTHON读取RAW文件
import numpy as np
rawfile=r"H:\temp_estimate\FY4A-readanddraw\FullMask_Grid_4000.raw"
dim=2748
data=np.fromfile(rawfile,dtype=float,count=dim*dim*2)
latlon=np.reshape(data,(dim,dim,2))
lat=latlon[:,:,0]
lon=latlon[:,:,1]

FY4A经纬度查找表

<think>好的,用户想了解卫星CTT(云顶温度)数据的定标方法和过程。我需要先明确什么是定标,以及卫星数据处理中的定标步骤。根据之前的引用资料,用户处理过FY-4A和MODIS数据,所以可能需要针对这两种卫星的数据进行说明。 首先,定标通常指将卫星传感器获取的原始数据转换为物理量的过程,比如辐射值或温度。对于CTT数据,定标可能涉及将数字数值(DN值)转换为实际的温度值。需要查阅相关的数据文档,不同卫星的数据格式和定标参数可能不同。 接下来,用户提到的NCL处理,可能需要具体的脚本或函数来应用定标公式。例如,MODIS的CTT数据可能有不同的定标系数,需要从数据头文件或元数据中获取。FY-4A的数据可能也有类似的步骤,但参数不同。 另外,用户可能遇到的问题包括如何读取原始数据、获取定标系数、处理数据缺失或无效值等。需要分步骤说明,可能包括读取数据、提取定标参数、应用线性或非线性转换,最后验证结果。还要注意单位转换和地理定位信息的处理,确保数据正确性。 考虑到用户参考的链接中提到了插值为不同分辨率的经纬度格点数据,定标后的数据可能需要进一步处理,如重采样或插值,以便与其他数据集结合使用。同时,保存为nc格式时需要包含正确的元数据,比如单位、坐标信息等。 最后,应该提醒用户注意不同卫星数据的差异,以及可能的误差来源,比如传感器衰减、时间漂移等,可能需要定期更新定标参数或使用替代方法验证结果。</think>卫星CTT(云顶温度)数据定标是将卫星传感器获取的原始数字信号(DN值)转换为物理量(温度)的关键步骤。以下是典型定标流程及方法: --- ### **1. 数据读取与预处理** - **原始数据格式解析**:卫星CTT数据通常以HDF5/NetCDF格式存储,需先读取数据集的辐射亮度或原始计数值(DN值)。例如: ```ncl f = addfile("FY4A_CTT.hdf", "r") ctt_raw = f->CTT ; 读取原始数据 ``` - **元数据提取**:从数据头文件中获取定标系数(如斜率、截距)及有效值范围[^1]。 --- ### **2. 定标公式应用** - **线性定标法**(常见于风云卫星): $$ T = a \times DN + b $$ 其中$a$为定标斜率,$b$为截距,单位通常为$K$。 - **非线性分段定标**(适用于MODIS等复杂传感器): $$ T = c_1 \times DN^2 + c_2 \times DN + c_3 $$ 系数$c_1,c_2,c_3$需通过卫星厂商提供的查找表获取。 --- ### **3. 异常值处理** - 使用掩膜过滤无效值(如填充值-9999): ```ncl ctt_valid = where(ctt_raw.eq.-9999, ctt@_FillValue, ctt_calibrated) ``` --- ### **4. 地理定位与单位转换** -定标后的温度数据与经纬度网格匹配,例如使用FY-4A标称网格插值: ```ncl latlon = fy4a_grid_calculation() ; 调用卫星专用网格函数 ctt_regrid = rcm2rgrid(ctt_valid, lat, lon, "linear") ``` - 单位统一为摄氏度时需做$K-273.15$转换。 --- ### **5. 数据验证** - 与地面观测站或其他卫星(如MODIS)同期数据对比,计算均方根误差(RMSE): $$ RMSE = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(T_{sat,i} - T_{ref,i})^2} $$ --- ### **示例NCL脚本片段** ```ncl ; FY-4A CTT定标 begin f = addfile("FY4A_CTT_20230101.h5","r") dn = f->Cloud_Top_Temperature(:,:) a = 0.02 ; 示例定标斜率 b = 150.0 ; 示例截距 ctt_k = dn*a + b ctt_c = ctt_k - 273.15 ctt_c@units = "degC" print("定标完成,温度范围:"+min(ctt_c)+"~"+max(ctt_c)) end ``` --- ### **注意事项** 1. **传感器差异**:FY-4A AGRI和MODIS MOD06数据定标系数需分别从官方文档获取 2. **时间效应**:部分传感器需考虑在轨衰变补偿系数 3. **质量控制**:结合云掩膜(Cloud Mask)剔除低置信度数据点
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