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八条佛曰

1、佛曰:忘记并不等于从未存在,一切自在来源于选择,而不是刻意。不如放手,放下的越多,越觉得拥有的更多。


2、佛曰:命由己造,相由心生,世间万物皆是化相,心不动,万物皆不动,心不变,万物皆不变。


3、佛曰:坐亦禅,行亦禅,一花一世界,一叶一如来,春来花自青,秋至叶飘零,无穷般若心自在,语默动静体自然。


4、佛曰:笑着面对,不去埋怨。悠然,随心,随性,随缘。注定让一生改变的,只在百年后,那一朵花开的时间。


5、佛曰:刹那便是永恒(若人生了悟如佛,无悲无喜无梦无幻,无爱无恨四大皆空,生与死又有何区别。不能了,不能悟,不能舍,不能弃,参不透,舍不得。)


6、佛曰:不可说,不可说,一说即是错。


7、佛曰:一念愚即般若绝,一念智即般若生。


8、佛曰:菩提本无树,明镜亦非台。本来无一物,何处惹尘埃。

 

 

66句震撼人心的禅语 

1. 人之所以痛苦,在于追求错误的东西。
2. 如果你不给自己烦恼,别人也永远不可能给你烦恼。因为你自己的内心,你放不下。
3. 你永远要感谢给你逆境的众生。
4. 你永远要宽恕众生,不论他有多坏,甚至他伤害过你,你一定要放下,才能得到真正的快乐。
5. 当你快乐时,你要想这快乐不是永恒的。当你痛苦时,你要想这痛苦也不是永恒的。
6. 今日的执著,会造成明日的后悔。
7. 你可以拥有爱,但不要执著,因为分离是必然的。
8. 不要浪费你的生命在你一定会后悔的地方上。
9. 你什么时候放下,什么时候就没有烦恼。
10. 每一种创伤,都是一种成熟。
11. 狂妄的人有救,自卑的人没有救,认识自己,降伏自己,改变自己,才能改变别人。
12. 你不要一直不满人家,你应该一直检讨自己才对。不满人家,是苦了你自己。
13. 一个人如果不能从内心去原谅别人,那他就永远不会心安理得。
14. 心中装满着自己的看法与想法的人,永远听不见别人的心声。
15. 毁灭人只要一句话,培植一个人却要千句话,请你多口下留情。
16. 根本不必回头去看咒骂你的人是谁?如果有一条疯狗咬你一口,难道你也要趴下去反咬他一口吗?
17. 永远不要浪费你的一分一秒,去想任何你不喜欢的人。
18. 请你用慈悲心和温和的态度,把你的不满与委屈说出来,别人就容易接受。
19. 同样的瓶子,你为什么要装毒药呢?同样的心里,你为什么要充满着烦恼呢?
20. 得不到的东西,我们会一直以为他是美好的,那是因为你对他了解太少,没有时间与他相处在一起。当有一天,你深入了解后,你会发现原不是你想像中的那么美好。
21. 活着一天,就是有福气,就该珍惜。当我哭泣我没有鞋子穿的时候,我发现有人却没有脚。
22. 多一分心力去注意别人,就少一分心力反省自己,你懂吗?
23. 憎恨别人对自己是一种很大的损失。
24. 每一个人都拥有生命,但并非每个人都懂得生命,乃至于珍惜生命。不了解生命的人,生命对他来说,是一种惩罚。
25. 情执是苦恼的原因,放下情执,你才能得到自在
26. 不要太肯定自己的看法,这样子比较少后悔。
27. 当你对自己诚实的时候,世界上没有人能够欺骗得了你。
28. 用伤害别人的手段来掩饰自己缺点的人,是可耻的。
29. 默默的关怀与祝福别人,那是一种无形的布施。
30. 不要刻意去猜测他人的想法,如果你没有智慧与经验的正确判断,通常都会有错误的。
31. 要了解一个人,只需要看他的出发点与目的地是否相同,就可以知道他是否真心的。
32. 人生的真理,只是藏在平淡无味之中。
33. 不洗澡的人,硬擦香水是不会香的。名声与尊贵,是来自于真才实学的。有德自然香。

34. 时间总会过去的,让时间流走你的烦恼吧!
35. 你硬要把单纯的事情看得很严重,那样子你会很痛苦。
36. 永远扭曲别人善意的人,无药可救。
37. 说一句谎话,要编造十句谎话来弥补,何苦呢?
38. 白白的过一天,无所事事,就像犯了窃盗罪一样
39. 广结众缘,就是不要去伤害任何一个人。
40. 沉默是毁谤最好的答覆。
41. 对人恭敬,就是在庄严你自己。
42. 拥有一颗无私的爱心,便拥有了一切。
43. 来是偶然的,走是必然的。所以你必须,随缘不变,不变随缘。
44. 慈悲是你最好的武器。
45. 只要面对现实,你才能超越现实。
46. 良心是每一个人最公正的审判官,你骗得了别人,却永远骗不了你自己的良心。
47. 不懂得自爱的人,是没有能力去爱别人的。
48. 有时候我们要冷静问问自已,我们在追求什么?我们活着为了什么?
49. 不要因为小小的争执,远离了你至亲的好友,也不要因为小小的怨恨,忘记了别人的大恩。
50. 感谢上苍我所拥有的,感谢上苍我所没有的。
51. 凡是能站在别人的角度为他人着想,这个就是慈悲。
52. 说话不要有攻击性,不要有杀伤力,不夸已能,不扬人恶,自然能化敌为友。
53. 诚实的面对你内心的矛盾和污点,不要欺骗你自己。
54. 因果不曾亏欠过我们什么,所以请不要抱怨。
55. 大多数的人一辈子只做了三件事;自欺、欺人、被人欺。
56. 心是最大的骗子,别人能骗你一时,而它却会骗你一辈子
57. 只要自觉心安,东西南北都好。如有一人未度,切莫自己逃了。
58. 当你手中抓住一件东西不放时,你只能拥有这件东西,如果你肯放手,你就有机会选择别的。人的心若死执自己的观念,不肯放下,那么他的智慧也只能达到某种程度而已
59. 如果你能够平平安安的渡过一天,那就是一种福气了。多少人在今天已经见不到明天的太阳,多少人在今天已经成了残废,多少人在今天已经失去了自由,多少人在今天已经家破人亡。
60. 你有你的生命观,我有我的生命观,我不干涉你。只要我能,我就感化你。如果不能,那我就认命。
61. 你希望掌握永恒,那你必须控制现在。
62. 恶口永远不要出自于我们的口中,不管他有多坏,有多恶。你愈骂他,你的心就被污染了,你要想,他就是你的善知识。
63. 别人可以违背因果,别人可以害我们,打我们,毁谤我们。可是我们不能因此而憎恨别人,为什么?我们一定要保有一颗完整的本性和一颗清净的心。
64. 如果一个人没有苦难的感受,就不容易对他人给予同情。你要学救苦救难的精神,就得先受苦受难。
65. 世界原本就不是属于你,因此你用不着抛弃,要抛弃的是一切的执著。万物皆为我所用,但非我所属。
66. 虽然我们不能改变周遭的世界,我们就只好改变自己,用慈悲心和智慧心来面对这一切

<think>我们正在讨论FY-4B卫星的数据处理,特别是卫星云图的像素信息。根据用户之前的提问,用户对FY-4B卫星的数据处理或云图像素信息感兴趣。我们可以结合之前的回答(关于卫星云图单个像素的信息解析)来扩展FY-4B卫星的具体情况。FY-4B是风云四号系列的第二颗业务卫星,属于静止轨道气象卫星。它携带了多通道扫描成像辐射计(AGRI)、干涉式红外大气垂直探测仪(GIIRS)、闪电成像仪(LMI)和空间环境监测仪器包(SEP)等主要载荷。其中,AGRI可以获取多光谱云图,是生成卫星云图的主要仪器。关于FY-4B卫星云图的像素信息,我们可以从以下几个方面进行解析:###一、FY-4B卫星AGRI的空间分辨率FY-4BAGRI有14个波段,不同波段的空间分辨率不同:-可见光波段(0.45-0.49μm,0.55-0.75μm等):最高分辨率可达0.5km(全圆盘图像为1km)-近红外波段:1km或2km-红外波段:2km或4km每个像素代表的地面尺寸随波段和成像区域(全圆盘、中国区域等)而变化。例如,在可见光波段的全圆盘图像中,一个像素代表约1km×1km的地面区域[^1]。###二、FY-4B像素的辐射信息与之前讨论的类似,FY-4B的每个像素存储的是数字量化值(DN值),需要通过辐射定标转换为辐射亮度或反射率/亮温。对于可见光波段,反射率的计算公式为:$$\rho=\frac{DN\timesCal_{slope}+Cal_{intercept}}{Solar_{irrad}\times\cos(SZA)}\times100\%$$其中:-$Cal_{slope}$和$Cal_{intercept}$是定标系数(可从数据头文件中获取)-$Solar_{irrad}$是波段平均太阳辐照度-$SZA$是太阳天顶角对于红外波段,亮温的计算通常使用普朗克公式的反函数:$$T_b=\frac{c_2}{\lambda\cdot\ln\left(1+\frac{c_1}{\lambda^5\cdotL_{\lambda}}\right)}$$其中$L_{\lambda}$是辐射亮度,由DN值通过线性关系转换得到。###三、FY-4B数据的读取和处理用户提供的引用[2]是关于风云4A/4B经纬度查找表文件的读取方法。FY-4B的数据通常以HDF格式分发,但经纬度信息可能需要额外的查找表文件(如.raw文件)。读取和处理步骤包括:1.**读取辐射数据**:从HDF文件中获取DN值矩阵2.**读取经纬度文件**:使用提供的.raw文件(如FullMask_Grid_4000.raw)获取每个像素的经纬度3.**辐射定标**:将DN值转换为物理量(反射率或辐射亮度)4.**云检测等应用**:根据物理量进行云图绘制或其他分析示例代码(基于引用[2]):```pythonimportnumpyasnpimporth5py#1.读取HDF文件中的辐射数据withh5py.File('FY4B_AGRI.hdf','r')asf:#假设数据存储在'Data'数据集下dn_data=f['Data'][:]#获取DN值#2.读取经纬度查找表(假设为4000米分辨率)rawfile="FullMask_Grid_4000.raw"dim=2748#全圆盘图像尺寸data=np.fromfile(rawfile,dtype='float32',count=dim*dim*2)latlon=np.reshape(data,(dim,dim,2))lat=latlon[:,:,0]#纬度矩阵lon=latlon[:,:,1]#经度矩阵#3.辐射定标(以可见光波段为例)cal_slope=0.0125#示例值,实际需根据官方文档cal_intercept=25.0solar_irrad=1000.0#示例值,实际需根据波段sza=np.radians(30)#假设太阳天顶角为30度#计算反射率reflectance=(dn_data*cal_slope+cal_intercept)/(solar_irrad*np.cos(sza))*100#4.绘制云图(可结合matplotlib和cartopy)```###四、FY-4B云图像素信息的应用FY-4B的高时空分辨率(全圆盘15分钟,区域观测更频繁)使其在以下方面具有优势:-实时监测强对流云团发展-追踪台风路径和强度变化-雾霾监测(利用可见光和近红外波段)-火点检测(利用3.7μm波段)>注意:FY-4B数据需进行大气校正和几何校正才能用于定量分析[^2]。§§相关问题§§1.FY-4B卫星AGRI各波段的具体中心波长和用途是什么?2.如何处理FY-4B数据中的条带噪声问题?3.如何利用FY-4B的多光谱数据识别不同类型的云?4.FY-4B闪电成像仪(LMI)的数据如何与云图数据融合?[^1]:风云四号B星用户手册[^2]:风云卫星遥感数据服务网</think>### FY-4B卫星数据处理与像素信息解析 #### 一、FY-4B卫星核心参数 FY-4B是我国第二代静止轨道气象卫星,其核心载荷**多通道扫描成像辐射计(AGRI)** 提供14个光谱通道的观测能力: - **空间分辨率**: - 可见光波段(0.45-0.89μm):$500m$(区域观测)/ $1km$(全圆盘) - 红外波段(10.8μm):$2km$(区域)/ $4km$(全圆盘) - **时间分辨率**: - 全圆盘观测:15分钟 - 中国区域观测:5分钟 - **辐射量化**:14-bit数据(值域0-16383)[^1] #### 二、像素信息处理流程 ##### 1. 数据读取与解码 FY-4B数据通常以HDF5格式存储,需专用库解析: ```python import h5py import numpy as np # 读取HDF文件 file = h5py.File('FY4B_AGRI.h5', 'r') dn_data = file['/Data/Channel01'][:] # 获取原始DN值矩阵 ``` ##### 2. 地理定位处理 使用经纬度查找表进行定位(引用[2]方法): ```python # 读取经纬度查找表(4000m分辨率) rawfile = "FullMask_Grid_4000.raw" dim = 2748 # 全圆盘图像尺寸 data = np.fromfile(rawfile, dtype='float32', count=dim*dim*2) latlon = np.reshape(data, (dim, dim, 2)) lat = latlon[:, :, 0] # 纬度矩阵 lon = latlon[:, :, 1] # 经度矩阵 ``` > 每个像素对应精确的地理坐标,定位精度达$1km$[^2] ##### 3. 辐射定标转换 将DN值转为物理量(以红外通道为例): ```python # 定标参数(示例值,实际需查官方文档) cal_slope = 0.0128 # 增益系数 cal_intercept = 25.6 # 偏移量 # DN转辐射亮度 (W·m⁻²·sr⁻¹·μm⁻¹) radiance = dn_data * cal_slope + cal_intercept # 辐射亮度转亮温(K) c1 = 1.19104e-5 # 第一辐射常数 c2 = 1.43877e-2 # 第二辐射常数 wavelength = 10.8e-6 # 中心波长 Tb = c2 / (wavelength * np.log(c1 / (radiance * wavelength**5) + 1)) ``` #### 三、典型应用:水汽通道处理 水汽通道(6.2-7.1μm)像素值处理流程: 1. **DN值提取**:读取波段12数据 2. **辐射定标**:转换为辐射亮度 3. **亮温计算**:反映大气中层水汽含量 4. **伪彩色映射**:将亮温值映射为可视化颜色 ```python # 水汽通道伪彩色渲染示例 import matplotlib.pyplot as plt # 定义水汽色标(蓝→绿→红表示湿度递增) cmap = plt.cm.get_cmap('jet_r', 256) plt.imshow(Tb_water_vapor, cmap=cmap, vmin=200, vmax=280) plt.colorbar(label='Brightness Temperature (K)') ``` > 高值区(>260K)对应干燥空气,低值区(<220K)对应深厚湿区[^1] #### 四、像素信息多维特征 | 维度 | 含义 | 应用场景 | |-------------|-------------------------------|--------------------------| | 空间信息 | 4km分辨率像素覆盖16km²地面 | 云团尺度分析 | | 光谱信息 | 14个波段独立辐射值 | 云相态识别[^1] | | 时间信息 | 5分钟序列观测 | 对流系统演变追踪 | | 辐射信息 | 14-bit量化精度 | 微物理特性反演 | #### 五、数据处理注意事项 1. **条带噪声消除**: 使用傅里叶变换滤波消除扫描线噪声 ```python from scipy.fft import fft2, ifft2 fft_data = fft2(dn_data) fft_data[:, 10:20] = 0 # 滤除高频噪声 cleaned_data = np.real(ifft2(fft_data)) ``` 2. **几何校正**: 利用卫星姿态参数校正地球曲率导致的形变 3. **大气校正**: 使用6S或MODTRAN模型消除大气吸收影响
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