GOES-2-go 项目使用教程

GOES-2-go 项目使用教程

goes2go Download and process GOES-16 and GOES-17 data from NOAA's archive on AWS using Python. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/go/goes2go

1. 项目介绍

GOES-2-go 是一个用于从 NOAA 在 AWS 上的归档中下载和处理 GOES-16 和 GOES-17 数据的 Python 包。该项目旨在简化从 AWS 下载所需文件的过程，并提供一些额外的工具来可视化和理解数据。

主要功能

• 下载 GOES 数据：从 AWS 下载 GOES-16 和 GOES-17 的 ABI 和 GLM 数据。
• 创建 RGB 合成图像：从 GOES ABI 数据生成各种 RGB 产品。
• 获取视野范围：生成 ABI 和 GLM 的视野范围多边形。

2. 项目快速启动

安装

使用 Conda 安装

conda install -c conda-forge goes2go

使用 pip 安装

pip install goes2go

快速使用示例

下载并读取最新数据

from goes2go import GOES

# 创建 GOES 对象
G = GOES(satellite=16, product="ABI-L2-MCMIP", domain='C')

# 下载并读取最新数据
ds = G.latest()

# 显示数据
print(ds)

下载指定时间范围的数据

# 下载指定时间范围的数据
G.timerange(start='2022-06-01 00:00', end='2022-06-01 01:00')

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

气象数据分析

使用 GOES-2-go 下载 GOES 卫星的气象数据，进行天气分析和预测。

环境监测

利用 GOES 卫星数据监测环境变化，如森林火灾、海洋温度等。

最佳实践

数据可视化

使用 Matplotlib 和 Cartopy 对下载的数据进行可视化处理，生成高质量的图像。

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建 RGB 图像
ax = plt.subplot(projection=ds.rgb.crs)
ax.imshow(ds.rgb.TrueColor(), **ds.rgb.imshow_kwargs)
ax.coastlines()
plt.show()

4. 典型生态项目

相关项目

Herbie

用于下载数值天气模型数据的 Python 包。

SynopticPy

用于从 Synoptic API 检索气象站数据的 Python 包。

Pandas-rose

用于从 Pandas DataFrame 轻松生成风玫瑰图的 Python 包。

生态系统集成

GOES-2-go 可以与其他气象数据处理工具集成，如 Herbie 和 SynopticPy，构建完整的气象数据处理和分析流程。

from herbie import Herbie
from synopticpy import Synoptic

# 使用 Herbie 下载数值天气模型数据
H = Herbie('2022-01-01 00:00', model='gfs')
H.download()

# 使用 SynopticPy 获取气象站数据
S = Synoptic()
station_data = S.stations_metadata()

通过这些工具的集成，可以实现从数据获取、处理到可视化的完整工作流程。

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