推荐开源项目：GOES-2-go —— 便捷获取与展示 GOES 卫星数据

推荐开源项目：GOES-2-go —— 便捷获取与展示 GOES 卫星数据

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

项目介绍

GOES-2-go 是一个强大的 Python 包，旨在简化从 Amazon Web Services (AWS) 下载 GOES-East 和 GOES-West 卫星数据的流程。该项目由 Brian Blaylock 开发，并通过 NOAA 的开放数据传播计划（Open Data Dissemination Program）提供数据支持。GOES-2-go 不仅可以帮助用户轻松找到并下载所需的数据文件，还提供了一系列辅助工具，用于可视化和理解这些数据。

项目技术分析

GOES-2-go 采用 Python 编写，支持 Python 3.8 及以上版本。项目依赖于多个科学计算和地理信息系统库，如 Cartopy、MetPy 等。其主要功能模块包括：

• 数据下载：支持下载 GOES ABI 和 GLM NetCDF 文件，并可使用 xarray 库进行读取。
• RGB 合成：通过 rgb xarray 访问器，计算并生成多种 RGB 产品。
• 视场获取：通过 FOV xarray 访问器，生成 ABI 和 GLM 视场的 shapely.Polygon 对象。

项目还提供了详细的文档和示例代码，帮助用户快速上手。

项目及技术应用场景

GOES-2-go 适用于以下应用场景：

1. 气象研究：研究人员可以利用 GOES 卫星数据进行天气模式分析、气候研究等。
2. 环境监测：用于监测大气污染、森林火灾等环境变化。
3. 灾害预警：通过实时数据监控，提供飓风、雷暴等灾害预警。
4. 教育和科普：作为教学工具，帮助学生理解卫星数据及其应用。

项目特点

• 易于安装和使用：支持 Conda 和 pip 安装，提供详细的安装指南。
• 高效的数据下载：支持按时间范围、最近时间等多种方式下载数据。
• 丰富的数据处理功能：支持 RGB 合成、视场获取等高级功能。
• 完善的文档支持：提供详细的用户手册和示例代码，方便用户学习和使用。
• 开源社区支持：项目在 GitHub 上开源，用户可以参与讨论、贡献代码。

安装方法

使用 Conda 安装

conda install -c conda-forge goes2go

使用 pip 安装

pip install goes2go

示例代码

下载数据

from goes2go import GOES

G = GOES(satellite=16, product="ABI-L2-MCMIP", domain='C')
df = G.df(start='2022-07-04 01:00', end='2022-07-04 01:30')
ds = G.nearesttime('2022-01-01')

创建 RGB 合成

import matplotlib.pyplot as plt
ds = GOES().latest()
ax = plt.subplot(projection=ds.rgb.crs)
ax.imshow(ds.rgb.TrueColor(), **ds.rgb.imshow_kwargs)
ax.coastlines()

获取视场

from goes2go.data import goes_latest
G = goes_latest()
G.FOV.full_disk
G.FOV.domain

总结

GOES-2-go 是一个功能强大且易于使用的开源项目，极大地简化了 GOES 卫星数据的获取和处理过程。无论你是气象研究人员、环境监测人员，还是对卫星数据感兴趣的学生，GOES-2-go 都能为你提供强大的支持。立即尝试 GOES-2-go，开启你的卫星数据探索之旅吧！

更多详情请访问 GOES-2-go GitHub 仓库 和 官方文档。

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