气象台发布的拼图重投影示例

这篇博客介绍了如何利用定时下载的气象雷达拼图,通过重投影和OpenLayers库将其叠加到地图上,展示实时气象信息。首先,定时下载麦卡托投影的雷达拼图,然后使用EPSG:4326到EPSG:3857的投影转换,最后通过OpenLayers的ImageStatic层将静态图像叠加到地图上,实现动态显示。

   

        气象台发布的雷达拼图时效性好,范围广,可以用来作为一个较好的拼图数据源。

方法:

1.定时下载拼图,如下图:

2.重投影,重新生成麦卡托投影产品。

3.使用openlayers叠加静态图像,生成效果如下:

叠加显示拼图的代码如下: 

		mounted() {
			// // 1.创建鼠标控件
			var mouse = new MousePosition({
				coordinateFormat: createStringXY(4),
				projection: 'EPSG:4326', // 地图投影坐标系
				className: 'custom-mouse-position', // 自定义显示样式
				target: document.getElementById('pos'),
				undefinedHTML: ' '
			});

			this.center = fromLonLat([113.111, 23.222]);
			this.view = new View({
					center: this.center,
					zoom: 4
				});
			this.map = new Map({
				target: "mapDiv",
				layers: [
					new TileLayer({
						source: new OSM()
					}),
					new ImageLayer({
						source: new ImageStatic({
                            //引用最新的拼图产品
							url: curUrl,
        					projection: "EPSG:3857",
        					imageExtent: Proj.transformExtent([70, 0, 140, 55], 'EPSG:4326', 'EPSG:3857')
						})
					})
				],
				view: this.view
			});

### 气象栅格数据的投影转换与重采样方法 在处理气象栅格数据时,尤其是涉及到不同地理区域或需要与其他空间数据集成的情况下,通常需要进行**投影转换**和**重采样**操作。以下是相关方法和技术要点。 #### 投影转换 投影转换是将数据从一种坐标系(如经纬度)转换到另一种适合特定应用的投影坐标系的过程。例如,气象数据可能以WGS84地理坐标系存储,但在进行区域性分析时,可能需要将其转换为Albers Equal Area或Lambert Conformal Conic等投影系统[^3]。 - **ArcGIS中的实现**:可以通过ArcToolbox中的“Project Raster”工具完成,该工具支持多种投影类型,并允许设置输出像元大小、旋转角度等参数。 - **ENVI中的实现**:ENVI提供“Convert Projected Data”功能,可对遥感影像进行重新投影,并支持自定义输出坐标系。 - **批量处理**:如果需要处理大量栅格数据,可以使用ArcGIS ModelBuilder构建模型来迭代处理文件夹中的所有栅格,并自动按原名输出结果[^2]。 #### 重采样方法 在投影过程中,由于坐标变换会导致像元位置发生变化,因此需要通过**重采样**方法估算新像元值。常见的重采样方法包括: 1. **最近邻法(Nearest Neighbor)**: - 适用于分类数据或离散型数据(如土地利用类型)。 - 不改变原始像元值,计算速度快。 - 缺点是可能会产生锯齿状边缘。 2. **双线性插值法(Bilinear Interpolation)**: - 基于周围4个像元的加权平均值进行插值。 - 适用于连续型数据(如温度、降水),能平滑输出图像。 - 计算效率较高。 3. **三次卷积插值法(Cubic Convolution)**: - 使用周围16个像元进行更复杂的插值运算。 - 输出图像质量更高,但计算量较大。 - 更适合高精度图像处理需求。 在ArcGIS中,上述方法均可在“Project Raster”工具中选择;在ENVI中,也可在“Resize Data”或“Reproject Data”模块中设置相应的重采样方式。 #### 示例代码(Python + GDAL) 以下是一个使用GDAL库进行投影转换和重采样的Python示例代码: ```python from osgeo import gdal, osr # 打开原始栅格 src_ds = gdal.Open("input_raster.tif") src_proj = src_ds.GetProjection() src_geotrans = src_ds.GetGeoTransform() # 定义目标投影(例如 WGS84 -> Albers Equal Area) dst_srs = osr.SpatialReference() dst_srs.SetWellKnownGeogCS('EPSG:4326') # 设置目标坐标系(例如 EPSG:4326 表示 WGS84) # 创建变换对象 tx = osr.CoordinateTransformation(osr.SpatialReference(src_proj), dst_srs) # 执行投影和重采样 resampled_ds = gdal.Warp("output_raster.tif", src_ds, format='GTiff', dstSRS=dst_srs, resampleAlg='bilinear', # 可替换为 nearest, cubic 等 xRes=1000, yRes=1000) ``` #### 注意事项 - 在进行大规模气象数据处理时,建议使用批处理工具或脚本语言(如Python)自动化流程,以提高效率。 - 根据数据类型(连续型/离散型)选择合适的重采样方法,避免引入不必要的误差。 - 若需保留原始分辨率,应谨慎设置输出像元大小,防止信息丢失或冗余。 ---
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