FY-4A L2几何校正

### FY-4A 卫星 L2 级别几何校正方法与工具

#### 几何校正的重要性
对于FY-4A卫星的数据而言，几何校正是指将原始观测数据转换到标准地理坐标系下的过程。这一过程能够消除由于传感器姿态变化、地球曲率等因素引起的图像变形，使得不同时间获取的遥感影像可以在同一空间框架下进行比较和分析[^1]。

#### 数据准备
在执行几何校正之前，需先下载所需的基础资料以及待处理的L2级产品。基础资料通常包括但不限于：行列号对应经纬度查找表（GEO定位参数）、太阳天顶角等辅助信息文件；而目标则是经过初步大气校正后的反射率或亮度温度等物理量[L2级别数据]。

#### 工具选择
针对FY-4A卫星数据的几何校正工作，可以采用多种编程语言实现自动化流程，其中Python因其丰富的科学计算库支持成为首选之一。具体来说：

- **HDF5读写操作**：利用`h5py`包来访问存储于HDF5格式中的输入输出数据；
- **投影变换**：借助GDAL/OGR完成从源投影至目标投影的空间坐标转换任务；
- **重采样算法**：通过SciPy或其他第三方模块提供插值功能以填补因视角差异造成的像素缺失现象[^2]。

import h5py
from osgeo import gdal, ogr, osr
import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata

def read_hdf5(file_path):
    """读取HDF5文件"""
    with h5py.File(file_path,'r') as f:
        data = f['dataset'][:]
    return data

def geo_transform(src_ds, dst_wkt_proj, resampling_method='nearest'):
    """执行几何校正"""
    src_srs = osr.SpatialReference()
    src_srs.ImportFromWKT(src_ds.GetProjection())
    
    dst_srs = osr.SpatialReference()
    dst_srs.ImportFromWKT(dst_wkt_proj)

    # 创建内存栅格用于保存结果
    mem_drv = gdal.GetDriverByName('MEM')
    width = int((dst_srs.GetXMax() - dst_srs.GetXMin()) / resolution)
    height = int((dst_srs.GetYMax() - dst_srs.GetYMin()) / resolution)
    target_ds = mem_drv.Create('', width, height, 1, gdal.GDT_Float32)

    # 设置新的地理变换矩阵
    geotransform = (dst_srs.GetXMin(), resolution, 0,
                    dst_srs.GetYMax(), 0, -resolution)
    target_ds.SetGeoTransform(geotransform)
    target_ds.SetProjection(dst_wkt_proj)

    # 执行重投影
    gdal.ReprojectImage(
        src_ds, 
        target_ds, 
        src_srs.ExportToWkt(),
        dst_wkt_proj,
        getattr(gdal, 'GRA_' + resampling_method.capitalize()),
        options=['NUM_THREADS=ALL_CPUS']
    )
    return target_ds.ReadAsArray()

# 示例调用方式
input_file = "path/to/input.h5"
output_projection = "EPSG:4326"  # WGS84坐标系定义字符串
result_array = geo_transform(read_hdf5(input_file), output_projection)

此段代码展示了如何使用Python及其扩展库来进行基本的几何校正操作。实际应用中可能还需要考虑更多细节问题，比如边界条件处理、异常值过滤等。