npp数据预处理pie代码

### NPP 数据预处理 Python 代码示例

对于NPP数据的预处理，通常涉及读取原始卫星图像文件、执行必要的地理空间转换以及应用特定的数据增强技术来改善数据分析的效果。下面是一个简化版的Python脚本，用于展示如何加载和初步处理来自NASA的NPP项目所获取的夜间灯光影像数据。

#### 加载所需库

import numpy as np
from osgeo import gdal
import matplotlib.pyplot as plt

#### 定义函数以创建时间序列数据集
此部分借鉴了其他领域的时间序列构建逻辑[^1]：

def create_time_series(data, time_steps=1):
    """
    构建基于输入数组data的时间序列特征矩阵X及其对应的标签y
    
    参数:
        data (numpy.ndarray): 输入的一维或多维度数列.
        time_steps (int): 时间窗口大小，默认为1.

    返回值:
        tuple: 包含两个元素的元组，第一个是形状为(n_samples,time_steps)的特征矩阵，
              第二个是长度为n_samples的目标向量。
    """
    X, y = [], []
    for i in range(len(data)-time_steps):
        X.append(data[i:(i+time_steps)])
        y.append(data[i+time_steps])
        
    return np.array(X), np.array(y)

#### 夜间灯光数据的具体预处理流程
考虑到NPP/VIIRS夜间灯光数据的特点，在实际操作中还需要加入专门针对这类遥感数据的操作，比如辐射定标、几何精校正等[^3]：

def preprocess_npp_viirs(file_path):
    """对指定路径下的NPP VIIRS DNB产品进行基础预处理"""
    
    # 打开栅格数据集并读取波段信息
    dataset = gdal.Open(file_path)
    band = dataset.GetRasterBand(1)

    # 获取像素值作为NumPy数组
    raw_data = band.ReadAsArray()

    # 进行简单的线性拉伸或直方图均衡化（具体取决于应用场景）
    processed_image = apply_linear_stretch(raw_data)

    # 如果有必要的话，还可以进一步实施去噪和平滑处理...
    
    return processed_image


def apply_linear_stretch(image_array):
    """简单实现线性对比度拉伸功能"""

    min_val = image_array.min()
    max_val = image_array.max()

    stretched_img = ((image_array - min_val)/(max_val-min_val))*255.0
    return stretched_img.astype(np.uint8)


if __name__ == "__main__":
    file_name = "path_to_your_NPP_VIIRS_DNB_file.tif"
    preprocessed_result = preprocess_npp_viirs(file_name)

    # 可视化结果
    plt.imshow(preprocessed_result, cmap='gray')
    plt.title('Preprocessed Night Light Image from NPP VIIRS')
    plt.show()

上述代码片段仅提供了基本框架，真实场景下可能需要依据具体的科学目标调整参数设置与处理步骤。此外，由于涉及到地理信息系统(GIS)，建议熟悉GDAL/OGR等相关工具包以便更好地完成任务。