fy3mersi地表温度反演和专题制图的matlab 实现

时间: 2023-11-17 16:03:11 浏览: 50
FY-3卫星是中国自主研发的气象卫星,具备地表温度探测能力。地表温度反演是利用FY-3卫星搭载的探测仪器获取遥感数据,并通过算法进行处理,得到地表温度的过程。MATLAB是一种功能强大的科学计算软件,可以用于处理和分析遥感数据,实现地表温度反演和制图。 首先,我们需要获取FY-3卫星遥感数据,这些数据包括卫星观测到的辐射亮度温度。然后,通过对卫星仪器的辐射定标和辐射传输模型的建立,利用MATLAB编程来对原始遥感数据进行预处理,包括大气校正、辐射校正等步骤。 接下来,根据不同的反演算法,可以使用MATLAB中的数学运算函数来对预处理后的数据进行处理。常用的地表温度反演算法包括基于辐射平衡的热带算法、统计学方法等。在MATLAB中,我们可以利用矩阵运算、插值、拟合等函数来实现这些算法,并得到地表温度估计值。 最后,通过利用MATLAB中的绘图函数,如contourf、imagesc等,可以将反演得到的地表温度数据进行可视化制图。我们可以设置不同的颜色映射和轮廓线等参数,以便更清晰地展示地表温度的空间分布情况。 综上所述,利用MATLAB可以实现FY-3卫星地表温度反演和专题图的制作。通过对遥感数据的预处理、反演算法的实现以及制图过程的可视化,我们可以获得高质量的地表温度反演结果,并能够方便地展示和分析地表温度的空间分布特征。
相关问题

请用python编写处理FY3D-MERSI的大气校正代码

大气校正是遥感图像处理中比较复杂的一个环节,需要进行气溶胶光学厚度、水汽含量等多个参数的反演。下面是一个简单的FY3D-MERSI的大气校正代码示例: ```python import numpy as np import scipy.io as sio # 读取FY3D-MERSI数据 data = sio.loadmat('FY3D-MERSI.mat') radiance = data['radiance'] latitude = data['latitude'] longitude = data['longitude'] # 定义大气校正系数 angstrom = 1.2 water_vapor = 1.2 # 计算大气校正系数 a = np.exp(-angstrom * np.log(470) + np.log(550)) b = np.exp(-angstrom * np.log(550) + np.log(550)) c = np.exp(-angstrom * np.log(660) + np.log(550)) water_vapor = np.exp(-0.0098 * water_vapor + 0.05) # 进行大气校正 reflectance = np.zeros_like(radiance) for i in range(radiance.shape[0]): for j in range(radiance.shape[1]): reflectance[i, j] = (radiance[i, j] - b) / (a - c * water_vapor) # 保存大气校正后的数据 sio.savemat('FY3D-MERSI-reflectance.mat', {'reflectance': reflectance}) ``` 需要注意的是,这个代码示例只是一个简单的演示,实际的大气校正过程要比这个复杂得多。

python 读取FY3D

以下是使用PyTables库读取FY3D数据的Python代码示例: ```python import matplotlib.pyplot as plt from tables import * # 打开HDF5文件 f = "D:\Download\D202107180081468319/FY3C_MERSI_GBAL_L1_20150529_0210_0250M_MS.HDF" h5file = open_file(f, 'r') # 遍历文件中的所有组 for group in h5file.walk_groups(): print(group) # 遍历文件中的所有节点 for node in h5file: print(node) # 获取指定数据集 dt = h5file.root.Data.EV_250_RefSB_b3 # (CArray(8000, 8192), zlib(5)) # 绘制等高线图 plt.contour(dt) plt.show() ``` 上述代码中,我们首先导入了`matplotlib.pyplot`和`tables`库。然后,我们使用`open_file()`函数打开了FY3D数据文件,并遍历了文件中的所有组和节点。接着,我们使用`h5file.root.Data.EV_250_RefSB_b3`获取了指定的数据集,并使用`plt.contour()`函数绘制了等高线图。最后,我们使用`plt.show()`函数显示了绘制的图形。

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