地形图色标技术:用不同颜色标识地形变化程度

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0 下载量 11 浏览量 更新于2024-10-23 收藏 3KB RAR 举报
资源摘要信息:"该文件名为junzhen2.rar,其内容涉及地形图的绘制以及色标的使用。描述中提到的“画二维图,用不同颜色标出不同的程度”可能指的是在二维地图中使用颜色渐变或色带表示不同地形的高度、深度或其他地理特征的程度。色标的引入是为了让地图的使用者能够根据不同的颜色了解这些特征的数值范围或者程度差别。这通常是在地理信息系统(GIS)、地形分析和地质绘图等领域中常用的技术。" 知识点: 1. 地形图概念:地形图是一种描绘地球表面的自然和人造特征的图,它通过等高线、符号、颜色等要素来表示地面的高低起伏、水流方向、地貌类型等信息。地形图是地理信息系统、地质学研究、城市规划、户外活动等领域的基础工具。 2. 色标使用:色标(Color Scale)是在地图上用来直观表示不同地理特征的数值范围或程度变化的色彩参照系统。色标通常位于地图的边缘或角落,以一系列表示不同数值或程度的颜色块组成。例如,在表示高程的地图上,深绿色可能表示低海拔区域,而深褐色或紫色可能表示高海拔区域。 3. 地图绘制:绘制地形图需要使用专门的绘图软件或地理信息系统软件。这些软件通常具备生成等高线、导入遥感数据、编辑地理特征等高级功能。地形图的绘制需要精确的地理数据和合适的色彩搭配,以确保地图的准确性和易读性。 4. GIS应用:地理信息系统(GIS)是一个集成的数据库,它用来捕捉、存储、分析和显示地理数据。GIS在地形图的制作中发挥着至关重要的作用,它可以用来处理复杂的地理数据,生成多层叠加的地形分析图,并通过色标的引入直观地展示分析结果。 5. 二维图形绘制技术:描述中提到的“画二维图”可能涉及到各种计算机图形绘制技术,包括但不限于矢量图形绘制和光栅图形绘制。在GIS和制图软件中,二维图形的绘制是通过各种图形工具和算法实现的,使得地形特征以直观的方式展现给用户。 6. junzhen2.m文件分析:文件名“junzhen2.m”表明它可能是一个MATLAB脚本文件(文件扩展名.m),用于特定的地形分析或绘图任务。MATLAB是一种广泛用于工程计算、数据分析和可视化的编程语言和环境。这个文件可能包含了一系列的MATLAB命令,用于数据处理、图形绘制或数值分析,具体功能需要进一步查看文件内容才能确定。 7. 地图阅读与解读:熟悉地形图和色标的使用不仅对于制图人员重要,对于任何需要解读地图信息的人员也同样重要。了解如何阅读色标可以更准确地把握地图上所显示的地理特征和数值信息。 通过上述知识点,可以看出,junzhen2.rar文件不仅仅是一个简单的地形图制作工具,它可能包含了一系列的地理数据处理和可视化技术,涵盖了从数据采集到地图生成的多个复杂环节。在实际操作过程中,地图制作人员需要具备相关的地理知识、制图技能和计算机操作能力,才能高效准确地完成地形图的绘制和色标的编制。

优化这个代码import xarray as xr import netCDF4 as nc import pandas as pd import numpy as np import datetime import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.mpl.ticker as cticker import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature ds = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc', engine='netcdf4') # 读取原始数据 ds_temp = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc') # 区域提取* south_asia = ds_temp.sel(latitude=slice(38, 28), longitude=slice(75, 103)) indian_ocean = ds_temp.sel(latitude=slice(5, -15), longitude=slice(60, 100)) # 高度插值 south_asia_200hpa = south_asia.t.interp(level=200) indian_ocean_200hpa = indian_ocean.t.interp(level=200) south_asia_400hpa = south_asia.t.interp(level=400) indian_ocean_400hpa = indian_ocean.t.interp(level=400) # 区域平均 TTP = south_asia_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))#.values TTIO = indian_ocean_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))# TTP_200hpa = south_asia_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) TTIO_200hpa = indian_ocean_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) tlup=(TTP-TTIO)-(TTP_200hpa-TTIO_200hpa)-(-5.367655815) # 定义画图区域和投影方式 fig = plt.figure(figsize=[10, 8]) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) # 添加地图特征 ax.set_extent([60, 140, -15, 60], crs=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'), linewidths=0.5) ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m'), facecolor='lightgray') ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m'), facecolor='white') # 画距平场 im = ax.contourf(TTP_200hpa, TTP, tlup, cmap='coolwarm', levels=np.arange(-4, 4.5, 0.5), extend='both') # 添加色标 cbar = plt.colorbar(im, ax=ax, shrink=0.8) cbar.set_label('Temperature anomaly (°C)') # 添加经纬度坐标轴标签 ax.set_xticks(np.arange(60, 105, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) ax.set_yticks(np.arange(-10, 40, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter() lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter() ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter) # 添加标题和保存图片 plt.title('Temperature anomaly at 400hPa over South Asia and the Indian Ocean') plt.savefig('temperature_anomaly.png', dpi=300) plt.show()

2023-05-22 上传