python 读取FY3D
时间: 2023-11-21 22:57:11 浏览: 226
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。
相关问题
读取fy3d的HDF文件数据集
读取FY3D的HDF(Hierarchical Data Format)文件数据集通常涉及到使用科学计算库,如Python的HDF5库(h5py)或MATLAB的HDF支持。这两个库可以方便地访问HDF文件中的数据,并提供了一套API来遍历、选择和操作数据。
在Python中,你可以按照以下步骤操作:
1. 安装所需的库:首先确保你已经安装了`h5py`,如果没有,可以使用pip安装:
```shell
pip install h5py
```
2. 使用`h5py`打开文件:
```python
import h5py
with h5py.File('your_fy3d_file.hdf', 'r') as f:
# 打开文件后,你可以通过键(key)获取数据集
dataset = f['dataset_name']
```
3. 访问和处理数据:
```python
data = dataset[()] # 获取数据,如果需要特定步长可以指定slicing, 如data = dataset[0:100]
```
在MATLAB中,可以使用`h5read`函数或`matlab.io.HDF5`工具箱,例如:
```matlab
% 加载HDF5文件
fh = hdf5.open('your_fy3d_file.hdf');
% 选择数据集
dataset = fh.getData('dataset_name');
% 读取数据
data = dataset.Data;
% 关闭连接
fh.close();
```
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。
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