불규칙한 그리드 데이터를 일반 그리드로 다시 그리기위한 pyresample 이해

Question

불규칙한 그리드 (램버트 원추형)에서 일반 그리드로 데이터를 재구성해야합니다. pyresample이 최선의 방법이라고 생각합니다. 실제로 원래의 lat, lon은 1D가 아닙니다 (basemap.interp 또는 scipy.interpolate.griddata를 사용해야 할 것 같습니다).

유용한 정보 : this SO's answer 그러나 빈 보간 된 데이터를 얻습니다. 내 영향력의 반경과 내 데이터가 래핑된다는 사실 (??)과 관련이 있다고 생각합니다.

import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 
import netCDF4 
%matplotlib inline 
url = "http://www.esrl.noaa.gov/psd/thredds/dodsC/Datasets/NARR/Dailies/monolevel/hlcy.2009.nc" 
SRHtemp = netCDF4.Dataset(url).variables['hlcy'][0,::] 
Y_n  = netCDF4.Dataset(url).variables['y'][:] 
X_n  = netCDF4.Dataset(url).variables['x'][:] 
T_n  = netCDF4.Dataset(url).variables['time'][:] 

lat_n  = netCDF4.Dataset(url).variables['lat'][:] 
lon_n  = netCDF4.Dataset(url).variables['lon'][:] 

lat_n 및 lon_n 불규칙하고 위도와 경도, 투사 된 좌표 (X)에 대응하는 Y :

이 내 코드이다. 방식 때문에

는 lon_n, 내가 추가 : 그래서

lon_n[lon_n<0] = lon_n[lon_n<0]+360 

것을 지금은 그들이 볼을 그릴 경우 좋은 및 확인 :

가 그럼 난 내 새로운 세트를 만들 정규 좌표 :

XI = np.arange(148,360) 
YI = np.arange(0,87) 
XI, YI = np.meshgrid(XI,YI) 

위의 대답에 이어 나는 fol lowing 코드 :

데이터의 해상도가 30km 약

def_a = SwathDefinition(lons=XI, lats=YI) 
def_b = SwathDefinition(lons=lon_n, lats=lat_n) 
interp_dat = resample_nearest(def_b,SRHtemp,def_a,radius_of_influence = 70000,fill_value = -9.96921e+36) 

pyresample.kd_tree 수입 resample_nearest에서 pyresample.geometry 수입 SwathDefinition 에서

, 그래서 70km를 넣어, 내가 넣어 fill_value를는의 하나입니다 데이터, 물론 나는 제로 또는 나노를 넣을 수 있습니다.

그러나 빈 배열이 나타납니다.

내가 뭘 잘못 했니? 또한 - 그것을하는 다른 방법이 있다면, 나는 그것을 알고 싶어합니다. Pyresample 문서는 약간 얇은 편이고 좀 더 도움이 필요합니다.

나는 this answer 다른 griddata 기능을 사용하는 제안 발견했다 :

import matplotlib.mlab as ml 
resampled_data = ml.griddata(lon_n.ravel(), lat_n.ravel(),SRHtemp.ravel(),XI,YI,interp = "linear") 

을 그리고 괜찮을 것 같다 :

하지만 그 이후, pyresample에 대한 자세한 내용을 이해하고 싶습니다 너무 강력 해 보인다.

Answer 1

XI와 XI는 부동 소수점이 아닌 정수입니다. 당신은 단순히 정수 데이터 유형을 처리 할 수 ​​

XI = np.arange(148,360.) 
YI = np.arange(0,87.) 
XI, YI = np.meshgrid(XI,YI) 

무능력을 수행하여이 문제를 해결할 수있는 것은 pyresample에서, 문서화되지 않은 직관적이지, 그리고 아마도 버그 동작입니다.코딩 스타일에

몇 가지 더주의 사항 :

• 그것은 당신이 당신은 단지 netCDF의 데이터 세트를 한 번로드해야이
• 에 의해 많이 얻을하지 마십시오 XI 및 YI 변수를 덮어 쓸 필요는 없습니다 및 해당 개체를 통해 변수에 액세스하십시오.