这是一个示例图作为说明。
该图显示了欧洲部分地区的卫星SO2柱数据。
由于卫星和经度的不同,符合卫星扫描原理的网格网络并不平行于经度。
我不知道是否可以在matplotlib.basemap中使用pcolor或pcolormesh绘制这种网格网络。所以,我在这里发表我的问题。
最佳答案
我偶然发现了这个问题,因为我也在寻找一种使用matplotlib
和basemap
在地图上绘制栅格化卫星测量结果的方法。
我不确定我的想法是否与您的问题有关,因为我的像素只能假设非常有限的离散值(4),但无论如何我还是决定回答,还想找出是否最终找到了有效的解决方案。我要做的是通过使用方法Polygon
将每个单个像素直接绘制为地图上的多边形。
我将alpha
值设置为基础物理测量的函数。以我为例(云图),此策略效果很好。
这是要绘制每个像素的函数:
def draw_cloud_pixel(lats, lons, index, mapplot):
"""Draw a pixel on the map. The fill color alpha level depends on the cloud index,
ranging from 0.1 (almost fully transparent) for confidently clear pixels to 1 (fully opaque)
for confidently cloudy pixels.
Keyword arguments:
lats -- Array of latitude values for the pixel 4 corner points (numpy array)
lons -- Array of longitudes values for the pixel 4 corner points (numpy array)
index -- Cloud mask index for given pixel:
0: confidently_cloudy
1: probably_cloudy
2: probably_clear
3: confidently_clear
mapplot -- Map object for coordinate transformation
Returns:
None
"""
x, y = mapplot(lons, lats)
xy = zip(x,y)
poly = Polygon(xy, facecolor='white', alpha=1-0.3*index)
plt.gca().add_patch(poly)
然后在我的主要绘图例程中,为所选区域中的每个像素调用
draw_cloud_pixel
函数:# draw plot, each pixel at the time
for scanline in xrange(select_cp_lat.shape[0]):
for pixel in xrange(select_cp_lat.shape[1]):
draw_cloud_pixel(select_cp_lat[scanline, pixel,:],
select_cp_lon[scanline, pixel,:],
cloud_mask[scanline, pixel],
mapplot)
我得到这样的情节: