【Python实战案例】读取雷达基数据

方式1：读出最原始的图

#encoding=utf-8
import cinrad# 雷达数据路径地址
path=r"xxxxxx"
f = cinrad.io.CinradReader(path)
rl = list(f.iter_tilt(230, 'REF'))
#组合反射率
cr = cinrad.easycalc.quick_cr(rl)
#ppi画图
fig = cinrad.visualize.PPI(cr, dpi=999, add_city_names=True)
fig("1.png")

方式2：设置仰角

# encoding: utf-8import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from array import array
from matplotlib import colors
import tkinter as tk
from tkinter import filedialogdef main():file= openFile()k = int(input('请选择仰角 1 3 5 6 7 8 9 10 11：'))el, az, rl, dbz = saDecoder(file,k)el, az, rl, dbz = dataLink(el, az, rl, dbz) x, y, h = sph2cord(el, az, rl)plotFunction(x, y, dbz, k)def openFile():root = tk.Tk()root.withdraw()return filedialog.askopenfilename()def saDecoder(file, k):f = open(file, 'rb')data = np.asarray(array('B', f.read()))data = data.reshape(len(data)//2432, 2432)if data[0,72] == 11:phi = [0.50, 0.50, 1.45, 1.45, 2.40, 3.35, 4.30, 5.25, 6.2, 7.5, 8.7, 10, 12, 14, 16.7, 19.5]if data[0, 72] == 21:phi = [0.50, 0.50, 1.45, 1.45, 2.40, 3.35, 4.30, 6.00, 9.00, 14.6, 19.5]if data[0, 72] == 31:phi = [0.50, 0.50, 1.50, 1.50, 2.50, 2.50, 3.50, 4.50]if data[0, 72] == 32:phi = [0.50, 0.50, 2.50, 3.50, 4.50]el = np.zeros((len(data), 460))  #仰角az = np.zeros((len(data), 460))  #方位角rl = np.zeros((len(data), 460))  #径向长度dbz = np.zeros((len(data), 460))  #反射率count = 0while count < len(data):el_number = data[count,44] + 256 * data[count,45] #仰角序数az_value = (data[count,36] + 256 * data[count,37]) / 8 * 180 / 4096  #方位角d_value = data[count,54] + 256 * data[count,55] #库长if d_value == 0:count += 1continueelse:count += 1i = 0while i < 460:el[count-1, i] = phi[el_number-1]az[count-1, i] = az_valuerl[count-1, i] = i + 1#计算反射率if i > d_value:dbz[count-1, i] = -9900else:if data[count-1, 128+i] == 0:  #无回波数据dbz[count-1, i] = -9900elif data[count-1, 128+i] == 1:  #距离模糊dbz[count-1, i] = -9901else:dbz[count-1, i] = (data[count-1, 128+i] - 2) / 2 - 32i += 1m = 1while m < len(data):if data[m,44] > (k-1):breakm += 1n = mwhile n < len(data):if data[n,44] > k:breakn += 1elVlues = el[m:n,0:230]  #对应第k个仰角的仰角值azValues = az[m:n,0:230] #对应的方位角rlValues = rl[m:n,0:230] #对应的径向长度dbzValues = dbz[m:n,0:230] #对应的回波强度return elVlues, azValues, rlValues, dbzValuesdef sph2cord(el, az, r):e, a = np.deg2rad([el, az])x = r * np.cos(e) * np.sin(a)y = r * np.cos(e) * np.cos(a)h = r * np.sin(e)return x, y, hdef plotFunction(x, y, dbz, k):phi = [0.50, 0.50, 1.45, 1.45, 2.40, 3.35, 4.30, 6.00, 9.00, 14.6, 19.5]cdict = ['#606060', '#01ADA5', '#C0C0FE', '#7B72EF', '#1F27D1','#A6FDA8', '#00EA00', '#10921A', '#FCF465', '#C9C903', '#8C8C00','#FFACAC', '#FE655C', '#EE0231', '#D58FFE', '#AA25FA', '#FFFFFF']cmap = colors.ListedColormap(cdict)norm = colors.Normalize(vmin=-15,vmax=70)x = np.concatenate((x, [x[0]]))  # 闭合y = np.concatenate((y, [y[0]]))  # 闭合plt.pcolor(x,y,dbz,norm=norm,cmap=cmap)plt.title('Reflectivity'+'('+str(phi[k-1])+')')plt.axis('square')plt.colorbar()plt.savefig(str(phi[k-1])+'.png')plt.show()def dataLink(el,az,rl,dbz):El = np.zeros((360, 230))Az = np.zeros((360, 230))Rl = np.zeros((360, 230))DBZ = np.zeros((360, 230))for i in range(0, 361):err = np.abs(az[:, 0] - i)id = np.argmin(err)El[i-1,:] = el[id,:]Az[i-1,:] = az[id,:]Rl[i-1,:] = rl[id,:]DBZ[i-1,:] = dbz[id,:]return El, Az, Rl, DBZif __name__ == '__main__':main()

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