python读取Himawari8数据

影像处理过程中将500m和1km分辨率的都采样到了2km

def read_hsd(inputfile):resolution = int(inputfile[-12:-10])if resolution == 10:rows = 1100cols = 11000elif resolution == 20:rows = 550cols = 5500else:rows = 2200cols = 22000# 打开文件f = open(inputfile, 'rb')# 获取Observation start timef.seek(46)imgtime = struct.unpack('d', f.read(8))[0]# 获取Total header lengthf.seek(70)header_length = struct.unpack('i', f.read(4))[0]# 获取影像formation = [('header', 'S1', header_length), ('pixel', 'i2', rows*cols)]imgdata = np.fromfile(inputfile, dtype=formation)['pixel'].reshape(rows, cols)if resolution != 20:# 重采样至550行，5500列imgdata = imgdata.reshape(550, int(20/resolution), 5500, int(20/resolution)).mean(axis=(1, 3))# 获取Sun's positionf.seek(510)sun_pos1 = struct.unpack('d', f.read(8))[0]# print(sun_pos1)f.seek(510+8)sun_pos2 = struct.unpack('d', f.read(8))[0]# print(sun_pos2)f.seek(510+8+8)sun_pos3 = struct.unpack('d', f.read(8))[0]# print(sun_pos3)# 获取Band numberf.seek(601)band_num = int.from_bytes(f.read(2), byteorder='little', signed=False)# 获取Gainf.seek(617)Gain = struct.unpack('d', f.read(8))[0]# print(Gain)# 获取Offsetf.seek(625)Offset = struct.unpack('d', f.read(8))[0]# print(Offset)# 计算radianceradiance = imgdata*Gain+Offsetdel imgdata# print(radiance[0][1580])# 对前6波段定标成反射率if band_num <= 6:# 获取radiance to albedof.seek(633)cc = struct.unpack('d', f.read(8))[0]f.close# 计算反射率albedo = radiance * ccoutdata = albedodel albedo, radiance# 后面的波段定标成计算亮温else:# 获取Central wave lengthf.seek(603)wv = struct.unpack('d', f.read(8))[0]# 获取radiance to brightness temperature(c0)f.seek(633)c0 = struct.unpack('d', f.read(8))[0]# 获取radiance to brightness temperature(c1)f.seek(641)c1 = struct.unpack('d', f.read(8))[0]# 获取radiance to brightness temperature(c2)f.seek(649)c2 = struct.unpack('d', f.read(8))[0]# 获取Speed of light(c)f.seek(681)c = struct.unpack('d', f.read(8))[0]# 获取Planck constant(h)f.seek(689)h = struct.unpack('d', f.read(8))[0]# 获取Boltzmann constant(k)f.seek(697)k = struct.unpack('d', f.read(8))[0]f.close# 计算亮温wv = wv * 1e-6rad = radiance * 1e6del radianceTe = h*c/k/wv/(np.log(2*h*c*c/((wv**5)*rad)+1))del radBT = c0 + c1 * Te + c2 * Te * Tedel Te# 返回值outdata = BTdel BT# 返回：albedo / BT, 时间, 太阳坐标sunpos = [sun_pos1, sun_pos2, sun_pos3]out = {'pixels': list(outdata.flatten()), 'time': imgtime, 'sun_pos': sunpos}del outdata, sunposreturn out

# 获取影像数据(影像、时间、太阳坐标)
def H8_Getdata(inputfolder):count = 0for band in range(1, 17):for seg in range(1, 11):seg_file = glob.glob(inputfolder + '/HS_H08*_B' + ('0'+str(band))[-2:] + \'_FLDK_*_S' + ('0'+str(seg))[-2:] + '10.DAT')if seg_file != '':count += 1if count == 160:R20_data = np.empty([5500, 5500, 16], dtype=np.float)time_data = np.empty([5500, 5500, 4], dtype=np.float)for band in range(16):# print(band + 1)band_data = []obstime = []sunpos1 = []sunpos2 = []sunpos3 = []for seg in range(1, 11):inputfile = glob.glob(inputfolder + '/HS_H08*_B' + ('0'+str(band+1))[-2:] + \'_FLDK_R*_S' + ('0'+str(seg))[-2:] + '10.DAT')# print(inputfile)segment = read_hsd(inputfile[0])imgdata = segment['pixels']band_data = band_data + imgdataif band == 15:ones = np.ones([1, 550*5500], dtype=np.float)imgtime = segment['time']sun_pos = segment['sun_pos']obstime = obstime + list(imgtime * ones.flatten())sunpos1 = sunpos1 + list(sun_pos[0] * ones.flatten())sunpos2 = sunpos2 + list(sun_pos[1] * ones.flatten())sunpos3 = sunpos3 + list(sun_pos[2] * ones.flatten())del onesdel segment# 写入影像数据R20_data[:, :, band] = np.array(band_data).reshape(5500, 5500)# 写入时间和太阳坐标if obstime != []:time_data[:, :, 0] = np.array(obstime).reshape(5500, 5500)time_data[:, :, 1] = np.array(sunpos1).reshape(5500, 5500)time_data[:, :, 2] = np.array(sunpos2).reshape(5500, 5500)time_data[:, :, 3] = np.array(sunpos3).reshape(5500, 5500)# 删除变量del band_data, obstime, sunpos1, sunpos2, sunpos3# 返回值return {'imgdata': R20_data, 'time_data': time_data}else:return 0

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