avhrrgoode
Считайте результат обработки данных AVHRR, сохраненный в Проекции Гуда
Синтаксис
[latgrat,longrat,z] = avhrrgoode(region,filename)
[...] = avhrrgoode(region,filename,scalefactor)
[...] = avhrrgoode(region,filename,scalefactor,latlim,lonlim)
[...] = avhrrgoode(region,filename,scalefactor,latlim,lonlim,gsize)
[...] = avhrrgoode(region,filename,scalefactor,latlim,lonlim,gsize,...
nrows,ncols)
[...] = avhrrgoode(region,filename,scalefactor,latlim,lonlim,gsize,...
nrows,ncols,resolution)
[...] = avhrrgoode(region,filename,scalefactor,latlim,lonlim,gsize,...
nrows,ncols,resolution,precision)
Описание
[latgrat,longrat,z] = avhrrgoode(region,filename) считывает данные из набора данных Усовершенствованного радиометра очень Высокого разрешения (AVHRR) с номинальным разрешением 1 км, который хранится в проекции Гуда. Данные в этом формате включают безразмерный индекс растительности наборы данных Глобальных характеристик растительного покрова (GLCC) и (NDVI). region задает географический охват файла, с помощью следующих значений:
'g'или'global''af'или'africa''ap'или'australia/pacific''ea'или'eurasia''na'или'north america''sa'или'south america'
filename является скаляром строки или вектором символов, задающим имя файла данных. Вывод Z является определенной геолокацию сеткой данных с координатами latgrat и longrat в модулях степеней. Z, latgrat и longrat имеют класс дважды. Спроектированные координаты, которые лежат в прерванных областях проекции, установлены в NaN. Масштабный коэффициент 100 применяется к исходному набору данных, так, чтобы Z содержал каждую 100-ю точку в обоих направлениях X и Y.
[...] = avhrrgoode(region,filename,scalefactor) использует целочисленный scalefactor, чтобы субдискретизировать данные. Масштабный коэффициент 1 возвращает каждую точку. Масштабный коэффициент 10 возвращает каждую 10-ю точку. Значение по умолчанию равняется 100.
[...] = avhrrgoode(region,filename,scalefactor,latlim,lonlim) возвращает данные для заданной области. Возвращенные данные могут расширить несколько вне требуемой области. Пределы являются двухэлементными векторами в модулях степеней с latlim в области значений [-90 90] и lonlim в области значений [-180 180]. latlim и lonlim должны возрастать. Если latlim и lonlim пусты, целая область, покрытая по условию, файл возвращен. Если четырехугольнику, заданному latlim и lonlim (когда спроектировано, чтобы сформировать полигон в соответствующей проекции Гуда), не удается пересечь ограничительную рамку данных в спроектированных координатах, то Z, latgrat и longrat возвращены как пустые.
[...] = avhrrgoode(region,filename,scalefactor,latlim,lonlim,gsize) управляет размером матриц координатной сетки. gsize является двухэлементным вектором, содержащим количество желаемых строк и столбцов. По умолчанию latgrat и longrat имеют тот же размер как Z.
[...] = avhrrgoode(region,filename,scalefactor,latlim,lonlim,gsize,... заменяет размерности для стандартного формата файла для выбранной области. Этот синтаксис полезен для данных, хранимых на CD-ROM, который, возможно, был усеченным, чтобы соответствовать. Некоторые наборы глобальных данных были распределены с 16 347 строками и 40 031 столбцом данных по CD-ROMs. Размер по умолчанию для наборов глобальных данных является 17 347 строками и 40 031 столбцом данных.
nrows,ncols)
[...] = avhrrgoode(region,filename,scalefactor,latlim,lonlim,gsize,...читает набор данных с пространственным разрешением, заданным в метрах. Задайте
nrows,ncols,resolution)resolution или как 1000 или как 8000 (метры). Если пустой, полное разрешение 1 000 метров принято. Данные также доступны в 8 000-метровом разрешении. Безразмерные индексные данные о растительности при 8-километровом пространственном разрешении имеют 2 168 строк и 5 004 столбца.
[...] = avhrrgoode(region,filename,scalefactor,latlim,lonlim,gsize,... читает набор данных, ожидая целочисленный заданный
nrows,ncols,resolution,precision)precision. Если пустой, 'uint8' принят. 'uint16' подходит для некоторых файлов. Проверяйте метаданные (.txt или README) файл в папке GLCC ftp для спецификации формата файла и содержимого. В любом случае Z преобразован в класс дважды.
Фон
Соединенные Штаты содержат семью основанных на спутнике датчиков, чтобы измерить изменение климата в соответствии с программой системы наблюдения Земли (EOS). Предшественники данных EOS являются наборами данных, произведенными NOAA и НАСА в соответствии с программой Первооткрывателя. Они - данные, выведенные от Усовершенствованного датчика Радиометра Высокого разрешения, управляемого на Полярных спутниках Орбитального аппарата NOAA, NOAA-7,-9, и-11, и имеют пространственные разрешения приблизительно 1 км. Данные из датчика AVHRR обрабатываются в отдельную землю, море и атмосферные индексы. Данные о контактной площадке обрабатываются к безразмерному индексу растительности (NDVI) или классификации растительных покровов и хранятся в двоичных файлах в Пластине Carrée, Гуд и проекции Ламберта. Морские данные обрабатываются к температурам поверхности и хранятся в форматах HDF. avhrrgoode считывает данные земли, сохраненные в проекции Гуда с глобальным и континентальным покрытием на уровне 1 км. Это может также считать 8-километровые данные с глобальным покрытием.
Ограничения
Большинство файлов хранит данные в масштабированных целых числах. Хотя эта функция возвращает данные как дважды, масштабирование от целого числа, чтобы плавать не выполняется. Проверяйте файл данных README на соответствующие масштабные коэффициенты.
Примеры
Пример 1 — субдискретизируемое классифицированное глобальное покрытие GLCC
Считайте и отобразите каждую 50-ю точку из файла Глобальных характеристик растительного покрова (GLCC), покрывающего целый земной шар системой классификации USGS, названной gusgs2_0g.img. (Чтобы запустить пример, необходимо сначала загрузить файл.)
[latgrat, longrat, Z] = avhrrgoode('global', ...
'gusgs2_0g.img',50);
% Convert the geolocated data grid to an geolocated image.
uniqueClasses = unique(Z);
RGB = ind2rgb8(uint8(Z), jet(numel(uniqueClasses)));
% Display the data as an image using the Goode projection.
origin = [0 0 0];
ellipsoid = [6370997 0];
figure
axesm('MapProjection', 'goode', 'Origin', origin, ...
'Geoid', ellipsoid)
geoshow(latgrat, longrat, RGB, 'DisplayType', 'image');
axis image off
% Plot the coastlines.
hold on
load coastlines
plotm(coastlat,coastlon)
Пример 2 — классифицированные данные GLCC для Калифорнии
Считайте и отобразите каждую точку из файла Глобальных характеристик растительного покрова (GLCC), покрывающего Калифорнию системой классификации USGS, названной nausgs1_2g.img. Необходимо сначала загрузить файл, чтобы запустить этот пример.
figure
usamap california
mstruct = gcm;
latlim = mstruct.maplatlimit;
lonlim = mstruct.maplonlimit;
scalefactor = 1;
[latgrat, longrat, Z] = ...
avhrrgoode('na', 'nausgs1_2g.img', scalefactor, latlim, lonlim);
geoshow(latgrat, longrat, Z, 'DisplayType', 'texturemap');
% Overlay vector data from usastatehi.shp.
california = shaperead('usastatehi', 'UseGeoCoords', true,...
'BoundingBox', [lonlim;latlim]);
geoshow([california.Lat], [california.Lon], 'Color', 'black');
Советы
Эта функция читает двоичные файлы, как. Вы не должны использовать подкачивающее байт программное обеспечение на этих файлах.
Проект AVHRR и наборы данных описаны в и предоставлены различными американскими правительственными веб-сайтами. Смотрите запись для Глобальных характеристик растительного покрова (GLCC) в технических замечаниях, упомянутых ниже.
Примечание
Для получения дополнительной информации на располагающихся данных о карте для загрузки по Интернету, см. следующую документацию на веб-сайте MathWorks: Найдите Картографические данные Онлайн.