来自 Grib2 文件的 Cartopy 图像与同一 CRS 中的海岸线和边界不对齐
Cartopy Image from Grib2 file does not align with Coastlines and Borders in same CRS
这看起来会很简单,可以修复我的代码,但我认为我目前对代码看得太多了,需要重新审视它。我只是想引入我从 NCEP 下载的用于 HRRR 模型的 Grib2 文件。根据他们的信息,网格类型是 Lambert Conformal,角的纬度范围为 (21.13812, 21.14055, 47.84219, 47.83862),角的经度范围为 (-122.7195, -72.28972, -60.91719, -134.0955)模型域。
在尝试放大我感兴趣的区域之前,我只想简单地在适当的 CRS 中显示图像,但是当我尝试为模型的域执行此操作时,我得到的边界和海岸线落入其中范围,但从 Grib2 文件生成的实际图像只是放大了。我尝试使用 extent=[my domain extent] 但它似乎总是让我正在测试它的笔记本崩溃。这是我的代码和我从中获得的相关图像它。
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from osgeo import gdal
gdal.SetConfigOption('GRIB_NORMALIZE_UNITS', 'NO')
plt.figure()
filename='C:\Users\Public\Documents\GRIB\hrrr.t18z.wrfsfcf00.grib2'
grib = gdal.Open(filename, gdal.GA_ReadOnly)
z00 = grib.GetRasterBand(47)
meta00 = z00.GetMetadata()
band_description = z00.GetDescription()
bz00 = z00.ReadAsArray()
latitude_south = 21.13812 #38.5
latitude_north = 47.84219 #50
longitude_west = -134.0955 #-91
longitude_east = -60.91719 #-69
fig = plt.figure(figsize=(20, 20))
title= meta00['GRIB_COMMENT']+' at '+meta00['GRIB_SHORT_NAME']
fig.set_facecolor('white')
ax = plt.axes(projection=ccrs.LambertConformal())
ax.add_feature(cartopy.feature.BORDERS, linestyle=':')
ax.coastlines(resolution='110m')
ax.imshow(bz00,origin='upper',transform=ccrs.LambertConformal())
plt.title(title)
plt.show()
Returns Just Grib File
如果我改变:
ax = plt.axes(projection=ccrs.LambertConformal()
到
ax = plt.axes(projection=ccrs.LambertConformal(central_longitude=-95.5,
central_latitude=38.5,cutoff=21.13)
我得到了我的边界,但我的实际数据没有对齐,它创建了我正在配音的蝙蝠侠情节。
Batman Plot
即使我放大域并且仍然有我的边框,也会出现类似的问题。 Grib 文件中的基础数据不会更改以对应于我要获取的内容。
因此,正如我已经说过的,这可能是我所缺少的一个简单的修复方法,但如果不是,那么很高兴知道我在搞砸哪个步骤或哪个过程,我可以吸取教训,以后不做!
更新 1:
我已经添加并更改了一些代码,然后又回到了只显示图像而不显示边界和海岸线的状态。
test_extent = [longitude_west,longitude_east,latitude_south,latitude_north]
ax.imshow(bz00,origin='upper',extent=test_extent)
这给了我下面的图像。
Looks exactly like image 1.
我注意到的另一件事可能是所有这一切的根本原因是,当我打印出 plt.gca().get_ylim()
和 plt.gca().get_xlim()
的值时,我变得非常不同值取决于显示的内容。
我的问题似乎是因为 Grib 文件无论是否可以在其他程序中正确显示,都不能很好地与开箱即用的 Matplotlib 和 Cartopy 一起播放。或者至少与我使用的 Grib 文件无关。为此,您可以从 NCEP HRRR 模型中获得 here or here。
如果将文件从 Grib2 格式转换为 NetCDF 格式,一切似乎都能正常工作,并且我能够在地图上获得我想要的边界、海岸线等内容。我附上了下面的代码和输出以显示它是如何工作的。此外,我还手动选择了一个我想显示的数据集,以与我以前的代码进行测试,因此如果您想查看文件中可用的其余数据集,您需要使用 ncdump 或类似的东西来查看数据集上的信息.
import numpy as np
from netCDF4 import Dataset
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy
import cartopy.feature as cfeature
from osgeo import gdal
gdal.SetConfigOption('GRIB_NORMALIZE_UNITS', 'NO')
nc_f = 'C:\Users\Public\Documents\GRIB\test.nc' # Your filename
nc_fid = Dataset(nc_f, 'r') # Dataset is the class behavior to open the
# file and create an instance of the ncCDF4
# class
# Extract data from NetCDF file
lats = nc_fid.variables['gridlat_0'][:]
lons = nc_fid.variables['gridlon_0'][:]
temp = nc_fid.variables['TMP_P0_L1_GLC0'][:]
fig = plt.figure(figsize=(20, 20))
states_provinces = cfeature.NaturalEarthFeature(category='cultural', \
name='admin_1_states_provinces_lines',scale='50m', facecolor='none')
proj = ccrs.LambertConformal()
ax = plt.axes(projection=proj)
plt.pcolormesh(lons, lats, temp, transform=ccrs.PlateCarree(),
cmap='RdYlBu_r', zorder=1)
ax.add_feature(cartopy.feature.BORDERS, linestyle=':', zorder=2)
ax.add_feature(states_provinces, edgecolor='black')
ax.coastlines()
plt.show()
地图最终预览
这看起来会很简单,可以修复我的代码,但我认为我目前对代码看得太多了,需要重新审视它。我只是想引入我从 NCEP 下载的用于 HRRR 模型的 Grib2 文件。根据他们的信息,网格类型是 Lambert Conformal,角的纬度范围为 (21.13812, 21.14055, 47.84219, 47.83862),角的经度范围为 (-122.7195, -72.28972, -60.91719, -134.0955)模型域。
在尝试放大我感兴趣的区域之前,我只想简单地在适当的 CRS 中显示图像,但是当我尝试为模型的域执行此操作时,我得到的边界和海岸线落入其中范围,但从 Grib2 文件生成的实际图像只是放大了。我尝试使用 extent=[my domain extent] 但它似乎总是让我正在测试它的笔记本崩溃。这是我的代码和我从中获得的相关图像它。
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from osgeo import gdal
gdal.SetConfigOption('GRIB_NORMALIZE_UNITS', 'NO')
plt.figure()
filename='C:\Users\Public\Documents\GRIB\hrrr.t18z.wrfsfcf00.grib2'
grib = gdal.Open(filename, gdal.GA_ReadOnly)
z00 = grib.GetRasterBand(47)
meta00 = z00.GetMetadata()
band_description = z00.GetDescription()
bz00 = z00.ReadAsArray()
latitude_south = 21.13812 #38.5
latitude_north = 47.84219 #50
longitude_west = -134.0955 #-91
longitude_east = -60.91719 #-69
fig = plt.figure(figsize=(20, 20))
title= meta00['GRIB_COMMENT']+' at '+meta00['GRIB_SHORT_NAME']
fig.set_facecolor('white')
ax = plt.axes(projection=ccrs.LambertConformal())
ax.add_feature(cartopy.feature.BORDERS, linestyle=':')
ax.coastlines(resolution='110m')
ax.imshow(bz00,origin='upper',transform=ccrs.LambertConformal())
plt.title(title)
plt.show()
Returns Just Grib File
如果我改变:
ax = plt.axes(projection=ccrs.LambertConformal()
到
ax = plt.axes(projection=ccrs.LambertConformal(central_longitude=-95.5,
central_latitude=38.5,cutoff=21.13)
我得到了我的边界,但我的实际数据没有对齐,它创建了我正在配音的蝙蝠侠情节。
Batman Plot
即使我放大域并且仍然有我的边框,也会出现类似的问题。 Grib 文件中的基础数据不会更改以对应于我要获取的内容。
因此,正如我已经说过的,这可能是我所缺少的一个简单的修复方法,但如果不是,那么很高兴知道我在搞砸哪个步骤或哪个过程,我可以吸取教训,以后不做!
更新 1: 我已经添加并更改了一些代码,然后又回到了只显示图像而不显示边界和海岸线的状态。
test_extent = [longitude_west,longitude_east,latitude_south,latitude_north]
ax.imshow(bz00,origin='upper',extent=test_extent)
这给了我下面的图像。 Looks exactly like image 1.
我注意到的另一件事可能是所有这一切的根本原因是,当我打印出 plt.gca().get_ylim()
和 plt.gca().get_xlim()
的值时,我变得非常不同值取决于显示的内容。
我的问题似乎是因为 Grib 文件无论是否可以在其他程序中正确显示,都不能很好地与开箱即用的 Matplotlib 和 Cartopy 一起播放。或者至少与我使用的 Grib 文件无关。为此,您可以从 NCEP HRRR 模型中获得 here or here。
如果将文件从 Grib2 格式转换为 NetCDF 格式,一切似乎都能正常工作,并且我能够在地图上获得我想要的边界、海岸线等内容。我附上了下面的代码和输出以显示它是如何工作的。此外,我还手动选择了一个我想显示的数据集,以与我以前的代码进行测试,因此如果您想查看文件中可用的其余数据集,您需要使用 ncdump 或类似的东西来查看数据集上的信息.
import numpy as np
from netCDF4 import Dataset
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy
import cartopy.feature as cfeature
from osgeo import gdal
gdal.SetConfigOption('GRIB_NORMALIZE_UNITS', 'NO')
nc_f = 'C:\Users\Public\Documents\GRIB\test.nc' # Your filename
nc_fid = Dataset(nc_f, 'r') # Dataset is the class behavior to open the
# file and create an instance of the ncCDF4
# class
# Extract data from NetCDF file
lats = nc_fid.variables['gridlat_0'][:]
lons = nc_fid.variables['gridlon_0'][:]
temp = nc_fid.variables['TMP_P0_L1_GLC0'][:]
fig = plt.figure(figsize=(20, 20))
states_provinces = cfeature.NaturalEarthFeature(category='cultural', \
name='admin_1_states_provinces_lines',scale='50m', facecolor='none')
proj = ccrs.LambertConformal()
ax = plt.axes(projection=proj)
plt.pcolormesh(lons, lats, temp, transform=ccrs.PlateCarree(),
cmap='RdYlBu_r', zorder=1)
ax.add_feature(cartopy.feature.BORDERS, linestyle=':', zorder=2)
ax.add_feature(states_provinces, edgecolor='black')
ax.coastlines()
plt.show()
地图最终预览