정보
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업무명 : 대기 환경 자료 처리 및 가시화 : HDF5 형식인 천리안위성 1A호 (COMS/MI) 기상 위성 자료를 이용한 에어로졸 광학두께 가시화
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작성자 : 이상호
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작성일 : 2020-03-31
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설 명 :
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수정이력 :
내용
[개요]
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안녕하세요? 기상 연구 및 웹 개발을 담당하고 있는 해솔입니다.
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대기 환경 정보는 다양한 차원의 관측 자료 및 분석 자료로 구성되어 있기 때문에 이용자가 적절한 분석 및 가시화 기술이 요구됩니다.
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따라서 오늘 포스팅에서는 HDF5 형식인 천리안위성 1A호 (COMS/MI) 기상 위성 자료를 이용한 에어로졸 광학두께 가시화를 소개해 드리고자 합니다.
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추가로 대기과학 전공자를 위한 IDL를 소개한 링크를 보내드립니다.
[IDL] 아이디엘 대기과학 전공자를 위한 IDL (Interactive Data Language) 소개
정보 업무명 : 대기과학 전공자를 위한 IDL (Interactive Data Language) 소개 작성자 : 이상호 작성일 : 2020-03-23 설 명 : 수정이력 : 내용 [개요] 안녕하세요? 웹 개발 및 연구 개발을 담당하고 있는 해솔입니..
shlee1990.tistory.com
[특징]
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대기 환경 자료를 이해하기 위해서 자료 처리 및 가시화 기술이 요구되며 이 프로그램은 이러한 목적을 달성하기 위해 고안된 소프트웨어
[기능]
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위도, 경도, 에어로졸 광학두께 자료 읽기
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자료 전처리
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가시화
[활용 자료]
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자료명 : coms_mi_le2_aod_cn_201402010000.h5
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자료 종류 : 위/경도, 에어로졸 광학두께
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확장자 : h5
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영역 : 북반구
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기간 : 2014년 02월 01일 00:00 UTC
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제공처 : 국가기상위성센터
[사용법]
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입력 자료를 동일 디렉터리에 위치
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소스 코드를 실행 (idl -e Visualization_Using_Aerosol_Data_of_HDF5_Format)
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가시화 결과를 확인
[사용 OS]
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Windows 10
[사용 언어]
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IDL v8.5
소스 코드
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해당 작업을 하기 위한 컴파일 및 실행 코드는 IDL로 작성되었으며 가시화를 위한 라이브러리는 Coyote's Guide to IDL Programming를 이용하였습니다.
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소스 코드는 단계별로 수행하며 상세 설명은 다음과 같습니다.
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1 단계는 주 프로그램은 작업 경로 설정, HDF5 파일 읽기, 변수 전처리하여 메모리상에 저장하고 가시화를 위한 초기 설정합니다.
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2 단계는 plot 매핑에 따라 영상 장면 표출하여 이미지 형식으로 저장합니다. 이 과정에서 포스트 스크립트 (PS) 형식에서 PNG로 변환합니다.
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[명세]
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전역 변수 설정
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cd를 통해 작업 디렉터리 설정
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배열 정보 (dim)
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위/경도 (hdf4_file), 에어로졸 광학두께 (hdf5_file) 파일 설정
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cd, 'C:\SYSTEM\PROG\IDL\HDF5'
dim = [1934, 1544]
hdf4_file='INPUT/coms_cn_geos_lonlat.hdf'
hdf5_file = "INPUT/coms_mi_le2_aod_cn_201402010000.h5"
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HDF5 파일 읽기 및 전처리
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h5d_read를 통해 에어로졸 광학두께 정보 읽기
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속성 정보 (valid_min, valid_max, fill, offset, scale)를 통해 에어로졸 광학두께 전처리
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file_id = h5f_open(hdf5_file)
data_id = h5d_open(file_id, '/Product/Aerosol_Optical_Depth')
data = h5d_read(data_id)
h5f_close, file_id
data = float(data)
valid_min = 0.000000
valid_max = 5.00000
fill = 32767
offset = 0.000000
scale = 0.00488759
loc1 = where( ((data lt valid_min[0]) or (data gt valid_max[0]) or (data eq fill[0])), nloc1, complement=loc2, ncomplement=nloc2)
if (nloc1 gt 0) then data[loc1] = !values.f_nan
if (nloc2 gt 0) then data[loc2] = scale[0] * (data[loc2] - offset[0])
val2D = data
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HDF4 파일 읽기 및 전처리
- hdf_sd_getdata를 통해 위/경도 정보 읽기
- 비정상적인 값 (-999.0)에 대한 위/경도 전처리
sd_id=hdf_sd_start(hdf4_file, /read)
sds_index = hdf_sd_nametoindex(sd_id, 'Lat')
sds_id = hdf_sd_select(sd_id, sds_index)
hdf_sd_getdata, sds_id, data
data = float(data)
loc1 = where( (data eq -999.0), nloc1, complement=loc2, ncomplement=nloc2)
if (nloc1 gt 0) then data[loc1] = !values.f_nan
if (nloc2 gt 0) then data[loc2] = data[loc2]
lat2D = data
sd_id=hdf_sd_start(hdf4_file, /read)
sds_index = hdf_sd_nametoindex(sd_id, 'Lon')
sds_id = hdf_sd_select(sd_id, sds_index)
hdf_sd_getdata, sds_id, data
data = float(data)
loc1 = where( (data eq -999.0), nloc1, complement=loc2, ncomplement=nloc2)
if (nloc1 gt 0) then data[loc1] = !values.f_nan
if (nloc2 gt 0) then data[loc2] = data[loc2]
lon2D = data
hdf_sd_endaccess, sds_id
hdf_sd_end, sd_id
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요약 통계량 확인
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최소값 (min), 평균값 (mean), 최대값 (max) 계산
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help를 통해 자료형 및 배열 정보 확인
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print, min(lon2D, /nan), mean(lon2D, /nan), max(lon2D, /nan)
print, min(lat2D, /nan), mean(lat2D, /nan), max(lat2D, /nan)
print, min(val2D, /nan), mean(val2D, /nan), max(val2D, /nan)
help, lon2D, lat2D, val2D
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가시화
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데이터 세트에서 정보는 여전히 숨겨져 있기 때문에 가시화 필요
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가시화는 일반적인 정적 탐색 데이터 분석에서 웹 브라우저의 동적 대화식 데이터 시각화에 이르기까지 다양함
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에어로졸 광학두께를 위한 설정 및 가시화
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관심 영역 (ROI)와 중심 위/경도 (cnLon, cnLat) 설정
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이미지 저장 파일명 (psName) 및 제목명 (mainName)
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fnMakePsPlot를 통해 이미지 저장
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ROI = [-20, 60, 79.9, 200]
cnLat = 0
cnLon = 128.2
dtDateYmd = STRMID(hdf5_file, 25, 12)
psName = "Img01_" + dtDateYmd
mainName = "HDF5 Aerosol Optical Depth : " + dtDateYmd
fnMakePsPlot, lon2D, lat2D, val2D, dim, cnLat, cnLon, ROI, psName, mainName, 0, 2, 0.1, 33
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사용자 편의성 함수 정의
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전달 인자
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2차원 위도 (lon2D), 2차원 경도 (lat2D), 2차원 값 (val2D), 배열 정보 (dim), 중심 위도 (cnLat), 중심 경도 (cnLon), 관심 영역 (ROI), 이미지 저장 파일명 (psName), 제목명 (mainName), 최소값 (zmin), 최대값 (zmax), 등고선 간격 (interval), 컬러 테이블 (color_table)
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기능
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plot를 통해 위/경도에 따른 값 매핑
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포스트 스크립트 (PS)를 PNG로 변환
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;====================================================================
; Subroutine : Function Make Postscript to Png Graph
;====================================================================
pro fnMakePsPlot, lon2D, lat2D, val2D, dim, cnLat, cnLon, ROI, psName, mainName, zmin, zmax, interval, color_table
set_plot, "ps"
device, filename = psName + ".ps", decomposed = 0, bits = 8, /color, xsize = 16, ysize = 11, /inches, font_size = 13, /Helvetica
!p.font = 0 & !p.charsize = 2.0 & !p.charthick = 1.6 & !p.multi = [0,1,1] & !p.background = 255
xvert = [0.1, 0.1, -0.1, -0.1 ,0.1]
yvert = [-0.1, 0.1, 0.1, -0.1, -0.1]
usersym, xvert, yvert, /fill
start_color = 0 & end_color = 255 & colorn = end_color - start_color + 1
cgloadct, color_table
latmin = ROI(0) & latmax= ROI(1) & lonmin = ROI(2) & lonmax= ROI(3)
cgMAP_SET, cnLat, cnLon, /CYLINDRICAL $
, limit = [latmin, lonmin, latmax, lonmax] $
, position = [0.05, 0.0, 0.85, 0.90], /noborder, /ISOTROPIC
for i = 0L, dim[0] - 1 do begin
for j = 0L, dim[1] - 1 do begin
nLon = lon2D[i, j]
nLat = lat2D[i, j]
nVal = val2D[i, j]
if (lonmin gt nLon or nLon gt lonmax or finite(nLon, /nan) eq 1) then continue
if (latmin gt nLat or nLat gt latmax or finite(nLat, /nan) eq 1) then continue
if (finite(nVal, /nan) eq 1) then continue
plots, nLon, nLat, psym = 8, symsize = 2, color = BYTSCL(nVal, zmin, zmax)
endfor
endfor
cgColorbar, NColors = 255, BOTTOM = 1 $
, Divisions = 5, COLOR = "black" $
, Position = [0.1, 0.90, 0.8, 0.94] $
, Range = [zmin, zmax] $
, CHARSIZE = 1.5,CHARthick = 2 $
, VERTICAL = 1, RIGHT = 1
; cgLoadct, 2
; contour, val2D, lon, lat, /overplot, C_THICK = 2 $
; , LEVELS = zmin + findgen(10) * interval $
; , C_LABELS = zmin + findgen(10) * interval $
; , C_CHARSIZE = 1.5, C_CHARTHICK = 2 $
; , C_COLORS = BYTSCL(zmin + findgen(10) * interval, zmin, zmax)
cgMAP_CONTINENTS, /coast, /countries, COLOR = "black"
lats = [-90:90:15]
lons = [-180:360:20]
lats_names = strarr(n_elements(lats))
lons_names = strarr(n_elements(lons))
for i = 0L, n_elements(lats) - 1 do begin
if (lats[i] gt 0) then begin
lats_names[i] = textoidl(string(lats[i]) + "\circN")
endif else if (lats[i] eq 0) then begin
lats_names[i] = textoidl(string(lats[i]) + "\circ")
endif else begin
lats_names[i] = textoidl(string(-lats[i]) + "\circS")
endelse
endfor
for i = 0L,n_elements(lons) - 1 do begin
if (lons[i] gt 0) then begin
lons_names[i] = textoidl(string(lons[i]) + "\circE")
endif else if (lons[i] eq 0) then begin
lons_names[i] = textoidl(string(lons[i]) + "\circ")
endif else begin
lons_names[i] = textoidl(string(-lons[i]) + "\circW")
endelse
endfor
cgMap_grid, color = "black", charsize = 1.8, thick = 2.5, lats = lats, latnames = lats_names, lons = lons, lonnames = lons_names $
, linestyle = 1, bthick = 300, /box_axes; , /no_grid
cgText, 0.45, 0.95, mainName, /normal, charsize = 2, CHARTHICK = 2, color = "black", alignment = 0.5
device, /close_file
com = "convert -flatten -background white " + psName + ".ps" + " " + "./FIG/" + file_basename(psName, ".ps") + ".png"
spawn, /hide, com
file_delete, ps_name + ".ps"
return
end
[전체]
참고 문헌
[논문]
- 없음
[보고서]
- 없음
[URL]
- 없음
문의사항
[기상학/프로그래밍 언어]
- sangho.lee.1990@gmail.com
[해양학/천문학/빅데이터]
- saimang0804@gmail.com
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