기상위성 데이터를 살펴보자

NOAA(연방해양대기청) 여기는 쓸만한 자료가 많다. AIS 데이터부터 AIS의 포맷과 해석에 대한 방법 등등

거기에 더해 CLASS: Comprehensive Large Array-Data라는데 뭐 대략 대빵큰위성데이터 정도로 해석하면 될까나???

여기에 있는 데이터는 AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer)라고 하는데 기상과 대기, 환경에 대한 위성 측정 데이터를 포함하고 있다. 위성마다 종류가 다양한데 사용되는 센서들과 측정항목도 차이가 있다.

 

 

https://order.class.noaa.gov/public/310670/8418718153/001/

NOAA's Comprehensive Large Array-data Stewardship System

이곳에 있는 파일들은 확장자가 nc이다. NetCDF (Network Common Data Form)라는 라이브러리가 필요하다. netcdf는 대기, 기상 등의 데이터를 담기 위한 포맷이다.

import netCDF4 as nc
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# NetCDF 파일 열기
file_path = 'D:/data/JRR-CloudBase_v2r0_npp_s201903251625286_e201903251635252_c201903261742150/JRR-CloudBase_v2r0_npp_s201903251625286_e201903251626527_c201903251741410.nc'
ds = nc.Dataset(file_path)

# 파일의 변수 목록 보기
print(ds.variables.keys())

# 특정 변수 데이터 가져오기
variable_name = 'CldTopHght'  # 예: 온도 데이터
data = ds.variables[variable_name][:]
print(data)

# 데이터 시각화
plt.imshow(data, cmap='viridis')
plt.colorbar()
plt.title(variable_name)
plt.show()

# 파일 닫기
ds.close()

dict_keys(['Latitude', 'Longitude', 'StartRow', 'StartColumn', 'CldTopPres', 'CldTopHght', 'CldBasePres', 'CldBaseHght', 'CldBaseQF'])

위의 데이터는 아래와 같은 내용을 담고 있다.

• Latitude: 위도
• Longitude: 경도
• StartRow: 시작 행
• StartColumn: 시작 열
• CldTopPres: 구름 꼭대기 압력
• CldTopHght: 구름 꼭대기 높이
• CldBasePres: 구름 기저 압력
• CldBaseHght: 구름 기저 높이
• CldBaseQF: 구름 기저 품질 지수

구름 꼭대기의 높이를 시각화 해보면...

 

아마 피트 값이겠지