概述 在捍卫祖国领土从每一张地图开始，Python绘制气象实用地图[Code+Data](续)中我们介绍了cartopy这个库，专门用于绘制地图和地理空间信息分析的python库，但是cartopy中的底图都是国外资源...本期文章将会介绍如何在cartopy中使用天地图提供的影像，矢量和地形的图层服务。...cartopy调用天地图图层 cartopy自带的底图是有Google、MapQuest、Stamen、Mapbox、Quadtree等多家图层服务，提供影像、矢量和地形图，可以在img_tiles.py...在国内，调用天地图的服务是最具有保证和方便的形式，我们可以通过继承cartopy提供的GoogleWTS类，自定义天地图图层的类，从而使用天地图的服务。...地形图层 cartopy以天地图为底图画利奇马台风 前段时间的利奇马台风对我国沿海造成了巨大的破坏，我们从中国台风网[1]爬取了利奇马台风的途径数据，利用catopy，以天地图为底图，对利奇马的路径和风力等级进行展示
地图绘制 大家在绘制栅格地图的时候有可能还在使用ArcGIS进行出图，但是ArcGIS出图比较慢，而且批量出图的时候又比较麻烦。...今天给大家介绍一个Python中用于地图绘制的库，Cartopy，这个库跟basemap非常相似，不过basemap现在已经不再更新。所以大家使用Python绘制地图还是使用Cartopy比较好。...Cartopy简介 Cartopy是一个Python软件包，用于地理空间数据处理，以便生成地图和其他地理空间数据分析。...世界矢量地图 其中cartopy库中有海岸线的数据，可以直接显示 import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs # set projection...Cartopy，利用代码绘制地图可以批量出图，并且可调性也更大。
Cartopy 也是一个 python 地图绘制包，同样能完成很多 Basemap 能实现的功能，而且旨在使数据分析及可视化尽可能简单。...Cartopy 可以非常简单的创建地图，而不需要像 Basemap 一样先创建 map 实例： import cartopy.crs as ccrs import matplotlib.pyplot...因为 cartopy 使用的 GeoAxes 类，这相当于询问地图的坐标轴范围。有时候会得到预期效果，但有时候并不会。...既然上一篇介绍了 Basemap 的白化方法，趁热打铁此篇介绍一下使用 Cartopy 进行白化的方法。 白化 Cartopy 同样也能像 Basemap 那样对地图进行白化，而且效果也是很好的。...下面就利用 Cartopy 来白化地图： import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs import cartopy.io.shapereader
Basemap 的 mpl3d 绘制3D地图时非常强大，但目前仍然存在一些小问题，比如在填充陆地时有时会出现问题。...虽然 Cartopy 中没有提供直接绘制 3D 地图的方法，但是使用 Cartopy 同样可以绘制 3D 地图。...下面就逐步看一下如何绘制： 首先，获取 shp 文件及相应的几何图形（geometries） feature = cartopy.feature.NaturalEarthFeature('physical...from cartopy.mpl.patch import geos_to_path import cartopy.crs as ccrs fig = plt.figure() ax = Axes3D...from cartopy.mpl.patch import geos_to_path import cartopy.crs as ccrs fig = plt.figure() ax = Axes3D
这回我们就教大家如何用python的地图库Cartopy来加载自制shp文件来绘制出正确的中国地图。...Cartopy Cartopy是用来绘制地图和地理空间信息分析的python库，主要介绍一下几个主要功能： 1.设置投影2.增加地图特征3.显示自定义shp 设置投影 Cartopy提供了大量的投影方式...通过add_feature来增加以上的地图信息，这些信息带有三种分辨率，分别为110m，50m和10m。...('50m')) # 加载分辨率为50的河流 ax.add_feature(cfeat.LAKES.with_scale('110m')) # 加载分辨率为110的湖泊 这些地图特征有些是可以直接用的比如河流和湖泊...cartopy自带的地形图分辨率不太高，大家如果感兴趣可以去NaturalEarth[2]下载10m分辨率的图片。
gridlines：给地图添加网格线。 coastlines：在地图上绘制海岸线。 stock_img：给地图添加低分辨率的地形图背景。...上面的地图是一个十分粗糙的地图，仅有海岸线，尝试一下添加更多地理信息 添加预定义要素 首先需要导入一个cartopy.feature 常量，为了简化一些非常常见的情况，如大陆海洋国界等cartopy都已经进行了预定义...') #添加标题Cartopy Cartopy绘图进阶 在前文中提到过，Cartopy的中国地图边界是有问题的，那么在日常使用中，我们该如何避免这些问题呢?...Cartopy中国地图绘制方法 方法一 用 Cartopy 的 shapereader 读取后即可绘制。...在之前的的学习中我们知道，cartopy绘制的地图称为子图，在绘制中国地图时候，有时候由于地图大小的限制，我们无法展示部分地区如南海，常规的方法是绘制两幅地图，比如一张为全国地图，一张为局部地图，也就是常说的南海小地图
总体流程：首先利用pygrib读取grib数据中的累计降水量数据，然后利用matplotlib进行绘图，其中利用cartopy进行地图shp文件的处理，并绘制南海小地图。...as shpreader import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature import numpy as np from pylab...#获取经纬度 #开始画图 proj = ccrs.PlateCarree() # 创建投影 fig = plt.figure(figsize=(18, 18),dpi=800) #设置图片大小和分辨率...所以在绘制地图时，特别是有国家分界线的一定多加要小心。 获取国家基础地理数据，加载全国shp文件，可以后台回复chinashp获取链接。 关注气海同途，获取更多大气海洋数值模拟相关内容。...WRF中使用SRTM高分辨率的地形资料 构建适合大气与海洋应用的Anaconda环境 WRF后处理：降雨量的说明以及降雨的绘制 python爬取中央气象台台风网当前台风实况和预报数据
在Python中利用深度学习技术进行视频监控流的超分辨率（Super-Resolution, SR）处理，以提高监控画面的分辨率，通常涉及以下几个步骤： 获取视频流： 使用OpenCV等库连接到摄像头或读取视频文件...，获取原始低分辨率帧。...ret, frame = cap.read() height, width = frame.shape[:2] print(f"原始分辨率: {width}x{height}") 应用超分辨率模型：...# 假设你已经有了一个名为super_resolution的函数，它接受低分辨率图像作为输入并返回高分辨率图像 from your_sr_model_module import super_resolution...同时，由于监控视频通常是连续帧，考虑缓存和流水线处理来提高效率也是十分重要的。
AHI 传感器在某些波段上的空间分辨率高达 500m，大部分波段的空间分辨率为 2km, 可以提供时间分辨率为 10 分钟的全盘观测图像和时间分辨率为 2.5分钟的日本地区观测图像。...将多波段影像数据添加到地图中之后，可使用多波段栅格数据集中的任意三个可用波段的组合来创建 RGB 合成图。与仅处理一个波段相比，通过将多个波段共同显示为RGB 合成图通常可从数据集收集到更多信息。...选择适合的方式取决于具体的需求和应用场景 叠加地图 metpy是非常强大的气象python库，和鲸已有诸多相关项目，感兴趣可以搜搜 #获取投影 dat = ds2.metpy.parse_cf('channel...:494: RuntimeWarning: invalid value encountered in cast xx = (xx * 255).astype(np.uint8) 显示局部地区并叠加地图...plt.title('Himawari 8 \n', fontsize=20) # Adjust tick mark size plt.tick_params(labelsize=16) 显示局部地区并叠加地图
索引及可视化实战 import arrow import numpy as np import xarray as xr import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature...as plt 定义一个map函数，该函数主要用来创建地图相关的信息，后面画图的时候可以随时调用。...fig = plt.figure() #创建页面 ax = fig.subplots(1, 1, subplot_kw={'projection': proj}) #创建子图 # 设置地图属性...('50m'), linewidth=0.6) #加载分辨率为50的海岸线 ax.add_feature(cfeat.RIVERS.with_scale('50m')) #加载分辨率为50的河流...# 生成地图 fig, ax = map() # 数据读取及时间平均处理 ds = xr.open_dataset('EC-Interim_monthly_2018.nc') lat = ds.latitude
地球科学的科研工作常需要添加地图背景，python一般使用matplotlib和cartopy画地图，画一个简单地图可以使用如下代码，绘制结果如图。...import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature...PlateCarree投影(在ProPlot里代号为'cyl'）创建一个框架，之后仅用在fig.format()里加入coast(海岸线)、labels(坐标轴显示)、title(标题)便可完成简单的地图绘制...=(0,60)：分别限制了经度（longitude）和纬度（latitude）的范围 suptitle='proplotsubplots'：定义了标题 coast=True,reso='hi'：画出高分辨率的海岸线...以下步骤虽然看着略微复杂，但是在实际画图中，如果要画整个地图，便可以直接复制下面的代码绘制底图，之后的图层可以慢慢叠加。
有效地利用空间信息可以极大地提高了空间数据聚类的性能。 在算法考虑并鼓励邻居点属于同一个簇的原则也可以用来提高点的分辨率到“子点（sub-spot）”水平。这里鼓励子点属于同一个簇。...在实践中，bayesspace分辨率增强的聚类可以识别重要的生物结构，否则可能会错过。...但是BayesSpace还为我们准备了spatialEnhance()函数，可以增强主成分的分辨率，并将这些pc和预测的子点分辨率的聚类标签添加到新的聚类单元中。...clusterPlot(sce.enhanced,label = "spatial.cluster" )+ ggtitle("enhanced")+DarkTheme() bayesspace可视化基因可以提高基因表达的分辨率...BayesSpace处理基因表达矩阵的主成分，spatialEnhance()函数计算增强分辨率的PC向量。
BayesSpace是一种完全贝叶斯统计方法，用于聚类分析来增强空间转录组数据的分辨率，并且可以无缝集成到当前的转录组分析工作流程中。...有效地利用空间信息可以极大地提高了空间数据聚类的性能。 ? 在算法考虑并鼓励邻居点属于同一个簇的原则也可以用来提高点的分辨率到“子点（sub-spot）”水平。这里鼓励子点属于同一个簇。...在实践中，bayesspace分辨率增强的聚类可以识别重要的生物结构，否则可能会错过。 ?...但是BayesSpace还为我们准备了spatialEnhance()函数，可以增强主成分的分辨率，并将这些pc和预测的子点分辨率的聚类标签添加到新的聚类单元中。...bayesspace可视化基因可以提高基因表达的分辨率。BayesSpace处理基因表达矩阵的主成分，spatialEnhance()函数计算增强分辨率的PC向量。
AHI 传感器在某些波段上的空间分辨率高达 500m，大部分波段的空间分辨率为 2km, 可以提供时间分辨率为 10 分钟的全盘观测图像和时间分辨率为 2.5分钟的日本地区观测图像。...将多波段影像数据添加到地图中之后，可使用多波段栅格数据集中的任意三个可用波段的组合来创建 RGB 合成图。与仅处理一个波段相比，通过将多个波段共同显示为RGB 合成图通常可从数据集收集到更多信息。...下面开始绘图 import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs import numpy...选择适合的方式取决于具体的需求和应用场景 叠加地图 metpy是非常强大的气象python库，在前几篇推文也有它的活跃场景。...linewidth=1) plt.title('True Color', loc='left', fontweight='bold', fontsize=15) plt.show() 显示局部地区并叠加地图
三、初识Cartopy 由于地球是球体，而我们使用的地图是平面的，将球型展开为平面进行绘制时有距离、面积的失真。所以地图学家们提出了各种各样的投影方式，来尽量减小某方面的失真。...（如何绘制完美中国地图会在后续文章推送） 先等一等，这幅地图是不是缺点什么东西。没错，作为专业地图，竟然没有经纬度，这是对cartopy库包的侮辱。...五、Cartopy小步进阶 大多数时候，中国的气象研究者们可没时间随时随地盯着世界上的天气形势，虽然说全球气象一盘棋，上下游形势互相影响，但是该看本地就看本地，这样才能提高效率。...Cartopy提供了extent(范围、长度)命令来调整地图的绘制： extent=[100,140,30,55]##经纬度范围 ax.set_extent(extent) ?...完美，中国偏东北地区的区域地图就绘制出来了。不过似乎图形线条都比较僵硬，缺乏美感，也不符合一个专业制图软件的表现。 不要慌，库包开发者们已经提前准备好了，通过提高精度的方式来绘制更加完美的地图。
ds = ds.where(ds.mask > 0) return ds 实例 import numpy as np import xarray as xr import cartopy.crs...as ccrs import cartopy.feature as cfeat from cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER...= plt.figure() # 创建页面 ax = fig.subplots(1, 1, subplot_kw={'projection': proj}) # 创建子图 # 设置地图属性...ax.add_feature(cfeat.BORDERS.with_scale('50m'), linewidth=0.8) # 加载分辨率为50的国界线 ax.add_feature...('50m')) # 加载分辨率为50的河流 ax.add_feature(cfeat.LAKES.with_scale('50m')) # 加载分辨率为50的湖泊 # 设置网格点属性
概述 WMTS地图服务每一层级的分辨率是多少？关于这个问题以前推算过，但总是忘记了。网上查询又是一堆废话，现在把这个问题记录如下。 2....详论 WMTS地图服务有两种形式的地图服务，Web墨卡托空间参考（EPSG：3857）下的切片和大地经纬度空间参考（EPSG：4326）下的切片。 2.1....每一层宽、高依次往下倍增，形成一个四叉树，那么分辨率依次增大一倍，也就是分辨率值依次除以2。...得到WMTS每一层级的地面分辨率（取6位小数）： 层级 分辨率(米) 0 156543.033928 1 78271.516964 2 39135.758482 3 19567.879241 4 9783.939621...其分辨率为： 180/256 = 0.703125 同样从第一层开始往下四叉树划分，得到每一层级的地面分辨率（取10位小数）： 层级 分辨率(度) 1 0.703125 2 0.3515625 3
然而，在某些地区，尤其是地形复杂的区域，如山脉或高原附近，ERA5再分析数据可能会因为模型分辨率限制而产生虚假的850 hPa数据——这些地方实际上可能是地形表面而非自由大气。...这不仅有助于提高数据分析的准确性，还能为气象预报提供更加可靠的支持。...通过将ERA5全球再分析数据与中国高分辨率DEM（数字高程模型）相结合，我们可以创建出既科学又直观的地图，帮助研究人员更好地理解和解释气象现象。...方法概述 为了更好地组织代码并提高可读性，我们将整个流程拆分为多个模块。每个模块负责一个具体的功能或步骤，最后提供完整的代码清单。...', alpha=0.5, transform=ccrs.PlateCarree(), zorder=1# 提高绘图层级确保点在最上层 )
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
