等值线图和Cartopy - 对地静止卫星视图[绘图和代码]

Question

我有从球坐标转换而来的 X,Y 坐标中的数据，我试图在我从

Cartopy

获取的地球仪顶部绘制这些数据的轮廓。但它不起作用，我已经尝试了几个小时的谷歌搜索和尝试！任何建议将不胜感激。

代码在这里，

numpy

数据文件在这里。

用于绘图的 Numpy 文件

下面的链接中也有示例图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# import cartopy.feature as cf
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cf

plt.close('all')


#%% Co-ordindate System
resolution = 201
theta = np.linspace(-90, 90, num=resolution) * np.pi/180
phi = np.linspace(0, 360, num=resolution) * np.pi/180
theta_grid, phi_grid = np.meshgrid(theta,phi)

u_grid = np.sin(theta_grid) * np.cos(phi_grid)
v_grid = np.sin(theta_grid) * np.sin(phi_grid)


#%% Load Numpy array of data
AF = np.load('Plotted_data.npy')

c = np.arange(np.min(AF),np.max(AF),0.25)


#%% Plots
fig = plt.figure('UV') 
ax = fig.add_subplot(111)
plt.contourf(u_grid,v_grid,AF,c,extend="both", cmap = 'Spectral_r')  #plasma #gnuplot2
plt.colorbar(label ='Directivity (dBi)')
ax.set_xlabel('u = sin(theta)cos(phi)')
ax.set_ylabel('v = sin(theta)sin(phi)')
ax.legend(loc=1)


projection=ccrs.Geostationary(central_longitude=0.0, satellite_height=35785831)

fig = plt.figure('No Overlay') 
ax = plt.axes(projection=projection)
ax.add_feature(cf.COASTLINE)
plt.show()


fig = plt.figure('Attempt to Overlay') 
ax = plt.axes(projection=projection)
plt.contourf(u_grid,v_grid,AF,c,extend="both", cmap = 'Spectral_r', alpha = 0.2)  #plasma #gnuplot2
ax.add_feature(cf.COASTLINE)
plt.show()

数据示例图以及未能将 countour 覆盖到地球上

球坐标 XY 变换中的数据等高线图：

我想在其上绘制轮廓的地球仪：

我已经尝试过多次谷歌搜索这个问题，

Cartopy

网站，

stackexchange

上的帖子，但我还没有得到这个工作......非常感谢任何建议。

Answer 1

由于您想将等高线图与地理地图一起显示，因此您必须使用适当的坐标，即经度和纬度（以度为单位），就像许多 Cartopy 示例中一样，例如在 this one 中，他们将原始值（以弧度为单位）转换为度数。在您的代码中，它可能类似于

theta_deg = np.rad2deg(theta)

和

phi_deg = np.rad2deg(phi)

。另外，您还必须在

transform

中设置

matplotlib.pyplot.contourf()

参数。这是使用您的数据的简化示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs

#co-ordindate system
resolution = 201
lats = np.linspace(-90, 90, num=resolution)
lons = np.linspace(0, 360, num=resolution)
lons, lats = np.meshgrid(lons, lats)

# load numpy array of data
AF = np.load('Plotted_data.npy')

projection=ccrs.Geostationary(central_longitude=0.0, satellite_height=35785831)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=projection)
# show coastlines
ax.coastlines()
# add color filled contours
filled_c = ax.contourf(lons, lats, AF, transform=ccrs.PlateCarree(), extend="both", cmap='Spectral_r', alpha=0.2)

plt.show()

结果：

可能它看起来并不完全如你所愿，尤其是。那个丑陋的突然转变恰好发生在本初子午线。但这就是使用地理坐标时来自

Plotted_data.npy

的数据真正映射到地球上的方式。您可能需要验证数据或执行某种数据转换。