在python中的Modis NETCDF中绘制平滑Savgol过滤器

Question

是否可以在 MODIS 的 NETCDF 文件中插入 savgol 过滤器并在 python 中绘制空间平滑？

这是我的示例代码

import matplotlib.pyplot as plt
import xarray as xr
import pandas as pd
import numpy as np

# open Netcdf file
ds = xr.open_dataset('MOD16A2.006_500m_aid20001.nc')

# show information in xarray dataset
ds

<xarray.Dataset>
Dimensions:     (lat: 2567, lon: 2739, time: 45)
Coordinates:
  * time        (time) object 2001-01-01 00:00:00 ... 2001-12-27 00:00:00
  * lat         (lat) float64 -7.348 -7.352 -7.356 ... -18.03 -18.04 -18.04
  * lon         (lon) float64 -61.64 -61.63 -61.63 ... -50.24 -50.23 -50.23
Data variables:
    crs         int8 ...
    ET_500m     (time, lat, lon) float32 ...
    ET_QC_500m  (time, lat, lon) float32 ...
Attributes:
    title:        MOD16A2.006 for aid0001
    Conventions:  CF-1.6
    institution:  Land Processes Distributed Active Archive Center (LP DAAC)
    source:       AppEEARS v2.36
    references:   See README.txt
    history:      See README.txt

# Get Variables
lat = ds.lat
lon = ds.lon
time = ds.time
data = ds.ET_500m[0,:,:] 
units = ds.ET_500m[:,:,:].units


# Plot image
data.plot.imshow(cmap='viridis_r', figsize=(10,8))

由于云量对像素质量造成的噪声影响，我需要应用空间平滑方法来提高从 MODIS 导出的数据质量

我认为 savgol 过滤器适合这种情况，但我不知道如何在空间上使用它。 我可能有另一种平滑的方法，但我不知道。

Answer 1

是的，有可能，请下次提供一个有效的代码示例。 我建议在 python 中使用 netCDF4 或 xarray，获取数据，并使用以下文档中的 2d Savgol 过滤器：

https://scipy.github.io/old-wiki/pages/Cookbook/SavitzkyGolay

这将执行平滑，然后导出 netCDF 文件中的数据，您应该一切顺利。

此外，您还可以将 xarray 与 cartopy 结合使用来绘制数据：

http://xarray.pydata.org/en/stable/plotting.html