在python中的Modis NETCDF中繪制平滑Savgol過濾器

Question

是否可以在 MODIS 的 NETCDF 文件中插入 savgol 過濾器並在 python 中繪制空間平滑？

這是我的示例代碼

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))

由於雲量對像素質量造成的噪聲影響，我需要應用空間平滑方法來提高從 MODIS 導出的數據質量

我認為 savgol 過濾器適合這種情況，但我不知道如何在空間上使用它。 我可能有另一種平滑的方法，但我不知道。

Answer 1

是的，有可能，請下次提供一個有效的代碼示例。 我建議在 python 中使用 netCDF4 或 xarray，獲取數據，並使用以下文檔中的 2d Savgol 過濾器：

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

這將執行平滑，然后導出 netCDF 文件中的數據，您應該一切順利。

此外，您還可以將 xarray 與 cartopy 結合使用來繪制數據：

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