MODIS水色数据处理教程
这个教程主要分为两部分：
- 应用python分析MODIS水色遥感数据
- SeaDAS OCSSW的安装与应用
2021.8.12更新SNAP相关
（最近来看这篇文章的小伙伴好多，可以跟我打个招呼让我认识一下同行么哈哈。
邮箱zhenjiazhou0127@outlook.com，任何问题都可以，欢迎交流）
2022.2.11更新后续
应用python分析MODIS水色遥感数据
程序包及工作环境
如果这个步骤你花了很久才搞定的话，去用R吧，我朋友想跟我学python的都让我劝退学R了。
Anaconda和 pycharm
Anaconda里涵盖了很多科学计算要用到的包，同时也给了一个很好用的包管理工具。下载地址https://www.anaconda.com/；如果在国内的话，推荐使用清华镜像进行下载https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/，然后再更换为国内源https://www.cnblogs.com/yikemogutou/p/11396045.html。
下载完anaconda之后，打开anaconda navigator把Jupyter notebook(或者Jupyter lab)安装好，我个人通常会用这个用一张遥感数据进行程序的调试，然后在pycharm里改成批处理。
pycharm是一个编辑器，同时支持python,R和markdown。对于本菜鸡来说，这个编辑器可以很方便的打开Terminal和python console，添加TODO和利用git备份，最重要的是管理环境方便，不用每次都active啥啥啥。下载地址https://www.jetbrains.com/pycharm/。
环境创建
地理信息数据分析环境
打开pycharm，新建一个项目或者打开你之前的项目，然后preference-project interpreter-show all，右下角小加号添加一个python interpreter，选择Conda Environment，用你刚刚安装好的anaconda来创建一个新的环境。
结束之后回到编辑器界面，最下面有四个选项 TODO,Version Control,Terminal,Python Console。这四个东西和刚才那个project interpreter基本是我平时比较喜欢用pycharm的最主要原因了。在写程序时#TODO然后写上要做的事情，就可以在下面TODO页面里看到要做的东西;Version Control 可以提供本地或者github的版本控制，具体设置方法可以参考https://www.jetbrains.com/help/pycharm/manage-projects-hosted-on-github.html；Terminal其实就是一个bash，并且是在你刚才创建的环境里面，不需要去确认环境啥的，也不用添加全局变量，就相当于一个anaconda prompt; python console就相当于一个命令行的python，在右上角绿色小三角附近点下拉菜单Edit configuration，然后选择run in python console，就可以在右边框里看到变量，比较适合我这种从matlab迁移过来的人。
先打开Terminal，依次运行
conda install -c conda-forge numpy h5py netcd4 opencv-python requests matplotlib pandas scipy scikit-learn
conda update -all
在这里一般不会出问题，-c conda-forge可以安装由大佬在开源社区里上传的程序包
conda install -c conda-forge pyresample
这里可能会遇到问题，这里有可能有两种问题，一个是C语言编译器的问题，下载安装Microsoft Visual Studio Community 2017然后再运行一下这句话就好了；另一种就是GDAL的问题。
GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库，可以参考大佬翻译的这份中文教程https://www.osgeo.cn/python_gdal_utah_tutorial/index.html来学习一下。之前电脑上没有安装过python相关的东西的话一般不会遇到这个问题。如果你是在windows平台，那么我推荐你来安装OSGeo4W来搞定这个问题https://trac.osgeo.org/osgeo4w/；除此之外，还有两种方法，一个是你重新搞个环境，不要加入之前的包再来安装一次，另一个是下载whl文件来安装。
记得每次装完新的都来个conda update -all。
最后
conda install -c conda-forge basemap basemape-data-hires
conda install -c conda-forge gdal
conda update -all
如果一切顺利，恭喜你完成了最麻烦的一步。
之后可以参照我之前写过的这篇文章里面的python包，https://lifeodyssey.github.io/post/3aa0ed1a.html ,这些包都安装之后基本够用了。
其实环境这个问题可以用Docker来解决，之前有看到过这个大佬https://zhuanlan.zhihu.com/p/108012664的文章，我也还在研究，争取尽快搞出来一个水色人的Docker。
pycharm及Jupyter插件
这个是属于个人喜好。
在pycharm-preference-plugins里可以安装插件，我安装了.*ignore,Dart,Kite和Material Theme UI，因为我有的时候还会用R，虽然R studio更好用，但是我也装了R Language for IntelliJ这个，来进行一些小的调试。
Jupyter个人一般只用来学习新的知识、调试和改bug，或者用来教别人的时候用，所以我这里用的还是Jupyter notebook,没有升级到Jupyterlab，安装教程可见https://github.com/ipython-contrib/jupyter_contrib_nbextensions。
在Terminal里依次输入
conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions
jupyter contrib nbextension install --user
conda update -all
然后在Terminal里输入
Jupyter notebook
就可以看到浏览器里蹦出来一个Jupyter notebook
点开Configurable nbextensions中勾选variable inspector，然后随便新建一个notebook，点开那个小瞄准镜就可以看到变量了。我平时没事就只用这个了。
MODIS 数据读取、重投影及绘图
数据的下载可以参考https://lifeodyssey.github.io/post/8636bca2.html
直接上我写的代码，造福千万家，但是希望你直接用的时候能够知其然也知其所以然。感谢实验室之前毕业的前辈给我提供的代码样本
import netCDF4 as nc4
import numpy as np
from collections import OrderedDict
from geo_Collection import geo_web as gs
from QAAV6 import QAAv6
minlat = 32.5
minlon = 130.5
maxlat = 35
maxlon = 136
# area of full seto-inland sea
x = np.arange(minlon, maxlon, 0.01) # 1 km grid,
y = np.arange(maxlat, minlat, -0.01)
nc_file = nc4.Dataset(filename, 'r')
lon = nc_file.groups['navigation_data'].variables['longitude'][:]
lat = nc_file.groups['navigation_data'].variables['latitude'][:]
variables = nc_file.groups['geophysical_data'].variables
for i in variables:
var = variables[i][:]
np.where(var <= 0, var, np.nan)
if i != 'l2_flags':
var_re, grid = gs.swath_resampling(var, lon, lat, x, y, 5000) # 1 km grid
# var_re=var_re.filled()
if np.ma.is_mask(var_re):
var_re.mask=np.ma.nomask
var_re[var_re==-32767.0]=np.nan
variables[i] = var_re
else:
# var_re = var_re.filled()
variables[i] = var
lons = grid.lons
lats = grid.lats
#以叶绿素为例
chl = variables['chlor_a']
plot_geo_image(chl, lon, lat, label='CHL [mg/m$^3$]',
title=os.path.basename(file))
ncfile.close()#一定要记得这句
同时给出这里面用到的两个子函数和QAA的代码。
（QAA的代码还需要一些改进）
import pyresample
import numpy as np
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import colors
import math
from scipy.interpolate import RectSphereBivariateSpline
from matplotlib.colors import LogNorm
#from deco import *
def swath_resampling(src_data: np.ma.array, src_lon: np.array, src_lat: np.array,
trg_lon: np.array, trg_lat: np.array, search_radius: float):
if len(trg_lon.shape) == 1:
grid_def = pyresample.geometry.SwathDefinition(*np.meshgrid(trg_lon, trg_lat))
else:
grid_def = pyresample.geometry.SwathDefinition(lons=trg_lon, lats=trg_lat)
#source grid with original swath data
# if len(src_lon.shape) == 1:
# swath_def = pyresample.geometry.SwathDefinition(*np.meshgrid(src_lon, src_lat,sparse=True))
# else:
# swath_def = pyresample.geometry.SwathDefinition(lons=src_lon, lats=src_lat)
swath_def = pyresample.geometry.SwathDefinition(lons=src_lon, lats=src_lat)
# resample (here we use nearest. Bilinear, gaussian and custom defined methods are available)
# for more, visit https://pyresample.readthedocs.io/en/latest/
result = pyresample.kd_tree.resample_nearest(swath_def, src_data, grid_def, epsilon=0.5,
fill_value=np.nan, radius_of_influence=search_radius)
return result, grid_def
#@concurrent
def plot_geo_image(sds: np.ma.array, lon: np.ndarray, lat: np.ndarray, log10: bool = True, title: str = None,
label: str = None,
caxis: list = None, lon_range: list = None, lat_range: list = None, save_image: str = None,
dpi: int = 400):
if len(lon.shape) == 1:
print('MeshGridding...')
lon, lat = np.meshgrid(lon, lat)
lon_0 = (lon.min() + lon.max()) / 2
lat_0 = (lat.min() + lat.max()) / 2
print(f'Lat: [{lat.min():.3f}, {lat.max():.3f}] | '
f'Lon: [{lon.min():.3f}, {lon.max():.3f}] | '
f'SDS: [{sds.min():.3f}, {sds.max():.3f}]')
if (lon_range is not None) and (lat_range is not None):
m = Basemap(llcrnrlon=min(lon_range), llcrnrlat=min(lat_range),
urcrnrlon=max(lon_range), urcrnrlat=max(lat_range),
resolution='f', lon_0=lon_0, lat_0=lat_0, projection='tmerc')
else:
m = Basemap(llcrnrlon=lon.min(), llcrnrlat=lat.min(),
urcrnrlon=lon.max(), urcrnrlat=lat.max(),
resolution='f', lon_0=lon_0, lat_0=lat_0, projection='tmerc')
x2d, y2d = m(lon, lat)
fig = plt.figure(figsize=(8, 8 * m.aspect))
ax = fig.add_axes([0.08, 0.1, 0.7, 0.7], facecolor='white')
# changed to facecolor 8 October 2019
if (lon_range is not None) and (lat_range is not None):
parallels = np.arange(min(lat_range), max(lat_range), 3)
meridians = np.arange(min(lon_range), max(lon_range), 4)
else:
parallels = meridians = None
if caxis is not None:
cmn, cmx = min(caxis), max(caxis)
else:
cmn, cmx = sds.min(), sds.max()
# m.drawparallels(parallels, fontsize=10, linewidth=0.25, dashes=[7, 15],
# color='k', labels=[1, 0, 1, 1])
# m.drawmeridians(meridians, fontsize=10, dashes=[7, 15],
# linewidth=0.3, color='k', labels=[1, 1, 0, 1])
#ncl = 150
#if log10 is True:
# norm = colors.LogNorm(vmin=cmn, vmax=cmx)
#else:
# bounds = np.linspace(cmn, cmx, ncl)
# norm = colors.BoundaryNorm(boundaries=bounds, ncolors=ncl)
p = m.pcolor(x2d, y2d, sds, vmin=cmn,vmax=cmx, cmap='jet')
if title is not None:
plt.title(title)
# divider = make_axes_locatable(ax)
# cax = divider.append_axes('vertical', size="3%", pad=0.05)
#cax = plt.axes([cmn, 0, cmx]) # setup colorbar axes
cb = m.colorbar(p,location="right",size="5%",pad=0.1) # draw colorbar
#if label is not None:
# cb.set_label("%s" % label)
# plt.sca(ax) # make the original axes current again
# plt.clim(cmn, cmx)
#unit='Elevation to the sea level'
#cb.set_label(unit, rotation=270, labelpad=10.0, fontsize=10)
cb.ax.tick_params(labelsize=10)
m.drawcoastlines()
m.drawcountries()
m.fillcontinents()
#plt.show()
if save_image is not None:
plt.savefig(save_image, dpi=dpi, facecolor='w', edgecolor='w', orientation='portrait')
plt.show()
plt.close()
def creategrid(min_lon, max_lon, min_lat, max_lat, cell_size_deg, mesh=False):
#Output grid within geobounds and specifice cell size
#cell_size_deg should be in decimal degrees’’’
min_lon = math.floor(min_lon)
max_lon = math.ceil(max_lon)
min_lat = math.floor(min_lat)
max_lat = math.ceil(max_lat)
lon_num = (max_lon - min_lon)/cell_size_deg
lat_num = (max_lat - min_lat)/cell_size_deg
grid_lons = np.zeros(lon_num) # fill with lon_min
grid_lats = np.zeros(lat_num) # fill with lon_max
grid_lons = grid_lons + (np.assary(range(lon_num))*cell_size_deg)
grid_lats = grid_lats + (np.assary(range(lat_num))*cell_size_deg)
grid_lons, grid_lats = np.meshgrid(grid_lons, grid_lats)
grid_lons = np.ravel(grid_lons)
grid_lats = np.ravel(grid_lats)
#if mesh = True:
# grid_lons = grid_lons
# grid_lats = grid_lats
return grid_lons, grid_latsQAAv6
from scipy.interpolate import Akima1DInterpolator as Akima
import numpy as np
from deco import *
import math as m
# wavelengths = {
# 'OLI' : [442.98, 482.49, 561.33, 654.61],
# 'MSI' : [443.93, 496.54, 560.01, 664.45],
# 'OLCI' : [411.3999939, 442.63000488, 490.07998657, 510.07000732, 560.05999756, 619.97998047, 664.85998535, 673.61999512, 681.15002441], # 9 band insitu
# 'OLCI2' : [400, 412.5, 442.5, 490, 510, 560, 620, 665, 673.75, 681.25, 708.75, 753.75, 761.25, 764.375, 767.5, 778.75], # 16 band LUT
# 'VI' : [412.49, 444.17, 486.81, 549.99, 670.01],
# 'AER' : [412, 442, 490, 530, 551, 668],
# 'MOSIA' : [412, 443, 469,488,531,547,555,645,667,678],
# 'GOCI' : [412, 443, 490, 555, 660, 680],
# 'SGLI' : [380,412,443,490,530,565,673.5]
#}
#@concurrent
def QAAv6(Rrs):
#acording to Lee,QAAv6
#write by Zhou,20191130
#Input data need to be an arrary that contain 10 bands Rrs of MODIS,from short wavelength to long wavelength in a certain station
#Output is a tuple, first array is aph,second array is bbp
#use as import QAAV6
# B1: 412 nm 0
# B2: 443 nm 1
# B3: 469 nm 2
# B4: 488 nm 3
# B5: 531 nm 4
# B6: 547 nm 5
# B7: 555 nm 6
# B8: 645 nm 7
# B9: 667 nm 8
# B10: 678 nm 9
Lambda=np.array([412, 443, 469,488,531,547,555,645,667,678])
nbands=np.shape(Lambda)[0]
IOPw=np.array([[0.003344468,0.004572564],
[0.00244466,0.00635],
[0.001910803,0.010483637],
[0.001609567,0.014361745],
[0.00111757,0.043747657],
[0.000983055,0.053262848],
[0.000923288,0.0595],
[0.000482375,0.325],
[0.00041731,0.433497423],
[0.00038884,0.457440162]])
# if(Rrs=np.nan):
# return np.nan
# else:
# bbw from Morel (1974).aw from Pope and Fry (1997)
bbp = np.ones(10)
adg = np.ones(10)
if(np.nan in Rrs):
bbp[:]=np.nan
else:
bw=IOPw[:,0]#backscaterring of pure water
aw=IOPw[:,1]#absorption of pure water
rrs = Rrs / (0.52 + 1.7 * Rrs)
g0 = 0.089
g1 = 0.1245
u = (-g0 + ((g0 ** 2) + 4 * g1 * rrs) ** 0.5) / (2 * g1)
aph = np.ones(10)#adg is the absorption of CDOM and NAP
if Rrs[6]<0.0015:#select 555 as reference
r=550
p1=(rrs[1] + rrs[3])
p2 = rrs[6] + 5 * (((rrs[8]) ** 2)) / (rrs[3])
x = np.log10(p1 / p2)
ar = aw[6] + np.power(10, (-1.146 - 1.366 * x - 0.469 * (x ** 2)))# step 2
bbpr=((u[6]*ar)/(1-u[6]))-bw[6]#step3
else:
r=670
p1 = Rrs[8] / (Rrs[1] + Rrs[3])
p2 = 0.39 * (p1 ** 1.14)
ar = (aw[8]) + p2 # step2
bbpr = (u[8] * ar / (1 - (u[8])) - (bw[8])) # step3
eta=2*(1-1.2*np.exp(-0.9*(rrs[1]/rrs[6]))) #step4
zeta = 0.74 + 0.2 / (0.8 + rrs[1] / rrs[6])#step 7&8
S = 0.015 + 0.002 / (0.6 + rrs[1] / rrs[6])
xi = np.exp(S * (442.5 - 415.5))
for i in range(nbands):
bbp[i]= bbpr * np.power(r/Lambda[i], eta)#step5
a = ((1 - u) * (bw + bbp)) / u#step6
for i in range(nbands):
ag443=((a[0]-zeta*a[1])/(xi-zeta))-((aw[0]-zeta*aw[1])/(xi-zeta))
adg[i]=ag443*np.exp(-S*(Lambda[i]-443))
aph[i]=a[i]-adg[i]-aw[i]
return bbp,a
QAA的代码还需要很多的改进，目前正在参考https://github.com/BrandonSmithJ/band-adjustment进行改进，欢迎同行交流。
程序加速
因为python自己的问题，如果你要处理大量遥感图像的话会很慢，这个一方面是matplotlib自己出图慢，另一方面是因为没有充分利用多核cpu。
批量出图可以参考https://cloud.tencent.com/developer/article/1584962 这篇文章。
解决多核cpu最好用的方法是并行。
像上面那个程序，用并行来加速的话可以这么写：
- 把它改写成一个函数，一般是把文件名作为输入，或者是文件在datalist之中的顺序，我用的是后面这种。
- a1=np.arange(len(datalist))，创建一个list，并行的时候传入的变量只能是list
- 将代码改写成如下样子
import multiprocessing as mp
def main()
#这里是你刚才改写的程序
pool=mp.Pool(processes=7)#电脑8核，给自己空余了一个核用来处理其他任务
pool.map(main,a1)
可以先不做并行查看内存占用情况，如果有很多内存没用的话，开了并行一般都会提速，我的程序需要处理140张卫星图像，缩短到原来的1/3左右。
SeaDAS OCSSW的安装与应用
SeaDAS是NASA出品的一个水色遥感处理软件，其中的OCSSW更是内置了很多美国发射的卫星的标准处理流程算法（欧洲的那几个用的SNAP，韩国的GOCI用的GDPS，日本的SGLI，也许哪天我用OLCI数据的时候会把SNAP的教程搞一下），我主要是用他的l2gen这个功能。OCSSW只能在Linux或者Mac OS系统下安装。下载地址https://seadas.gsfc.nasa.gov/，这里讲Linux系统下的安装方法，我用的是Ubuntu 18.04LTS.
安装
如果你像我一样肉身翻墙的话，那恭喜你真的是非常方便了。
SeaDAS 安装
NASA官方的tutorial在https://seadas.gsfc.nasa.gov/tutorials/installation_tutorial/
基本按照这个来就可以了，除了Java版本，我第一次装的时候用的是最新版Java，结果SeaDAS无法作为一个独立程序运行（就是在程序页面里找不到这个程序的图标？启动器？本Ubuntu菜鸡虚心求教），最后按照如下方法安装了Java8:
sudo add-apt-repository ppa:ts.sch.gr/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install oracle-java8-installerOCSSW安装
Python环境设置
我们一般现在用来干活的python一般都是3版本的，但是Ubuntu系统内置的python是2版本，SeaDAS OCSSW会使用默认的内置版本，所以在这里需要搞定一些程序库的问题（如果没搞好的话后面一般会显示你没有requests这个包）。
这时候就用到我刚才安装的Pycharm来手动管理了，打开pycharm-preference-Project Interpreter,如果你没有装别的东西的话，你的电脑里应该就只有几个python的解释器，你刚才通过anacoonda安装的是3版本，在Add Python Interpreter里面，系统自带的解释器一般会在Pipenv、System或者Virtualenv这里找到，通过路径判断出来哪个是系统自带的，创建一个新环境，然后在Terminal里安装requests这个包就可以了
安装
完成这一步之后，如果你肉身翻墙或者依靠金钱的力量翻墙的话，就可以在GUI里面手动点选安装了；如果在国内，可以按照刚才放的官方的页面，把每个Bundle都下载下来离线安装。
应用
我这里主要用的是l2gen这个函数，这里放一个在seadas forum找到然后自己修改的脚本
# source /Users/zhenjia/.bash_profile
#先运行上面这个文件来搞定全局变量
#Example script to process L1A files up to L2, put in same directory as
# your L1A files
# Run script by typing on Terminal Command Line:
# bash l1a_to_l2.sh input.txt
# input.txt contains list of files [ create by: ls -1 *L1A_LAC* > input.txt ]
LIST=$1
if [ -z "$LIST" ]
then
echo "No input file list supplied"
exit 1
fi
if [[ ! -a $LIST ]]; then
echo "$LIST does not exist!"
exit 1
fi
mkdir -p done
mkdir -p l2_lac
for FILE in $(cat $LIST);
do
echo "Working on $FILE"
echo ${FILE}
# get file basename (no file extension)
BASE=`basename $FILE .L1A_LAC.x.hdf`
echo ${BASE}
GEOFILE=${BASE}.GEO
echo ${GEOFILE}
L1BFILE=${BASE}.L1B_LAC.x.hdf
echo ${L1BFILE}
L2FILE=${BASE}.L2_LAC.x.hdf
echo ${L2FILE}
ancfile=${BASE}.L1A_LAC.x.hdf.anc
echo "Creating GEOFILE $GEOFILE"
modis_GEO.py -v $FILE -o $GEOFILE
echo "Creating L1B file"
modis_L1B.py -v $FILE $GEOFILE
echo "Creating anc file"
getanc.py -v $FILE
echo "Create L2 file"
l2gen ifile=$L1BFILE geofile=$GEOFILE ofile=$L2FILE par=$ancfile l2prod="Kd_490 Rrs_nnn angstrom aot_869 chlor_a ipar nLw_nnn nflh par pic poc rhos_nnn" aer_opt=-2
echo "Cleaning up"
rm -v ${BASE}.L1B* $GEOFILE $ancfile
#mv -v $FILE done/
mv -v $L2FILE l2_lac/
done
SNAP
最近ESA的SNAP宣布了对SeaDAS OCSSW的支持，这个不需要搞Linux系统啥的了，用起来方便很多。
下载地址：https://step.esa.int/main/download/snap-download/
下载安装之后在这里下载SeaDAS的插件。然后打开SNAP，打开Plugin Manager，在菜单中依次选择Tools —> Plugins—>Downloaded—> Add Plugins，定位到你解压好的插件的位置，选择好之后点Open，然后Install->finish即可。