⑴ Python處理激光雷達數據
吳秋生教授開發的Whitebox和Leafmap是強大的工具，用於激光雷達數據處理與地理空間分析。
吳秋生，美國田納西大學的專家，通過他的開源軟體包Whitebox，包括Whitebox for ArcGIS、Python和R版本，提供了便利的數據處理工具。Whitebox for ArcGIS是一個Python工具箱，可通過下載並添加至ArcGIS中使用，或者通過連接文件夾實現持久性安裝。Whitebox for Python則支持pip安裝，適合於Python編程環境。
Leafmap作為Leafmap的衍生項目，特別適合非Google Earth Engine用戶，它在Jupyter環境中支持互動式地圖和地理空間分析，利用folium、ipyleaflet和WhiteboxTools進行數據載入和分析。對於激光雷達數據，Leafmap尤其適合進行可視化和初級到高級的分析，如GIS分析和LiDAR數據處理。
在森林生態研究中，激光雷達技術因其獲取的三維信息而受到重視，用於研究森林結構、碳匯和生態保護。例如，培訓班將涵蓋激光雷達數據的獲取、處理和使用Python進行個性化分析，以及與傾斜攝影測量點雲的區別。
培訓班詳細安排了技術講座、上機實踐和Q&A環節，解答了關於數據處理方法、點雲差異和深度學習應用的問題，強調了根據實際需求靈活運用軟體和編程的重要性。
⑵ CINRAD 備忘
深入探討CINRAD雷達系統，需明確其原理與應用。CINRAD雷達是全球廣泛應用於氣象預報與研究的先進雷達系統。它通過發射電磁波並接收反射波，以此來測量雨滴大小、風向和風速等關鍵氣象信息。
在氣象領域，CINRAD雷達系統提供了高精度的數據，為天氣預報和災害預警提供了有力支持。其獨特的多普勒技術，能夠捕捉到風場的旋轉特性，有助於預測風暴、台風等天氣現象。此外，CINRAD雷達還具備高解析度和廣覆蓋范圍，能准確識別各種尺度的天氣系統，從而提升預報的准確性和及時性。
為了更好地理解和應用CINRAD雷達技術，可以參考相關文獻和資料。例如，"氣候到天氣的演變"（climate2weather.cc/2019...）一文，深入剖析了CINRAD雷達在現代氣象學中的角色和貢獻，提供了大量實用信息和研究進展。
在技術實現方面，PyCINRAD是一個用於處理CINRAD雷達數據的Python庫，為研究人員和預報員提供了便捷的數據處理和分析工具。通過閱讀PyCINRAD的README文件（PyCINRAD/README_zh.md at master · CyanideCN/PyCINRAD），可以了解該庫的功能、安裝方法和使用示例，從而更好地將CINRAD雷達數據應用於實際氣象研究和預報。
綜上所述，CINRAD雷達系統在氣象預報與研究中發揮著關鍵作用，而PyCINRAD庫為這一過程提供了技術支持。通過深入學習和應用這些工具與知識，氣象專業人士可以更准確地預測天氣狀況，為公眾安全和社會發展做出重要貢獻。
⑶ Python 新一代多普勒天氣雷達基數據可視化
新一代多普勒天氣雷達基數據可視化
本文深入探討新一代多普勒天氣雷達（CINRAD）數據格式，分析雷達基數據特徵，通過相關演算法對反射率因子進行可視化處理，生成PPI、RHI和CAPPI圖像，並在三維空間中對單個體掃數據進行點、面、體繪制，以輔助決策、識別危險天氣及預測短期降水。
新一代多普勒天氣雷達數據存儲格式為.bz2壓縮的.bin文件，記錄體掃參數，包括時間、模式、反射率因子、徑向速度與譜寬等。雷達體掃模式分為三種，仰角層數不同但記錄方式相同，每6分鍾完成一次體掃。
雷達工作時，天線自最低仰角開始，以固定角度順時針轉動，完成單層仰角掃描，同時記錄雷達要素。完成一層後，抬升至下一仰角重復此過程，直至完成所有規定仰角掃描，每六分鍾完成一次體掃。
每個.bin文件遵循相同格式，命名包含雷達參數與站點代號，數據以360個徑向數據記錄，大小為2432位元組，記錄包括雷達信息頭、基數據與保留欄位。
基數據處理涉及反射率因子、多普勒速度與譜寬的提取與轉換，主要變換為從球坐標繫到笛卡爾坐標系。雷達波束路徑在大氣中的折射分為標准大氣折射、臨界折射與超折射情況。
體繪制實現需設定500*500*500網格，標准網格化後以.npz文件保存，採用透明度與RGB顏色值設定，確保回波場信息准確傳達，回波場內部向外漸變透明，強回波接近紅色，弱回波接近藍色。
數據預處理中，對散亂反射率因子標量場進行網格化，採用最鄰近插值法構建等距、均勻的三維網格，以匹配體繪制數據格式要求。
動態顯示雷達反射率因子回波，通過生成靜態圖像幀動態視頻，每秒10幀，呈現時間維度的詳細變化，提高預警有效性。
以上內容詳細解釋了新一代多普勒天氣雷達基數據的可視化過程，從數據格式解析、處理到最終動態顯示，為氣象分析提供重要支持。