⑴ Python处理激光雷达数据
吴秋生教授开发的Whitebox和Leafmap是强大的工具，用于激光雷达数据处理与地理空间分析。
吴秋生，美国田纳西大学的专家，通过他的开源软件包Whitebox，包括Whitebox for ArcGIS、Python和R版本，提供了便利的数据处理工具。Whitebox for ArcGIS是一个Python工具箱，可通过下载并添加至ArcGIS中使用，或者通过连接文件夹实现持久性安装。Whitebox for Python则支持pip安装，适合于Python编程环境。
Leafmap作为Leafmap的衍生项目，特别适合非Google Earth Engine用户，它在Jupyter环境中支持交互式地图和地理空间分析，利用folium、ipyleaflet和WhiteboxTools进行数据加载和分析。对于激光雷达数据，Leafmap尤其适合进行可视化和初级到高级的分析，如GIS分析和LiDAR数据处理。
在森林生态研究中，激光雷达技术因其获取的三维信息而受到重视，用于研究森林结构、碳汇和生态保护。例如，培训班将涵盖激光雷达数据的获取、处理和使用Python进行个性化分析，以及与倾斜摄影测量点云的区别。
培训班详细安排了技术讲座、上机实践和Q&A环节，解答了关于数据处理方法、点云差异和深度学习应用的问题，强调了根据实际需求灵活运用软件和编程的重要性。
⑵ CINRAD 备忘
深入探讨CINRAD雷达系统，需明确其原理与应用。CINRAD雷达是全球广泛应用于气象预报与研究的先进雷达系统。它通过发射电磁波并接收反射波，以此来测量雨滴大小、风向和风速等关键气象信息。
在气象领域，CINRAD雷达系统提供了高精度的数据，为天气预报和灾害预警提供了有力支持。其独特的多普勒技术，能够捕捉到风场的旋转特性，有助于预测风暴、台风等天气现象。此外，CINRAD雷达还具备高分辨率和广覆盖范围，能准确识别各种尺度的天气系统，从而提升预报的准确性和及时性。
为了更好地理解和应用CINRAD雷达技术，可以参考相关文献和资料。例如，"气候到天气的演变"（climate2weather.cc/2019...）一文，深入剖析了CINRAD雷达在现代气象学中的角色和贡献，提供了大量实用信息和研究进展。
在技术实现方面，PyCINRAD是一个用于处理CINRAD雷达数据的Python库，为研究人员和预报员提供了便捷的数据处理和分析工具。通过阅读PyCINRAD的README文件（PyCINRAD/README_zh.md at master · CyanideCN/PyCINRAD），可以了解该库的功能、安装方法和使用示例，从而更好地将CINRAD雷达数据应用于实际气象研究和预报。
综上所述，CINRAD雷达系统在气象预报与研究中发挥着关键作用，而PyCINRAD库为这一过程提供了技术支持。通过深入学习和应用这些工具与知识，气象专业人士可以更准确地预测天气状况，为公众安全和社会发展做出重要贡献。
⑶ Python 新一代多普勒天气雷达基数据可视化
新一代多普勒天气雷达基数据可视化
本文深入探讨新一代多普勒天气雷达（CINRAD）数据格式，分析雷达基数据特征，通过相关算法对反射率因子进行可视化处理，生成PPI、RHI和CAPPI图像，并在三维空间中对单个体扫数据进行点、面、体绘制，以辅助决策、识别危险天气及预测短期降水。
新一代多普勒天气雷达数据存储格式为.bz2压缩的.bin文件，记录体扫参数，包括时间、模式、反射率因子、径向速度与谱宽等。雷达体扫模式分为三种，仰角层数不同但记录方式相同，每6分钟完成一次体扫。
雷达工作时，天线自最低仰角开始，以固定角度顺时针转动，完成单层仰角扫描，同时记录雷达要素。完成一层后，抬升至下一仰角重复此过程，直至完成所有规定仰角扫描，每六分钟完成一次体扫。
每个.bin文件遵循相同格式，命名包含雷达参数与站点代号，数据以360个径向数据记录，大小为2432字节，记录包括雷达信息头、基数据与保留字段。
基数据处理涉及反射率因子、多普勒速度与谱宽的提取与转换，主要变换为从球坐标系到笛卡尔坐标系。雷达波束路径在大气中的折射分为标准大气折射、临界折射与超折射情况。
体绘制实现需设定500*500*500网格，标准网格化后以.npz文件保存，采用透明度与RGB颜色值设定，确保回波场信息准确传达，回波场内部向外渐变透明，强回波接近红色，弱回波接近蓝色。
数据预处理中，对散乱反射率因子标量场进行网格化，采用最邻近插值法构建等距、均匀的三维网格，以匹配体绘制数据格式要求。
动态显示雷达反射率因子回波，通过生成静态图像帧动态视频，每秒10帧，呈现时间维度的详细变化，提高预警有效性。
以上内容详细解释了新一代多普勒天气雷达基数据的可视化过程，从数据格式解析、处理到最终动态显示，为气象分析提供重要支持。