本软件包中提供的模块旨在从Copernicus捕获和处理卫星数据。
项目描述
卫星天气下载器
| Xarray | Copernicus |
|---|---|
 |
 |
SWD是一个用于使用Xarray下载、转换和分析Copernicus天气数据的系统。它由两个主要应用程序组成，即satellite_downloader和satellite_weather。downloader负责从Copernicus API提取NetCDF4文件，而weather实现了Xarray扩展，用于转换和可视化文件。
安装
该应用可在PYPI上找到，您可以使用该包而无需部署容器，只需在您的shell中输入命令即可。
$ pip install satellite-weather-downloader
要求
要从Copernicus API下载数据，需要一个账户。您账户的凭据可以在Copernicus的用户页面的API密钥部分找到。请求数据需要用户UID和API密钥。在satellite_downloader连接方法中请求时，请粘贴它们。
注意
Python版本 = [3.10, 3.11]
1.X版本仅包含巴西数据格式和城市的处理方法。
通过交互式shell创建请求
自SWT版本1.5起，可以使用交互式Python shell或通过方法调用创建动态请求。
from satellite.downloader import request
file = request.ERA5_reanalysis(
filename = 'my_dataset_file'
# Any ERA5 Reanalysis option can be passed in the method
)
NOTE: This feature is still in experimental versions, please submit an issue if you find any bug.
从日期范围提取巴西NetCDF4文件
from satellite import downloader
file = downloader.download_br_netcdf('2023-01-01', '2023-01-07')
加载数据集
from satellite import weather as sat
br_dataset = sat.load_dataset(file)
copebr扩展的使用
rio_geocode = 3304557 # Rio de Janeiro's geocode (IBGE)
rio_dataset = br_dataset.copebr.geocode_ds(rio_geocode)
rio_dataset.to_dataframe(rio_geocode)
还可以直接从全国数据集创建dataframe。
br_dataset.copebr.to_dataframe(rio_geocode)
使用copebr扩展时，所有Xarray方法都将扩展。
rio_dataset.precip_med.to_array()
rio_dataset.temp_med.plot()
DSEI扩展的使用
yanomami_ds = ds.DSEI['Yanomami']
yanomami_polygon = ds.DSEI.get_polygon('Yanomami')
列出所有DSEI
ds.DSEI.DSEIs
关闭
哈希值 for satellite_weather_downloader-1.10.1-py3-none-any.whl
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 57a40eb73c01586e73e20f809b9d5f1d5289057a958b45e2e4d259e67b22e3c6 |
|
| MD5 | cb8c84fcc3c3b5bd04806fd12ee29f76 |
|
| BLAKE2b-256 | 68f17b98e67c06c09d9406b224b733ec4448ef5d1de4597d865b2f03d7ddc236 |
