Можно ли вставить фильтр savgol в файл NETCDF в MODIS и построить пространственное сглаживание в python?
Вот мой пример кода
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))
Из-за шум, который вызывает количество облаков в качестве пикселей, мне нужно применить метод пространственного сглаживания, чтобы улучшить качество данных, полученных из MODIS
. Я думаю, что фильтр savgol соответствует ситуации, но я не знаю, как использовать это пространственно. У меня может быть другой метод сглаживания, но я не знаю.