基于MATLAB的FY-3B MWRI数据处理
1. 数据读取与结构解析
FY-3B MWRI数据采用HDF5格式存储，需通过MATLAB的HDF5接口读取核心参数：
% 读取HDF5文件元数据
fileInfo = hdf5info('FY3B_MWRI_L1_20230101_0000.HDF');% 提取关键数据集
brightnessTemp = hdf5read(fileInfo.GroupHierarchy.Datasets(8)); % 亮温数据
lat = hdf5read(fileInfo.GroupHierarchy.Datasets(20)); % 纬度
lon = hdf5read(fileInfo.GroupHierarchy.Datasets(21)); % 经度
数据结构说明：
- 亮温数据维度：
[频率通道数]×[扫描线数]×[像元数] - 典型频率通道：10.65/18.7/23.8/36.5/89 GHz（V/H双极化）
2. 数据预处理
2.1 异常值剔除
% 基于3σ原则剔除异常亮温值
mu = mean(brightnessTemp(:));
sigma = std(brightnessTemp(:));
validIdx = (brightnessTemp > mu-3*sigma) & (brightnessTemp < mu+3*sigma);
cleanData = brightnessTemp;
cleanData(~validIdx) = NaN;
2.2 空间重采样
将原始50km分辨率数据重采样至10km：
% 使用双线性插值
newGridSize = ; % 对应10km@全球范围
resampledData = imresize(cleanData, newGridSize, 'bilinear');
2.3 通道融合
计算18.7 GHz与36.5 GHz亮温差（用于积雪检测）：
Tb18H = squeeze(brightnessTemp(2,:,:)); % 第2通道为18.7 GHz H极化
Tb36H = squeeze(brightnessTemp(4,:,:)); % 第4通道为36.5 GHz H极化
deltaTb = Tb18H - Tb36H;
3. 地理投影与可视化
3.1 罗宾逊投影
% 安装m_map工具箱后执行
m_proj('robinson','lon',,'lat',[-90,90](@ref);
m_coast('patch',[0.9,0.9,0.9](@ref),'edgecolor','none');
hold on;
m_contourf(lon,lat,squeeze(brightnessTemp(2,:,:))',15);
colorbar('Location','southoutside');
title('FY-3B MWRI 18.7 GHz亮温分布');
3.2 多通道对比
figure;
subplot(2,1,1);
imagesc(lon,lat,squeeze(Tb18H)');
title('18.7 GHz亮温');
colorbar;
subplot(2,1,2);
imagesc(lon,lat,deltaTb');
title('18.7-36.5 GHz亮温差');
colorbar;
4. 积雪参数反演
4.1 HUT模型实现
function Tb_sim = hut_model(landCover, T_snow, T_soil)% 参数设置（根据文献调整）epsilon = [0.92,0.93](@ref); % 冻土发射率tau = [0.2,0.1](@ref); % 衰减系数% 计算等效亮温Tb_sim = epsilon .* (T_snow + 273.15).^4 + (1-epsilon) .* T_soil.^4;Tb_sim = Tb_sim .* (1 - tau.*exp(-0.0001*landCover));
end
4.2 遗传算法反演雪深
% 定义目标函数
fitnessFcn = @(x) sum((Tb18H - hut_model(landCover, x, T_soil)).^2);% 遗传算法参数
nvars = 1; % 雪深变量
lb = ; % 下限
ub = ; % 上限
options = optimoptions('ga','PopulationSize',50,'MaxGenerations',100);% 执行优化
[snowDepth, fval] = ga(fitnessFcn, nvars, [], [], [], [], lb, ub, [], options);
5. 时空分析
5.1 时间序列分析
% 读取多时相数据
timeSeries = readtable('time_series_metadata.csv');% 计算区域平均亮温
regionMask = shaperead('china_province.shp');
avgTb = regionfun(@(x) mean(x(brightnessTemp(:,:,1))), regionMask);
5.2 变化检测
% 计算差值影像
changeMap = (brightnessTemp(:,:,1) - brightnessTemp(:,:,2)) ./ brightnessTemp(:,:,1);% 显著性检验
zScore = (changeMap - mean(changeMap(:))) / std(changeMap(:));
significantChange = zScore > 2.58; % 99%置信度
参考代码 用matlab处理FY-3B MWRI数据 www.youwenfan.com/contentcsi/65719.html
6. 高级处理技巧
6.1 并行计算加速
% 启用并行池
parpool('local');% 分块处理
parfor i = 1:10blockData = extractBlock(brightnessTemp, [i,1000](@ref));processedBlock = denoise(blockData);save(['block_',num2str(i),'.mat'], 'processedBlock');
end
6.2 GPU加速
% 将数据转移至GPU
gpuData = gpuArray(brightnessTemp);% 执行卷积运算
kernel = fspecial('gaussian',,1.5);
smoothedGPU = convn(gpuData,kernel,'same');% 回传CPU
smoothedData = gather(smoothedGPU);
7. 结果输出
7.1 NetCDF格式保存
ncwrite('output.nc', 'latitude', lat);
ncwrite('output.nc', 'longitude', lon);
7.2 生成KML可视化文件
% 创建地理标记
kml = geokml('FY3B_MWRI_SnowDepth');
kml.Polygons = geopolyshape(lat, lon, snowDepth);
kml.save('snow_depth.kml');