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[Generic Mapping Tools (GMT)] Pygmt利用在线数据绘制地形图

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GMT和Pygmt提供了一个远程数据功能,可以使用函数datasets远程下载多种在线数据,并进行处理和绘图。这里以pygmt为例绘制海底地壳年龄、陆地地形。
地壳数据[1]包含了不同的分辨率,对应不同文件大小,最粗为1d,全球数据仅125K,最大分辨率1m,全球数据188M。绘图
3 ]9 }/ @/ c% S' P1 ~" [$ g
[C] 纯文本查看 复制代码
import pygmt
grid_globe = pygmt.datasets.load_earth_age(resolution='06m', region="-180/180/-90/90", registration=None)
fig = pygmt.Figure()
fig.grdimage(grid=grid_globe, projection="R15c", region="0/360/-89/89", frame=True,cmap="crustal_age.cpt")
fig.colorbar(frame=["af", "x+lage", "y+lMyr"],cmap="crustal_age.cpt")
fig.show()

+ n& n( V8 j! T4 |2 x& ^
4 S" {# s1 q! E/ M4 V0 R, G# p% j1 v5 v+ x6 ]
上面的调色板crustal_age可以在.gmt/cache/下找到,而远程数据也下载到了./gmt/server/下面。' H3 z4 H9 O8 h7 E
c7a9db518f25d6981985840872659f1c.png
地形数据
地形数据[2]包含多种不同分辨率,对应不同的文件大小,最粗为1d,文件大小128k,最高分辨率为1s,文件大小达41G:
SRTM绘图
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# 雅鲁藏布江大峡谷[/b]grid = pygmt.datasets.load_earth_relief(
    "03s",
    region=[94, 95.5, 29, 30],
    registration="gridline",
    use_srtm=True,
)

# calculate the reflection of a light source projecting from west to east
# (azimuth of 270 degrees) and at a latitude of 30 degrees from the horizon
dgrid = pygmt.grdgradient(grid=grid, radiance=[270, 30])

fig = pygmt.Figure()
fig.grdimage(grid=grid, projection="M15c", region=[94, 95.5, 29, 30], frame=['WSrt+t"Original Data Elevation Model"',"xa", "ya"],cmap="dem1")
fig.colorbar(position="JML+o1.8c/0c+w10c/0.9c",frame=["af", "y+lmeter"])
fig.coast(rivers="a/1p",borders="2/5,red")

# Shift plot origin of the second map by 12.5 cm in x direction
fig.shift_origin(xshift="20c")
pygmt.makecpt(cmap="gray", series=[-1.5, 0.3, 0.01])
fig.grdimage(
    grid=dgrid,
    projection="M15c",
    frame=['lSEt+t"Hillshade Map"', "xa0.1", "ya0.1"],
    cmap=True,
)
fig.coast(rivers="a/1p",borders="2/5,red")

# Shift plot origin of the second map by 12.5 cm in x direction
fig.shift_origin(xshift="20c")
fig.grdimage(
    grid=grid,
    shading=dgrid,
    projection="M15c",
    frame=['lSEt+t"Hillshade Map"', "xa0.1", "ya0.1"],
    cmap="dem1",
)
fig.coast(rivers="a/1p",borders="2/5,red")

fig.show(width="20c")
fig.savefig("srtm.png")
9 @5 H# m: x7 f
) z2 e, v7 h% s7 d3 J! E4 B. ^' T' V. _
7 K, u/ ]# f' U9 x" ?3 v
ed1aee602f3f4017dba308359d8bd9fc.png
6 d% {- w% w& N: N  h
3D地形图; s& N3 P8 }& p  I) g
[C] 纯文本查看 复制代码
fig = pygmt.Figure()
fig.grdview(
    grid=grid,
    region=[94.7, 95.2, 29.5, 30],
    perspective=[250, 60],
    frame=["xa", "ya", "WSNE"],
    projection="M15c",
    zsize="15c",
    surftype="s",
    cmap="dem1",
    # Set the plane elevation to 1,000 meters and make the fill "gray"
    plane="000+ggray",
)

fig.show()
& r! u' P8 O5 X0 v5 @) d
( ~1 A0 Z8 E8 x$ M4 H1 \( Y4 R
同样,我们还可以使用pygmt.grdview绘制三维地形图。下面是我曾经到过山脚下,但是在云中的南迦巴瓦峰。

1 f: T  z0 }5 ^& R
0 W+ O) Z. c7 F& E! s3 A  ?
2 e$ \3 g# R& O% R* S
7100ae794662c389cd43c7806338a33b.png
2 w: v# u) Z  D  {
附:遥感影像和地形的结合
在github存在一个30Day*****的系列代码库,其中包含绘图领域的30DayMapChallenge2021,恰好已经使用GMT完成了这项工作,作者是Pygmt的核心开发者Weiji。
这里有两个遥感影像和地形结合的例子(17和18),可以作为很好的学习材料.
afb45a09fcfc65a8534009017a7411b3.png ' Y; t/ `: n' |# L
890462c83b5b71c55982edf82ce3db71.png 0 O- I) u3 ]' S. P/ t# w: w% w
6 u$ Y& x) ]! O# f
References[1] 地壳数据: https://www.generic-mapping-tools.org/remote-datasets/earth-age.html9 D5 v" |4 |0 T3 ~' ]" A6 R$ h
[2] 地形数据: https://www.generic-mapping-tools.org/remote-datasets/earth-relief.html* F' f2 `) y# v" ]
3 L  E9 H# s0 o
来源:海洋遥感数据共享
+ e& ]9 L. X6 L5 f; n9 C3 `                6 y1 B# ]; G! ^
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象山港
活跃在前天 16:51
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