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：

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% 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

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% 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：

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% 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）：

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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

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% 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

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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

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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

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% 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

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% 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

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% 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

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% 启用并行池
parpool('local');

% 分块处理
parfor i = 1:10
    blockData = extractBlock(brightnessTemp, [i,1000](@ref));
    processedBlock = denoise(blockData);
    save(['block_',num2str(i),'.mat'], 'processedBlock');
end

6.2 GPU加速

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% 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

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ncwrite('output.nc', 'latitude', lat);
ncwrite('output.nc', 'longitude', lon);

7.2 生成KML可视化文件

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% 创建地理标记
kml = geokml('FY3B_MWRI_SnowDepth');
kml.Polygons = geopolyshape(lat, lon, snowDepth);
kml.save('snow_depth.kml');