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01 投影参数了解

这里我将用手上存有的MCD12Q1（土地利用数据集）和MOD11A2（地表温度数据集）说明隐藏在HDF4文件中的关键投影参数。

对于MODIS产品中的GRID数据集，一般都是使用USGS General Cartographic Transformation Package (GCTP，美国地质调查局通用制图转换包)的标准进行坐标系写入。

那么就需要说明GCTP对于各个坐标系的一些标准，例如Lambert，Mercator，Sinusoidal等，此处以Sinusoidal为例说明投影参数。

在说明之前，了解到MDOSI数据集（多HDF4文件）的投影参数一般可以通过软件查看（Panoply、HDFExplorer），当然也可以通过编程例如IDL的HDF4相关函数、Python中的xarray、pyhdf、gdal等都可以打开HDF4文件。

但是需要注意的是：Panoply在显示上会基于元数据(StructMetadata.0)进行一些数据集和属性的虚构，另外绘图也是如此（和实际的栅格矩阵或者数据集常规绘制出来有时不同甚至差异很大（例如自动纠正南北极显示<如源数据南极在上方>等）-这是因为Panoply在绘图上做了很多优化，这些优化多依靠地理信息）

如下：

而HDFExplorer软件则是正常显示：

所以通过编程手段获取时，我们实际上无法获取得到Projection这类虚构的属性，因为他们实际上不存在。（但是这不意味着HDFExplorer软件表现更好，对于NC文件该软件实际并不支持无法正常打开，功能也相对较少，现NASA似乎已经不进行该软件的更新和维护了）

好，我们回到问题，如何查看得到投影信息呢？既然是从元数据中进行虚构，那么就从元数据中寻找去，如下查看全局属性(StructMetadata.0)：

Projection表示当前数据集的投影坐标系是基于正弦投影（GCTP_SNSOID）建立的。

ProjParams表示投影参数：(6371007.181000,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0)；

但是上述投影参数是什么意思呢？

通过GCTP_SNSOID知道，这是GCTP标准下的正弦投影参数，因此需要查看关于GCTP的相关文档，这里给出相关链接：

这是关于GTCP下各个坐标系的投影参数详解：https://www.cmascenter.org/ioapi/documentation/all_versions/html/GCTP.html
PDF文件见：https://www.cmascenter.org/ioapi/documentation/all_versions/html/GCTP.pdf
NASA网站上也有提及：https://wiki.earthdata.nasa.gov/download/attachments/239406229/GeneralCartographicTransformationPackage_v2.pdf?version=1&modificationDate=1667483241998&api=v2
在网站中我们可以看到：

可以发现：对于前面的ProjParams属性：(6371007.181000,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0)知道，其中：
6371007.181000表示地球半径（下标为1处，下标从1开始）；
投影中心的纬度为0°（下标为6，即赤道）
假东偏移量为0（下标为7, 即水平方向上添加的一个偏移值，用于调整坐标系统的原点）
假北偏移量为0（下标为8，即垂直方向上添加的一个偏移值，与假东偏移量类似）
其余下标的数值没有被使用或者说没有赋予实际含义，忽略即可。

但是，在MOD11A2数据集（地表温度数据集）中存在：

在下标为9的位置为86400，目前尚不清楚原因，翻看第二版本的GCTP说明文档如下：

虽然多了下标为5的中央经线，但是依旧没有关于第9位的参数，因此这里忽略该数值（实际重投影后与其它数据集进行对比，似乎不存在偏移和不确定现象）。
（如果对于对于第9位参数有想法或者知晓相关信息，请邮箱联系我或者微信公众号私信留言，这对我帮助很大，谢谢）

02 如何重投影？

基于给定的投影参数我建议通过proj4语法进行坐标系系统的创建，会比绝大多数方法更好且便于理解和操作，仅仅涉及简单的字符串操作。

例如前例子中的坐标系转换为proj4字符串为：

proj4_str = '+proj=sinu +lon_0=0.0 +lat_0=0.0 +x_0=0.0 +y_0=0.0 +R=6371007.181'

上述+proj表示投影类型，lon_0表示中央经线，lat_0表示中央纬线，x_0表示东偏，y_0表示北偏，R表示地球半径，更多信息查看Proj4官方文档。

时间关系，这里直接贴出代码：

def img_warp(src_img: np.ndarray, out_path: str, transform: list, src_proj4: str, out_res: float,dst_nodata: Union[int, float] = None, resample: str = 'nearest') -> None:"""该函数用于对正弦投影下的栅格矩阵进行重投影(GLT校正), 得到WGS84坐标系下的栅格矩阵并输出为TIFF文件:param src_img: 待重投影的栅格矩阵:param out_path: 输出路径:param transform: 仿射变换参数([x_min, x_res, 0, y_max, 0, -y_res], 旋转参数为0是常规选项):param out_res: 输出的分辨率(栅格方形):param dst_nodata: 设置为NoData的数值:param out_type: 输出的数据类型:param resample: 重采样方法(默认是最近邻, ['nearest', 'bilinear', 'cubic']):param src_proj4: 表达源数据集(src_img)的坐标系参数(以proj4字符串形式):return: None"""# 输出数据类型if np.issubdtype(src_img.dtype, np.integer):out_type = gdal.GDT_Int32elif np.issubdtype(src_img.dtype, np.floating):out_type = gdal.GDT_Float32else:raise ValueError("当前待校正数组类型为不支持的数据类型")resamples = {'nearest': gdal.GRA_NearestNeighbour, 'bilinear': gdal.GRA_Bilinear, 'cubic': gdal.GRA_Cubic}# 原始数据集创建(正弦投影)driver = gdal.GetDriverByName('MEM')  # 在内存中临时创建src_ds = driver.Create("", src_img.shape[1], src_img.shape[0], 1, out_type)  # 注意: 先传列数再传行数, 1表示单波段srs = osr.SpatialReference()srs.ImportFromProj4(src_proj4)  # 依据"""对于src_proj4, 依据元数据StructMetadata.0知:Projection=GCTP_SNSOID; ProjParams=(6371007.181000,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0)或数据集属性(MODIS_Grid_8Day_1km_LST/Data_Fields/Projection)知::grid_mapping_name = "sinusoidal";:longitude_of_central_meridian = 0.0; // double:earth_radius = 6371007.181; // double"""src_ds.SetProjection(srs.ExportToWkt())  # 设置投影信息src_ds.SetGeoTransform(transform)  # 设置仿射参数src_ds.GetRasterBand(1).WriteArray(src_img)  # 写入数据# 重投影信息(WGS84)dst_srs = osr.SpatialReference()dst_srs.ImportFromEPSG(4326)# 重投影dst_ds = gdal.Warp(out_path, src_ds, dstSRS=dst_srs, xRes=out_res, yRes=out_res, dstNodata=dst_nodata,outputType=out_type, multithread=True, format='GTiff', resampleAlg=resamples[resample])if dst_ds:  # 释放缓存和资源dst_ds.FlushCache()src_ds, dst_ds = None, None

上述过程还不包括如何提取元数据的信息，这里仅贴出代码，至于更详细的内容正在更新中。

from pyhdf.SD import SD
hdf = SD(hdf_path)
# 获取元数据
metadata = hdf.__getattr__('StructMetadata.0')
# 获取角点信息
ul_pt= [float(x) for x in re.findall(r'UpperLeftPointMtrs=\((.*)\)', metadata)[0].split(',')]
lr_pt = [float(x) for x in re.findall(r'LowerRightMtrs=\((.*)\)', metadata)[0].split(',')]
x_mins.append(ul_pt[0])
x_maxs.append(lr_pt[0])
y_mins.append(lr_pt[1])
y_maxs.append(ul_pt[1])
# 计算分辨率
col = int(re.findall(r'XDim=(.*?)\n', metadata)[0])
row = int(re.findall(r'YDim=(.*?)\n', metadata)[0])
x_res = (lr_pt[0] - ul_pt[0]) / col
y_res = (ul_pt[1] - lr_pt[1]) / row
# 获取数据集的坐标系参数并转化为proj4字符串格式
projection_param = [float(_param) for _param in re.findall(r'ProjParams=\((.*?)\)', metadata)[0].split(',')]
mosaic_img_proj4 = "+proj={} +R={:0.4f} +lon_0={:0.4f} +lat_0={:0.4f} +x_0={:0.4f} " \"+y_0={:0.4f} ".format('sinu', projection_param[0], projection_param[4], projection_param[5],projection_param[6], projection_param[7])
# 关闭文件, 释放资源
hdf.end()

简单修改了一点，可能存在纰漏，如果留有问题请与我联系。