位置情報ルーティングと地理的近接性ルーティングの違いがよくわからないので実験してみました。
- 位置情報ルーティング(Geolocation Routing)
- 地理的近接性ルーティング (Geoproximity Routing)
EarthCARE MSI L1データをPythonで読み込む 地図投影する
あまりやってる人がいないようなので、今回は、EarthCARE MSI L1データをPythonプログラムで読み込み、地図投影し、GeoTIFF出力、QGISで表示するところまでやってみます。
MSIについて
MSIはESAが開発した多波長イメージャ Multi-Spectral Imager (MSI)です。 可視～熱赤外域7チャンネルにおける地球表面の放射を観測します。 観測幅 150kmで500mの分解能があります。
| チャンネル | 波長 |
|---|---|
| Visible | 0.67 μm |
| NIR | 0.865 μm |
| SWIR1 | 1.65 μm |
| SWIR2 | 2.21 μm |
| TIR1 | 8.8 μm |
| TIR2 | 10.8 μm |
| TIR3 | 12.0 μm |
Visibleは赤色波長帯を観測しています。 それ以外は赤外線領域の観測となります。 GCOM-Cと比べて、EarthCAREのほうが空間分解能が荒いです。
EarthCARE のデータ読み込み
データの入手
標準プロダクトはG-Portalより入手できます。
L1BとL1Cの違い
MSI L1 PRODUCT DEFINITIONSによれば、L1BとL1Cは以下のように書かれています。
L1B
... This is the Nominal MSI L1B product...
L1C
... This is the Regridded MSI L1C product.
訳すのが難しい...
データの違いで言うと、L1Bは それぞれのチャンネルに対応した Latidude、Longitudeが格納されているのに対し、L1Cの場合はすべてのチャンネルに対応した格子に補正しています。
L1Cのデータ構造
EarthCAREは軌道1周期を8等分したものを1ファイルとしています。
また、MSI L1Cのデータについては、始端 12列、終端17列がno dataとして定義されています。 その部分を切り取って地図投影しました。
Python プログラムについて
地図投影するための投影変換でかなり形が変わります。できるだけ多くGCPを設定しました。 また、東経・西経180度をまたぐときの判定はnumpyで判定し、コードを簡素化しました。
実行方法
python MSI_L1.py 入力ファイル名 チャンネル(0～6) 出力ファイル名
GitHubにあげています。 (もう少し作りこむ予定)
GitHub - TTY6335/EarthCARE_Tools
3パス分のVisibleバンドのデータをQGISで表示してみました。 東経・西経180度をまたぐ場合、西経を東経側に座標をとってるので地図からはみ出てますが...
夜パスにあたるファイルは砂嵐のような画像になりました。
参考文献
MSI L1 データフォーマット説明書 https://www.eorc.jaxa.jp/EARTHCARE/document/L1ProductList/PDD/MSI/EC.ICD.GMV.MSI.00001_03.07_MSI%20L1%20Product%20Definition%20Document%20-%20Volume%20A%20(MSI_PDD_N)%202024-12-18.pdf
EarthCARE/CPR Level 1b Product Definition Document https://earth.esa.int/eogateway/documents/20142/37627/EarthCARE-CPR-L1B-PDD.pdf
KeyVaultとそのアクセス権限についての実験
AZ-500の試験勉強をしていて権限とその権限でできることがわからなかったので、実験して確かめてみることにしました。
- 実験準備
- 実験1 シークレット読み取り
- 実験2 シークレットの更新
- 所感
- 参考文献
