GCOM-C L2 海洋プロダクトのHDF5 データを地図投影までしてみる。

JAXA GCOM-C SGLIのLevel 2 海洋プロダクトのHDF5ファイルをgeotiffに変換と地図投影するpythonプログラムを作ってみました。

データの概要について

データの形式とか、入っている順番とかはだいたいL1Bデータと同じな気がします。詳しくは、 tty6335.hatenablog.com を参照してください。
一つ他のプロダクトと違うことはEQAのタイル単位ではなく、L1Bと同じシーン単位でファイルが区切られているところです。
(たぶん海上ではGCPが取れないから?)
プロダクトに関しては他のL2データと同じく DN*Slope+Offset で求まります。

対象のプロダクト

L2-正規化海水射出放射輝度 等

• NWLR (正規化海水射出放射輝度)

• ACP (大気補正パラメータ)

• PAR (光合成有効放射)

L2-クロロフィルa濃度 等

• CHLA クロロフィルa濃度

• TSM 懸濁物質濃度

• CDOM　有色溶存有機物吸光係数

L2-海面水温

• SST 海面の（バルク）温度（雲検知含む）

使い方

他の二つと同じです。

python L2_scene.py input.h5 Image_data output.tif  

プログラムを少し解説

他の二つよりも少し効率化？しました。
nodataで埋めるのとプロダクトの値の計算をnumpy.where一回で済ませるようにしました。
今まで意識してませんでしたが、numpy,phereって三項演算子でしたね。

#プロダクトの値を計算する
Error_DN=hdf_file['Image_data'][band_name].attrs['Error_DN']
Maximum_valid_DN=hdf_file['Image_data'][band_name].attrs['Maximum_valid_DN']
#陸域、エラーのピクセルはすべて-9999で埋める
product=np.where(band_image_arr<=Maximum_valid_DN,band_image_arr*slope+offset,-9999)

SSTのデータを地図投影した例

SSTを地図投影した例(データは2020/09/01~2020/09/02)

githubはこちら

github.com

参考文献

気候変動観測衛星「しきさい」(GCOM-C) データ利用ハンドブック https://gportal.jaxa.jp/gpr/assets/mng_upload/GCOM-C/GCOM-C_SHIKISAI_Data_Users_Handbook_jp.pdf
SGLI高次プロダクト フォーマット説明書
https://gportal.jaxa.jp/gpr/assets/mng_upload/GCOM-C/SGLI_Higher_Level_Product_Format_Description_jp.pdf