IDL学习——利用IDL和ENVI处理OMI数据，包括臭氧，甲醛和二氧化氮
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本博客实现对从 https://disc.gsfc.nasa.gov/ 网站上下载的臭氧，甲醛和二氧化氮数据3级数据进行处理。本实例进行对臭氧数据的处理，甲醛和二氧化氮数据跟臭氧数据的处理流程都是一样的。
一.影像下载
PS：下载改数据必须先进行该网站的注册。
1.按照下图步骤，点击搜索按钮进行检索。
2.进行下一步检索
3，这里以臭氧数据为例。点击Subset/Get Data后，由于日期和区域已经在第一步选择完毕，直接点击GetData，
4.进行数据下载，关于用户手册感兴趣的可以看一下。
注：因为是日均数据，若想要批量下载可参考以下链接：https://www.cnblogs.com/huapiao-chen/articles/8901602.html
没有亲测，因为我以前在本机上装过别的版本的火狐浏览器，没有使用给的网盘里面的链接。下载时有VPN的话，最好使用VPN进行下载，若没有VPN，臭氧和二氧化氮的数据量较小，下载速度还能看得过去，但甲醛数据量就较大（60多MB），慢慢等吧。。。
二.数据处理
由于是L3级数据，所以对该数据只需使用GLT文件进行校正一下就可以使用了。
使用IDL对该数据进行预处理
1.读取HDF文件
file='E:\Ozone\OMI-Aura_L3-OMTO3e_2019m0706_v003-2020m0117t131443.he5'
raster=e.OpenRaster(file,DATASET_NAME='/HDFEOS/GRIDS/OMI Column Amount O3/Data Fields/ColumnAmountO3');读取臭氧数据集 2.对于其经纬度信息，可以从其说明文档中获得其经纬度的存储方式，其经纬度矩阵行列数为720*1440，改数据的初始纬度值为-90°，初始经度值为-180°，间隔为0.25°，这样可以吧经纬度转化为O3浓度一样的矩阵
data=raster.GetData(band=0)
dim=size(data,/dimension);获取数据维度信息
rows=dim[1]
cols=dim[0]
lat=make_array(cols,rows);制作同O3相同矩阵的纬度矩阵
lon=make_array(cols,rows);制作同O3相同矩阵的经度矩阵
for i=0,rows-1 do begin
for j=0,cols-1 do begin
lat[j,i]=-90+0.25*i
lon[j,i]=-180+0.25*j
endfor
endfor ;相当于对制作的矩阵进行填值
lat_raster=ENVIRASTER(lat,URI='E:\Ozone\lat.dat')
lat_raster.save
lon_raster=ENVIRASTER(lon,uri='E:\Ozone\lon.dat')
lon_raster.save ;将经纬度数据进行输出保存3.制作GLT文件，并使用GLT文件对原始数据进行校正。也可使用ENVI软件进行GLT文件的制作。可以参考以下链接
http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0100qzow.html
;先进行GLT文件的制作。
latitude=e.openraster('E:\Ozone\lat.dat')
longitude=e.openraster('E:\Ozone\lon.dat');读取刚才制作的经纬度文件
out_name='E:\Ozone\GLT.dat' ;输出路径
lat_id=ENVIRASTERTOFID(latitude)
lon_id=ENVIRASTERTOFID(longitude) ;存储为标识
envi_file_query,lat_id,nb=nb_lat
y_pos=lindgen(nb_lat)
envi_file_query,lon_id,nb=nb_lon ;查询对应的信息
x_pos=lindgen(nb_lon)
input_prj=ENVI_PROJ_CREATE(/geographic,datum='WGS-84')
output_prj=ENVI_PROJ_CREATE(/geographic,datum='WGS-84');设置投影信息
ENVI_DOIT,'ENVI_GLT_DOIT',dims=dims,I_PROJ=input_prj,O_PROJ=output_prj,$
OUT_NAME=out_name,ROTATION=0,X_FID=lon_id,$
X_POS=x_pos[0], Y_FID=lat_id, Y_POS=y_pos[0] ;进行GLT的制作
;在进行基于GLT文件的校正
GLT_raster=e.openraster('E:\Ozone\GLT.dat')
glt_fid=envirastertofid(GLT_RASTER)
raster=e.openraster(file,DATASET_NAME='/HDFEOS/GRIDS/OMI Column Amount O3/Data Fields/ColumnAmountO3') ;打开数据集
out_path='E:\Ozone\20190706.dat'
raster_id=envirastertofid(raster) ;存储为标识
envi_file_query,raster_id,ns=ns,nb=nb
pos=indgen(nb) ;获取需要信息
envi_doit,'ENVI_GEOREF_FROM_GLT_DOIT',FID=raster_id,GLT_DIMS=dims,GLT_FID=glt_fid,out_name=out_path,pos=pos ;进行校正结果如下：
4.成果展示
制作成GIF图。
如有错误，欢迎指正，万分感谢！
PS：附带有批处理的代码。
https://download.csdn.net/download/weixin_42176976/12504873