/Sate2Wnd

Converting satellite images to wind field using the pix2pix model, i.e., retrieving atmospheric motion vectors(AMVs) based on generative adversarial networks(GAN)

Primary LanguagePythonMIT LicenseMIT

Sate2Wnd

Converting satellite images to wind field using the pix2pix model, i.e., retrieving atmospheric motion vectors(AMVs) based on generative adversarial networks(GAN).
使用pix2pix模型将卫星图像转换为风场，即基于生成对抗网络（GAN）反演大气运动矢量（AMVs）。

使用方法

卫星图像

首先，需要准备相邻三个时次的红外和水汽两个通道的卫星图像，一共六张图像。 作为示例，该仓库已提供某时次的这六张图像的.gz文件，直接下载即可。 其余时刻的卫星图像可从 http://weather.is.kochi-u.ac.jp/sat/ALL/ 下载。
以反演2021年8月15日12:00 UTC风场为例，可打开 http://weather.is.kochi-u.ac.jp/sat/ALL/2021/08/15/ ，在其中找到这六个文件并下载：

  1. HMW821081511IR1.pgm.gz
  2. HMW821081512IR1.pgm.gz
  3. HMW821081513IR1.pgm.gz
  4. HMW821081511IR3.pgm.gz
  5. HMW821081512IR3.pgm.gz
  6. HMW821081513IR3.pgm.gz

其中，IR1为红外通道，IR3为水汽通道。
下载完成后，将卫星图像路径依次填写到 main.py 中的 SATE_PATH。

模型

模型已上传至百度云。
链接: https://pan.baidu.com/s/1n_kRSMpepAKj76o9au8akw 提取码: j2zy
下载完成后，将模型路径填写到 main.py 中的 MODEL_PATH。

运行

使用的Python版本为3.9.6

脚本还依赖下边这些库，需要先安装

库 参考版本
gzip -
numpy 1.19.3
PIL 8.3.1
keras 2.6.0
matplotlib 3.4.2
cartopy 0.20.0

最后运行脚本 main.py 即可，运行完成后将生成如下图片：
运行结果
返回的风矢量分别保存在u850_p、v850_p、u200_p、v200_p这四个变量中