Advertisement

RadarGUI: 基于PyQt 5的CINRAD雷达基础数据处理与可视化工具

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
简介：RadarGUI是一款利用Python的PyQt 5框架开发的工具，专注于中国新一代天气雷达(CINRAD)的基础数据处理和可视化展示。 RadarGUIPyQt 5 CINRAD雷达基数据处理可视化软件基于Python 3.6开发，主要用于绘制和显示雷达回波、生成ppi（平面位置显示图）、rhi（高仰角径向扫描图）以及三维散点图，并实现交互式可视化。其主要功能包括： 1. 绘制单个体扫数据反射率因子各层的PPI图像； 2. 为单个数据绘制各个方位角下的RHI图像； 3. 连续显示某站点一段时间内的连续0°仰角PPI图像； 4. 对单个体扫数据进行三维散点图交互可视化； 5. 将原始雷达数据转换成标准网格化格式。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • RadarGUI: 基于PyQt 5的CINRAD雷达基础数据处理与可视化工具
    优质
    简介：RadarGUI是一款利用Python的PyQt 5框架开发的工具，专注于中国新一代天气雷达(CINRAD)的基础数据处理和可视化展示。 RadarGUIPyQt 5 CINRAD雷达基数据处理可视化软件基于Python 3.6开发，主要用于绘制和显示雷达回波、生成ppi（平面位置显示图）、rhi（高仰角径向扫描图）以及三维散点图，并实现交互式可视化。其主要功能包括： 1. 绘制单个体扫数据反射率因子各层的PPI图像； 2. 为单个数据绘制各个方位角下的RHI图像； 3. 连续显示某站点一段时间内的连续0°仰角PPI图像； 4. 对单个体扫数据进行三维散点图交互可视化； 5. 将原始雷达数据转换成标准网格化格式。
     
  • 人工智能项目实践之CINRAD雷达基数据处理可视化（PyQt 5）.zip
    优质
    本项目使用Python和PyQt 5框架开发，旨在实现对CINRAD雷达基础数据进行处理与可视化展示。通过该项目，用户可以深入了解雷达数据的分析方法及实践应用。 PyQt 5 CINRAD雷达基数据处理可视化软件基于Python 3.6开发，用于绘制和显示雷达回波、ppi（平面位置指示图）、rhi（径向高度指示图）以及三维散点图，并支持交互式可视化功能。主要功能包括： 1. 单个体扫数据反射率因子各层仰角PPI图像； 2. 单个数据反射率因子各个方位角RHI图像； 3. 某站点一段时间内连续数据0°仰角PPI图像的连续显示； 4. 单个体扫数据三维散点图交互可视化； 5. 生成标准网格化数据。
     
  • 雷达工程数据的可视化及处理
    优质
    《雷达工程数据的可视化及处理》一书聚焦于雷达工程技术中数据处理与可视化技术的应用，深入探讨了如何有效利用现代信息技术手段对雷达信号进行高效解析和展示。书中涵盖了从基础理论到高级应用的技术细节，为从事雷达系统开发、数据分析等相关领域的工程师和技术人员提供实用指导。 在遥感、雷达以及超声波探测等领域内，通常需要对系统采集的数据进行直观的可视化显示与处理。本实例旨在实现探地雷达检测高速路数据的可视化，并通过设备无关的位图技术来展示图像数据。
     
  • PyCINRAD：解析与可视化CINRAD（中国新型天气雷达）数据
    优质
    PyCINRAD是一款专为Python设计的开源库，旨在解析和可视化中国的CINRAD天气雷达数据。它能够帮助用户高效处理气象资料，支持科研及教学活动。 匹辛拉德（PyCINRAD）用于解码CINRAD（中国新一代天气雷达）数据并进行可视化。example文件夹包含详细的示例！安装PyCINRAD支持Python 3.5及更高版本。 您可以使用pip install cinrad命令来安装，或者从GitHub页面下载源代码并通过运行python setup.py install来进行构建。 模组cinrad.io用于解码CINRAD雷达数据。 ```python from cinrad import io dataf = CinradReader(your_radar_file) #旧版本 # 或者使用新标准: dataf = StandardData(your_radar_file) dataf.get_data(tilt, drange, dtype) # 获取数据 ``` 上述代码展示了如何从文件中读取CINRAD雷达数据，并提供了获取特定类型的数据的方法。
     
  • PPI雷达基础数据处理软件
    优质
    PPI雷达基础数据处理软件是一款专业工具，用于处理和分析气象雷达回波数据，提供精确的基础信息支持天气预报与研究。 在气象监测与预警领域，雷达是不可或缺的工具之一，而PPI（Plan Position Indicator）雷达基数据处理软件则是对这些数据进行深入分析的关键环节。本段落将探讨这款软件的功能、作用以及相关技术概念。 PPI雷达是一种常见的显示模式，它以雷达站为中心，在不同仰角上扫描周围空间，并生成图像来反映各个距离上的降水分布情况。这种展示方式使得用户能够直观地观察到水平面上的天气现象，对于识别风暴结构、雨区范围以及灾害性天气预报具有重要意义。 PPI雷达基数据处理软件主要任务是对敏视达雷达的数据格式进行解析和处理。该软件支持敏视达雷达特有的数据格式，这意味着它可以有效地读取并解析这些数据，为用户提供准确的气象信息。 反射率是雷达探测中的关键参数之一，它表示单位体积内降水粒子回波强度大小，用于判断降水强度及估计降水量等重要依据。PPI雷达基数据处理软件能够显示基本反射率值，使用户可以直观地看到不同区域内的降水分布、强度以及可能的天气系统演变趋势。 在实际应用中，这款软件通常具备多种功能模块：包括但不限于数据预处理（如去除噪声、校正大气折射和地形回波等）、回波强度分析以识别强降雨区、风暴追踪来跟踪风暴移动路径与变化情况，还有通过雷达回波反演风场信息。这些技术手段对于气象预警及灾害预防工作至关重要。 PPI雷达基数据处理软件作为气象监测领域的重要工具，能够提供实时且直观的气象信息支持，为提升预报准确性和防灾减灾能力奠定了坚实的技术基础。无论是专业人员还是普通公众都能从中受益，并更好地理解和应对复杂的天气状况。
     
  • 基于PyQt 5.0的GUI与数据可视化程序
    优质
    本项目采用PyQt 5.0框架开发，集成了丰富的图形用户界面和动态数据展示功能，旨在提供直观的数据分析体验。 PyQt 5.0 GUI与数据可视化程序源码提供了实现图形用户界面及数据可视化的解决方案和技术支持。这段文本经过了处理，移除了所有联系信息和其他外部链接。
     
  • RGPR：探地雷达(GPR)数据处理与可视化的源代码
    优质
    RGPR是一款用于处理和可视化探地雷达(GPR)数据的专业软件源代码，为用户提供高效的数据分析工具，助力地质勘探、考古研究等领域的深入探索。 这是一个免费的开源软件包，用于处理探地雷达（GPR）数据。它旨在读取、导出、分析、处理以及可视化 GPR 数据，并弥补商业应用程序在这一领域的不足之处。 该软件包是用R语言编写的，这是一种高级编程语言，在GNU通用公共许可证下提供并免费使用。它可以运行于Linux, Windows 和 MacOS 系统上。作为一种解释性脚本语言（未经过编译），它与Python或Matlab具有相似的特性。 开发此工具的主要目标是为了促进探地雷达相关的研究工作，通过向用户提供一个灵活且功能丰富的R环境来实现这一目的。此外，还鼓励学生和研究人员利用GitHub存储库以及配套网站上的教程学习GPR信号处理知识和技术。
     
  • 基于Yolov5-DNN与PyQt的可视化界面
    优质
    本项目结合了YOLOv5-DNN模型和PyQt框架，开发了一款用于图像目标检测的可视化应用程序，旨在提供高效、易用的目标识别解决方案。 1. 基于YOLOv5的DNN部署，采用简单易行的方式进行。 2. 使用PyQt创建了可视化界面。 3. 推荐使用PyCharm进行调试。 4. 包含UI文件，方便后续开发和扩展工作。 5. 代码结构清晰简洁。
     
  • 激光雷达点云数据处理基础知识.pdf
    优质
    本PDF介绍了激光雷达技术的基础知识及点云数据处理方法，适合初学者了解和掌握该领域的核心概念与实践技能。 一本关于绿土数字科技有限公司基于PCL点云处理的书籍详细介绍了PCL的基础功能模块，包括输入、输出、kd-tree、八叉树、可视化、点云滤波深度图像以及点云特征描述与提取等技术，并深入讲解了点云配准/分割和曲面重建等功能。
     
  • PyART：Python-ARM雷达工具包。 数据驱动的交互式工具，用于处理天气雷达数据
    优质
    PyART是基于Python开发的开源库，专门用于气象雷达数据分析和可视化。它提供了丰富的算法与功能来处理、分析和显示天气雷达数据，支持研究人员及气象学家进行深入的数据探索和科学研究。 Py-ART：Python-ARM雷达工具包。这是一款由数据模型驱动的交互式工具包，用于处理天气雷达数据。