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Focus on Air Quality

環境部測站濃度分布圖之加工

Table of contents

背景

  • 嚴格來說，這次的貼圖並沒有使用matplotlib模組，而是使用PIL模組來進行像素的計算。
  • 底圖使用m3nc2gif.pyd03紅黃綠色階版本
  • 由於環境部濃度圖的解析度與畫素較低，因此先將前述底圖用convert程式來reshape，再進行平移。
  • 2個圖重疊的原理，參考NCL貼在OTM底圖上 NCLonOTM的類似作法，將環境部濃度圖，替代底圖中的白色部分。

程式設計

IO

  • 底圖
    • 檔名PM25_TOT_0001.png
    • 先以ncks切割PMs檔案，再將濃度設定為一低值。再藉由m3nc2gif程式所來產生。
    • png檔案的解析度與像素都較大((WxH = 611X740))。先將2個圖畫的像素畫在同一個畫面上，再用尺量測台灣地區範圍的大小比例，用convert先將底圖縮小:
      convert PM25_TOT_000.png -resize 432X524 PM25_TOT_0001.png`
  • 濃度圖(前圖)
    • 由環境部網站下載
    • 如wget https://airtw.moenv.gov.tw/ModelSimulate/20231001/output_AVPM25_20231001140000.png
    • 圖檔之規則詳見環保署實測數據圖檔下載並列
    • 因濃度圖只限陸地部分，其他圖面為黑色。此部分不需轉到新圖上。
  • 結果檔
    • 以cv2.imwrite來輸出成png檔案

底圖空白部分的判斷

  • 因壓縮圖面或其他不明原因，再縣市界附近可能會有些像素不是白色，而是略為白色的灰色。所以如果以純白色([255,255,255])來定義”空白部分”可能會太過低估其面積，而產生邊界上的間隙。
  • 此處以[200,200,200]以上來定義”空白部分”。運用np.where找出其位置。

平移

  • png像素的Y軸原點是圖面的上方，因此在試誤時要注意方向是相反的，如果要將圖面往南移動，需增加delta y的值
  • 將相同解析度與像素的2個圖輸出在同一個png檔案後，量測平移所需要的距離，轉換成像素單位。
  • 還會需要進一步微調
  • 最後測試結果：將底圖的原點設在[57,143](y,x)

排除不合併的空白位置

  • 因為底圖範圍比較大，因此要排除比濃度圖還大的範圍。
  • 濃度圖無資料部分：不能執行貼圖。

程式碼

import numpy as np
import cv2
import os, sys
from PIL import Image

image=cv2.imread('output_AVPM25_20231001140000.png')
#change the black sea to white
idx2=np.where(np.sum(image,axis=2)==0)
image[idx2[0],idx2[1],:]=255
ny2,nx2,nz2=image.shape

#original resolution (WxH 611X740)
#convert PM25_TOT_000.png -resize 432X524 PM25_TOT_0001.png
imageFrame=cv2.imread('PM25_TOT_0001.png')
idx=np.where(np.sum(imageFrame[57:,143:,:],axis=2)>=200*3) #white content
ix2=[];iy2=[];ix=[];iy=[]
for i in range(len(idx[0])):
    if idx[0][i]<ny2 and idx[1][i]<nx2:
        if np.sum(image[idx[0][i],idx[1][i],:])==255*3:continue
        ix2.append(idx[1][i]+143)
        iy2.append(idx[0][i]+57)
        iy.append(idx[0][i])
        ix.append(idx[1][i])
imageFrame[iy2,ix2,:]=image[iy,ix,:]
cv2.imwrite("postEPA.png",imageFrame)

結果