FY-4B是中国风云四号静止轨道气象卫星系列的第二颗卫星 [1]，是在轨运行的风云四号A星（FY-4A）的姊妹星。在FY-4A的基础上，FY-4B进行了系统升级优化，各方面技术更为成熟，将成为中国第一颗第二代静止气象卫星，FY-4B_L1数据经纬度查找表数据说明-133E-V2
### FY-4B-L1数据经纬度查找表数据说明
#### 一、FY-4B卫星简介
FY-4B是中国风云四号静止轨道气象卫星系列中的第二颗卫星，作为FY-4A的姊妹星，在FY-4A的基础上进行了系统升级优化，各方面技术更加成熟。FY-4B不仅继承了FY-4A的功能特性，还在多个方面进行了改进和增强，使其成为我国第一颗第二代静止气象卫星。
#### 二、FY-4B-L1经纬度查找表概述
##### 1. 查找表功能
FY-4B L1数据经纬度查找表用于辅助FY-4B卫星的成像仪和快速成像仪L1数据处理，通过该表可以将图像的行列号转换为对应的地理坐标（经纬度），从而实现对特定地理区域的精确识别和分析。
##### 2. 分辨率
查找表根据不同的分辨率生成，具体包括：
- **250米**
- **500米**
- **1000米**
- **2000米**
- **4000米**
每种分辨率对应的查找表文件都是独立的，用户可以根据实际需求选择合适的分辨率进行数据处理。
##### 3. 文件命名规则
查找表文件的命名规则为：“FY4B-_DISK_1330E_GEO_NOM_LUT_YYYYMMDDHHMMSS_RRRRR_V0001.raw”，其中：
- **YYYYMMDDHHMMSS**：表示生成该查找表文件的时间戳。
- **RRRRR**：代表分辨率，例如“0250M”表示250米分辨率。
##### 4. 文件格式
- **布局**：文件从北向南按行（从西向东）排列，每个数据单元存储对应的纬度和经度值。
- **单位**：经度和纬度均以度为单位。
- **类型**：数据类型为double，采用小端格式存储。
- **填充值**：未定义区域的经纬度值用999999.9999表示。
##### 5. 标称网格大小
不同分辨率的查找表文件具有不同的行数和列数，以匹配其空间分辨率。具体对应关系如下：
| 分辨率 | 行数 | 列数 |
| --- | --- | --- |
| 250米 | 43968 | 43968 |
| 500米 | 21984 | 21984 |
| 1000米 | 10992 | 10992 |
| 2000米 | 5496 | 5496 |
| 4000米 | 2748 | 2748 |
##### 6. 观测经纬度范围
不同分辨率下的观测范围有所不同，主要体现在可观察到的地理坐标范围上。以星下点133.0°E为中心，具体范围如下：
| 分辨率 | 经度范围 | 纬度范围 |
| --- | --- | --- |
| 250米 | 51.711°~214.289°E (-145.711°W) | -81.295°~81.295° |
| 500米 | 51.722°~214.278°E (-145.722°W) | -81.222°~81.222° |
| 1000米 | 51.755°~214.245°E (-145.755°W) | -81.187°~81.187° |
| 2000米 | 51.776°~214.224°E (-145.776°W) | -81.052°~81.052° |
| 4000米 | 51.820°~214.180°E (-145.820°W) | -80.883°~80.883° |
#### 三、读取示例
以4000米分辨率的查找表为例，以下是使用Matlab读取文件的示例代码：
```matlab
clear all;
clc;
fid = fopen('FY4B-_DISK_1330E_GEO_NOM_LUT_20220317000000_4000M_V0001.raw','r');
data = fread(fid, [5496, 2748],'double','l');
fclose(fid);
lat = data(1:2:end,:); %纬度
lon = data(2:2:end,:); %经度
```
通过上述代码，可以方便地从查找表文件中提取纬度和经度信息，并进一步应用于气象数据分析或地图可视化等场景中。这些信息对于理解FY-4B卫星的数据结构以及如何利用这些数据进行地理定位至关重要。
2025-09-04 00:13:38
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在IT领域，尤其是人工智能和计算机视觉的研究中，数据集扮演着至关重要的角色。"海面海上各种数据集（数据说明及地址）" 提供了一组专门针对海洋环境的数据集，适用于图像分类和图像目标检测任务。这样的数据集是训练和评估机器学习模型，特别是深度学习模型的基础。
我们来看一下“海上船的分类.txt”。这个文件很可能是包含了一个分类数据集的信息，用于训练模型识别不同类型的船只。在图像分类任务中，模型需要学习区分不同的类别，例如货船、渔船、游轮等。数据集通常包括多个图像文件，每个文件代表一个特定类别的实例，并且每个图像都带有相应的标签，指示其所属类别。为了训练一个高效的模型，数据集需要具有多样性，涵盖各种光照条件、角度、天气状况下的船只图像，以便模型能够在现实世界中准确地进行分类。
“海上舰船检测识别.txt”可能是一个目标检测数据集的描述。与图像分类不同，目标检测不仅需要识别出图像中的对象，还要确定其在图像中的精确位置。这类数据集通常包含边界框标注，即对每个目标物体在图像中的位置用矩形框进行标记。模型在学习了这些标注后，可以预测新图像中舰船的位置并进行分类。这类任务在海洋监控、安全和导航等领域有着广泛的应用。
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使用这样的数据集，研究人员和开发者可以构建AI系统，帮助自动化海洋监测，比如识别海上交通情况、检测潜在的危险如漂浮物或非法捕鱼活动。同时，它也可以为学术研究提供基础，验证和改进计算机视觉算法的性能。
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2024-08-22 10:29:48
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1：100万矢量数据说明。全国数据的说明，比如 21011 常年单线河， 21012 常年双线河， 24010 依比例尺水库岸线等
2023-02-19 13:06:06
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