En esta ocasión vamos a trabajar con un código en Python adaptando el ejemplo desarrollado en esta fuente dónde se muestra la descarga de datos satelitales del medio marino y su carga y visualización con la librearía “cmocean” de Python la cual aporta simbología a este tipo de información.
Antes que nada, instalo los paquetes que voy a necesitar directamente en Anaconda:
Y dichas librerías las activo en un notebook de Jupyter:
El dato que vamos a utilizar es uno referido a la temperatura de la superficie del mar (Sea Surface Temperature) y descargamos el dato desde “Download Raw Data”, ojo, necesitas darte de alta como usuario para ello.
Dicho dato lo incorporamos a la carpeta que nos interese y apuntamos a ella a través del siguiente código, además creamos una de salida para los resultados de ejecución del código. Se puede incluir un mensaje de aviso en el caso de que ya exista dicha carpeta. Si todo se ha hecho correctamente al incluir el término “datos” mostrará el archivo (o los archivos correspondientes).
El siguiente paso en el código sería abrir los conjuntos de datos con conjuntos de datos xarray, Una base de datos de matriz multidimensional, en memoria.. El método de la librería xarray (.data_vars) permite conocer a información que contiene el archivo netCDF, nosotros usaremos la variable sst.
Y el siguiente paso sería mostrar la visualización del mapa con una escala de color denominada “balance” aportada por la librería «cmocean«, con el siguiente código puedes conocer la variedad de escalas que puedes incorporar.
Y mostramos el mapa con información de todo el mundo y un título dónde especifique el mes y el año de los datos. Además, incorporamos una línea de código con la ruta dónde queremos descargar la imagen.
Y se lanzará el mapa con la temperatura superficial del mar (SST) a nivel global.
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