0%

以中国知网1983~2020年间的北大核心期刊《海洋科学进展》文献记录为研究对象,运用文献计量分析方法可视化分析《海洋科学进展》所发表论文的研究内容及其演变。研究表明,《海洋科学进展》期刊的研究内容覆盖物理海洋、海洋地质、生态环境、海洋生物、海洋调查等多个方面。研究论文具有典型的区域性,研究区域主要包含长江口、黄河口、滦河口、利河口、胶州湾、莱州湾、西太、北太、黄东海、渤海、冲绳海槽等,通过聚类形成了典型的海区研究论文簇。研究热点体现在研究区域的变化和研究内容的变化,在区域方面,由最初的“黄渤海”等近海海域逐渐向南海等远海演变,在内容方面,近几年出现遥感关键词的突现,出现了气候变化环境因子滨海湿地重金属等明显与生态和气候变化相关的热点主题。

文献计量学

文献计量学是利用数学和统计学方法定量分析科技文献外部表征,进而揭示学术研究活动特征,已广泛地应用于多学科领域的发展现状和规律探索。文献计量学可以用于期刊评价,例如核心期刊的遴选,也可以从宏观角度揭示某一种学科的发展规律,并在微观角度揭示学科的知识流动。

本文将使用文献计量方式分析《海洋科学进展》历年发文情况,制作关键词、作者、机构等知识共现谱图,通过共现聚类使主要研究内容、人员、机构的分布和关联清晰展现。因为受知识水平限制,本文不做过多的微观解释分析,主要以知识图谱展示,从宏观角度展现《海洋科学进展》。

海洋科学进展

《海洋科学进展》创刊于1983年,由自然资源部主管,中国海洋学会和自然资源部第一海洋研究所共同主办,是经国家新闻出版总署注册批准,海洋出版社出版,国内、国外公开发行的学报级学术期刊。主要刊登国内、外在海洋科学基础、应用基础和应用研究以及与海洋有关的交叉学科领域最新的学术成果。主要栏目有院士论坛、学术论文、研究报道、学术讨论、专题评述与综述、实验室介绍、海洋科学家介绍、快讯、书讯等。
《海洋科学进展》被下列国内检索系统收录:《中文核心期刊要目总览》、中国科技核心期刊、《中国科学引文数据库》(CSCD)、《中国学术期刊(网络版)》、《中国核心期刊(遴选)数据库》、《中文科技期刊数据库》、《中国生命科学文献数据库》(CBA)、《中国生物学文摘》。

数据

由于《海洋科学进展》曾用名《黄渤海海洋》,因此中国知网检索:

JN=海洋科学进展 OR JN=黄渤海海洋

此处,一般应剔除卷首语、编辑部声明等文献,进而得到纯粹的科学研究文献。

刊文数量

1983-2020年共发表2177篇文章,年发文不超过100篇,一方面和季刊有关,另一方面也说明《海洋科学进展》严格把控论文质量,发表高水平研究论文。

机构

机构节点数共计669个(表示研究单位总数),共现连接线683(表示合作关系),各单位之间具有深度的合作关系。
发文最多的单位为自然资源部第一海洋研究所,表现在图谱上的特点就是节点中心性强,节点圈大(最大的圈),其文献的节点数超过1000。其次为中科院海洋所,其文献的节点数为80,第一和第二之间的发文数量差距较大。

图中的节点(圆圈)的颜色表示时间,灰色表示年代久远的文献,彩虹色表示为近几年的文献。比如自然资源部第一海洋研究所中科院海洋所内部为灰色,表示其文献历史较早,而青岛海洋科学与技术国家试点实验室则为彩色,表示近几年才开始发表文献。

研究机构、关键词共现的聚类图谱

这张图展示的是研究机构和关键词的共现聚类,通俗理解为研究机构的研究兴趣。

关键词

关键词共现聚类

这张图表明《海洋科学进展》文章的主要关注点是数值模拟黄海滨海湿地黄河口滦河口地形测绘厄尔尼诺沿岸上升流长江口风暴潮灾多毛类。可见,除了在某一学科方向形成关键词聚类外,还形成了地域名称的聚类簇,这说明海洋科学研究的区域性特征较强,将不同海域单独研究成为海洋科学研究一个关键特征。

关键词聚类时间图谱

这张时间图谱中不同聚类由平行轴线代表,不同关键词频次由节点大小代表,关键词首次出现年份由位置代,水平线的虚实表示其持续性,#前面的数字表示聚类的强度,0表示最强的聚类簇。从中可以基本判断,数值模拟持久性最强,说明热度持续,节点连线最为丰富,表明知识流动性好。而遗憾的是,其中出现的地形测绘仅在上世纪80年代末火过一阵(仅代表在《海洋科学进展》期刊中的热度),其主要研究对象是大陆架地形测绘地貌调查灵山湾等。

研究热点突现

突现(Burst)是指特定时间段内通过关键词频次的变化将频次高的词探测出来,在一定程度上反映《海洋科学进展》的研究趋势。营养盐浮游植物潮流等关键词持续较久,具有较高的热度。近几年以及持续至今的突现词为遥感南海沉积物等。

作者


《海洋科学进展》刊发海洋领域不同学科的文章,因此作者聚类效果明显,不同的研究团队形成聚类簇。颜色的含义为,彩色表示时代较近,灰色表示时代较久。节点大小和位置表示作者的发文频次和中心性。连接线粗细表示不同作者之间的合作强度。

网络中节点的中心性测量的是网络中节点的位置重要性。有两类节点可能具有较高的中介中心性:1)与其他节点高度相连的枢纽节点;2)位于不同聚类之间的节点。

文献共引

遗憾的是,CNKI导出的数据不含有引用信息,因此无法通过程序进行文献共引的计量分析,而文献的引用关系最能代表知识的流动脉络。这里,仅列举利用CNKI数据库检索到引用次数最多的文献:

[1]张晓龙,李培英,李萍,徐兴永.中国滨海湿地研究现状与展望[J].海洋科学进展,2005(01):87-95.
[2]熊学军,郭炳火,胡筱敏,刘建军.EMD方法和Hilbert谱分析法的应用与探讨[J].黄渤海海洋,2002(02):12-21.
[3]洪磊,张秀梅.环境胁迫对鱼类生理机能的影响[J].海洋科学进展,2004(01):114-121.
[4]季如宝,毛兴华,朱明远.贝类养殖对海湾生态系统的影响[J].黄渤海海洋,1998(01):22-28.
[5]张波,唐启升.渤、黄、东海高营养层次重要生物资源种类的营养级研究[J].海洋科学进展,2004(04):393-404.
[6]朱明远,毛兴华,吕瑞华,孙明华.黄海海区的叶绿素α和初级生产力[J].黄渤海海洋,1993(03):38-51.
[7]孙军,刘东艳,钱树本.一种海洋浮游植物定量研究分析方法——Utermhl方法的介绍及其改进[J].黄渤海海洋,2002(02):105-112.
[8]乔方利,马德毅,朱明远,李瑞香,臧家业,于洪军.2008年黄海浒苔爆发的基本状况与科学应对措施[J].海洋科学进展,2008(03):409-410.
[9]金秉福,林振宏,季福武.海洋沉积环境和物源的元素地球化学记录释读[J].海洋科学进展,2003(01):99-106.
[10]薛超波,王国良,金珊,郑天伦.海洋微生物多样性研究进展[J].海洋科学进展,2004(03):377-384.

截止本文发布,《海洋科学进展》被引用最多的文献为张晓龙等发表于2005年的中国滨海湿地研究现状与展望,次数为285次,其次为熊学军等人2002年发表的EMD方法和Hilbert谱分析法的应用与探讨,被引280次。

此外CNKI可以统计文献下载次数,下载频次可反映文献受关注的程度。前五位为:

[1]孙承君,蒋凤华,李景喜,郑立.海洋中微塑料的来源、分布及生态环境影响研究进展[J].海洋科学进展,2016,34(04):449-461.
[2]范海梅,张庆华,李丙瑞,曲媛媛,张志欣.第一斜压Rossby波在大洋传播中的调整[J].海洋科学进展,2007(01):15-19.
[3]王关锁,乔方利,杨永增.基于MPI的LAGFD-WAM海浪数值模式并行算法研究[J].海洋科学进展,2007(04):401-407.
[4]张晓龙,李培英,李萍,徐兴永.中国滨海湿地研究现状与展望[J].海洋科学进展,2005(01):87-95.
[5]刘伟民,麻常雷,陈凤云,刘蕾,葛云征,彭景平,吴浩宇,王泉斌.海洋可再生能源开发利用与技术进展[J].海洋科学进展,2018,36(01):1-18.

结语

通过对核心期刊《海洋科学进展》1983~2020年的文献计量分析,从期刊引文、关键词突现和研究热点时序聚类分析发现:《海洋科学进展》所刊论文的主要研究方向具备明显的海域特征,河口、近海、远海形成了不同的文献簇,并由近海向深远海逐渐演变,主要发表的学科方向有物理海洋海洋地质海洋生物化学海洋灾害等,在研究趋势方面,近几年出现了气候变化、环境因子、滨海湿地、重金属等明显与生态和气候变化相关的热点主题,和国家发展战略一致(如生态修复、环境保护等)。

首先小编代表海洋遥感数据共享公众号祝贺《海洋测绘》入选北大核心,成为测绘类期刊中的核心期刊,相信《海洋测绘》未来发展会更好。

如入编通知所说,核心期刊的遴选是一门学问,这门学问属于情报学分支下的文献计量学。文献计量学不仅可以评价出版物,确定核心期刊,也可以从宏观角度揭示某一种学科的发展规律。本文利用文献计量学软件citespace对《海洋测绘》历年刊文进行分析,寻找海洋测绘这门学科的发展脉络。

本文主要以知识图谱的方式来展示《海洋测绘》刊文的作者、关键词、机构的共现关系。

《海洋测绘》介绍

《海洋测绘》是国内唯一的海洋测绘类学术期刊,其刊载文章内容以海洋测绘为主,也包括测绘学的基本理论与技术,以及密切相关的江河湖泊测绘、海洋地质勘测、海洋水文和航海导航技术等。

《海洋测绘》杂志,由海军海洋测绘研究所主办,双月刊,重视学术导向,坚持科学性、学术性、先进性、创新性,刊载内容涉及的栏目:学术研究、动态通讯、工程实践等。于1981年经新闻总署批准的正规刊物。曾荣获“全国优秀测绘期刊”、“海军优秀期刊”和“全军印刷优质产品优秀期刊奖”等称号,被中国学术期刊综合评价数据库、中国核心期刊数据库、中国科学引文数据库、中文期刊数据库、俄罗斯《文摘杂志》、日本《日本科学技术振兴机构数据库》、美国《艾博思科数据库》和《乌利希期刊指南》等国内外多个重要数据库收录,并于2020年入选全国地理资源领域高质量科技期刊分级目录和世界期刊影响力指数期刊目录。

介绍

计划写一篇自己不熟悉的领域的文献计量分析。类似陈超美写的再生医学,也不是他自己所了解的领域。但是却预测到了当年的诺贝尔医学奖。

本文计划投《遥感学报》报道栏目。

前言

《遥感学报》的前身是1986年创刊的《环境遥感》,她诞生于中国遥感事业的初创时期,是随着中国遥感事业的发展而成长起来的第一本遥感刊物。创刊以来,《遥感学报》结合中国遥感事业不同时期的重点和需要,刊登了大量国内最新科研成果和国家重点支持的研究项目的成果论文,对中国遥感科学技术的发展和人才培养发挥了巨大作用,成为目前中国遥感和地理信息科学领域最有影响的学术期刊。作为中国遥感领域唯一一本国家级综合性学术期刊,《遥感学报》致力于报道遥感领域及其相关学科具有国际、国内先进水平的研究报告和阶段性研究简报以及高水平的述评。

本文分析《遥感学报》创刊35年(1986-2020)以来发表的文献,其中包含改名之前的《环境遥感》1986-1996年的发文。主要分析发文机构、作者及其合作关系的演变,关键词的关联及其演变。尝试分析《遥感学报》期刊的发文热点趋势。

数据和方法

文献计量学是重要的情报学分支,通过数学模型和统计学方法可以了解某一个学科的历史发展脉络,并根据研究热点的突现作出合理的趋势预测。文献计量分析软件citespace是目前主要的分析工具之一,具备中国知网(CNKI)、科学索引(WOS)等国内外重要数据库的分析能力。CiteSpace主要功能是对输入的文献信息进行关键词、作者、机构、资助、共引等信息矩阵共现分析,并可给出可视化的多种图谱。此外Citespace还具备突现(burst)分析能力,可获得关键词、作者、机构等热点动态。Citespace另一个重要功能是进行引文分析,即分析引证和被引证的知识联系和知识网络,揭示文献之间知识流动。然而,CNKI导出的文献格式暂不包含引文信息(WOS包含引文信息)。

本文数据来源于CNKI收录的《遥感学报》文献,通过中国知网进行检索:

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JN=遥感学报 OR JN=环境遥感

发文数量

截止到2020年底,共得到2932条文献(未进行人工剔除,如卷首语等)。其年度发文数量如下图所示,2000年之前年发文约50篇(1997例外),2000年以后发文数据迅速翻倍,当前年发文约100-150篇。作为一份纸质版期刊,总体上《遥感学报》发文数量并不高,作为参考,这里列出国内外一些遥感测绘领域的其他期刊发文数量:《测绘科学》年发文300-500篇,《测绘学报》年发文约250篇,《测绘通报》年发文500篇,《遥感信息》150-200篇,国外《remote sensing》2020年一年发文4192篇,超过《遥感学报》历史总发文数,并且仍处在上升趋势,顶刊《RSE》年发文约500篇,《JG》约100-150篇,IEEE《TGRS》约500-700篇。

历年发文数量

一般来说,发文数量和发文质量有一定的联系,极端的例子《remote sensing》2020年一年发文数量超过了《遥感学报》过去35年发表总量,《RS》官网宣称最快3周发表,如此快速的发表速度确实非常有吸引力,但有一部分文章质量有可能降低。

大水刊《Scientific Reports》2020年发文为22473篇,中国发文最多,,截止2021年3月超过3万篇,国家自然科学基金资助共计2万多篇,经费超过2千万。

从2011年Scientific Reports创刊开始,中国学者发文占比一直在稳步上升,2015达到40%,此后逐年下降,直到2018年下降到21%,这可能和部分科研单位在考核时不再将SR文章列入考核范围有关。

第一篇文献

作者

作者发文及其合作关系
总体上期刊发文作者具有良好的合作关联,但2000年以前作者的合作关系网较弱。作者的节点大小表示其发文数量,节点的颜色表示发文年代,颜色约灰暗表示发文越早,颜色越亮丽表示年代越近。

统计表明,论文出现频次最高的作者为柳钦火,发文超过20的作者为:

发文超过20次的作者

发文突现表示某一段时间内该作者论文的产出激增,可反映其在遥感领域的创造力猛然提高,突现前20位为:

作者发文突现前25位

其中近几年出现的突现作者是当前创造力较强的研究者,参考往年的突现作者,可知全部取得了辉煌的学术成绩(3位当选院士)。

引用

创刊以来,最高引用次数的文献为:

[1]徐涵秋. 利用改进的归一化差异水体指数(MNDWI)提取水体信息的研究[J]. 遥感学报, 2005(05): 589–595.

截止到2021年3月,改论文的引用超过1600次,独立作者徐涵秋来自福州大学环境与资源学院

引用次数前十位为(截止到2021-3-7):

[1]徐涵秋. 利用改进的归一化差异水体指数(MNDWI)提取水体信息的研究[J]. 遥感学报, 2005(05): 589–595.(引用次数:1688)
[2]孙红雨,王长耀,牛铮,布和敖斯尔李兵. 中国地表植被覆盖变化及其与气候因子关系──基于NOAA时间序列数据分析[J]. 遥感学报, 1998(03): 204–210.(985)
[3]李德仁. 论RS,GPS与GIS集成的定义、理论与关键技术[J]. 遥感学报, 1997(01): 64–68.(771)
[4]查勇,倪绍祥. 一种利用TM图像自动提取城镇用地信息的有效方法[J]. 遥感学报, 2003(01): 37-40+82.(551)
[5]唐军武,田国良. 水体光谱测量与分析Ⅰ:水面以上测量法[J]. 遥感学报, 2004(01): 37–44.(550)
[6]陈晋,陈云浩. 基于土地覆盖分类的植被覆盖率估算亚像元模型与应用[J]. 遥感学报, 2001(06): 416-422+481.(522)
[7]高志强,刘纪远. 基于遥感和GIS的中国土地利用/土地覆盖的现状研究[J]. 遥感学报, 1999(02): 51-55+83.(481)
[8]田光进,刘纪远. 基于遥感与GIS的中国农村居民点规模分布特征[J]. 遥感学报, 2002(04): 307-312+326.(399)
[9]都金康,黄永胜. SPOT卫星影像的水体提取方法及分类研究[J]. 遥感学报, 2001(03): 214–219.(387)
[10]刘伟东,项月琴. 高光谱数据与水稻叶面积指数及叶绿素密度的相关分析[J]. 遥感学报, 2000(04): 279–283.(384)

引用前10位的文献主题分布为:水体指数、植被覆盖、城镇用地、水体光谱、国土利用、居民点分布、农作物遥感等。

机构

《遥感学报》发文机构及其合作关系

中科院系(中国科学院遥感应用研究所、中国科学院大学、中国科学院遥感与数字地球研究所、中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室、中国科学院研究生院、 中国科学院地理科学与资源研究所等)是《遥感学报》的主力军,高校则以武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室、武汉大学遥感信息工程学院、 南京大学国际地球系统科学研究所、北京大学遥感与地理信息系统研究所、北京师范大学遥感科学国家重点实验室、 中山大学地理科学与规划学院等为主。

机构间的合作网络密集,主要是2000年以后机构间合作得到强化。

《遥感学报》发文单位不乏一些国际研究机构,香港、美国、巴西、荷兰以及联合国教科文组织等均有发文。

《遥感学报》发文机构突现

关键词

下图为出现频次大于10的关键词分布,

频次大于10的关键词分布
灰色表示已经失去活力,彩色表示该词较新。可见早期的关键词“卫星相片”当前已不再使用,因为它现在已经融入遥感学科,成了必备的数据之一,因此无人再其列为关键词。

下图为关键突现图,表示在一段时间内该关键词为热点研究。例如,汶川地震出现在列,表明地震后遥感学术界尝试用遥感手段进行地震灾害研究;再比如,当前机器学习为全球科学研究热点,2018年遥感领域也出现深度学习和卷积神经网络的关键词突现,其中以深度学习为关键词的论文在2020年出现10篇,加上卷积神经网络的关键词,几乎每期都出现机器学习的论文。这和当前遥感界国际主流的期刊《RSE》、《TGRS》等期刊的热点趋势一致,特别是IEEE旗下的三个遥感期刊现在几乎被AI和机器学习占领。

突现前25位的关键词分布

热点关键词时间轴分布

趋势

通过关键词的突现分析,特别是近2010年之后出现的突现词,可预知未来遥感热点问题大概有:

  • AI应用
  • 高分辨率遥感
  • 激光雷达
  • 气溶胶

知识补充

中心性(Centrality)是对网络中一个节点影响力的度量,具有高中间中心性值的关键词和主题表明其在农村生活污水研究领域的研究发展过程中的影响作用较大,以及该部分非关键词在连接其他几个研究主题中的重要性。
根据关键词共现分析,进一步对共现关键词信息进行聚类,从而形成了如图7所示的8个聚类簇,以期更好地呈现农村生活污水研究的主题。聚类效果判定的标准是根据关键词间连线、图谱信息模块性(Modularity Q, Q)以及图谱轮廓系数(Sihouette, S),连线越多,Q值越大说明聚类效果越好,当Q>0.3时图谱信息模块性显著,S值大于0.5时,则表示聚类结果较合理。
需要注意的是,不同的热点话题包含多个关键词,在农村生活污水处理研究的进程中,热点关键词是随时间不断变化的,因此需要进一步探究农村生活污水研究热点在时间上的变化,并据此给出该领域的不同研究前沿与研究趋势。
根据短时间内激增的突发术语或具有高引用频数的关键词对领域的发展趋势和未来方向进行判断。类似的,文章及研究领域的突发引用也可作为研究前沿和趋势的评判指标,关键词和文章的引用突发见表5-6。各表中,蓝色线条表示时间间隔,红色线条表示突发关键字的周期,红色线条的端点表示每个突发的时间间隔的开始和结束。由表5可知,近五年的突发关键词包括“horizontal subsurface flow”“river”“phragmites australi”“sediment”“temperature”。其中,“river”的突发强度最大为3.44,其相关的研究文章内容以农村生活污水及其沉积物(包含氮磷等营养元素、内分泌干扰物以及抗生素耐药基因等)流入河流后产生的环境效应,同时探究如何消减污水与沉积物中的污染物。
[1]李厚禹, 张春雪, 马晓敏, 等. 基于CiteSpace的农村生活污水处理研究进展与趋势可视化分析[J]. 农业资源与环境学报, [日期不详]: 1–14.

今天分享如何使用GMT绘制DEM,并使用省界进行裁剪。

DEM的获取

DEM可以从国内的中科大镜像网站下载:
https://mirrors.ustc.edu.cn/gmt/data/

为了保持更高的细节分辨率,建议下载15秒数据(约2.7G)。

目前还有更高分辨率的DEM数据,如需要可以从网络上检索到30m分辨率(1秒)的SRTM内插数据

Code

本例子主要用到:

  • pscoast 导出省界。省界代码如-ECN.41(河南)可从GMT目录下dcw-states.txt找到。
  • psclip 使用省界裁切地图
  • grdimage 添加DEM绘图,并添加方位光照效果
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#!/usr/bin/env bash
ps=hnan.ps

gmt gmtset FORMAT_GEO_MAP = dddF MAP_FRAME_WIDTH=2p
gmt gmtset FONT_ANNOT_PRIMARY 7p,Helvetica,black FONT_LABEL 7p,Helvetica,black

gmt pscoast -ECN.41 -M -Df >sd.txt

gmt psclip sd.txt `gmt gmtinfo sd.txt -I0.000001` -JM2i -K > $ps # Begin of the clip

gmt makecpt -Cdem2 -T0/2000/1 >mss.cpt
gmt grdimage -J -R C:/Users/yangleir/Documents/dtu/*.grd -Cmss.cpt -O -K -I+a0 -Q >>$ps

gmt psclip -C -O -R -J >> $ps # End of the clip

gmt psconvert $ps -A -P -Tg

部分结果









今天分享的GMT绘图比较常见:地形图。以印度洋的洋中脊的天成热液口为例子,简单介绍怎么绘制一副高质量的论文插图。

数据

绘图数据为多波束调查数据,来源于中国大洋科学考察航次。

代码

这个绘图比较简单,就不多写了。如果有问题,很可能是GMT版本造成,一般微调一下即可达到效果。

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rem 
gmt gmtset FORMAT_GEO_MAP = ddd:mmF
gmt gmtset MAP_FRAME_WIDTH=2p
gmt gmtset FONT_ANNOT_PRIMARY 7p,Helvetica,black FONT_LABEL 8p,Helvetica,black

set ps=3d3.ps
set R=-R63.6/64.1/-28.1/-27.70
set R3=%R%/-5500/-2000
gmt grd2xyz 26VI_DBS02.grd %R% | gawk "!/NaN/ {print $1,$2,$3}" | gmt makecpt -Cseafloor -E200 -i2> t.cpt
gmt grdgradient 26VI_DBS02.grd -A0 -Gt_intens.nc -Nt0.75 %R%

gmt grdview 26VI_DBS02.grd -It_intens.nc %R3% -JM5i -p40/40 -JZ3i -Ct.cpt -K -Y0.5i -Qs -B5m -N-5500+glightgray -BNESW > %ps%
echo 63.9233156 -27.8508410 JL-87| gmt grdtrack -G26VI_DBS02.grd | gmt psxyz -R -J -JZ -Sc0.1c -Gblack -O -K -p>> %ps%
echo 63.9227 -27.8508 TianTang| gmt grdtrack -G26VI_DBS02.grd | gmt psxyz -R -J -JZ -Sc0.1c -Gblack -O -K -p>> %ps%
echo 63.9218 -27.8504 TC-2| gmt grdtrack -G26VI_DBS02.grd | gmt psxyz -R -J -JZ -Sc0.1c -Gblack -O -K -p>> %ps%
echo 4.25 5.5 T@#ian @# C@#heng@# | gmt pstext -R0/10/0/10 -Jx1i -F+f20p,4+jCB -O -K >> %ps%
gmt psscale %R% -JM5i -p -DjTC+o0/-0.7i+w3i/0.15i+h+e -Ct.cpt -I -O -Bx500 -By+lm --FONT_LABEL=10p,Helvetica,black >> %ps%
gmt psconvert %ps% -A -P -Tg

结果

发送0301(微信公众号:海洋遥感数据共享),获得多波束网格数据。(数据分辨率较高,仅供学习交流,勿作他用。)

参考文献:[1]J. Sun et al., “Nearest vent, dearest friend: biodiversity of Tiancheng vent field reveals cross-ridge similarities in the Indian Ocean,” Royal Society Open Science, vol. 7, no. 3, p. 200110, 2020, doi: 10.1098/rsos.200110.

这里介绍国际科研发达地区的科研基金查询。

台湾

https://www.grb.gov.tw/search;keyword=Radar%20altimetry;type=GRB05;scope=1
查询关键词,检索出立项项目,可下载研究报告。

美国

https://www.nsf.gov/index.jsp
进入主页后,点击Award搜索关键词,可以查询历年美国政府支持的自然科学基金。点击项目后可以查看项目摘要。

中国

Letpub已经收录我国的基金信息
http://www.letpub.com.cn/index.php?page=grant#fundlisttable

今天分享一个GMT绘制平面几何坐标的例子,以UTM投影为例子。

UTM 投影

  • UTM为投影后的平面坐标,即把球面展开到纸面的坐标。

可使用grdinfo查看文件投影类型:

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$ gmt grdinfo test3.tiff
test3.tiff: Title: Grid imported via GDAL
test3.tiff: Command:
test3.tiff: Remark:
test3.tiff: Gridline node registration used [Cartesian grid]
test3.tiff: Grid file format: gd = Import/export through GDAL
test3.tiff: x_min: 564600 x_max: 640200 x_inc: 100 name: x n_columns: 757
test3.tiff: y_min: 7158800 y_max: 7241000 y_inc: 100 name: y n_rows: 823
test3.tiff: z_min: -4458.4609375 z_max: -1930.5826416 name: z
test3.tiff: scale_factor: 1 add_offset: 0
+proj=utm +zone=42 +south +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +units=m +no_defs

信息显示该数据为UTM带号为42的南半球投影。代号和字母编码可以通过下图查询:

UTM代号(来源:GMT官网)

绘制经纬度地图

不转坐标,直接绘图(windows版):

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REM Test Geotif format using GMT 
gmt gmtset FORMAT_GEO_MAP = ddd:mmF
gmt gmtset MAP_FRAME_WIDTH=2p
gmt gmtset FONT_ANNOT_PRIMARY 12p,Helvetica,black FONT_LABEL 16p,Helvetica,black

gmt makecpt -Cbathy -T-5000/-2000/20 >test.cpt

gmt grdimage test3.tiff -Jx1:500000 -I+a45+nt1 -Ctest.cpt -K -P -Q > test.ps

gmt pscoast -Rtest3.tiff -Ju42K/1:500000 -O -Df+ -Gyellow -W0.5p -Ba12mg12m -BNE -K --MAP_ANNOT_OBLIQUE=45>>test.ps

gmt psbasemap -R -J -O -LjRB+c25:00S+f+w10k+l1:500,000+u+o0.2i --FONT_ANNOT_PRIMARY=9p --FONT_LABEL=10p -K>>test.ps

gmt psbasemap -Rtest3.tiff+Uk -Jx1:500 -B10g10+u"@:8:000m@::" -BWSne -O --FONT_ANNOT_PRIMARY=10p --MAP_GRID_CROSS_SIZE_PRIMARY=0.1i --FONT_LABEL=10p -K >> test.ps

gmt psscale -DjBL+o1c+w2i/0.15i -R -J -Ctest.cpt -Bx500f100 -By+lm -I -O -F+gwhite+p1p >> test.ps

gmt psconvert test.ps -A -P -Tg

效果:

这张水深地图上有两种坐标标注,一种是UTM坐标,一种是经纬度坐标。它们之间的切换是通过-J的变化实现的,UTM使用了-JX1:500000,经纬度投影使用了-Ju42K/1:500000

第二种方法是先转坐标:

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gmt grdproject -Ju42K/1:1 test3.tiff -C -F -I  -Gtest3_geo.tiff

查看坐标转换:

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$ gmt grdinfo test3_geo.tiff
test3_geo.tiff: Title: Produced by grdproject
test3_geo.tiff: Command: grdproject -Ju42K/1:1 test3.tiff -C -F -I -Gtest3_geo.tiff
test3_geo.tiff: Remark:
test3_geo.tiff: Gridline node registration used [Geographic grid]
test3_geo.tiff: Grid file format: nf = GMT netCDF format (32-bit float), CF-1.7
test3_geo.tiff: x_min: 69.6398826025 x_max: 70.3970837978 x_inc: 0.00100158888272 name: longitude n_columns: 757
test3_geo.tiff: y_min: -25.687188402 y_max: -24.9398146068 y_inc: 0.00090921386277 name: latitude n_rows: 823
test3_geo.tiff: z_min: -4459.3125 z_max: -1926.97009277 name: z
test3_geo.tiff: scale_factor: 1 add_offset: 0
test3_geo.tiff: format: netCDF-4 chunk_size: 152,138 shuffle: on deflation_level: 3
GEOGCS["unnamed ellipse",
DATUM["unknown",
SPHEROID["unnamed",6378137,298.257223563]],
PRIMEM["Greenwich",0],
UNIT["degree",0.0174532925199433]]

已经完成转换,按照正常方法进行经纬度地图绘制即可。

数据获取

https://www.jianguoyun.com/p/Ddn04lUQ2PCQBximq-cD

绘制前的处理

卫星遥感影像一般是Geotif格式,UTM笛卡尔数学投影,灰度值一般是Float32类型,而GMT不支持Float32类型,此外高分影像分辨率可到m级,绘图所占存储非常大。所以需要做的是

  • 将Float32转为Byte格式。
  • 将影像降低分辨率
    如果整幅区域过大,则还需要裁剪出目标区域:
  • 裁剪影像
    如果不希望绘图使用UTM坐标,而偏向于使用WGS-84椭球经纬度,则进行坐标转换
  • 坐标转换

上述预处理完全使用GMT内置的gdal工具包。如果因版本问题,GMT不带有gdal,则手动下载gdal即可。GDAL在window和linux通用,使用方法:

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# Prepare
# 1-Transform from UTM to WGS-84 latitude/longitude
gdalwarp -t_srs EPSG:4326 name.tif name_wgs.tif
# 2- resample Geotif to 90m resolution(0.00075 degree)
gdal_translate -tr 0.00075 0.00075 -r average -ot Float32 -co COMPRESS=LZW -q name_wgs.tif name_wgs_low.tif
# 3-Transform the DoubleFloat format to byte format.
gdal_translate -ot Byte -q -scale 0 1 0 255 name_wgs_low.tif name_wgs_lowbyte.tif
# 4-Crop (Can do first)
gdalwarp -t_srs EPSG:4326 -te 115.8152 35.4555 116.0756 35.7101 name.tif name_out.tif

GMT也默认打爆了GDAL一些程序,但是这些程序不完整,仅能实现一些基本读写。坐标转换等工作需要独立安装gdal,官网建议是使用conda安装,安装之后,不仅可以使用python调用代码,也可以调用exe程序。

RGB真彩色绘制

完成预处理后,添加真彩色的绘图仅需一行:

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gmt grdimage area_cal_low_byte.tif+b2,1,0 -J$J -R$R -K -O >> $PS

需要注意的是,+b2,1,0表示波段的顺序,红绿蓝三个波段的叠加产生真彩色,其顺序不可颠倒,波段的编号和具体卫星有关,需要提前查找准确。

添加无坐标图片

有时候(审稿人)可能要求在地图上加一个图片表达,图片没有坐标,可通过相对位置插入:

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gmt psimage gnss2.jpg -Dx0.2/0.1+w1.5c -O -K >> $PS

绘制小地图

在大比例尺的地图上添加一个小比例尺的位置指示地图是常用做法,也很简单:

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gmt pscoast -Rg -JG120/41/1c  -Dc -A5000 -Gpink -Swhite  -O -X2.5c -Y2.1c -K >>$PS
echo 120:26:30 36:02:57 | gmt psxy -Sa0.1c -Gred -R -J -O >> $PS

例子结果

数据获取

回复本公众号0227,可以获得卫星遥感的绘图代码和示例数据(还有原始的练习数据:山东郓城县2020年Landsat8遥感影像)。

全部代码

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#!/bin/bash

R=120:22/120:33/35:57/36:05
J=m120:30/36/1:500000
# Here use the map scale not the absolute width in map projection. This will allow the line width in cm unit connected to the geographical units km.

PS=map.ps

gmt gmtset FORMAT_GEO_MAP = ddd:mm:ssF MAP_FRAME_PEN 0.010c
gmt gmtset FONT_ANNOT_PRIMARY = 3p
gmt gmtset FONT_LABEL 7 MAP_LABEL_OFFSET 5p MAP_ANNOT_OBLIQUE=42
gmt gmtset MAP_FRAME_TYPE plain MAP_TICK_LENGTH_PRIMARY 5p MAP_FRAME_PEN black

gmt psbasemap -R$R -J$J -P -K -Bpxa5mf -Bpya5mf -BnWSe >$PS
# Add image.
gmt grdimage area_cal_low_byte.tif+b2,1,0 -J$J -R$R -K -O >> $PS
gmt pscoast -R$R -J$J -O -W -I1 -K -Lx1.0i/0.15i+c120/36+w5k >> $PS
awk '{print $1, $2}' track.dat | gmt psxy -W0.2c,black -R$R -J$J -P -O -K -t70 >> $PS
awk '{print $1, $2}' track.dat | gmt psxy -W0.01c,black+ve0.1i+gblue -R$R -J$J -P -O -K >> $PS

angle=`gmt mapproject -R$R -J$J -Af track.dat | gmt gmtmath STDIN -i2 -Sl MEAN 360 SUB 90 SUB NEG =`
echo "angle:"$angle

awk 'NR==3 {print $1, $2}' buoy.txt | gmt psxy -Sa0.1c -Gred -R$R -J$J -P -O -K >> $PS
awk 'NR==3 {print $1, $2,"XMD"}' buoy.txt | gmt pstext -F+f4p,1,black+a$angle+jRB -R$R -J$J -O -N -K -D0./0.1 -Gwhite >> $PS

echo 120:26:30 36:02:57 | gmt psxy -Sc0.1c -Gred -R$R -J$J -O -K >> $PS
echo 120:26:30 36:02:57 "Wave Buoy"| gmt pstext -F+f4p,1,red+a$angle+jLB -R$R -J$J -O -N -K -D0.1/0.0 -Gwhite >> $PS

echo 120:26:8.53 36:2:59 "GNSS Buoy@-2@-@"| gmt pstext -F+f4p,1,black+a$angle+jLT -R$R -J$J -O -N -K -D0./-0.1 -Gwhite >> $PS
echo 120:30:41.03 36:1:36.69 "GNSS Buoy@-1@-@"| gmt pstext -F+a$angle+f4p,1,black+jLB -R$R -J$J -O -N -K -D0.1/0. -Gwhite >> $PS
echo 120:26:8.53 36:2:59 | gmt psxy -Sc0.1c -Gyellow -R$R -J$J -O -K >> $PS
echo 120:31:38.03 36:1:1.69 | gmt psxy -Sc0.1c -Gyellow -R$R -J$J -O -K>> $PS

# Add jpg
gmt psimage gnss2.jpg -Dx0.2/0.1+w1.5c -O -K >> $PS
# Add small map in Up-Right corner
gmt pscoast -Rg -JG120/41/1c -Dc -A5000 -Gpink -Swhite -O -X2.5c -Y2.1c -K >>$PS
echo 120:26:30 36:02:57 | gmt psxy -Sa0.1c -Gred -R -J -O >> $PS

gmt psconvert $PS -A -P -Tf