Python 在（lat，lon）之后成像lat，lon，alt数据->；（x，y）——>；（lat，lon）转换

我有（lonvec、latvec、altvec）数据，是从基于等矩形投影的数据集中提取的。我正在将坐标转换为（xvec，yvec，altvec）。我使用这些数据进行插值，使用：

    X = np.linspace(xvec.min(), xvec.max(), 300)
    Y = np.linspace(yvec.min(), yvec.max(), 300)
    Z = np.linspace(zvec.min(), zvec.max(), 300)
    X2, Y2 = np.meshgrid(X, Y)
    interp = scipy.interpolate.LinearNDInterpolator(cartcoord, mesvec0, fill_value=0)
    Z0 = interp(X2, Y2)

此时，我有一个由（xvec，yvec）点和插值数据集（Z0）组成的网格。每个变量（X2、Y2和Z0）都是二维的

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我希望保留插值点（及其对应的x，y位置），同时在显示最终图像之前将x，y坐标转换回lat，lon坐标。最终图像应为（纬度、经度、高度）。执行从（lat，lon）到（x，y）的转换的原因是为了提供一个更规则的网格，以便在其上进行LinearNDInterpolator。这样做的好方法是什么

为什么X，Y网格

更规则

？纬度和X之间是否没有线性相关性？即使公式是非线性的，您也应该能够从每个X向每个纬度反向计算。您可能希望查看

basemap

和

pyresample

。值得注意的是，

pyresample

还使用了

basemap

.Roadrunner-lat、lon数据来自探测器位置，因此没有相关性。另外，这意味着我正在处理分散的数据。这就是插值的原因。