AGU 新书：用Python进行地球观测的最新实用指南

成千上万颗卫星正在绕地球运行，观测大气、海洋和陆地表面的状况。这些卫星持续不断地收集大量信息，但是原始数据需要经过处理才能用于科学分析。Python是一种编程语言，可用于处理地球科学研究的卫星数据集。Earth Observation Using Python: A Practical Programming Guide是AGU Special Publications系列最近出版的一本新书，介绍了可用于从地球观测卫星数据集创建功能和有效可视化的基本Python编程。这里我们请本书作者Rebekah B. Esmaili谈谈她对这本书的看法，以及大家如何最好地使用它。

2019年11月13日，来自Suomi NPP卫星的一幅真彩色图像显示了澳大利亚东部野火产生的云和烟雾。

资料来源:NASA Worldview(公共领域)

Python1是一种免费的、易于学习的编程语言，并且越来越受欢迎。与我学习的第一种编程语言Fortran相比，Python对地球科学研究特别有用，因为它有一些附加包，便于读取、分析和可视化卫星观测。

尽管还有其他的编程语言，但本着“开放科学2”的精神，我欣赏Python的开源3特性，它由程序员社区而不是单个商业实体维护。这意味着无需任何昂贵的商业许可，科学家之间可以自由共享代码。而且，因为Python是由社区维护的，所以它是一种“活的语言”，随着新的研究趋势和数据源的发展而发展。

因为Python是一种通用语言，网上已经有很多关于Python编程的很棒的内容。然而，专注于使用Python进行地球观测卫星数据集的资源还比较少。即便作为一名有经验的程序员，对我来说，将在线通用代码示例与我研究的领域特定问题联系起来也是一项挑战。

我坚信开放科学和技能共享，所以我开始教Python培训班，为地球科学家提供一种结构化的学习Python语言的方法，这种语言也与他们的研究相关。我写这本书是为了提供更多的细节，比我在培训班上所能教的更多，也能与更多读者分享内容。我还想用我作为JPSS4和GOES5卫星项目研究员的经验，用这本书来展示一些有趣的真实的卫星观测案例。

我们生活在卫星数据的“黄金时代”，科学家也可以使用许多强大的编程语言来分析数据。然而，有些语言并不是为地球科学量身定制的，或者需要昂贵的软件许可。Python既强大又免费，使得这些(公开的6)卫星数据集更容易被世界各地的科学家获取。

如果您是科学编程的新手，那么Python是一门值得您投入时间的伟大语言。您已经熟悉了另一种语言，您会发现Python相对容易学习，并且有很好的软件包，可以使您的工作流程更轻松，为您的工作提供另一种可用的编程工具。

本书是为那些动手实践并希望通过相关示例学习Python用于自己的研究的科学家而写的。当我自己学习Python的时候，我从一个训练营开始，然后我尝试了一个在线课程，然后我学习了一本教材。最终，真正帮助我巩固知识的是哪些使用卫星数据的实际的、真实的案例。因此，我将本文推荐给那些喜欢通过简单示例进行学习并将之转化应用于自己感兴趣的领域的读者。

这本书的内容基于我过去三年里教授培训班的现场教学。虽然这些培训班现在以书的形式呈现，但我希望这本指南可以提供一种生动的学习体验。

这本书的结构让读者可以按照自己的节奏，在世界任何地方进行学习。我建议大家每天学习一个部分。如果你学到了一项新技巧，我建议你和同行分享你，或者把你的例子上传到在线代码库，比如GitHub7。

我希望读者能够通过这些代码示例来增进他们的通用Python编程知识，更重要的是，能够探索和建模数据，并分享他们发现的内容。就像作者阅读其他作者的作品一样，我鼓励地球科学家在编写自己的代码的同时学习工作代码的例子。

在书的最后，我希望读者将他们的新技能转移到自己的研究领域，然后在网上与其他科学家分享他们的代码，这样其他人也可以向他们学习！在一个数据免费且丰富的世界里，我们都可以利用Python提供的工具来学习基本技能和新的科学解决问题的范式。

1. Python:

https://www.python.org/dev/peps/pep-0020/

2. AGU Supports FREE and Open Communication of Scientific Findings:

https://www.agu.org/Share-and-Advocate/Share/Policymakers/Position-Statements/Free-and-open-science

3. Open Source Initiative:

https://opensource.org/

4. JPSS - Joint Polar Satellite System:

https://www.jpss.noaa.gov/

5. GOES:

https://www.goes.noaa.gov/

6. NASA Earth Data:

https://earthdata.nasa.gov/

7. GitHub:

https://earthdata.nasa.gov/

扫描下方二维码了解新书详情

https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1002/9781119606925

点击下方“阅读原文”了解更多AGU Special Publications系列更多图书内容。