Python作为一种强大且易于学习的编程语言，已广泛应用于数据科学和大气科学领域，Python凭借其强大的数据处理能力，可以高效处理海量的气溶胶数据。例如，通过Pandas库，研究人员可以进行高效的数据清洗、整理和分析；NumPy库则提供了强大的数值计算功能，能够快速进行各种数学和统计运算；Cartopy可以简单直观的方式生成地图；Pyhdf可以快速有效处理卫星的hdf数据。
专题一:碳中和下气溶胶的研究意义与课程总体数据产品介绍（原理篇）
1.“碳中和”下气溶胶研究意义
气溶胶基本概念
气溶胶基本类型
气溶胶对全球季风区域的影响
气溶胶对东亚季风区淮河流域的影响
2.MODIS和CALIPSO观测平台
Train卫星介绍
MODIS仪器介绍
MODIS的产品介绍
CALIOP仪器介绍
CALIPOP产品介绍
3.地基太阳光度计观测平台（AERONET）：
AERONET数据下载
AERONET数据筛选（Level 1.0
（未筛选），Level 1.5（云筛
选和质量控制）和Level 2.0
（保证质量 ）
AERONET数据下载选择（光学厚度、波长指数等）
AERONET数据转换成CSV文件，python的pandas库处理
专题二夯实Python语言基础和相关软件安装（实战基础篇）
1.Python环境的安装（Anaconda环境安装，虚拟环境的配置，Jupyter Notebook安装）
2.Python相关库原理介绍（Numpy，Pandas，Matplotlib，Cartopy，Pyhdf）
3.Jupyter Notebook实操
Numpy库学习（最小值，最大值，平均值，标准差，NaN数据）
Matplotlib库学习（折线图，散点图，饼状图，热力图）
Pandas库学习（读取Aeronet的csv文件，处理气溶胶数据，通过质量控制，数据筛选展现气溶胶光学厚度日变化图）
Cartopy库学习（投影方式；分辨率，海岸线，河流，国界线；轨迹线；截取区域）
Pyhdf库学习（读取MODIS属性名）
专题三MODIS气溶胶数据处理与反演分析（实战进阶篇）
1、MODIS气溶胶数据下载（选择对应产品，时间，区域，Wget下载，World View云图相关云图）
2.下载安装MODIS数据软件（查询和绘图）
HDFView下载安装
Panoply下载安装
3.详细介绍MODIS产品原理：
暗目标(Dark Target)（主要处理洋面和植被覆盖的陆地数据）
深蓝法(Deep Blue)（主要处理干旱和沙漠地表的数据）
理解MODIS文件名含义
4.Jupyter Notebook实操MODIS数据
通过python代码画出DT-Ocean的AOD和FMF彩图
通过python画出DT-LAND画出陆地AOD和FMF彩图（陆地数据质量控制，选择QA==3的陆地数据）
暗目标法和深蓝法数据联合绘图
绘制沙尘暴天气气溶胶彩图（此图可以看出沙尘暴天气强度）
绘制区域气溶胶四季变化图（此图可以分析出该区域四季光学厚度季节变化）
绘制地空气溶胶光学厚度一一对应图，并将气溶胶分类
专题四CALIPSO气溶胶数据处理及反演分析（实战进阶篇）
1. CALIPSO气溶胶数据下载（包括333m混合层、1km云层、5km云层、5km气溶胶层、5km混合层、5km云廓线等）
2.激光雷达原理介绍（后向回波信号原理，公式讲解。后向散射系数、消光系数、退偏比、彩色比等相关参数介绍，CALIOP并通过这些参数将气溶胶分类）
3.Jupyter Notebook实操CALIOP数据：
绘制CALIOP数据轨迹图，通过轨迹图确实研究区域
绘制特征类型轨迹图
绘制CALIOP特征图和不同气溶胶类型图
绘制气溶胶类型饼状图（分析该地区气溶胶类型）
绘制CALIOP气溶胶数据年趋势变化和月份变化图（分析该地区污染变化）
绘制气溶胶消光系数和出现率季节变化图（分析该地区季节变化导致气溶胶变化）
绘制气溶胶AOD，颜色比，退偏比彩图
专题五深度学习简介与深度学习处理MODIS云案例（进阶篇）
1.引言与背景
机器学习与深度学习概述
深度学习的发展历程与应用领域
2.神经网络基础
人工神经网络（ANN）概述
感知器与激活函数
前向传播与反向传播
损失函数与优化算法（如梯度下降法）
3.常用深度学习模型
卷积神经网络（CNN）
卷积操作与池化层
CNN架构与应用（如图像分类）
经典CNN模型
4.通过Kaggle平台了解相应的机器学习处理MODIS数据
标签：MODIS,星载,Python,绘制,气溶胶,学习,反演,数据 From： https://blog.csdn.net/2403_88524160/article/details/143337569