上周一个朋友拜托我帮它处理下遥感数据，拿到手一看，发现文件格式.h5，但是以往接触的遥感数据格式基本为.tif，带着好奇上网查了一下，
维基百科对它的解释：

HDF:层级数据格式（Hierarchical Data Format）是设计用来存储和组织大量数据的一组文件格式（HDF4，HDF5）。它最初开发于美国国家超级计算应用中心，现在由非营利社团HDF Group支持，其任务是确保HDF5技术的持续开发和存储在HDF中数据的持续可访问性。

从网上得知.H5是HDF格式的一个版本，对于这种格式的读写，Python有其专门的模块提供支持。

一个HDF5文件就是一个容器，用于储存两类对象：datasets，类似于数组的数据集合；groups，类似于文件夹的容器，可以储存datasets和其它groups,groups类似于字典（dictionaries），dataset类似于Numpy中的数组（array）。

得到的这个对象并不是数组，而是HDF5 dataset，但它和Numpy的数组结构很相似，具有形状（shape）和数据类型（datatype）

和数组相似的切片操作。

将影像数据从中提取出来，然后转为Numpy数组，为后续分析作准备，

提取出一份影像的矩阵数据，使用Matplotlib 作可视化 发现影像中间有一个空洞，一开始以为是我处理不当导致，后来发现是数据的问题。

H5保存为TIF

我朋友的目标文件格式是.tif，以便于在GIS软件进行空间分析。将矩阵保存为.tif文件需要gdal库的支持，有一个很重要的问题，但他给我的数据里没有元数据，也就是参考坐标、地理范围、空间分辨率等信息一概没有，如果空间分析中叠加其他数据，就是个大麻烦。

到上一步，提取就全部完成，最后为了直观地展示2012-2020年间北极地区的海冰密度变化，借用Matplotlib库，基于2013年间的时间序列数据，做一个小动画。

制作基本的动画的步骤如下：

• 创建画布和坐标系对象
• 定义updateFig函数，修改画布数据
• 调用FuncAnimation函数创建动画

参考：

1.https://docs.h5py.org/en/stable/
2.https://zh.wikipedia.org/wiki/HDF
3.https://segmentfault.com/a/1190000016670881