Visualização de Dados de Nuvens com Arquivos HDF4 (CloudSat 2B-CLDCLASS)

Este repositório apresenta um exemplo de como abrir, explorar e visualizar dados meteorológicos armazenados em arquivos no formato HDF4, como os gerados por produtos do satélite CloudSat, em especial o produto 2B-CLDCLASS.

📦 Requisitos

• Python 3.8+
• Miniconda ou Anaconda
• Arquivo .hdf do produto CloudSat (ex: 2B-CLDCLASS)

⚙️ Passos de Instalação

1. Criar e ativar um ambiente Conda

conda create -n cloudclassifier python=3.11
conda activate cloudclassifier

2. Instalar dependências via conda e pip

# Instala biblioteca HDF4 nativa (inclui headers como hdf.h)
conda install -c conda-forge hdf4

# Instala bibliotecas Python
pip install pyhdf matplotlib numpy

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📂 Organização dos Dados

O arquivo .hdf usado é um produto 2B-CLDCLASS contendo os seguintes datasets principais:

• cloud_scenario: matriz 2D com a classificação de cenários de nuvem ao longo de perfis verticais.
• CloudLayerTop: altura do topo de até 10 camadas de nuvem por perfil.
• CloudLayerBase: altura da base das mesmas camadas.

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📊 Visualização

O script abaixo realiza a leitura do arquivo HDF4 e exibe a matriz cloud_scenario com sobreposição das camadas de nuvem detectadas:

from pyhdf.SD import SD, SDC
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

file_path = "./data/2019140132530_69565_CS_2B-CLDCLASS_GRANULE_P1_R05_E08_F03.hdf"

hdf = SD(file_path, SDC.READ)

cloud_scenario = np.array(hdf.select("cloud_scenario")[:])
layer_top = np.array(hdf.select("CloudLayerTop")[:])
layer_base = np.array(hdf.select("CloudLayerBase")[:])

cloud_scenario = np.ma.masked_where(cloud_scenario < 0, cloud_scenario)
layer_top = np.ma.masked_where(layer_top < 0, layer_top)
layer_base = np.ma.masked_where(layer_base < 0, layer_base)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
im = ax.imshow(cloud_scenario.T, aspect='auto', cmap='viridis', origin='lower')
fig.colorbar(im, ax=ax, label='Cenário de Nuvem')
ax.set_title("Cenário de Nuvem com Contornos das Camadas")
ax.set_xlabel("Raios (nray)")
ax.set_ylabel("Altura bin (nbin)")

n_layers = layer_top.shape[1]
for i in range(n_layers):
    ax.plot(layer_base[:, i], label=f'Base Camada {i+1}', linestyle='--', linewidth=0.8)
    ax.plot(layer_top[:, i], label=f'Topo Camada {i+1}', linestyle='-', linewidth=0.8)

ax.legend(loc='upper right', fontsize='small', ncol=2)
plt.tight_layout()
plt.show()

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✅ Resultado Esperado

• Um gráfico com o perfil vertical de cenários de nuvem (eixo vertical: altitude bin; eixo horizontal: número do perfil).
• Sobreposição das bases e topos das camadas detectadas.

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🧩 Notas

• O formato HDF4 não é compatível com a biblioteca h5py. É necessário usar pyhdf + hdf4 nativo.
• Os valores negativos geralmente indicam dados inválidos e são tratados com np.ma.masked_where.

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📖 Referências

• CloudSat Data Products
• pyhdf documentation