中級編-２

２次元データ解析２（オーロラ画像、SuperDARNレーダーデータ等）
田中良昌（極地研）
平成26年度国立極地研究所研究集会「太陽-地球大気の地上多点観測データ総合解析ワークショップ」
＠極地研（2014年8月20日）

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この講習の目標• SuperDARNと同様の方法で、極地研の全天イメージャ（ASI）で撮影されたオーロラ画像を、地理座標上にマッピングしてみる。
• さらに、ASIデータとSDデータを同じ地図上にマッピングしてみる。

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極地研のイメージャ（南極）昭和基地のイメージャ

昭和基地のイメージャ（54次）

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極地研のイメージャ（北欧）Husafell

Tjornesトロムソの光学観測装置①All-sky TV imagers (ATV)
Sampling rate: 30 Hz, Operation: since 2003(?). Data after 2007 are archived
in WS.
Wide/Narrow field-of-view TV imager (WTV/NTV)
Sampling rate: 30 Hz, Operation: 2004-2005(?). Data after 2007 are archived
in WS.
Narrow field-of-view Watec imagers (NWIs)
Sampling rate: 1-4 Hz, Operation: since Oct 2010.
All-sky Watec imagers (AWIs)
Sampling rate: 1-2 Hz, Operation: since Mar 2010.
Narrow field-of-view auroral camera (NAC v1/v2)
Sampling rate: 0.5 - a few sec, Operation: 2003-2005(?), Oct 2011All-sky Color Digital camera (CDC)
Sampling rate: 30 sec, Operation: since 2003.

Blue: Continuous/remote operation6

トロムソの光学観測装置②
Narrow field-of-view Watec imagers (NWIs)
Sampling rate: 1-4 Hz, Operation: since Oct 2010
Lens: Yakumo 25mm, F0.95, FOV: 15 deg x 11 deg
今回の講習会で扱うイメージャは、このタイプ。
↓All-sky Watec imagers (AWIs)
Sampling rate: 1-2 Hz, Operation: since Mar 2010
Filter: Baader RGB filters (since Oct 2011)7

実習１：ケオグラムのプロット
1. IDL> thm_init （初期化）
2. THEMIS> timespan,‘2012-01-22’, 1（日時設定）
3. THEMIS> iug_load_ask_nipr, site=‘hus’（Husafellの全天イメージャのケオグラムをロード）
4. THEMIS> tplot_names（ロードされたデータを確認）
1 nipr_ask_ns_hus_0000
2 nipr_ask_ew_hus_0000
ask：All-Sky Imagerから得られたkeogram
ns, ew：南北、東西方向
0000：波長（Å）
0000はフィルター無しという意味。
今後、5577, 6300等を公開する予定。
5. THEMIS> tplot, ['nipr_ask_ns_hus_0000', 'nipr_ask_ew_hus_0000']（ケオグラムをプロット。tplot, [1, 2] でも同じ。）
6. THEMIS> tlimit, '2012-01-22/20', '2012-01-22/22‘（時刻の範囲を絞る。）

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実習２：全天イメージャ（ASI）画像のロード
7. THEMIS> timespan,‘2012-01-22/20:30’, /min, 30 （時刻範囲を変更）
注意：ASIのデータは1時間毎に分割されていますが、1ファイルのサイズが50MB程度あるため、ダウンロードに時間がかかり、メモリーも多く消費します。そのため、timespanはせいぜい1時間に設定してください。
8. THEMIS> iug_load_asi_nipr, site=‘hus‘ （HusafellのASIデータをロード。）
9. THEMIS> tplot_names （ロードされたデータを確認）
1 nipr_ask_ns_hus_0000
2 nipr_ask_ew_hus_0000
3 nipr_asi_hus_0000 ←これが2次元画像データ
4 nipr_asi_hus_0000_azel
5 nipr_asi_hus_0000_pos_cen
6 nipr_asi_hus_0000_pos_cor
4～6には、ASI画像の画素の方向や位置に関する情報が入っている。ユーザは、これらを使うことはほとんど無いので、無視して良い。

9実習３：ASI画像のプロット
10. THEMIS> tplot, [‘nipr_ask_ns_hus_0000’,$'nipr_asi_hus_0000']（NSケオグラムとASIの時系列プロット）
11. THEMIS> window,1,xsize=480,ysize=480（新しいウィンドウを開く）※xsize, ysizeを480としているのは、ASIの画素数が480x480だから。
12. THEMIS> ctime, /cut
（マウスで選んだ時刻の2次元画像を表示）※右クリックで終了。
終わったら、ウィンドウは消しておく。

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実習４：ASI画像を地図上にプロットする
13. THEMIS> map2d_time, '2012-1-22/20:50‘（2次元データを地図上にプロットするための時刻を設定）
14. THEMIS> window, 1, xsize=600, ysize=600 & erase （新しいウィンドウを開く）
15. THEMIS> map2d_set, glatc=65., glonc=0., $scale=30e+6, /label（地理座標を表示する。中心座標を緯度65°、経度0°に指定。）
16. THEMIS> overlay_map_asi_nipr, $'nipr_asi_hus_0000'（ASIデータを地図上にプロット）
マッピング高度は、デフォルトでは110km。
パンクロ画像の場合、引数 altitude を使うことで、90, 110, 150, 250kmのマッピング高度を選択できる。
例：overlay_map_asi_nipr, 'nipr_asi_hus_0000‘, $altitude=90
17. THEMIS> overlay_map_coast（海岸線をプロット）11

実習５：ASI画像を重ね描きする
18. THEMIS> time_clip, 'nipr_asi_hus_0000', '2012-01-22/20:45', '2012-01-22/20:55', $newname='nipr_asi_hus_0000'（nipr_asi_hus_0000から時刻20:45～20:55のみのデータを取り出す）
注意：time_clipは、tplot変数からある時刻範囲のデータを取り出すルーチンです。引数に、newname='nipr_asi_hus_0000'を加えることで、元のtplot変数に上書きしています。この作業は、ASIデータのサイズが大きいので、メモリーを節約するために行っています。
19. THEMIS> iug_load_asi_nipr,site='tro‘（TromsoのASIデータをロード）
20. THEMIS> time_clip, 'nipr_asi_tro_0000', $‘2012-01-22/20:45’, ‘2012-01-22/20:55’, $newname=‘nipr_asi_tro_0000’（再び、time_clip）
21. THEMIS> overlay_map_asi_nipr, $'nipr_asi_tro_0000', /nocolorscale（TromsoのASIデータを地図上にプロット）
22. THEMIS> overlay_map_coast （海岸線をプロット）12

実習６：複数時刻のプロット
23. THEMIS> map2d_init, glatc=68., glonc=-5., scale=20e+6（中心の地理座標とscaleをセット）
24. THEMIS> map2d_time, '2012-1-22/20:46’（時刻を指定）
25. THEMIS> plot_map_asi_nipr, $['nipr_asi_hus_0000', 'nipr_asi_tro_0000'], $position=[0, 0.5, 0.5, 1.0], tlcharsize=2., $/coast, /nocolorscale, /erase（plot_map_asi_niprを使ってプロット）
あとは、時刻とpositionを変えながら繰り返し。
THEMIS> map2d_time, '2012-1-22/20:48'
THEMIS> plot_map_asi_nipr, $['nipr_asi_hus_0000', 'nipr_asi_tro_0000'], $position=[0.5, 0.5, 1.0, 1.0], tlcharsize=2., $/coast, /nocolorscale
THEMIS> map2d_time, '2012-1-22/20:50'
THEMIS> plot_map_asi_nipr, $['nipr_asi_hus_0000', 'nipr_asi_tro_0000'], $position=[0, 0, 0.5, 0.5], tlcharsize=2., $/coast, /nocolorscale
THEMIS> map2d_time, '2012-1-22/20:52'
THEMIS> plot_map_asi_nipr, $['nipr_asi_hus_0000', 'nipr_asi_tro_0000'], $position=[0.5, 0, 1.0, 0.5], tlcharsize=2., $/coast, /nocolorscale, colorscalepos=[0.05, 0.65, 0.08, 0.95]

13実習７：ASIデータとSDデータの重ね描き①
26. THEMIS> del_data, ‘*’（tplot変数を全て削除）
27. THEMIS> timespan,‘2012-01-22/16’, /hour, 1（時刻を変更）28. THEMIS> iug_load_asi_nipr,site='tro‘（TromsoのASIデータをロード）
29. THEMIS> time_clip, 'nipr_asi_tro_0000', $‘2012-01-22/16:30’, ‘2012-01-22/16:40’, $newname=‘nipr_asi_tro_0000’（念のため、time_clipで10分間を切り出す）
30. THEMIS> map2d_set, glatc=70., glonc=20., $scale=20e+6, /label, /erase（地理座標を表示する。）
31. THEMIS> loadct, 0（カラーテーブルを白黒に変更する）
32. THEMIS> overlay_map_asi_nipr, ‘nipr_asi_tro_0000’（ASIデータをプロット）
33. THEMIS> overlay_map_coast（海岸線をプロット）14

実習８：ASIデータとSDデータの重ね描き②

34. THEMIS> iug_load_sdfit, site=‘han’, $/get_support_data（HankasalmiのSuperDARNデータをロード）
35. THEMIS> loadct_sd, 44（SDのイオン速度表示用カラーテーブルに変更）
36. THEMIS> overlay_map_sdfit, 'sd_han_vlos_2', $pixel=0.5, colorscalepos=[0.85,0.5,0.87,0.9], $/notimelabel（SDイオン速度を重ね描き）

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実習９：より高度な解析に向けて
37. THEMIS> get_data_asi_nipr, 'nipr_asi_tro_0000', set_time='2012-1-22/16:30', $data=d, /aacgm（ASIデータから、時刻16:30の画像情報を取り出す。）
注意： 画素数が多い場合、AACGMを指定すると計算に時間がかかります。遅い場合は、AACGMのdllを利用してください。（詳細は、堀 or 田中までお問い合わせください。）
38. THEMIS> help, d, /str
（構造体 d の情報を見る）** Structure <21630c8>, 17 tags, length=12000056, data length=12000052, refs=1:
NAME
STRING ‘nipr_asi_tro_0000‘; 変数名
SET_TIMEDOUBLE Array[1]; 指定した時刻
DAT_TIMEDOUBLE Array[1]; 実際の観測時刻
DATA
FLOAT
Array[1, 480, 480]
; 画像データ
ALTI
FLOAT
110.000; マッピング高度
AZIM
FLOAT Array[480, 480]
; 各画素の偏角
ELEVFLOAT Array[480, 480]
; 各画素の偏角
CENTER_GLAT
FLOAT Array[480, 480]; 画素の中心の地理緯度
CENTER_GLON FLOAT Array[480, 480]
; 画素の中心の地理経度
CORNER_GLAT FLOAT Array[481, 481]
; 画素の四隅の地理緯度
CORNER_GLON FLOAT Array[481, 481]
; 画素の四隅の地理経度
CENTER_MLAT
FLOAT Array[480, 480]
; 画素の中心のAACGM緯度CENTER_MLON FLOAT Array[480, 480]
; 画素の中心のAACGM経度CENTER_MLT
FLOAT Array[1, 480, 480]
; 画素の中心のMLT
CORNER_MLAT FLOAT Array[481, 481]
; 画素の四隅のAACGM緯度CORNER_MLON FLOAT Array[481, 481]
; 画素の四隅のAACGM経度CORNER_MLT
FLOAT Array[1, 481, 481]
; 画素の四隅のMLT

例えば、画像データは、d.dataで参照できる。
注意：この構造体は、まだ流動的です。将来的に変わる可能性が高いです。

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