抢个2

前言
伪VIS（有时称PVIS）是一类通过多个红外波段的数据模拟夜间可见光云图的算法。
伪VIS算法的原型最早诞生于2020年上半年，并在此之后不断改进，尽可能地近似可见光云图并使伪VIS云图发挥可见光云图所具有的功能。目前伪VIS算法已经发展到了较为成熟的阶段，在Dapiya网站上实时更新，在台风吧的伪VIS云图贴“band11-band13差分制作伪VIS云图”也有大量存档，但是并没有系统性的原理介绍，因此我们撰写本文填补这个空缺。我们将主要介绍伪VIS的原理和算法，并且为希望尝试自己渲染伪VIS云图的吧友们提供一定指引。本文分为原理篇、教程篇两部分，希望理解伪VIS原理并更好地运用伪VIS云图的风迷可以重点阅读原理篇，打算尝试自己渲染伪VIS云图的风迷可以参考教程篇并自己编写程序实现初步功能，尝试使用Python渲染其他种类云图的风迷们也可以参考教程篇中的部分内容。由于个人水平（尤其是编程水平）有限，欢迎大家指出错误，提出相关疑问和建议！
特别感谢HCl，hhui，Oliver小章鱼，百灵晴窗，胧月无眠，r7tc，1401玲玲，大水台6等风迷为对于伪VIS算法研究提供的帮助与启发，也感谢大家对于伪VIS的一贯支持！

目录
理论篇
1. 为什么需要伪VIS——伪VIS云图的目的与特性
2. 背景知识
2.1电磁波与红外亮温
2.2 热带地区云的红外和可见光特性
2.3 三个重要红外波段的特征
3. 算法
3.1 低亮温区
3.2 高亮温区
3.3 高云修正
3.4 海温反演修正
3.5 Blue/Black Marble叠图
4. 伪VIS目前的缺陷与展望
教程篇
1. 云图数据下载方式
2. 现有的主要制图工具
3. Python与第三方库安装
4. 制图步骤
4.1 读取亮温和经纬度（以hdf格式文件为例）
4.2 色阶编写
4.3 基于Python的伪VIS基础算法
4.4 从数据到图片
5. 其他编程建议

前排膜拜

编程小白大力支持

太强了

膜拜大佬

早上刚在论坛看到，膜Carl

刚刚发布了理论篇第一部分，不知道写的是否足够清晰易懂，大家有相关疑问随时可以在本贴提出
这几天大概每天发一两个小章节，春节前应该能完成理论篇

前排支持一下

膜carl

膜拜Carl