MATLAB unterstützt zahlreiche Datenformate und Dateitypen, z. B. NetCDF, HDF und USGS Landsat 8. Diese gängigen Formate dienen dem Austausch von Daten zwischen Forschern, Dateneinrichtungen und sogar Code-Hosting-Seiten wie GitHub und Dropbox.
Bevor Sie mit einem Projekt beginnen, müssen Sie die Datenformate für die Eingabe kennen und Ihr gewünschtes Ausgabeformat wählen. MATLAB unterstützt nicht nur eine Vielzahl von geowissenschaftlichen Formaten, sondern auch zahlreiche allgemeine Datenaustauschformate und -tools, zum Beispiel CSV und Webdienste. Alternativ können Sie auch das integrierte MAT-Dateiformat von MATLAB nutzen.
Unterstützung für Datenformate und Webdienste
MATLAB unterstützt eine Vielzahl von gängigen Dateiformaten, damit Sie Daten aus öffentlichen Daten-Repositorys lesen können, darunter beispielsweise USGS, NASA, NCAR/UCAR und IRIS. Außerdem können Sie Daten direkt aus dem Web sowie von Hardware und Sensoren erfassen, einschließlich Ihres Smartphones und des IoT.
- Wissenschaftliche Datenformate – einschließlich NetCDF, HDF und FITS (Dokumentation)
- Dateiformate für den Import/Export – Text, Audio, Video, Tabellen usw. (Dokumentation)
- Lesen von Daten aus einem Webdienst (Produktfunktion)
MATLAB-kompatible Daten und Tools
In vielen Rechenzentren werden Daten in gängigen Datenformaten gehostet, die von MATLAB unterstützt werden. Das bedeutet, dass Sie diese Daten direkt in MATLAB analysieren und visualisieren können. Zu den von geowissenschaftlichen Dateneinrichtungen bereitgestellten Daten und Tools zählen:
Seismologie: IRIS/DMC: Das Data Management Center von IRIS stellt irisfetch.m bereit, ein Tool, mit dem MATLAB-Benutzer auf die von IRIS gespeicherten seismologischen Daten zugreifen können.
- irisfetch.m-Code von IRIS/DMC (Download)
- Direktzugriff auf seismologische Daten mithilfe von MATLAB (Lorens Blog)
Radardaten bei NCAR/UCAR – National Center for Atmospheric Research: MATLAB kann Radar- und LiDAR-Daten (CfRadial) problemlos lesen, weil diese im HDF5- und netCDF-Format vorliegen. EMERALD – die von Wissenschaftlern bei NCAR/UCAR entwickelte MATLAB-Umgebung für Radar- und LiDAR-Daten – bietet eine GUI für eine mühelose Interaktion sowie eine API für Aufgaben, die eine Programmierung erfordern.
Toolbox zur Verarbeitung von ADCP-Daten von USGS: Die von USGS entwickelte Velocity Mapping Toolbox (VMT) ermöglicht die Verarbeitung und Visualisierung von ADCP-Daten (Acoustic Doppler Current Profiler – Ultraschall-Doppler-Profil-Strömungsmesser) von Flüssen und anderen Wasserstraßen, um Flüssigkeitsbewegungen, akustische Rückstreuung und Bathymetrie zu verstehen und zu untersuchen.
- Velocity Mapping Toolbox (Übersicht und Download)
Erd- und Umweltdaten bei DataONE: DataONE bewahrt Daten und Links zu anderen Repositorys für Daten in Bezug auf die Erde und die Umwelt auf. DataONE hat ein MATLAB-Skript entwickelt, das Ihnen dabei hilft, mit Daten zu arbeiten. Außerdem können Sie damit die Herkunft der Daten zu dem MATLAB Programmcode zurückverfolgen, mit dem die Daten verarbeitet wurden.
- MATLAB-Skript von DataONE (File Exchange)
- Übersicht über DataONE
SEA-MAT – MATLAB-Tools für Meeresforscher: SEA-MAT wurde ursprünglich vom Woods Hole Science Center/USGS zusammengestellt und bietet Tools zur Analyse von Meeresforschungsdaten mithilfe von MATLAB. Die Tools werden von MATLAB-Benutzern in der Meeresforscher-Community programmiert. Lernen Sie die Tools kennen, fügen Sie Ihre eigenen hinzu und suchen Sie in GitHub und File Exchange nach weiteren Tools für die Arbeit mit Meeresdaten.
- MATLAB Programmcode von SEA-MAT (Download)
- Tools für die Arbeit mit Meeresdaten (File Exchange)
Ozeanografische THREDDS-Daten von SeaView: Das SeaView-Projekt ermöglicht den Zugriff auf Meeresdaten über den THREDDS-Server und OPeNDAP. MATLAB kann diese Daten entweder direkt aus netCDF-Dateien lesen oder Daten über den THREDDS-Server durchsuchen und Teilproben davon erstellen.
Zusätzliche Formate: Es gibt viele weitere Tools zum Einlesen von Daten in MATLAB, beispielsweise Code zum Lesen von Teledyne RDI-Dateien, verarbeiteten ADCP-Dateien sowie digitalen Echolot-Daten von Biosonics DTX. Führen Sie eine Google-Suche nach dem Datendateityp und MATLAB durch, um Lese-, Schreib- und Verarbeitungscodes zu finden.
