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Notifications
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* Messung.cpp
*
* Copyright (c) 2015-2017 Stefan Bender
*
* Initial version created on: 27.01.2015
* Author: Stefan Bender
*
* This file is part of scia_retrieval_2d
*
* scia_retrieval_2d is free software: you can redistribute it or modify
* it under the terms of the GNU General Public License as published by
* the Free Software Foundation, version 2.
* See accompanying COPYING.GPL2 file or http://www.gnu.org/licenses/gpl-2.0.html.
*****************************************/
#include "Messung.h"
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <iterator>
#include <algorithm>
#include <numeric>
#include <fstream> //für Ausgabe
#include <iostream>//für Ausgabe
#include <sstream>
#include <cstdlib> //für Ausgabe
#include <cstdio> //Filekram
#include <iomanip>
#include <sys/stat.h>
#include "Konfiguration.h"
#include "Ausdrucke.h"
#include "Fit_Polynom.h"
#include "Glaetten.h"
#include "Speziesfenster.h"
#include "NO_emiss.h"
#include "Sonnenspektrum.h"
#include "Dateinamensteile_Bestimmen.h"
extern "C" {
#include "nrlmsise-00.h"
void dgesv_(int *N, int *NRHS, double *A, int *LDA, int *IPIV, double *B, int *LDB, int *INFO);
} //Lapackroutine zur Lösung eines linearen GLeichungssystems
using std::cout;
using std::string;
using std::stringstream;
using std::vector;
Messung::Messung(std::string filename) :
m_Dateiname_L1C(filename)
{
//initialisierung
m_Zeilendichte = 0;
m_Fehler_Zeilendichten = 0;
m_Number_of_Wavelength = 0;
m_Jahr = 0;
m_Monat = 0;
m_Tag = 0;
m_Stunde = 0;
m_Minute = 0;
m_Sekunde = 0;
m_Deklinationswinkel = 0;
m_Sonnen_Longitude = 0;
m_Latitude_Sat = 0;
m_Longitude_Sat = 0;
m_Hoehe_Sat = 0;
m_Erdradius = 0;
m_orbit_phase = 0.;
// limb initialisierung
total_number_density = 0.;
m_Latitude_TP = 0;
m_Longitude_TP = 0;
m_Hoehe_TP = 0;
m_TP_SZA = 0.;
m_TP_rel_SAA = 0.;
center_lat = 0.;
center_lon = 0.;
// nadir initialisierung
// Herkunftsmerkmale
m_Messung_ID = -1;
// Geolokationen für Raytrace
m_Latitude_Ground = 0;
m_Longitude_Ground = 0;
//statische Felder werden erstmal nicht 0 gesetzt
}
//========================================
//
//copyconstructor
//
//========================================
Messung::Messung(const Messung &rhs)
{
*this = rhs;
}//copyconstructor ende
//========================================
//========================================
//
// Assignmentoperator Overload
//
//========================================
Messung &Messung::operator =(const Messung &rhs)
{
//TODO das nochmal anpassen
// Prevent self assignment. We say two Strings
// are equal if their memory addresses are equal.
if (this == &rhs)
return *this;
// Ergebnisse
m_Zeilendichte = rhs.m_Zeilendichte;
m_Fehler_Zeilendichten = rhs.m_Fehler_Zeilendichten;
// Zwischenergebnisse
m_Deklinationswinkel = rhs.m_Deklinationswinkel;
m_Sonnen_Longitude = rhs.m_Sonnen_Longitude;
// Dateiname
m_Dateiname_L1C = rhs.m_Dateiname_L1C;
// Datum
m_Jahr = rhs.m_Jahr;
m_Monat = rhs.m_Monat;
m_Tag = rhs.m_Tag;
m_Stunde = rhs.m_Stunde;
m_Minute = rhs.m_Minute;
m_Sekunde = rhs.m_Sekunde;
// Geolocation
m_Latitude_Sat = rhs.m_Latitude_Sat;
m_Longitude_Sat = rhs.m_Longitude_Sat;
m_Hoehe_Sat = rhs.m_Hoehe_Sat;
m_Erdradius = rhs.m_Erdradius;
m_orbit_phase = rhs.m_orbit_phase;
// limb only variables
total_number_density = rhs.total_number_density;
m_Latitude_TP = rhs.m_Latitude_TP;
m_Longitude_TP = rhs.m_Longitude_TP;
m_Hoehe_TP = rhs.m_Hoehe_TP;
m_TP_SZA = rhs.m_TP_SZA;
m_TP_rel_SAA = rhs.m_TP_rel_SAA;
center_lat = rhs.center_lat;
center_lon = rhs.center_lon;
// nadir only variables
// Herkunftsmerkmale
m_Messung_ID = rhs.m_Messung_ID;
//Geolocations
m_Latitude_Ground = rhs.m_Latitude_Ground;
m_Longitude_Ground = rhs.m_Longitude_Ground;
m_Number_of_Wavelength = rhs.m_Number_of_Wavelength;
// copy vectors
m_Wellenlaengen = rhs.m_Wellenlaengen;
m_Intensitaeten = rhs.m_Intensitaeten;
m_Intensitaeten_relativer_Fehler = rhs.m_Intensitaeten_relativer_Fehler;
m_Sonne = rhs.m_Sonne;
m_Intensitaeten_durch_piF = rhs.m_Intensitaeten_durch_piF;
m_Intensitaeten_durch_piF_Gamma = rhs.m_Intensitaeten_durch_piF_Gamma;
m_Intensitaeten_durch_piF_Gamma_mal_Gitterabstand
= rhs.m_Intensitaeten_durch_piF_Gamma_mal_Gitterabstand;
// Return a reference to *this object.
return *this;
}// Assignmentoperator Overload ende
//========================================
//========================================
//Methoden
//========================================
void Messung::Intensitaeten_normieren(vector<double> &Sonnen_Intensitaet)
{
//Teiler wurde vorher interpoliert
//todo prüfen
// der Teiler ist das interpolierte Sonnenspektrum
std::transform(m_Intensitaeten.begin(), m_Intensitaeten.end(),
Sonnen_Intensitaet.begin(), m_Intensitaeten_durch_piF.begin(),
std::divides<double>());
m_Sonne = Sonnen_Intensitaet;
}
//========================================
//========================================
void Messung::Intensitaeten_durch_piF_Gamma_berechnen(Speziesfenster Spezfenst, double wl_gamma)
{
//Auf dem ganzen Fenster...Verschwendung !!!!!...
std::transform(m_Intensitaeten_durch_piF.begin(), m_Intensitaeten_durch_piF.end(),
m_Intensitaeten_durch_piF_Gamma.begin(),
std::bind2nd(std::divides<double>(), wl_gamma));
}
void Messung::Intensitaeten_durch_piF_Gamma_mal_Gitterabstand_berechnen(Speziesfenster Spezfenst)
{
//Auf dem ganzen Fenster...Verschwendung !!!!!
// Wir berechnen den Gitterabstand nur einmal
// Am besten gleich bei der Wellenlänge des Übergangs....
// eigentlich reicht 0,11nm, falls es mal schneller gehn soll
// die Gitterabstände sind aber über große Bereiche doch schon nicht linear
// rough default to prevent it from being uninitialised.
double Delta_WL = 0.11;
// Nun alles damit multiplizieren....wie gesagt..das ist etwas langsam,
// da es sich um nen konstanten Faktor handelt
for (int i = 0; i < m_Number_of_Wavelength; i++) { //langsam, optimierbar
//m_Intensitaeten_durch_piF_Gamma_mal_Gitterabstand[i]=m_Intensitaeten
//_durch_piF_Gamma[i]*Delta_WL;
// Delta_Wl ist in nm gegeben...
// dann muss beim Peakfit nicht in nm umgerechnet werden
// wenn integriert wird
if (i + 1 < m_Number_of_Wavelength)
Delta_WL = m_Wellenlaengen[i + 1] - m_Wellenlaengen[i];
m_Intensitaeten_durch_piF_Gamma_mal_Gitterabstand[i]
= m_Intensitaeten_durch_piF_Gamma[i] / Delta_WL;
// glaub man muss dividieren
}
}
//========================================
//========================================
void Messung::Deklinationswinkel_bestimmen()
{
const double pi = M_PI;
// Formel nach der englischen Wikipedia
// https://en.wikipedia.org/wiki/Position_of_the_Sun#Declination_of_the_Sun_as_seen_from_Earth
// theta = -23,44*cos(2*pi/365 * (N+10));
// dieser Winkel ändert sich nicht sehr stark von Tag zu Tag
int Monatstage[12] = { 31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31 };
if (m_Jahr % 4 == 0 &&
!(m_Jahr % 100 == 0 && m_Jahr % 400 != 0))
Monatstage[1] = 29;
// reicht auch auf Tagesgenauigkeit
double Tage = -1.;
for (int i = 0; i < (this->m_Monat - 1); i++) {
Tage += Monatstage[i];
}
Tage += this->m_Tag;
Tage += (double) this->m_Stunde / 24.0;
this->m_Deklinationswinkel = -180.0 / pi * std::asin(
0.39779 * std::cos(2. * pi / 365.24 * (Tage + 10.)
+ 0.0334 * std::sin(2. * pi / 365.24 * (Tage - 2.))));
}// Deklinationswinkel_bestimmen() ende
//========================================
//========================================
// Funktionsstart Sonnen_Longitude_bestimmen
void Messung::Sonnen_Longitude_bestimmen()
{
// 12 Uhr Mittags (UTC) ist die Sonne bei Phi=0
// (glaub Greenwich, oder zumindest in etwa) im Zenit
double Stunden = 0.0;
Stunden += this->m_Stunde;
Stunden += (double) this->m_Minute / 60.0;
Stunden += (double) this->m_Sekunde / 3600.0;
this->m_Sonnen_Longitude = std::fmod(540.0 - 15.0 * Stunden, 360.);
this->m_LocalSolarTime = std::fmod(Stunden + m_Longitude_TP / 15., 24.);
}
//ENDE Sonnen_Longitude_bestimmen
//========================================
//========================================
void Messung::calc_SunEarthDistance()
{
const double a = 149598022.96; // semi-major axis
const double e = 0.0167086342; // excentricity
int Monatstage[12] = { 31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31 };
if (m_Jahr % 4 == 0 &&
!(m_Jahr % 100 == 0 && m_Jahr % 400 != 0))
Monatstage[1] = 29;
double Tage = -3.; // perihelion on 3 Jan.
for (int i = 0; i < (this->m_Monat - 1); i++) {
Tage += Monatstage[i];
}
Tage += this->m_Tag;
Tage += (double) this->m_Stunde / 24.0;
double theta = Tage / 365.24 * 2. * M_PI;
m_SunEarthDistance = a * (1. - e * e) / (1. + e * std::cos(theta));
}
class lin_x {
public:
lin_x(double a0) : a(a0) {}
double operator()(double x, double y) { return x + a*y; }
private:
double a;
};
double Messung::fit_NO_spec(NO_emiss &NO,
std::vector<double> &x, std::vector<double> &y,
double &rms_err)
{
int l0 = sb_Get_Index(x.at(0)) + 1;
double sum_gy = std::inner_product(y.begin(), y.end(),
NO.spec_scia_res.begin() + l0, 0.0);
double sum_gg = std::inner_product(NO.spec_scia_res.begin() + l0,
NO.spec_scia_res.begin() + l0 + x.size(),
NO.spec_scia_res.begin() + l0, 0.0);
double A = sum_gy / sum_gg;
std::vector<double> diffs;
std::transform(y.begin(), y.end(), NO.spec_scia_res.begin() + l0,
std::back_inserter(diffs), lin_x(-A));
double err = std::inner_product(diffs.begin(), diffs.end(),
diffs.begin(), 0.0) / (diffs.size() - 1) / sum_gg;
rms_err = std::sqrt(err);
return A;
}
double Messung::fit_NO_spec_weighted(NO_emiss &NO,
std::vector<double> &x, std::vector<double> &y,
std::vector<double> &yerr, double &rms_err)
{
int l0 = sb_Get_Index(x.at(0)) + 1;
/* prepare weighted vectors, 'yerr' should be something like sigma of y */
std::vector<double> yw, NO_specw;
std::transform(y.begin(), y.end(), yerr.begin(),
std::back_inserter(yw), std::divides<double>());
std::transform(NO.spec_scia_res.begin() + l0,
NO.spec_scia_res.begin() + l0 + x.size(),
yerr.begin(), std::back_inserter(NO_specw),
std::divides<double>());
/* In matrix terms we now calculate X^T*W*y = X'^T*y' and
* X^T*W*X = X'^T*X' with X' = w*X and y' = w*y, where
* w = sqrt(W) = 1 / yerr. */
double sum_gwy = std::inner_product(yw.begin(), yw.end(),
NO_specw.begin(), 0.0);
double sum_gwg = std::inner_product(NO_specw.begin(),
NO_specw.end(), NO_specw.begin(), 0.0);
double A = sum_gwy / sum_gwg;
rms_err = std::sqrt(1. / sum_gwg);
return A;
}
class rayl {
public:
rayl(double f) : f_sol(f) {}
double operator()(double x, double sol) {
return f_sol * sigma_rayleigh(x) * sol;
}
private:
double f_sol;
};
//========================================
/* Finds the Rayleigh fit factor for the Rayleigh background by fitting
* (solar spectrum x Rayleigh cross section) to the limb spectrum
* in the selected wavelength range.
* Linearly interpolates large peak values, note that this alters
* the values of m_Intensitaeten, which should be kept in mind whenever
* m_Intensitaeten is used.
*/
double Messung::fit_rayleigh_and_interp_peaks(Sonnenspektrum &sol_spec,
double wl_min, double wl_max, bool debug)
{
// threshold for peak detection in the NO wavelength range
// starting at 6*10^10 at 247 nm (NO(0, 2)) and increasing ~ lambda^4
// because of Rayleigh scattering (see below)
const double peak_threshold = 6.e10;
int i_min = sb_Get_closest_index(wl_min);
int i_max = sb_Get_closest_index(wl_max);
std::vector<double> fit_spec_sig, fit_spec_rayl;
for (int i = i_min; i < i_max + 1; ++i) {
double sol_i = sol_spec.m_Int_interpoliert.at(i);
double rad_i = m_Intensitaeten.at(i);
double wl = m_Wellenlaengen.at(i);
// peak detection: unusual high radiance
// threshold is 6*10^10 (see above) at 247 nm (NO(0, 2))
// and scales ~ lambda^4 like Rayleigh scattering
if (rad_i > peak_threshold * std::pow(wl / 247.0, 4)
&& i > i_min + 2 && i < i_max - 2
// make sure that the surrounding points are smaller, i.e.,
// that we have a single large spike in the spectrum
&& m_Intensitaeten.at(i - 1) < rad_i
&& m_Intensitaeten.at(i + 1) < rad_i) {
// exclude the previous, the current, and the next point.
// That means we pop the last one and don't include the current
// one, and interpolate the next point of the fit spectrum.
if (!fit_spec_sig.empty())
fit_spec_sig.pop_back();
if (!fit_spec_rayl.empty())
fit_spec_rayl.pop_back();
// interpolate three points of the peak linearly
double y0 = m_Intensitaeten.at(i - 2);
double yN = m_Intensitaeten.at(i + 2);
double a = 0.25 * (yN - y0);
for (int k = 0; k < 3; k++)
m_Intensitaeten.at(i - 1 + k) = (k + 1)*a + y0;
// done interpolating
++i;
} else {
fit_spec_sig.push_back(rad_i);
fit_spec_rayl.push_back(rayl(1.)(wl, sol_i));
}
}
double f_sol_fit = fit_spectra(fit_spec_rayl, fit_spec_sig);
if (debug == true)
std::cout << "# solar fit factor = " << f_sol_fit << std::endl;
if (f_sol_fit < 0.)
f_sol_fit = 0.;
return f_sol_fit;
}
//========================================
void Messung::slant_column_NO(NO_emiss &NO, string mache_Fit_Plots,
Sonnenspektrum &sol_spec, int index,
Speziesfenster &Spezfenst, std::string Arbeitsverzeichnis,
Konfiguration &Konf,
bool debug)
{
// I/(piFGamma)=integral(AMF n ds) mit AMF = s exp(-tau) ...aber zu der
// Formel später nochmal zurück Das spätere Retrieval ermittelt dann die
// Dichte n aus der rechten Seite
//Zunächst Indizes der Wellenlaengen der Basisfenster bestimmen
int i, j;
int NO_NJ = NO.get_NJ();
double wl;
double f_sol_fit;
double min_lambda_NO = 1000., max_lambda_NO = 0.;
double gamma_threshold = 0.25 * NO.get_spec_scia_max();
for (i = 0; i < NO_NJ; i++) {
for (j = 0; j < 12; j++) {
wl = NO.get_lambda_K(j, i);
if (NO.get_gamma_j(j, i) > gamma_threshold) {
if (wl > 0. && wl < min_lambda_NO) min_lambda_NO = wl;
if (wl > max_lambda_NO) max_lambda_NO = wl;
}
}
}
// inner and outer baseline and peak window offset
// the defaults (from M.L.) are base_offset_o = 3. and base_offset_i = 1.
double base_offset_o = 1.5, base_offset_i = 0.3;
int i_basewin_l_min = sb_Get_closest_index(min_lambda_NO - base_offset_o);
int i_basewin_l_max = sb_Get_closest_index(min_lambda_NO - base_offset_i) - 1;
int i_basewin_r_min = sb_Get_closest_index(max_lambda_NO + base_offset_i) + 1;
int i_basewin_r_max = sb_Get_closest_index(max_lambda_NO + base_offset_o);
int i_peakwin_min = sb_Get_closest_index(min_lambda_NO - base_offset_i);
int i_peakwin_max = sb_Get_closest_index(max_lambda_NO + base_offset_i);
// Speicherplatzbedarf für die Fenster ermitteln
int base_l = (i_basewin_l_max - i_basewin_l_min + 1);
int base_r = (i_basewin_r_max - i_basewin_r_min + 1);
int N_fit_tot = i_basewin_r_max - i_basewin_l_min + 1;
int N_base = base_l + base_r;
int N_peak = i_peakwin_max - i_peakwin_min + 1;
// Speicher anfordern
std::vector<double> basewin_rad(N_base);
std::vector<double> peakwin_wl(N_peak);
std::vector<double> peakwin_rad(N_peak);
std::vector<double> rad = m_Intensitaeten;
std::vector<double> sol_rad = sol_spec.m_Int_interpoliert;
/* prints the geolocation of the tangent point for later inspection */
if (debug == true) {
std::cout << "# TP: lat = " << m_Latitude_TP;
std::cout << ", lon = " << m_Longitude_TP;
std::cout << ", height = " << m_Hoehe_TP << std::endl;
std::cout << "# orbit_phase = " << m_orbit_phase << std::endl;
std::cout << "# NO band emission = " << NO.get_scia_band_emiss()
<< ", NO rotational band emission = " << NO.get_band_emiss()
<< std::endl;
}
switch (Konf.NO_rayleigh_fit_method) {
case 0: // no fit
f_sol_fit = 0.;
break;
case 2: // fixed window
f_sol_fit = fit_rayleigh_and_interp_peaks(sol_spec,
Konf.NO_rayleigh_fit_window.first,
Konf.NO_rayleigh_fit_window.second, debug);
break;
case 1: // per NO gamma band fit (standard up to v5.0)
default:
f_sol_fit = fit_rayleigh_and_interp_peaks(sol_spec,
min_lambda_NO - base_offset_o,
max_lambda_NO + base_offset_o, debug);
}
// reassign because m_Intensitaeten may have changed
rad = m_Intensitaeten;
// prepare baseline and rayleigh data
std::vector<double> baseline_wl, baseline_rad, rayleigh_rad;
std::vector<double> y, y_weights(N_fit_tot, 1.);
std::copy(m_Wellenlaengen.begin() + i_basewin_l_min,
m_Wellenlaengen.begin() + i_basewin_l_min + N_fit_tot,
std::back_inserter(baseline_wl));
std::transform(m_Wellenlaengen.begin() + i_basewin_l_min,
m_Wellenlaengen.begin() + i_basewin_l_min + N_fit_tot,
sol_rad.begin() + i_basewin_l_min,
std::back_inserter(rayleigh_rad),
rayl(f_sol_fit));
std::transform(rad.begin() + i_basewin_l_min,
rad.begin() + i_basewin_l_min + N_fit_tot,
rayleigh_rad.begin(),
std::back_inserter(y),
std::minus<double>());
// Basisfenster WL und I auffüllen
std::copy(y.begin(), y.begin() + base_l,
basewin_rad.begin());
std::copy(y.begin() + base_l + N_peak, y.end(),
basewin_rad.begin() + base_l);
/* construct new baseline vectors by removing outliers
* This currently discards 20% (10% left and 10% right)
* of the baseline points. */
std::vector<double> rad_sort(basewin_rad);
std::sort(rad_sort.begin(), rad_sort.end());
size_t ten_perc = rad_sort.size() / 10;
double rad0 = rad_sort.at(ten_perc);
double rad1 = rad_sort.at(rad_sort.size() - ten_perc - 1);
for (i = 0; i < N_fit_tot; i++) {
int idx = i_basewin_l_min + i;
// prepare radiances and weights for the Whittaker smoother
double radi = y.at(i);
// exclude the peak window and outliers by zeroing the weights
if ((idx >= i_peakwin_min && idx <= i_peakwin_max)
|| radi < rad0 || radi > rad1)
y_weights.at(i) = 0.;
}
// reset N_base
N_base = std::accumulate(y_weights.begin(), y_weights.end(), 0);
// replace the linear baseline by the Whittaker smoothed radiances
// excluding the peak window and outliers as in the linear case.
// the original (linear) baseline behaviour can be obtained by commenting
// this line or by setting lambda (the 4th argument) to something large,
// e.g. ~ 1.e9. (quick test showed that 3.e5 is quite close)
double rms_err_base;
baseline_rad = my_whittaker_smooth(y, y_weights, 2, 1.e4, rms_err_base);
//Peakfenster WL und I auffüllen
// lineare Funktion von Intensitäten des Peakfenster abziehen
std::copy(m_Wellenlaengen.begin() + i_peakwin_min,
m_Wellenlaengen.begin() + i_peakwin_min + N_peak,
peakwin_wl.begin());
std::transform(y.begin() + i_peakwin_min - i_basewin_l_min,
y.begin() + i_peakwin_min - i_basewin_l_min + N_peak,
baseline_rad.begin() + i_peakwin_min - i_basewin_l_min,
peakwin_rad.begin(), std::minus<double>());
double rms_err_peak;
m_Zeilendichte = fit_NO_spec(NO, peakwin_wl, peakwin_rad,
rms_err_peak);
m_Fehler_Zeilendichten = std::sqrt(rms_err_base * rms_err_base
+ rms_err_peak * rms_err_peak);
if (mache_Fit_Plots == "ja" && Spezfenst.plot_fit) {
// prepare data to plot
std::vector<double> wavelengths, spec_wo_rayleigh = y, NO_fit;
for (i = 0; i < base_l; i++) {
wavelengths.push_back(m_Wellenlaengen.at(i_basewin_l_min + i));
NO_fit.push_back(m_Zeilendichte *
NO.get_spec_scia_res(i_basewin_l_min + i)
+ baseline_rad.at(i));
}
for (size_t k = 0; k < peakwin_wl.size(); k++) {
wavelengths.push_back(m_Wellenlaengen.at(i_peakwin_min + k));
NO_fit.push_back(m_Zeilendichte *
NO.get_spec_scia_res(i_peakwin_min + k)
+ baseline_rad.at(i_peakwin_min - i_basewin_l_min + k));
}
for (i = 0; i < base_r; i++) {
wavelengths.push_back(m_Wellenlaengen.at(i_basewin_r_min + i));
NO_fit.push_back(m_Zeilendichte *
NO.get_spec_scia_res(i_basewin_r_min + i)
+ baseline_rad.at(i_basewin_r_min - i_basewin_l_min + i));
}
std::transform(spec_wo_rayleigh.begin(), spec_wo_rayleigh.end(),
spec_wo_rayleigh.begin(),
std::bind1st(std::multiplies<double>(), 1.e-9));
std::transform(NO_fit.begin(), NO_fit.end(), NO_fit.begin(),
std::bind1st(std::multiplies<double>(), 1.e-9));
// plot the data to postscript files
std::string s_OrbNum;
std::stringstream buf;
//TODO immer prüfen, ob Dateienamenlänge noch stimmt...
// falls / im Namen ist das schlecht
std::string Datnam = sb_basename(m_Dateiname_L1C);
//TODO Pfad anpassen
std::string plot_dir = Arbeitsverzeichnis + "/Plots";
mkdir(plot_dir.c_str(), S_IRWXU | S_IRWXG | S_IROTH | S_IXOTH);
buf << Datnam.c_str() << "_" << Spezfenst.m_Spezies_Name.c_str()
<< "_" << index << "_"
<< std::setw(3) << std::setfill('0') << std::setprecision(0)
<< std::fixed << m_Hoehe_TP << "km_"
<< std::setw(3) << std::setfill('0') << std::setprecision(0)
<< std::internal << std::fixed << m_Latitude_TP << "deg.pdf";
if (m_Messung_ID != -1) {
buf.str(string());
buf << Datnam.c_str() << "_" << Spezfenst.m_Spezies_Name.c_str()
<< "_" << m_Messung_ID << "_" << index << ".pdf";
}
std::string new_datnam(buf.str());
std::string s1(plot_dir + "/" + new_datnam);
// s1 ist der Volle Pfad der Datei... diesen wegspeichern,
// um später die .pdf files in ein großes pdf zu packen
Spezfenst.m_Liste_der_Plot_Dateinamen.push_back(s1);
// Orbitnummer ermitteln
// die Orbitnummer sind die 5 Zeichen vor .dat
size_t pos_suffix = 0;
pos_suffix = Datnam.find(".dat");
if (pos_suffix == string::npos) {
std::cerr << " kein .dat in Limbdateiname... "
<< "Orbitnummer nicht findbar" << std::endl;
s_OrbNum = "xxxxx";
} else {
s_OrbNum = Datnam.substr(pos_suffix - 5, 5);
}
buf.str(std::string());
buf << "Orbit " << s_OrbNum.c_str() << ", NO ("
<< NO.get_vu() << ", " << NO.get_vl() << "), "
<< std::resetiosflags(std::ios::fixed)
<< std::setprecision(3) << m_Latitude_TP << u8"°N, "
<< std::setprecision(3) << m_Longitude_TP << u8"°E, "
<< std::setprecision(3) << m_Hoehe_TP << " km";
if (m_Messung_ID != -1) {
buf.str(string());
buf << "Orbit " << s_OrbNum.c_str() << ", Nadir GP:"
<< " lat: " << m_Latitude_Ground << " deg N,"
<< " lon: " << m_Longitude_Ground << " deg E; Sat:"
<< " lat: " << m_Latitude_Sat << " deg N,"
<< " lon: " << m_Longitude_Sat << " deg E";
}
std::string s2(buf.str());
Plot_2xy(Arbeitsverzeichnis.c_str(), s1.c_str(), s2.c_str(),
"wavelength [nm]",
"residual radiance [10^9 ph cm^{-2} s^{-1} nm^{-1}]",
wavelengths, spec_wo_rayleigh, wavelengths, NO_fit,
0, wavelengths.size() - 1,
m_Zeilendichte, m_Fehler_Zeilendichten);
}
if (debug == true) {
std::cout << "# slant column = " << m_Zeilendichte;
std::cout << ", error = " << m_Fehler_Zeilendichten << std::endl;
std::cout << "# emissivity = "
<< std::accumulate(peakwin_rad.begin(), peakwin_rad.end(), 0.)*0.11
<< std::endl;
}
}
//========================================
//Methoden ende
//========================================
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//
//Hilfsfunktionen
//
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
int Messung::Get_Index(double WL)
{
// Die Wellenlängen sind monoton steigend sortiert
// Quicksearch algorithmus kann angewendet werden
// Startelement-> 825/2 =412
// Wellenlängen sind etwa 0,1 nm auseinander...also gebe Toleranz von 0,08nm
// Maximale Schrittzahl ist ceil(log_2 N) also 10 Schritte
bool gefunden = false;
int unterer_Fensterindex = 0;
int oberer_Fensterindex = 825;
int startindex = 412;
int aktueller_Index = startindex;
if (abs(this->m_Wellenlaengen[oberer_Fensterindex] - WL) < 0.08) {
return oberer_Fensterindex;
}
while (!gefunden) {
//eventuell durch forschleife ersetzen,
//weil Programm sich hier festhängen könnte
// Wellenlänge gefunden
if (abs(this->m_Wellenlaengen[aktueller_Index] - WL) < 0.08) {
return aktueller_Index;// Schleifenabbruch und sofortige Rückgabe
}
if (m_Wellenlaengen[aktueller_Index] < WL) {
unterer_Fensterindex = aktueller_Index;
} else {
oberer_Fensterindex = aktueller_Index;
}//if m_WL<WL
aktueller_Index = (oberer_Fensterindex + unterer_Fensterindex) / 2;
//achtung hier wird abgerundet
}//while
return -1;
// soweit sollte es eigentlich nicht kommen...
// aber damit die Warnung verschwindet geben wir mal was zurück
}//ende int Messung::Get_Index(double WL)
int Messung::sb_Get_Index(double WL)
{
vector<double>::iterator low;
low = lower_bound(m_Wellenlaengen.begin(), m_Wellenlaengen.end(), WL);
// catch edge cases
if (low == m_Wellenlaengen.begin()) return 0;
if (low == m_Wellenlaengen.end()) --low;
return distance(m_Wellenlaengen.begin(), low) - 1;
}
int Messung::sb_Get_closest_index(double WL)
{
int i = sb_Get_Index(WL);
return (WL - m_Wellenlaengen[i]) < (m_Wellenlaengen[i + 1] - WL) ? i : i + 1;
}
void Messung::Fit_Linear(double *x, double *y, double &a0, double &a1,
double &rms_err, int Anfangsindex, int Endindex)
{
//fit der Funktion y=a0+a1x;
//Bestimmung von a und b im Intervall zwischen Anfangs und endindex
a0 = 0;
a1 = 0;
int i;
// benötigt werden die Mittelwerte von x,y,x*y,und x^2 =====================
double xsum = 0.;
double ysum = 0.;
double xysum = 0.;
double xxsum = 0.;
for (i = Anfangsindex; i <= Endindex; i++) {
xsum += x[i];
ysum += y[i];
xysum += x[i] * y[i];
xxsum += x[i] * x[i];
}
//Mittelwerte
double N = Endindex - Anfangsindex + 1.;
double x_m = xsum / N;
double y_m = ysum / N;
double xy_m = xysum / N;
double xx_m = xxsum / N;
//==========================================================================
// Parameter b
a1 = (xy_m - y_m * x_m) / (xx_m - x_m * x_m);
//Parameter a
a0 = y_m - a1 * x_m;
double err = 0.;
for (i = Anfangsindex; i <= Endindex; i++) {
double diff = y[i] - a0 - a1 * x[i];
err += diff * diff;
}
err /= N;
rms_err = std::sqrt(err);
}
void Messung::Fit_Linear(vector<double> &x, vector<double> &y,
double &a0, double &a1, double &rms_err,
int Anfangsindex, int Endindex)
{
//fit der Funktion y=a0+a1x;
//Bestimmung von a und b im Intervall zwischen Anfangs und endindex
a0 = 0.;
a1 = 0.;
int i;
// benötigt werden die Mittelwerte von x,y,x*y,und x^2 =====================
double xsum = 0.;
double ysum = 0.;
double xysum = 0.;
double xxsum = 0.;
for (i = Anfangsindex; i <= Endindex; i++) {
xsum += x[i];
ysum += y[i];
xysum += x[i] * y[i];
xxsum += x[i] * x[i];
}
//Mittelwerte
double N = Endindex - Anfangsindex + 1.;
double x_m = xsum / N;
double y_m = ysum / N;
double xy_m = xysum / N;
double xx_m = xxsum / N;
//==========================================================================
// Parameter b
a1 = (xy_m - y_m * x_m) / (xx_m - x_m * x_m);
//Parameter a
a0 = y_m - a1 * x_m;
double err = 0.;
for (i = Anfangsindex; i <= Endindex; i++) {
double diff = y[i] - a0 - a1 * x[i];
err += diff * diff;
}
err /= N;
rms_err = std::sqrt(err);
}//Ende Fit_linear
void Messung::Fit_Polynom_4ten_Grades(double *x, double *y, double x0,
double *Par_a0, double *Par_a1, double *Par_a2, double *Par_a3,
double *Par_a4, int Anfangsindex, int Endindex)
{
// Das geht auch analytisch, aber das ist eine laaaaaaaaaaaaaaaaange Formel,
// deren Ableitung zwar trivial, aber Fehleranfällig ist(so vieeeeel zu
// schreiben) Das Diagonalisieren des Linearen Gleichungssystems könnte man
// auslagern,
//sodass nur das Rückeinsetzen benutzt werden muss... bei einer 5*6 Matrix
//ist ist das aber vermutlich noch zu verschmerzen...wir werden sehn
//Für jede Messung müssen 30 konstanten bestimmt werden, von denen aber
//einige doppelt vorkommen
double a0 = 0;
double b0 = 0;
double c0 = 0;
double d0 = 0;
double e0 = 0;
double f0 = 0;
/*b0*/ /*c0*/ /*d0*/ /*e0*/
double e1 = 0;
double f1 = 0;
/*c0*/ /*d0*/ /*e0*/ /*e1*/
double e2 = 0;
double f2 = 0;
/*d0*/ /*e0*/ /*e1*/ /*e2*/
double e3 = 0;
double f3 = 0;
/*e0*/ /*e1*/ /*e2*/ /*e3*/
double e4 = 0;
double f4 = 0;
// Nur 14 Parameter müssen echt bestimmt werden //sieh 5x5 Matrix oben
double h; //h wie hilfsvariable (soll nur ein Buchstabe sein)
for (int i = Anfangsindex; i <= Endindex; i++) {
h = x[i] - x0;
a0 += 1;
b0 += h;
c0 += h * h;
d0 += h * h * h;
e0 += h * h * h * h;
e1 += h * h * h * h * h;
e2 += h * h * h * h * h * h;
e3 += h * h * h * h * h * h * h;
e4 += h * h * h * h * h * h * h * h;
f0 += y[i];
f1 += y[i] * h;
f2 += y[i] * h * h;
f3 += y[i] * h * h * h;
f4 += y[i] * h * h * h * h;
}
// Zur Lösung des Gleichungssystems wird eine Lapack routine benutzt da
// diese in Fortran geschrieben sind, muss die Transponierte Matrix
// übergeben werden da die RHS nur aus einem Vektor besteht, gibt es keine
// Verwirrung mit transponierten Matrix und Vektor aufbauen
double LHS[25];
double RHS[5];
// LHS Matrix Spaltenweise eingeben
LHS[0] = a0;
LHS[5] = b0;
LHS[10] = c0;
LHS[15] = d0;
LHS[20] = e0;
LHS[1] = b0;
LHS[6] = c0;
LHS[11] = d0;
LHS[16] = e0;
LHS[21] = e1;
LHS[2] = c0;
LHS[7] = d0;
LHS[12] = e0;
LHS[17] = e1;
LHS[22] = e2;
LHS[3] = d0;
LHS[8] = e0;
LHS[13] = e1;
LHS[18] = e2;
LHS[23] = e3;
LHS[4] = e0;
LHS[9] = e1;
LHS[14] = e2;
LHS[19] = e3;
LHS[24] = e4;
RHS[0] = f0;
RHS[1] = f1;
RHS[2] = f2;
RHS[3] = f3;
RHS[4] = f4;
// Restliche Vorbereitungen für Lapackroutine
int N = 5; //<-- Feldgröße Speed propto N^3 , LHS ist quadratisch, N ist Anzahl der Gitterpunkte
int *IPIV; //array mit der Pivotisierungsmatrix sollte so groß wie N sein, alle Elemente 0
IPIV = new int[N];
// ------ RHS oben definiert
int NRHS = 1; //Spalten von RHS 1 nehmen, um keine c/Fortran Verwirrungen zu provozieren
int LDA = N;
int LDB = N;
int INFO;
//int Anzahl=N*N; Anzahl sollte die Integer grenzen nicht überschreiten,
//aber danbn sollte der Aufbau von LHS schon stören
// AUFRUF A ist LHS.transponiert und B ist RHS
dgesv_(&N, &NRHS, LHS, &LDA, IPIV, RHS, &LDB, &INFO);
// ENDE LU ZERLEGUNG
delete[] IPIV;
IPIV = 0;
// Ergebnis steckt nun in RHS
*Par_a0 = RHS[0];
*Par_a1 = RHS[1];
*Par_a2 = RHS[2];
*Par_a3 = RHS[3];
*Par_a4 = RHS[4];
return;
}
void Messung::Fit_Peak_hyperbolic(double *x, double *y, double x0,
double FWHM, double &A, int Anfangsindex, int Endindex)
{
//Folgende Funktion ist fürs Integral über alles ordentlich auf 1 normiert
//Spaltfunktion
//cnorm = 4.*PI*sqrt(2.) / FWHM**3 ! Normierung stimmt MPL
//SlitFuncSPEC = 1./( ( (.5*FWHM)**4 + X**4 ) * cnorm )
//Im folgenden nenne ich SlitFuncSPEC==g
//
//Für einen Linearen Parameterfit der Funktion A*g gilt:
// cih^2=sum(y-Ag)^2=sum(y^2-2Agy+A^2g^2)
//dchi^2/dA=-2sum(gy)+2 A sum(g^2) das soll 0 sein
//-> A=sum(gy)/sum(g^2)
//
// FWHM muss gegeben werden und wir werten die Funktion um den Mittelwert
// x0 aus also statt X-> X-x0
// In dieser Funktion wird die Fläche A der Spaltfunktion bestimmt, da die
// Funktionwerte y=I/(piFGamma) sind so ist A dann die Säulendichte
// Zahl der Messwertpaare
// double, damit später keine Probleme beim weiterrechnen
double sum_gy = 0.;
double sum_gg = 0.;
double g;
for (int i = Anfangsindex; i <= Endindex; i++) {
//g berechnen
g = slit_func(FWHM, x0, x[i]);
//eine Rechnung...nicht Zeitkritisch
// sum_gy erhöhen
sum_gy += g * y[i];
// sum_gg erhöhen
sum_gg += g * g;
}
A = sum_gy / sum_gg;
}
void Messung::Fit_Peak_hyperbolic(vector<double> &x, vector<double> &y,
double x0, double FWHM, double &A, int Anfangsindex, int Endindex)
{
//Folgende Funktion ist fürs Integral über alles ordentlich auf 1 normiert
//Spaltfunktion
//cnorm = 4.*PI*sqrt(2.) / FWHM**3 ! Normierung stimmt MPL
//SlitFuncSPEC = 1./( ( (.5*FWHM)**4 + X**4 ) * cnorm )
//Im folgenden nenne ich SlitFuncSPEC==g
//
//Für einen Linearen Parameterfit der Funktion A*g gilt:
// cih^2=sum(y-Ag)^2=sum(y^2-2Agy+A^2g^2)
//dchi^2/dA=-2sum(gy)+2 A sum(g^2) das soll 0 sein
//-> A=sum(gy)/sum(g^2)
//
// FWHM muss gegeben werden und wir werten die Funktion um den Mittelwert
// x0 aus also statt X-> X-x0
// In dieser Funktion wird die Fläche A der Spaltfunktion bestimmt, da die
// Funktionwerte y=I/(piFGamma) sind so ist A dann die Säulendichte
// Zahl der Messwertpaare
// double, damit später keine Probleme beim weiterrechnen
double sum_gy = 0.;
double sum_gg = 0.;
double g;
for (int i = Anfangsindex; i <= Endindex; i++) {
//g berechnen
g = slit_func(FWHM, x0, x[i]);
//eine Rechnung...nicht Zeitkritisch
// sum_gy erhöhen
sum_gy += g * y[i];
// sum_gg erhöhen
sum_gg += g * g;
}
A = sum_gy / sum_gg;
}
double Messung::Evaluate_Error_primitive(double *x, double *y, double a0,
double a1, double A, double FWHM, double x0, int Anfangsindex,
int Endindex)
{
/***************************************************************************
Wie der Name schon sagt, ist dies eine eher einfache Berechnung des Fehlers.
Summe der Quadratischen Abweichungen-> Chi^2 hmm nicht gut... aber als
Wichtungsfaktor noch akzeptabel
**************************************************************************/
double Error = 0;
//double y_quadrat=0;
for (int i = Anfangsindex; i < Endindex + 1; i++) {
//Funktionswert Bestimmen
double Basis = a0 + a1 * x[i];
double Peak = A * slit_func(FWHM, x0, x[i]);