众所周知，Python的matplotlib是一个非常全面的制图库，它不仅可以绘制图表、地图，还可以绘制3D效果图，试想一下，如果你在画图的时候，可以将立体地形图作为底图，那逼格噌一下子就上来了，今天我就来教大家画一个立体地形图，啥也不说，咱先上效果图：
上面这张图是展示了基于matplotlib+cartopy的山地阴影图在不同光影参数下的变化效果。这个变化效果有利于我们理解matplotlib对该效果的设计理念。
在我讲解之前，我推荐大家读一下matplotlib官方文档库里的这一篇文章：《Topographic hillshading》，该文章已经介绍了如何单独基于matplotlib绘制山地阴影图，并给出了不同渲染参数下的渲染效果图。我当初对山地立体图的学习就是从这篇文章开始的。
本教程代码所需依赖：
matplotlib
cartopy>=0.19.0
cnmaps
netCDF4
numpy
本教程使用的DEM数据：原始数据来自公开数据集ASTER DEM，已处理成中国区的NetCDF格式。
另外下文代码中会出现cnmaps这个新写的包，如果你对这个包较陌生想要了解这个包的使用方法的请移步我的往期文章：如何用Python优雅地绘制中国的地图
神说：要有光
光，是三维世界最重要的东西，要绘制山地立体图，首先需要理解matplotlib中的LightSource对象，顾名思义，这个对象就是“光源”，与3D 建模里的光源是同一个东西，它的调用方法是：
from matplotlib.colors import LightSource
ls = LightSource(azdeg=360, altdeg=30)
其中azdeg是方位角，取值范围是0~360，altdeg是高度角，取值范围是0~90，这两个参数可以确定一个光源的投射方向，进而可以知道被光源投射的物体，哪一部分应该是光，哪一部分应该是影，而光影便是打开地形立体效果的钥匙。
在我们创建了光源以后，就需要基于该光源对地形数据生成光影对象，通常情况下，对于山地阴影，我们有两个方法可以选择，一个是hillshade，另一个是shade，其中hillshade返回的是以0-1的数字代表的光影明暗特征，你可以把它理解为一个灰度图，而shade返回的是一个RGBA数组，也就是彩图，下面我们使用shade来看一个实际的例子：
import netCDF4 as nc
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
from matplotlib.colors import LightSource
from cnmaps import get_map, draw_map
ds = nc.Dataset('./data/cldasgrid_dem.nc')
_lon = ds.variables['LON'][:]
_lat = ds.variables['LAT'][:]
_dem = ds.variables['elevation'][:]
lon = _lon[4032: 4662]
lat = _lat[1635: 2134]
dem = _dem[1635: 2134, 4032: 4662]
ls = LightSource(azdeg=360, altdeg=30)
rgb = ls.shade(dem[::-1], cmap=plt.cm.gist_earth, blend_mode='overlay',
vert_exag=0.5, dx=10, dy=10, fraction=1.5, vmin=-2300)
fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
ax = fig.add_subplot(111, projection=ccrs.PlateCarree())
img = ax.imshow(rgb, extent=(lon.min(),lon.max(),lat.min(),lat.max()), transform=ccrs.PlateCarree())
draw_map(get_map('河南'), color='w', linewidth=2)
ax.set_extent(get_map('河南').get_extent(buffer=0))
plt.show()
这样，我们的第一张立体地形图就出来了，如果你调整azdeg和altdeg的值，阴影的方位就会随之改变，就像文章开头那张动图一样，它就是通过以10为间隔修改azdeg的值以达到光线旋转照射的效果的。
光影参数详解
接下来，我们需要了解一下ls.shade方法的各个参数是干什么的，首先第一个位置函数肯定是我们的dem数据，这里需要注意的是，你必须把dem的纬度顺序调整为低纬->高纬的顺序，否则渲染出来的图片是反的。cmap是色标这个大家应该都知道就不赘述了，你可以使用matplotlib中预置的任何你喜欢的色标，blend_mode这个参数大家会比较陌生，它是一种渲染模式选择，预置选项有：'hsv'，'overlay'，'soft'。它们分别是什么意思呢？官方文档在这个参数上的解释一大堆，但是根据我的理解，它们就类似于各种“滤镜”，你可以调整这三个滤镜来看看哪个是你喜欢的效果，我们来试一下：
import netCDF4 as nc
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
from matplotlib.colors import LightSource
from cnmaps import get_map, draw_map
ds = nc.Dataset('./data/cldasgrid_dem.nc')
_lon = ds.variables['LON'][:]
_lat = ds.variables['LAT'][:]
_dem = ds.variables['elevation'][:]
lon = _lon[4032: 4662]
lat = _lat[1635: 2134]
dem = _dem[1635: 2134, 4032: 4662]
ls = LightSource(azdeg=360, altdeg=30)
fig = plt.figure(figsize=(8*3, 8))
fig.tight_layout()
for i, mode in enumerate(['soft', 'overlay', 'hsv']):
rgb = ls.shade(dem[::-1], cmap=plt.cm.gist_earth, blend_mode=mode,
vert_exag=0.5, dx=10, dy=10, fraction=1.5, vmin=-2300)
ax = fig.add_subplot(1,3,i+1, projection=ccrs.PlateCarree())
img = ax.imshow(rgb, extent=(lon.min(),lon.max(),lat.min(),lat.max()), transform=ccrs.PlateCarree())
draw_map(get_map('河南'), color='w', linewidth=2)
plt.title(mode)
ax.set_extent(get_map('河南').get_extent(buffer=0))
plt.show()
看得出来，还是中间的overlay看起来更均衡一些。
下面我们来看一下vert_exag参数，这个参数表征的是顶点的突出程度，这个点的值越大，立体感会越强，但是如果你把它设得太大，也会有一些副作用，来看示例：
import netCDF4 as nc
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
from matplotlib.colors import LightSource
from cnmaps import get_map, draw_map
ds = nc.Dataset('./data/cldasgrid_dem.nc')
_lon = ds.variables['LON'][:]
_lat = ds.variables['LAT'][:]
_dem = ds.variables['elevation'][:]
lon = _lon[4032: 4662]
lat = _lat[1635: 2134]
dem = _dem[1635: 2134, 4032: 4662]
ls = LightSource(azdeg=360, altdeg=30)
fig = plt.figure(figsize=(8*3, 8))
fig.tight_layout()
for i, ve in enumerate([0.5, 1, 10]):
rgb = ls.shade(dem[::-1], cmap=plt.cm.gist_earth, blend_mode='overlay',
vert_exag=ve, dx=10, dy=10, fraction=1.5, vmin=-2300)
ax = fig.add_subplot(1,3,i+1, projection=ccrs.PlateCarree())
img = ax.imshow(rgb, extent=(lon.min(),lon.max(),lat.min(),lat.max()), transform=ccrs.PlateCarree())
draw_map(get_map('河南'), color='w', linewidth=2)
plt.title(ve)
ax.set_extent(get_map('河南').get_extent(buffer=0))
plt.show()
上图从左到右vert_exag分别等于0.5、1和10，可以看出来，当vert_exag==10的时候，平原地图会有很强的噪点效果，这也是vert_exag值设置过大的一个副作用，在实际绘图的时候，需要综合考虑，选一个合适的值。当然，对于vert_exag参数，还有另外两个参数会与之配合（或者说制衡），那就是dx和dy，这两个参数的含义是在平面空间上单个顶点的重采样间隔，dx和dy的值越小，图像越能展现原始的数据细节，dx和dy的值越大，那么最终出来的图越平滑，一些原始数据的细节就会被平滑掉了。下面我们来看一下不同的dx，dy取值，对图像效果有什么影响。
import netCDF4 as nc
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
from matplotlib.colors import LightSource
from cnmaps import get_map, draw_map
ds = nc.Dataset('./data/cldasgrid_dem.nc')
_lon = ds.variables['LON'][:]
_lat = ds.variables['LAT'][:]
_dem = ds.variables['elevation'][:]
lon = _lon[4032: 4662]
lat = _lat[1635: 2134]
dem = _dem[1635: 2134, 4032: 4662]
ls = LightSource(azdeg=360, altdeg=30)
fig = plt.figure(figsize=(8*3, 8))
fig.tight_layout()
for i, dd in enumerate([1, 10, 100]):
rgb = ls.shade(dem[::-1], cmap=plt.cm.gist_earth, blend_mode='overlay',
vert_exag=0.5, dx=dd, dy=dd, fraction=1.5, vmin=-2300)
ax = fig.add_subplot(1,3,i+1, projection=ccrs.PlateCarree())
img = ax.imshow(rgb, extent=(lon.min(),lon.max(),lat.min(),lat.max()), transform=ccrs.PlateCarree())
draw_map(get_map('河南'), color='w', linewidth=2)
plt.title(f'dx={dd}, dy={dd}')
ax.set_extent(get_map('河南').get_extent(buffer=0))
plt.show()
可以看到，当dx和dy偏小的时候，同样出现了噪点问题。
最后还有一个很重要的参数就是fraction，它是一个控制光影效果强度的参数，这个值越大，明暗的对比度就越大，我们来看一下对比效果：
import netCDF4 as nc
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
from matplotlib.colors import LightSource
from cnmaps import get_map, draw_map
ds = nc.Dataset('./data/cldasgrid_dem.nc')
_lon = ds.variables['LON'][:]
_lat = ds.variables['LAT'][:]
_dem = ds.variables['elevation'][:]
lon = _lon[4032: 4662]
lat = _lat[1635: 2134]
dem = _dem[1635: 2134, 4032: 4662]
ls = LightSource(azdeg=360, altdeg=30)
fig = plt.figure(figsize=(8*3, 8))
fig.tight_layout()
for i, fraction in enumerate([0.1, 1, 2]):
rgb = ls.shade(dem[::-1], cmap=plt.cm.gist_earth, blend_mode='overlay',
vert_exag=0.5, dx=10, dy=10, fraction=fraction, vmin=-2300)
ax = fig.add_subplot(1,3,i+1, projection=ccrs.PlateCarree())
img = ax.imshow(rgb, extent=(lon.min(),lon.max(),lat.min(),lat.max()), transform=ccrs.PlateCarree())
draw_map(get_map('河南'), color='w', linewidth=2)
plt.title(f'fraction={fraction}')
ax.set_extent(get_map('河南').get_extent(buffer=0))
plt.show()
可以看到当fraction=0.1时，几乎没有阴影效果，而fraction=2的时候，阴影效果很强烈，甚至感觉有点耀眼。
上述的山地阴影图，不仅可以自嗨，还可以与你的其他数据结合起来，一起组成一个多图层的效果图，例如：
上图展示了2021年7月20日郑州特大暴雨的逐小时降水量在一天中的分布变化，降水数据源是中国气象局的CMPAS格点降水产品，由于该数据非公开数据集，在此不提供数据下载。上图的绘制方法就是在前面代码的基础上，增加了ax.countourf函数对降水数据的叠加，在这里就不再赘述。
个人网站：www.clarmy.net
GitHub：https://github.com/Clarmy
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