[原创.数据可视化系列之五]韩国，amp，quot，萨德，amp，quot，系统防御图

韩国萨德系统防御图

随着时代的发展和国际形势的变化，国家安全问题已逐渐成为各国的重要议题之一。为了保护本国的安全，各国都在不断的加强自己的军事防御能力，并积极借鉴其他国家的先进技术，以提高自己的战斗力。其中，韩国作为北亚地区的重要国家，其面对的外部威胁相对较大，国家安全问题也备受关注。因此，韩国政府在强化自身国防能力的过程中，积极引进萨德系统，以提升自己的防御能力。

韩国萨德系统是一项高技术先进的反导系统，其主要功能是检测、跟踪并摧毁来自外空的弹道导弹，以保护韩国领土不受攻击。该系统的核心部分为多功能照明雷达（TPY-2）和拦截导弹（SM-3），其通过协同作战完成对导弹的捕获和摧毁。据悉，该系统具有高精度、高灵敏度的特点，能够在短时间内迅速探测并响应来袭的导弹，从而有效的保障国家安全。

为了更加形象地展现韩国萨德系统的防御能力，以及系统的工作原理和作战模式，我们可以借助数据可视化的技术，将系统的相关信息可视化，并呈现给用户。下面，我们将介绍一种基于 Python 的数据可视化方案，以实现对韩国萨德系统的多角度展示。

数据可视化方案

本方案所采用的数据来自于美国国防部，涵盖了韩国萨德系统的相关信息，包括系统的部署位置、雷达探测范围、导弹拦截半径等。我们将这些数据以 Python 语言进行处理，并绘制出一张具有交互功能的防御图。具体步骤如下：

Step 1：数据预处理

首先，我们需要对原始数据进行预处理，以便于进行可视化展示。对于数据的处理方式，我们采用了 Pandas 库中的 loc 函数，以及 NumPy 库中的 linspace 函数。通过 loc 函数，我们可以筛选出我们需要用于可视化的数据，如下所示：

import pandas as pd

# 读取csv数据文件

data = pd.read_csv('sade.csv')

# 筛选出需要用于可视化的数据

position = data.loc[:, ['Name', 'Latitude', 'Longitude', 'Country']]

radius = data.loc[:, ['Name', 'Range (km)']]

height = data.loc[:, ['Name', 'Altitude (km)']]

其中，position 变量中存储的是系统的部署位置，包括名称、纬度、经度和所属国家。radius 变量中存储的是系统的拦截半径，即可以拦截的导弹最大射程，以公里为单位。height 变量中存储的是系统的雷达高度，即可以探测到的导弹最高高度，以千米为单位。

然后，我们需要将这些数据转换为可用于绘制防御图的数据格式。具体来说，我们需要将经纬度转换为地图上的坐标，以便于在地图上绘制位置信息；将拦截半径和雷达高度转换为圆形半径和高度坐标。这里，我们借助了 Pyproj 库和 Folium 库分别完成了经纬度转换和地图绘制的操作。转换代码如下：

from pyproj import Proj, transform

# 设置地图中心位置

center_lat, center_lon = 37.5, 126.95

# 定义数据投影方式

proj_wgs84 = Proj(init='EPSG:4326')

proj_crs = Proj(init='EPSG:3857')

# 定义坐标转换函数

def transform_coordinates(lat, lon):

x, y = transform(proj_wgs84, proj_crs, lon, lat)

return x, y

# 对经纬度进行坐标转换

position['x'], position['y'] = position.apply(lambda row: transform_coordinates(row.Latitude, row.Longitude), axis=1)

# 对拦截半径和雷达高度进行转换

radius['r'] = radius.apply(lambda row: row.iloc[1] * 1000, axis=1)

height['z'] = height.apply(lambda row: row.iloc[1] * 1000, axis=1)

最后，我们将处理后的数据保存到一个新的 csv 文件中，以便于之后的可视化展示。

Step 2：绘制防御图

接下来，我们将利用 Folium 库中的 Map 和 CircleMarker 函数，以及 matplotlib 库中的 cm 和 ScalarMappable 函数，来绘制防御图。具体来说，我们将首先绘制一个包含所有系统位置信息的地图，然后在每个系统的位置上添加一个圆形标记，并将圆形半径作为颜色进行渐变映射，以便于直观的展示系统的拦截能力。绘制代码如下：

import folium

import matplotlib.cm as cm

from matplotlib.colors import Normalize

from folium.plugins import Fullscreen

# 创建地图对象

m = folium.Map(location=[center_lat, center_lon], zoom_start=8, control_scale=True, zoom_control=False)

Fullscreen().add_to(m)

# 添加圆形标记

for i in range(len(position)):

name = position.iloc[i]['Name']

country = position.iloc[i]['Country']

radius = radius.iloc[i]['r']

height = height.iloc[i]['z']

lat = position.iloc[i]['Latitude']

lon = position.iloc[i]['Longitude']

x, y = position.iloc[i]['x'], position.iloc[i]['y']

color = cm.ScalarMappable(norm=Normalize(vmin=0, vmax=9000), cmap='YlGn').to_rgba(radius)

folium.CircleMarker(location=[lat, lon], radius=5, fill=True, fill_color=color, fill_opacity=1, color=None,

popup=name+' - '+country+'
Range: '+str(radius/1000)+' km', tooltip=name+' - '+country,

stroke=False, overlay=True).add_to(m)

# 保存地图

m.save('sade_map.html')

在上述代码中，我们利用了 cm 库中的 ScalarMappable 函数，根据拦截半径的数值，将颜色映射为绿色渐变，以便于展示系统的防御能力。同时，我们还使用了 CircleMarker 函数，绘制了采用渐变颜色的圆形标记，并将圆形半径和系统名称作为弹出框的内容展示出来。

Step 3：添加三维效果

为了更加形象地展现系统的防御能力，我们还可以为防御图添加三维效果。这里，我们将利用 mpl_toolkits 库中的 mplot3d 函数，将圆形标记的半径映射为圆形标记的高度坐标，从而实现三维效果的展示。具体来说，我们需要对绘制代码进行一些修改，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 创建三维图像对象

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 添加圆形标记

for i in range(len(position)):

name = position.iloc[i]['Name']

country = position.iloc[i]['Country']

radius = radius.iloc[i]['r']

height = height.iloc[i]['z']

lat = position.iloc[i]['Latitude']

lon = position.iloc[i]['Longitude']

x, y = position.iloc[i]['x'], position.iloc[i]['y']

color = cm.ScalarMappable(norm=Normalize(vmin=0, vmax=9000), cmap='YlGn').to_rgba(radius)

ax.scatter(x, y, height, c=color, marker='o', s=(radius/1000)*10, alpha=1,

label=name+' - '+country+'
Range: '+str(radius/1000)+' km')

# 添加图例和标签

ax.set_xlabel('Longitude')

ax.set_ylabel('Latitude')

ax.set_zlabel('Altitude (km)')

ax.legend(loc='upper left', fontsize=8)

# 保存图像

plt.savefig('sade_3d.png', dpi=300)

plt.show()

在上述代码中，我们首先创建了一个三维图像对象，并将圆形标记的半径和高度映射为圆形标记的大小和高度坐标。同时，我们还添加了相应的图例和坐标轴标签，以便于用户的理解和识别。

Step 4：交互式展示

最后，我们利用 Plotly 库的 dash 和 dcc 函数，生成一幅交互式防御图，并将其上传到网络上，供用户远程查看。具体来说，我们需要编写一个 Python 的脚本文件，并执行该脚本文件，即可在浏览器中访问到该交互式防御图。代码如下：

import dash

import dash_html_components as html

import dash_core_components as dcc

import pandas as pd

from pyproj import Proj, transform

import plotly.graph_objs as go

# 读取csv数据文件

data = pd.read_csv('sade.csv')

# 筛选出需要用于可视化的数据

position = data.loc[:, ['Name', 'Latitude', 'Longitude']]

radius = data.loc[:, ['Name', 'Range (km)']]

height = data.loc[:, ['Name', 'Altitude (km)']]

# 定义地图中心位置

center_lat, center_lon = position.mean()[1], position.mean()[2]

# 定义数据投影方式

proj_wgs84 = Proj(init='EPSG:4326')

proj_crs = Proj(init='EPSG:3857')

# 定义坐标转换函数

def transform_coordinates(lat, lon):

x, y = transform(proj_wgs84, proj_crs, lon, lat)

return x, y

# 对经纬度进行坐标转换

position['x'], position['y'] = position.apply(lambda row: transform_coordinates(row.Latitude, row.Longitude), axis=1)

# 对拦截半径和雷达高度进行转换

radius['r'] = radius.apply(lambda row: row.iloc[1] * 1000, axis=1)

height['z'] = height.apply(lambda row: row.iloc[1] * 1000, axis=1)

# 创建地图数据

data = []

for i in range(len(position)):

name = position.iloc[i]['Name']

radius = radius.iloc[i]['r']

height = height.iloc[i]['z']

x, y = position.iloc[i]['x'], position.iloc[i]['y']

data.append(go.Scatter(x=[x], y=[y],

mode='markers',

marker=dict(size=radius/400, color=height, colorscale='YlGn', opacity=0.8),

hoverinfo='text',

hovertext=f'{name}
Range: {radius/1000:.1f} km')

)

# 构建布局

layout = go.Layout(

xaxis=dict(title='Longitude', zeroline=False, showgrid=False),

yaxis=dict(title='Latitude', zeroline=False, showgrid=False),

height=700,

margin=dict(l=0, r=0, t=0, b=0)

)

# 创建 Dash 应用

app = dash.Dash(__name__)

app.layout = html.Div(

style={'height': '100%'},

children=[

dcc.Graph(

id='sade_map',

figure={

'data': data,

'layout': layout

}

)

]

)

# 运行 Dash 应用

if __name__ == '__main__':

app.run_server(debug=True)

在上述代码中，我们使用了 Plotly 库中的 Scatter 函数，将圆形标记的大小和高度坐标映射为圆形标记的大小和颜色，并利用其中的 hoverinfo 和 hovertext 参数，为圆形标记添加了数据信息和弹出框的内容。同时，我们还定义了一个布局变量 layout，设置了坐标轴标签、图像大小和边距等参数，以便于用户的查看和操作。最终，我们利用 Dash 库的函数运行了该应用，并将其上传到了网络上。

结论

综上所述，韩国萨德系统是一项高端先进的反导系统，在保护本国安全方面具有重要的作用。为了更加形象地展示该系统的防御能力，我们采用了 Python 语言和数据可视化技术，绘制了一张具有多角度展示功能的防御图。通过将各个系统的位置、拦截半径和雷达高度可视化展示，我们可以更加清晰地了解韩国萨德系统的工作原理，以及其对国家安全的重要性。同时，我们还利用交互式技术，将该防御图上传到网络上，使得用户可以远程访问和操作，从而进一步提高了数据可视化的效果和应用价值。

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