2022新版Cartopy如何将img_tiles瓦片转换为灰度显示

问题根源 #

Cartopy 0.20及以上版本重构了ax.add_image()的参数校验逻辑，旧版本直接在add_image()中传入cmap参数的写法已被废弃。传入未被识别的参数会触发运行时异常，直接阻塞savefig()等后续流程，该问题和瓦片数据源无关。
所有瓦片渲染相关的样式参数（包括cmap、norm、透明度alpha等），新版需要直接绑定到瓦片实例的属性上，不能通过add_image()传参。

方案1：原生支持灰度输出的瓦片（以Stamen地形背景为例） #

Stamen地形背景瓦片原生提供单通道灰度数据，初始化瓦片实例时指定拉取单通道格式，再给实例绑定灰度色带即可，无需向add_image()传额外参数：

import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.io.img_tiles as cimgt

fig = plt.figure(figsize=(10,7.5))
ax  = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())

[lon0,lat0,lon1,lat1] = [102., 11., 107., 15.]
ax.set_extent([lon0, lon1, lat0, lat1])

# 初始化时指定拉取单通道灰度瓦片，给实例绑定灰度色带
stamen_terrain = cimgt.Stamen(desired_tile_form="L", style="terrain-background")
stamen_terrain.cmap = "gray"
ax.add_image(stamen_terrain, 8)

# 后续叠加洪涝观测数据、保存图片逻辑可正常运行
# plt.savefig("stamen_gray_terrain.png", dpi=300, bbox_inches="tight")
plt.show()

方案2：仅提供彩色资源的瓦片（以ESRI晕渲地形为例） #

对于仅提供彩色瓦片的数据源，需要重写瓦片类的图像加载方法，在瓦片拉取完成后自动转换为单通道灰度格式，再绑定灰度色带：

from cartopy.io.img_tiles import GoogleTiles
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs

class ShadedReliefESRI(GoogleTiles):
    # 重写图像加载方法，拉取后自动转灰度
    def get_image(self, tile):
        img = super().get_image(tile)
        return img.convert("L")
    
    # ESRI晕渲地形瓦片地址
    def _image_url(self, tile):
        x, y, z = tile
        url = ('https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/' \
               'World_Shaded_Relief/MapServer/tile/{z}/{y}/{x}.jpg').format(
               z=z, y=y, x=x)
        return url

fig = plt.figure(figsize=(10,7.5))
ax  = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())
ax.set_extent([102., 107., 11., 15.])

# 初始化瓦片实例，绑定灰度色带
esri_terrain = ShadedReliefESRI(desired_tile_form="L")
esri_terrain.cmap = "gray"
ax.add_image(esri_terrain, 8)

# 后续叠加洪涝数据、保存图片无异常
# plt.savefig("esri_gray_terrain.png", dpi=300, bbox_inches="tight")
plt.show()

提示：如果需要调整灰度底图的明暗对比度，可以在convert("L")后增加灰度拉伸逻辑，适配上层洪涝数据的显示效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JumperSnatcher