前言:(个人建议) 1.进行数据处理工作,由于通常数据量比较大.所以在个人电脑中,要将基础数据.不断增长的过程数据.结果数据等分门别类,使得简单易找. 2.将重要数据备份,因为在数据处理过程中,由于出错使重要数据损失,勿让重要数据成绝版.所以生成或保存压缩文件是很好的选择. 3.当数据量大,需要进行批量处理时.模板文档或代码要杜绝出现细节错误.容易一锅端,费时间且低效率. 处理工具:ArcMap 处理数据:MOD13Q1的NDVI成品(.tif)文件 研究区矢量文件(以河南省省界为例) 处理流程

  源码: 1: PRO TIFF_NDVI,F1,F2,FOUT 2: F1 = DIALOG_PICKFILE(TITLE = 'B4 TIFF',FILTER='*.TIF',/READ) 3: F2 = DIALOG_PICKFILE(TITLE = 'B3 TIFF',FILTER='*.TIF',/READ) 4: FOUT =DIALOG_PICKFILE(TITLE = 'RESULT PATH',FILTER='*.TIF',/WRITE) 5: IF(FILE_TEST(F1

1.准备工作 如果想要ENVI友好一点,请下载ENVI5.3,并且安装China satellites 补丁(参考博客:ENVI扩展工具:中国国产卫星支持工具) App Store for ENVI下载地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102xl5j.html China satellites :https://pan.baidu.com/s/1miL3euk 密码:obyz 1)  将下载的 Zip 文件解压到 ENVI 安装路径下(覆盖同名

前言: 本篇文章的出发点是因为之前接触过相关研究,困囧于该系列资料匮乏,想做一个系列.个人道行太浅,不足之处还请见谅.愿与诸君共勉. 数据准备: MODIS数据产品MOD13Q1—以2010年河南省3.4.5三个月为例: 一.MRT单次数据操作 (1).进入GUI界面操作 1.将所需处理的一个.hdf原始数据加载进来 2.通过左右选项选择所需波段(MOD13Q1已将NDVI提供,只需保留选择就行) (若用的数据比如MOD12Q1计算NDVI,则Modis算法如公式:NDVI=(Band2-Ban

植被覆盖度获取 植被覆盖度(Fractional Vegetation Cover,FVC),是指植被(包括叶.茎.枝)在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比,范围在 [0,1] 之间.FVC 是刻画地表植被覆盖的重要参数,能够直观的反映一个地区绿的程度,是反应植被生长状态的重要指标,在植被变化.生态环境研究.水土保持.城市宜居等方面问题研究中起到重要作用.本案例以 Landsat-8 数据为例,计算贵州省区域的 FVC 指数. 初始化环境 import aie aie.Authentica

1.MODIS数据的特点 (1)全球免费:NASA对MODIS数据实行全球免费接收的政策(TERRA卫星除MODIS外的其他传感器获取的数据均采取公开有偿接收和有偿使用的政策),这样的数据接收和使用政策对于目前我国大多数科学家来说是不可多得的.廉价并且实用的数据资源:     (2)光谱范围广:MODIS数据涉及波段范围广(共有36个波段,光谱范围从0.4um-14.4um),数据分辨率比NOAA-AVHRR有较大的进展(辐射分辨率达12bits,其中两个通道的空间分辨率达250m,5个通道为5

时间序列S-G滤波之Python 根据上上篇博文(MODIS系列之NDVI(MOD13Q1)五:NDVI处理流程)做出的NDVI.我们求NDVI时间序列图,但该NDVI时序图为地表各土地类型综合的NDVI时序图.(详情同样参考该系列五博文的文底) 建议:大家应该也能发现从网上粘贴的代码,大部分在各自实际运行中会出现报错,不能运行.这其中有代码本身的错误,但也不乏运行环境的欠缺.误操作.电脑自身特点等原因.本博客的所有代码都经过实际运行再上传,哪怕比较熟悉的代码,再上传前都会尽可能实际运行.目的便

MRT(MODIS Reprojection Tool)简介: MODIS的全称为中分辨率成像光谱仪(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer),是搭载在Terra和Aqua卫星上的一个重要的传感器.MRT是一种针对MODIS数据的处理工具.它可以帮助用户把MODIS影像重新投影到更为标准的地图投影,而且可以选择影像中的空间子集和波段子集进行投影转换,输出格式为raw binary,GeoTIFF和HDF-EOS.MRT可在多种系统平台上进行运行

这一篇我们来介绍下MODIS数据的下载方式.当然这边主要是介绍国外网站的下载方式,国内网站的普遍是在地理空间数据云和遥感集市下载.国外网站(NASA官网)下载方式主要介绍两种.本篇主要针对第一种方式,基于完整的一景影像下载的过程(FTP工具).FTP下载工具以及完整影像下载的方法NASA官方遥感影像数据下载网址(里面不止有MODIS,还有ENVISAT,NPP-VIIRS等):官网 https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/ 选择DATA DISCOVERY的

引言: 写MODIS数据处理这个系列文章的初衷,主要是为了分享本人处理MODIS数据方面的一些经验.鉴于网上对这方面系统性的总结还比较少,我搜集资料时也是走了许多的弯路,因此希望通过此文让初学者能够更快的入门,把时间多花费在数据分析方法的创新上,而不是在机械式的处理数据上.本系列包括的MODIS数据处理例子包括:MOD16全球蒸散发数据集以及MOD13植被指数数据集.如果你是一名遥感方面的初学者,想要利用ArcGIS处理MODIS数据,相信看完这系列文章,能够帮助你熟悉这整个数据处理流程以及Ar

一.基础概念 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index,归一化差分植被指数,标准差异植被指数),植被覆盖指数.也称为生物量指标变化,可使植被从水和土的图像范围中分类出来. 应用于检测植被生长状态.植被覆盖度和消除部分辐射误差等. 1.NDVI 能够部分消除与太阳高度角.卫星观测角.地形.云影等与大气条件有关的辐射变化的影响: 2.NDVI 结果被限定在[-1,1]之间,避免了数据过大或过小给使用带来的不便: 3.NDVI 是植被生长状态及植被覆盖度的

​ ​编辑 一.计算面积 ( 可以帮我们计算小班面积 )添加 AREA 字段,然后右键点击字段列,然后点击 CALCULATE VALUES; ---> 选择 ADVANCED -->把下面的代码输入,然后在最下面 = 处写 OUTPUT 点击 OK 就 OK 了. Dim Output as doubleDim pArea as IareaSet pArea = [shape]Output = pArea.area 二.计算长度 ( 可以帮我们计算林带长度 )同上添加 LENGTH 字段,然

记得大学时候,专业课的网页设计书籍里面讲过css选择器权重的计算:id是100,class是10,html标签是5等等,然后全部加起来的和进行比较... 我只想说:真是误人子弟,害人不浅! 最近,在前端群里还发现以上观点类似的奇葩聊天,真是*** 其实,也是在很久以前,看了腾讯ISUX的一位前端工程师-麦时分享的一篇技术文章(个人站点已失效,就不贴出来了),才了解到真正的css选择器权重计算. 以下是css选择器权重计算精华所在,翻译自国外的文档(记得是W3C给出的计算规则) 如果一个声明来自s

分享一个SQLSERVER脚本(计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间) 很多时候我们都需要计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间 这里共享一个脚本 CREATE TABLE #tablespaceinfo ( nameinfo ) , rowsinfo BIGINT , reserved ) , datainfo ) , index_size ) , unused ) ) ); DECLARE Info_cursor CURSOR FOR SELECT '[' + [name]

问题描述 编写一个程序,计算员工的周薪.薪水的计算是以小时为单位,如果在一周的时间内,员工工作的时间不超过40 个小时,那么他/她的总收入等于工作时间乘以每小时的薪水.如果员工工作的时间在40 到50 个小时之间,那么对于前40 个小时,仍按常规方法计算:而对于剩余的超额部分,每小时的薪水按1.5 倍计算.如果员工工作的时间超过了50 个小时,那么对于前40 个小时,仍按常规方法计算:对于40-50 个小时之间的部分,每小时的薪水按1.5 倍计算:而对于超出50 个小时的部分,每小时的薪水按2

问题描述 输入一个正整数n,输出n!的值. 其中n!=1*2*3*-*n. 算法描述 n!可能很大,而计算机能表示的整数范围有限,需要使用高精度计算的方法.使用一个数组A来表示一个大整数a,A[0]表示a的个位,A[1]表示a的十位,依次类推. 将a乘以一个整数k变为将数组A的每一个元素都乘以k,请注意处理相应的进位. 首先将a设为1,然后乘2,乘3,当乘到n时,即得到了n!的值. 输入格式 输入包含一个正整数n,n<=1000. 输出格式 输出n!的准确值. 样例输入 10 样例输出 3628

输入11个整数,计算它们的最大值和最小值. 样例输入 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 样例输出 10 0   #include<stdio.h> int main(){ ]; ; i<; i++){ scanf("%d",&a[i]); } ;i<-;i++) { ;j<;j++){ if(a[i]>a[j]){ int t = a[i]; a[i] = a[j]; a[j] = t; } } } printf(],a[]);

异常处理汇总-服 务 器 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4522983.html 无法向会话状态服务器发出会话状态请求.请确保 ASP.NET State Service (ASP.NET 状态服务)已启动,并且客户端端口与服务器端口相同.如果服务器位于远程计算机上,请检查HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\aspnet_state\Parameters\AllowRemoteConnec

前言 上一节我们详细讲解了计算列以及计算列持久化的问题,本节我们依然如前面讲解来看看二者查询性能问题,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 持久化计算列比非持久化计算列性能要好 我们开始创建两个一样的表并都插入条数据来进行比较,对于计算列我们重新进行创建计算列和非计算列持久化. CREATE TABLE [dbo].[ComputeColumnCompare] (ID INT, FirstName VARCHAR(), )) GO INSERT INT

前言 上一节我们结束了Hash Match Aggregate和Stream Aggregate的讲解,本系列我们来讲讲关于SQL Server中的计算列问题,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 初探计算列持久化(Compued Column Persisted) 在SQL Server 2005就引入了计算列,我们首先稍微看下在msdn关于计算列的定义:计算列由可以使用同一表中的其他列的表达式计算得来.表达式可以是非计算列的列名.常量.函数,也可以