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数据分享 | 世界陆地生态区
https
网络安全
世界陆地生态区（Terrestrial Ecoregions of the World, TEOW）是地球陆地生物多样性的生物地理区划。这里的基本单位是生态区（Ecoregion），它被定义为包含共享大部分物种、动态和环境条件的独特自然群落组合的相对较大的陆地和水域。全球共有867个陆地生态区，并可分为14个不同的生物群区（Biomes），如森林，草原或沙漠。
GIS与遥感开发平台
2023-03-08
608
0
Swath数据几何校正（Python）
python
存储
可以看出直接把这个数据放到ArcGIS里面，已经偏的不行了。这景数据的实际覆盖范围其实是我国的西南部以及部分东南亚区域。
GIS与遥感开发平台
2023-03-08
798
0
遥感反演净辐射（Rn）
gis
该方法计算简单有效，不需要考虑大气辐射传输的具体过程和复杂的物理机制，但是其对训练数据（样本量&样本特征）要求高
GIS与遥感开发平台
2023-01-30
710
0
遥感反演气溶胶光学厚度（AOD）
编程算法
现在常用的地表反射率产品就是MODIS反射率产品，MOD09Q1和 MYD09Q1都有500m分辨率的蓝波段数据。
GIS与遥感开发平台
2023-01-30
1.9K
0
遥感反演叶面积指数 (LAI)
编程算法
尽管地面实测可以提供较为准确的LAI，不过由于地面实测只能获取点尺度的数据，并且数据获取比较困难，因此受到了极大限制。遥感可以获取大范围、多时相、多光谱的数据，因此可以应用于LAI的估算中。通常使用遥感反演LAI使用的变量都为植被指数，例如NDVI,EVI等。
GIS与遥感开发平台
2023-01-30
1.9K
0
浅析Landsat8大气校正算法（LaSRC）
编程算法
为遥感影像的辐射亮度，可通过Landsat的头文件中参数与遥感影像DN值进行计算。
GIS与遥感开发平台
2023-01-30
1.7K
0
多进程爬取中国区MODIS NDVI
python
访问管理
Python爬取MODIS NDVI 使用Python从NASA官网上爬取数据需要解决的问题就是认证问题，解决了认证问题爬取数据就很简单了。 爬取所用网站为：https://lpdaac.usgs.gov/tools/data-pool/ 解决认证问题 我们使用requests库进行爬取时，直接在header里面加账号密码会认证失败。这里我们使用NASA官网上代码解决认证问题，其中就是对requests中的session类进行了重写。 认证需要使用Earthdata的账号。 下载代码 import requ
GIS与遥感开发平台
2022-12-03
336
0
Python爬取Landsat云掩膜数据
https
网络安全
Landsat云标识数据 最近想尝试一下用深度学习对云进行分割，看到USGS官网上有一套做好的云标识数据集，包含多种地物类型，一种96景数据。其中，数据源采用的是Landsat-8，且未经过大气校正的L1级别数据。 数据下载网址为：https://landsat.usgs.gov/landsat-8-cloud-cover-assessment-validation-data 数据比较多，一景一景的下载比较麻烦，我就用Python的requests库简单爬取了一下，这个数据下载也无需注册账号，代码就比较简单
GIS与遥感开发平台
2022-12-03
508
0
直出SCI的Python绘图库
python
ProPlot绘图库(Python) 最近师兄推荐了一个Python的绘图库，感觉用这个库画的图都挺好看的。相对于原生的matplotlib，ProPlot画出来的库更适合用在论文里面。 同时，这个绘图库还可以绘制地理空间图，类似于Cartopy、Basemap。这个库就非常适合遥感人。下面我们就一起看看它的绘图效果吧！ 折线图绘制 import proplot as pplt import numpy as np # Sample data cycle = pplt.Cycle('davos', rig
GIS与遥感开发平台
2022-12-03
891
0
PCL库滤波激光雷达点云
编程算法
点云滤波不同于图像滤波，它指的是将原始激光雷达点云数据分为地面点和地物点的二分类过程。由于PCL点云库具备易用、且实现了大多数点云处理算法，我们使用PCL中的渐进形态学滤波算法对点云进行滤波：
GIS与遥感开发平台
2022-12-03
629
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巴基斯坦洪水(Landsat观测）
sentinel
最近巴基斯坦有了洪灾，就想用遥感数据看一下怎么回事。 数据使用的是GEE中的Landsat数据，Landsat8没有在灾区过境，幸亏上一年发射了Landsat9，对灾区进行了成像。下面图中蓝色的是识别为水体的区域。 首先用MODIS数据（MOD09GA）看了一下灾区的范围，主要是在巴基斯坦的南部。 📷 MODIS获取的水体范围 之后又看了一下Landsat9的水体范围，基本上都是这一块。 📷 Landsat9获取的水体范围 淹没区域主要是集中在印度河流域，这应该是一个冲积平原。地形图如下： 📷 📷 基本上这
GIS与遥感开发平台
2022-12-03
371
0
GEE批量下载Landsat等卫星影像数据
geometry
image
select
Landsat等常用的卫星影像数据下载到本地后再进行处理十分麻烦。而且没必要为一个小区域而下载整幅影像的所有波段数据。GEE支持下载任意区域，任意波段的多种投影的影像数据，可直接通过GEE下载所需要的区域、波段和投影。
GIS与遥感开发平台
2022-12-03
2.7K
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Windows中使用Linux（WSL）
windows
linux
ubuntu
powershell
进入 控制面板-所有控制面板项-程序和功能 然后 启用或者关闭Windows功能。
GIS与遥感开发平台
2022-12-03
1.7K
0
学习SCI论文配色方案
https
网络安全
网站
一款提供专业设计配色方案的在线调色板，点击颜色可直接复制色号，然后就可以到Python等编程软件中绘图了
GIS与遥感开发平台
2022-12-03
2.1K
0
ArcGIS Pro 安装包与安装过程
python
arcgis
dll
以上为压缩包解压后所包含的文件，我们首先打开ArcGIS Pro 2.5.2,，里面就会有如下几个文件夹。
GIS与遥感开发平台
2022-12-03
2.2K
0
在线处理ERA-5数据（提取时序数据）
data
store
如上图所示，Toolbox最左边类似于GEE包括写好的代码、文档以及CDS包含的数据集，中间为代码编写的区域，最左边为输出结果的区域。
GIS与遥感开发平台
2022-12-03
2K
0
遥感影像SG滤波（基于GEE）
编程算法
第二步：设置好需要被插值的空影像，需要包含时间信息。这样方程计算出来以后我们就可以根据时间计算当时的像元值。这里我们每隔5天就设置一个空影像。我们把空影像标记为“interpolated”，之后把真实影像和需要被插值的影像结合到一起。
GIS与遥感开发平台
2022-12-03
1.7K
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基于GDAL对MODIS数据进行重投影
python
gdal
tools
gdal.Warp是一个很好用的函数们可以用来重投影、影像裁剪等。用它对MODIS数据进行重投影很简单。
GIS与遥感开发平台
2022-12-03
1.6K
0
利用Python对Landsat进行去云
numpy
上图是GEE里面对QA波段不同比特代表含义讲解，这里我们截取其中前9比特的含义。可以看出3比特和4比特分别代表云及其阴影，那么比特代表什么意思呢？其实这个比特就是我们把QA波段的值从十进制转化为二进制，3比特就是从右到左第4个数（因为是从0开始的）。这就意味着，我们把QA波段转化为二进制后，如果第四位数是1，那么这个位置对应的像元就是云，如果第五个位置是1，这个像元就是云阴影。
GIS与遥感开发平台
2022-12-03
1.1K
0
遥感地物覆被标签数据集
腾讯云开发者社区
深度学习
高分辨率遥感大样本标签数据集 遥感数据分类主要是依靠标签数据集，数据越多，越准确，得到的分类结果就会越精确。今天给大家分享一套数据集，包含240多万的样本数据，非常适合用作使用深度学习方法对地物覆被进行分类。 今天分享这套数据是北师大的一套数据，数据文章发表在《遥感技术与应用》上，大家有兴趣可以看一下。文章中有如何生成样本数据的具体流程方法。 文章链接为：http://www.rsta.ac.cn/CN/10.11873/j.issn.1004-0323.2019.4.0685 样本示意图 📷 现在有很多可
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2022-12-03
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