出于以下几个原因，很难对全球平均表面温度以绝对温度的形式进行计算。...2018年1月1日与1960年1月1日之间SST之间的差异 Resample（重采样） xarray 中的Resample（重采样）的处理方法与 Pandas 包几乎相同。...resample(time="5Y")是对如何对时间进行重采样进行设置，维度为time，设置的时间间隔为 5 年。...假如第一个 Resample 对象的时间范围为 2010 年-2014 年，那么需要对这五年进行平均后，以便得到第一个进行重采样后的值。往后的时间范围类似。...为了说明进行重采样后的效果，下面来看一下(50°N, 60°E)的海温变化情况 ds_anom.sst.sel(lon=300, lat=50).plot() ds_anom_resample.sst.sel
用户可以把多个（时间或者空间）Scene组合成一个Scene，但是合成之后部分功能可能无法适用。...更多信息参考xarray.DataArray的说明。...很多用户想将多通道合成为具有一定特性的数据，比如用一个数据来优化另一个，将3个或者更多数据合成为一张RGB真彩色图，或者任何其他特殊的数据集。...Satpy可以让用户轻松地把数据集重采样，合并，或者投影。...Satpy重采样使用的是pyresample包，提供了邻近，双线性和椭圆加权平均重采样方法。
、湿度变量在平面（二维空间）不同位置的变化，我们引入了两个维度（Dimension）进行描述，当然也就可以命名维度名称分别为x和y。...应用数学中映射的思想，将Python中的数组和现实生活中的坐标联系起来。 比如将实际位置（0°，-90°N）即（0°，90°S）映射为Python中的数组（0,0）。...与位置的描述有同样的问题，维度t在Python数组中是从0开始的，不是一个现实生活中的时间。基于上面同样的思想，我们可以定义t=0时，映射的时间坐标time = 2021-01-01。...xarray对于数据的显示有两种显示形式： html形式（仅在Jupyter 笔记本中可用，Jupyter 笔记本中默认以html形式显示）； text形式。...，试着以height为基础数据创建一个DataArray对象。
说人话就是，经学前班大队长亲测利用Python中的xarray库处理nc数据非常方便。...安装 xarray的安装依旧推荐使用conda，还不会的小伙伴移步：一文教你解决Python所有安装配置 conda install xarray 在终端里输入如上命令，之后输入y，等待安装结束就好了...中2018年的月数据，包含10米的径向风、纬向风和2米气温,在ECMWF注册过的都可以直接下载。...# 取出ds中名为t2m的物理量,可以看到它的维度，坐标系，以及t2m有单位和名字两个属性 >>>ds['t2m'] DataArray 't2m' (time: 12, latitude...nc数据中的维度、坐标、物理量以及各种属性等信息。
Pickle 序列化 xarray 数组最简单的方法就是利用 python 内置的 pickle 模块。...但是在操作之前都会先将 DataArray 转换为 Dataset，从而保证数据的准确性。 一个数据集可以加载或写入netCDF 文件的特定组中。...基于 gzip 的数据块压缩可以有效的节省空间，尤其是稀疏数据。当然这会产生很大的性能开销。HDF5 可以完全将块读入内存，其解码速度是 50-100 MB/s。...Rasterio 如果安装了 rasterio，可以使用 rasterio 打开GeoTiff以及其它栅格数据集。...process_one_path(p) for p in paths] combined = xr.concat(datasets, dim) return combined # 这里只计算每个文件的平均值
栅格插值包括简单栅格表面的生成和栅格数据重采样 反距离权重插值 IDW是一种常用而简便的空间插值方法，它以插值点与样本点间的距离为权重进行加权平均，离插值点越近的样本点赋予的权重越大。...可使用最大可能性估计直接计算出 实现过程中 多项式的阶，该值介于1-12的整数，选择值1会对点进行平面拟合，选择高值会拟合更为复杂的曲面，默认值是1 数据重采样 栅格插值除了包括简单栅格表面的生成还应包括栅格数据重采样...重采样是栅格数据空间分析中，处理栅格分辨率匹配问题的常用数据处理方法。...在重采样后的输出栅格中，每个栅格值，都是输入栅格数据中真是存在而未加任何改变的值 这种方法简单易用、计算量小，而且速度最快 数据重采样——双线性采样（BILINEAR） 取内插点（x，y）点周围四个临点...利用邻域统计的平均值还可以进行边缘模糊等多种操作 分类区统计 以一个数据集的分类区为基础，对另一个数据集进行数值统计分析。
(4)以表格形式统计流域中每一个子流域的地形高度特征(最小高度、最大高度、平均高度)。...terlk_p数据生成TIN,基于合理的采样间距将TIN转成DEM。...,利用分水岭工具对流域进行子流域划分,对于面积的微小流域,按照边长最大原则进行正确处理,最后以表格形式统计流域中每一个子流域的地形高度特征,包括最小高度、最大高度、平均高度等。...3.统计子流域地形高度特征 (1)以表格显示分区统计:在ArcToolbox中点击【空间分析】-【区域分析】-【以表格显示分区统计】,输入合并后的子流域,输入赋值栅格选择DEM,输出地形高度特征表,设置如下图所示...6.2.6 制作专题图 (1)设置纸张大小:点击菜单栏【文件】--【页面和打印设置】,设置合适的宽度和高度 (2)添加格网:点击菜单栏【视图】【数据框属性】--【格网】->【新建格网】,选择创建“方里格网
在这个子模块中，我们将会用到flink的CEP库来实现事件流的模式匹配，所以需要在pom文件中引入CEP的相关依赖： org.apache.flink...登录数据本应该从UserBehavior日志里提取，由于UserBehavior.csv中没有做相关埋点，我们从另一个文件LoginLog.csv中读取登录数据。...，让我们有机会掌握数据中重要的部分 一个或多个由简单事件构成的事件流通过一定的规则匹配，然后输出用户想得到的数据 —— 满足规则的复杂事件 CEP特点 如果我们想从一堆图形中找到符合预期的结果...模式的检测 指定要查找的模式序列后，就可以将其应用于输入流以检测潜在匹配 调用 CEP.pattern()，给定输入流和模式，就能得到一个 PatternStream 匹配事件的提取 创建 PatternStream...select() 以一个 Map[String，Iterable [IN]]来接收匹配到的事件序列，其中 key 就是每个模式的名称，而 value 就是所有接收到的事件的 Iterable 类型
本次实验下载的是GDEMV2 30M分辨率数字高程数据，利用Python提取不同分辨率的DEM，基于上述不同分辨率DEM提取每种地貌类型的平均坡度，最后以DEM分辨率为横坐标、区域平均坡度为纵坐标做不同地貌类型的散点图...1.以30m空间分辨率的DEM数据为基础数据，重采样为40、50、60、70、80、90、100、110、120 m共10组不同分辨率的DEM。 2....1.2 将重采样得到10组不同分辨率的DEM，利用行政区的矢量边界，编写Python代码进行批量剪裁，具体代码如下所示： import arcpy,os,glob from arcpy import env...图3｜模型示意 在Model Builder中拖入各种数据进行建模，先加入包含不同分辨率DEM数据的文件夹clip，然后插入栅格迭代器，并设置工作空间或栅格目录为带有迭代号的文件夹clip，接着加入按掩模提取工具...(n) + ".tif"这一句代码出现了错误，我们对DEM数据进行重采样，从30米到120米一共有10景DEM数据，输出的每个DEM的名称肯定是不一样的，都是根据DEM数据的分辨率来进行命名，采用的Python
本文介绍在ArcMap软件中，实现栅格图像重采样的具体操作，以及不同重采样方法的选择依据。 ...在文章ArcPy批量掩膜、批量重采样栅格图像中，我们介绍了基于Python中Arcpy模块对栅格图像加以批量重采样的方法；而在ArcMap软件中，我们可以实现不需要代码的栅格重采样操作；本文就对这一操作方法加以具体介绍...在窗口的第一个选项中，输入我们待重采样的栅格文件；在第二个选项中，配置输出结果的路径与文件名称；随后，第三个选项是设置重采样后栅格像元大小的参数，可以直接通过其下方X与Y的数值来指定像元大小，也可以通过其他栅格文件来指定...首先，最邻近分配法是速度最快的插值方法。这一方法主要用于离散数据（如土地利用分类数据），因为这一方法不会更改像元的值。使用这一方法进行重采样，最大空间误差将是像元大小的一半。 ...众数算法将在与输出像元中心最接近的输入空间中查找相应的4 x 4像元，并使用4 x 4相邻点的众数作为像元的新值。 再次，双线性插值法基于四个最邻近的输入像元中心的加权平均距离来确定像元的新值。
解决像元对应问题我们通常要进行基于像元的运算，往往我们的研究中涉及到多源数据，因此就需要对数据进行地理配准、空间配准、重采样等操作。...一开始，我认为相同的地理椭球与投影坐标系下，不同来源，不同分辨率的数据重采样为同一空间分辨率之后，各个像元会一一对应。然而有的时候却会遇到重采样之后的像元大小虽然一样，但像元之间会错位，并不完全匹配。...具体的原因我不太清楚，我猜测可能是重采样算法内部的格网生成机制、原始数据分辨率与目标分辨率的匹配（比如1000米重采样成500米，因为除得尽，直接分成四个就行，但是如果重采样成300米则除不尽，重采样后的格网就不一定划成什么样...目前在ArcGIS中进行重采样操作时（resample 或者project raster）需要设置Environment --> Processing Extent --> Snap Raster 为基准栅格数据...，这样重采样后数据的像元就会和基准栅格数据的像元一一对应，没有位置偏移。
直接应用预训练模型的结果 在该图像中，检测到的建筑物显示为粉色。由于分辨率不匹配，该模型可以检测到较大的建筑物，但很难识别任何较小的建筑物。使用迁移学习是一种可修复此问题的方法。...在本教程中，您将根据太平洋岛屿新喀里多尼亚的城市化程度对其进行分类。首先，您将创建一个人口格网，该格网使用统一形状和大小的空间单位来测量人口。...您需要将此人口格网转换为城市化程度格网，该格网可基于人口条件将这些空间单位分类为城市或农村。最后，您将使用城市化程度格网将新喀里多尼亚的领土单位分类为城市或农村。...教程的案例研究是太平洋岛屿新喀里多尼亚，学习者将学习如何创建一个人口格网，这是一种栅格图层，包含了统一形状和大小空间单位中的居住人数信息。这些信息有助于政府在资源分配和规划方面做出明智的决策。...这些图层被应用到单个栅格函数模板（RFT）中的多个栅格函数上，通过这个过程，每个像素的原始值被转换为表示滑坡风险等级的值。
计算首先需要取得成本栅格图（Cost Raster），该图将研究区使用一定精度的正交格网分割为栅格图像，每个栅格的属性值表示其“成本”（Cost），这里即表示通过它所需要的时间消耗程度。...对边的“长度”取值，使用以下简单定义：如果边连接两个直接水平或垂直相邻的网格，则使用两个网格的值的平均值表示该边的长度；若边连接的网格斜相邻，则使用该两个网格的数值的平均值乘以的结果来表示该边的长度。...3、对“交通路网成本栅格_before”数据集进行重分类 ·点击菜单【数据】模块，【栅格】处理中的【重分级】，如下图所示： ? 点击【重分级】按钮弹出如下对话框 ?...同样得到有高铁时合肥市可达性空间分布： ? 6、可达性分析 对上面得到的可达性进行【代数运算】转化成以“分钟”或“小时”为单位的可达性空间分布。...因为在计算中我们所使用的成本栅格图为1000米格网，即在水平或垂直方向上，每千米合1个网格。网格的数值是我们定的成本值，大约相当于每行进10千米所需要的分钟数。
；kansas为需要绘图的范围，也就是依据这个范围内DEM图像的数值进行直方图绘制；200为缩放系数，亦即绘图前重采样时新空间分辨率的数值，单位为米——之所以GEE在绘图前会自动对待绘图图层做一次重采样...，是因为若没有绘图前的重采样，对于空间分辨率较高的遥感影像（例如Landsat 8的30 m空间分辨率），绘图时所需要的计算时间与空间都太大了，导致绘图效率不高；最后一个20是绘制直方图的柱子数量。 ...首先，将前述缩放系数由200修改为20，也就是重采样时空间分辨率由200 m改为20 m，就可以看到出现了像元数量较多导致无法绘图的错误。 ...前面我们用了Landsat 8的9个波段进行绘图，且缓冲区域的半径为1000 m，重采样的空间分辨率（缩放系数）也是比较高的50 m，计算量比较大，导致绘图时间比较长；我们还可以对参数加以适当修改，从而提升绘图效率...，相对要高一些；但是高得也并不明显，毕竟这两幅时间序列图对应的绘图区域半径只有300 m，且重采样后的空间分辨率为200 m，即单个像元的面积在圆形区域内也显得比较大。
基于环境自然导航的激光导航叉车AGV中，机器人在运动过程中通过编码器结合IMU计算得到里程计信息，运用机器人的运动模型得到机器人的位姿初估计，然后通过机器人装载的激光传感器获取的激光数据结合观测模型（激光的扫描匹配...）对机器人位姿进行精确修正，得到机器人的精确定位，最后在精确定位的基础上，将激光数据添加到栅格地图中，反复如此，机器人在环境中运动，最终完成整个场景地图的构建。...简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行近似，以样本均值代替积分运算(状态方程)，从而获得状态最小方差分布的过程。...（4）重采样阶段： 根据粒子权重对粒子进行筛选，筛选过程中，既要大量保留权重大的粒子，又要有一小部分权重小的粒子；权重小的粒子有些会被淘汰，为了保证粒子总数不变，一般会在权值较高的粒子附近加入一些新的粒子...（5）滤波： 将重采样后的粒子带入状态转移方程得到新的预测粒子，然后将它们继续进行上述转移、决策、重采样过程，经过这种循环迭代，最终绝大部分粒子会聚集在与真实值最接近的区域内，从而得到机器人准确的位置
许多研究领域，如流行病学、生态学和社会科学等，都涉及到空间数据的处理和分析。空间建模的目的是将数据的空间结构纳入模型中，以更准确地描述和解释数据。...为此，我们需要提取格网中每个单元的空间效应的后验均值（使用emarginal()函数），然后将其添加到原始shapefile中，以便我们可以映射它。...5.5 构建和运行更复杂的空间模型 通常，我们感兴趣的是拟合包含协变量的模型，并且关注这些协变量在考虑空间自相关的情况下如何影响响应变量。在这种情况下，我们需要在模型构建中添加另一个步骤。...此模型测试GS_ratio（绿地比率）和GS变异性对寄生虫物种丰富度的影响，同时考虑空间自相关、时间自相关以及样本采集的地点（以考虑重复采样）。...现在我们可以绘制预测的均值和标准差的栅格图，以直观地展示寄生虫物种丰富度的预测情况。
两步LM法：用于优化机器人位姿，第一步，通过匹配平面特征和其对应在特征点集合中的位置，计算出t时刻的z轴位置，翻滚角和俯仰角；第二步，通过匹配边缘特征和其对应在特征点集合中的位置，并将第一步中的三个位置信息作为约束...滤波：将重采样后的粒子重新带入步骤（2）中的运动方程获得新的预测粒子，再次进行循环，直至获得机器人的准确位姿，实现机器人的定位。...自适应蒙特卡洛定位：是基于 MCL 算法提出的一种增强算法，解决了 MCL 算法可能出现的绑架问题和粒子数固定的问题 机器人绑架问题：指类似机器人突然被移动到另一个地方的问题，自适应蒙特卡洛定位算法通过计算预测粒子的平均权重...，与上次迭代过程中的平均权重作对比，发现平均权重突然降低，则通过在全局中重新布置一些新粒子，使机器人重新估计在地图中的位姿，提高粒子的权重。...粒子数固定问题：指算法迭代至定位快完成时，剩余粒子重叠，继续以这些粒子进行迭代会造成计算资源的浪费问题；算法通过采样对粒子占据比例进行计算，并设定阈值，在每次迭代重采样过程中，对于超过阈值的分散粒子，设置较高的粒子数量上限
应用场景如现有全国范围的某品牌门店营业数据，将位置聚合到六边形格网中，再在每个聚合格网中进行属性的统计计算，可以统计店铺数目，也可以统计销售额总和、最大销售额等信息。...汇总属性值时，可以直接汇总属性值，也可以以被统计对象相交部分为权重，进行带权重值的精细化统计。...应用场景可以使用线状高铁数据，配合行政边界面数据，统计每个行政边界中的高铁总长度，平均长度等；也可以使用面状土地利用图层，配合流域图层，计算每个流域中类型最多的土地利用类型（众数）。...要素连接 要素连接分析工具是根据位置、时间和属性信息，找到满足指定关联关系的匹配对。它支持属性、空间、时间三种维度的匹配，输入输出数据类型为点、线、面。...数据管理 创建空间索引 构建索引工具主要是对基于Spark的空间大数据分析前的预处理工作，是对数据的重分区过程。
图像瓦片生成 栅格化 GIS 数据 给定一个位置坐标和一个半径，我们可以查询我们的 GIS 数据库以获取大量地理信息。...我们将 Mapnik 及其 Python 捆绑包与一个定制版本的 OpenStreetmap-Carto 样式表组合到了一起，得到了一个快速栅格化器（rasterizer），我们可以将其用于生成图像瓦片...该网络使用一个三重损失函数（triplet loss function）以自监督的形式进行训练，这意味着在训练过程中无需人工标注的数据。...对于每个位置，我们还栅格化了 20 张随机平移和旋转的图像瓦片，这些用作正例图像。偏移量是在 0 到 80 米之间均匀采样的，而且水平和垂直方向都有。...总结 在这篇文章中，我们展示了可以如何使用三重网络来学习能获取不同地理位置坐标之间的语义相似度的度量空间。
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