通常我们遇到的数据，不会整理的十分友好，需要我们对数据进行进一步处理，才能应用，特别是。。。如果数据之间排列跟预期的差别很大的时候。。。那就。。。
通常所说的regridding/remaping/interpolation都是将不同网格的数据映射到新的网格。...气象上常见的网格类型包括：rectilinear、curvilinear、unstructured网格。...unstructured网格，可以是不规则网格，也可以是不规则分布的散点 Regridding转换类型 网格类型的转换主要分为以下几种方式： 相同网格类型不同分辨率网格的插值 ?...生成目标网格数据 创建包含上述两种网格数据的nc文件 创建包含映射权重的nc文件 应用权重到原网格数据，映射生成目标网格数据 复制原文件元属性到映射后到数据 上述步骤中最关键的是步骤4，合适的权重信息对映射后的结果具有显著影响...Regridding脚本 Rectilinear粗分辨率网格插值到细分辨率网格 load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/esmf/ESMF_regridding.ncl
克里金法（Kriging） 是依据协方差函数对随机过程/随机场进行空间建模和预测（插值）的回归算法。...生成经纬度网格点 grid_lon = np.linspace(120.8, 122.1,1300) grid_lat = np.linspace(30.6, 31.9,1300) 4、克里金(Kriging)插值...grid_lon, grid_lat) z1.shape 输出： (1300, 1300) 转换成网格 xgrid, ygrid = np.meshgrid(grid_lon, grid_lat) 将插值网格数据整理...df_grid = pd.DataFrame(dict(long=xgrid.flatten(),lat=ygrid.flatten())) 添加插值结果 df_grid["Krig_gaussian...绘图： sh.plot() 6、插值结果可视化 fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=
公众号：尤而小屋编辑：Peter作者：Peter大家好，我是Peter~今天给大家介绍7种插值方法：线性插值、抛物插值、多项式插值、样条插值、拉格朗日插值、牛顿插值、Hermite插值，并提供Python...这个公式说明了 y 的值是由 y0 和 y1 按照它们距离 x 的相对位置加权平均得到的。扩展到多维空间：线性插值可以扩展到二维或三维空间，分别称为双线性插值和三线性插值。...在二维空间中，首先沿着一个轴进行两次线性插值，然后再沿着另一个轴进行一次线性插值，从而得到最终的插值结果。...在实际应用中，线性插值常用于图像大小调整中的像素值估算，数据缺失时的合理补偿，以及数据放缩等情况。由于其简单性，线性插值计算效率高，易于实现。...然而，它基于线性变化的假设，对于非线性关系的数据，线性插值可能不会给出最准确的估计。在这些情况下，可能需要使用更高阶的插值方法，如多项式插值或样条插值等。
python与地理空间分析（一）中简单介绍了地理空间分析对于数据分析和气象的重要作用，包含常用到的GIS数据类型和处理的python包的介绍，本篇文章书接上文，将对在GIS中常打交道的矢量数据的处理做简单介绍...距离测量是地理空间分析中的一个非常重要的功能，在气象数据处理中也会经常用到，例如查找最临近的气象站点、气象站点数据与其他数据匹配等操作。...地理空间分析中，绕不开坐标和投影，在数据处理中，可能不同的数据源有着不同的坐标投影，这就需要把它们统一起来进行转换，然后再分析。...坐标转换 在气象数据中，常用到的投影是UTM投影，且一般是等距离投影，而一些数据中为了方便计算，常用等经纬度的投影，这就需要坐标之间的转换。常用的工具包是utm包： ?...总结 本次文件介绍了，地理空间分析中对矢量数据一些应用算法的介绍，下次的主题是对矢量数据（主要是shapefile格式文件）的处理
从本期开始，我会陆续推出系列空间插值的推文教程，包括常见的「Kriging（克里金插值法）、Nearest Neighbor（最近邻点插值法）、Polynomial Regression（多元回归法）...、Radial Basis Function（径向基函数法）」 等多种空间插值方法，探索空间可视化带给我们的视觉魅力。...plotnine 绘制插值结果 geopandas 绘制空间地图及裁剪操作 在上期推文中Python-geopandas 中国地图绘制 中，我们使用了geopandas实现了中国地图的绘制，也相应分享了绘图数据...scipy.stats.gaussian_kde()函数进行核密度估计计算 在系列插值之前，我们先绘制核密度估计的插值图，在Python中物品们可以借用scipy.stats.gaussian_kde(...)实现空间核密度插值计算，大家也可参考scipy官网关于gaussian_kde() 的用法：高斯核密度估计参考官网。
今天说一说python分段线性插值_Python实现分段线性插值,希望能够帮助大家进步!!!...本文实例为大家分享了python实现分段线性插值的具体代码，供大家参考，具体内容如下 算法 这个算法不算难。甚至可以说是非常简陋。但是在代码实现上却比之前的稍微麻烦点。主要体现在分段上。...np.linspace(-5, 5, 101) y = f(x) ly = nfsub(x, nf) plt.plot(x, y, label='原函数') plt.plot(x, ly, label='分段线性插值函数
前面几篇推文我们分辨介绍了使用Python和R绘制了二维核密度空间插值方法，并使用了Python可视化库plotnine、Basemap以及R的ggplot2完成了相关可视化教程的绘制推文，详细内容如下...： Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制 Python-Basemap核密度空间插值可视化绘制 R-ggplot2+sf 核密度空间插值可视化绘制 接下来，我们将继续介绍空间插值的其他方法...主要涉及的知识点如下： IDW简介 自定义Python代码计算空间IDW 分别使用plotnine、Basemap进行IDW插值结果可视化绘制 IDW简介 反距离权重 (IDW) 插值假设：彼此距离较近的事物要比彼此距离较远的事物更相似...（基于采样点距离的IDW插值（左）从高程矢量点插值的IDW曲面（右）） 自定义Python代码计算空间IDW 我们免去了了繁琐的IDW插值原理部分，这节我们直接根据原理自定义IDW函数，根据已有样例站点位置及对应值...计算IDW结果 结合上面两个部分，我们进行了IDW插值结果，具体计算结果如下： #将插值网格数据整理 df_grid =pd.DataFrame(dict(long=xgrid.flatten(),lat
上一篇的推文我们使用geopandas+plotnine 完美绘制高斯核密度插值的空间可视化结果，并提供了一个简单高效的裁剪方法，具体内容点击链接：Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制...Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制。...我们可以看出，Density_re 数据为gaussian_kde()处理后并经过reshape操作的核密度估计插值网格数据，接下来，我们就使用Basemap包对该空间插值数据进行可视化展示，我们直接给出绘制代码...使用Polygon()方法将其转换成面数据（较重要的一步） 这里我们查看下之前处理好的df_grid 插值网格面数据，如下（部分）： ?...下期我们使用R-ggplot+sf包实现空间插值操作，敬请期待
在气象数据分析中，地理空间要素是一个必须考虑的关键特征项，也是重要的影响因素。...主要包括地理空间数据的介绍，常用的python包，对矢量数据的处理，对栅格数据的处理，以及常用的算法和示例。 地理空间数据包括几十种文件格式和数据库结构，而且还在不断更新和迭代，无法一一列举。...文件头基本包含行列数，起始坐标，单位，无效值的定义等信息 全球文件 世界文件由一些简单的文本构成，能够以外部文件的形式提供地理空间参考信息，世界文件结构非常简单，常包含的信息包括：•x方向单位大小•y轴偏转角的...常用的python地理空间分析工具 python是一门非常强大的编程语言，对于地理空间分析方面的应用有多种包提供支持，常见的python python的标记、标签解析器 python的minidom模块是一个历史悠久...总结 这篇文章是python地理空间分析的一个开头，简单介绍了地理空间分析对于数据分析和气象的重要作用，介绍了地理空间分析的对象，常用到的数据以及python中对这些数据处理设计到的常用的包。
简介： 全球日值气象数据集（GLDAS Catchment Land Surface Model L4 daily 0.25 x 0.25 degree GRACE-DA1 V2.2 ，简称GLDAS_CLSM025...GLDAS-2.2目前包括来自CLSM-F2.5和GRACE-DA的产品，其中GRACE-DA数据范围为2003年至今。根据与ECMWF的数据协议，此GLDAS-2.2日产品不包括气象强迫字段。...storage GWS_tavg mm float32 -9999 Ground water storage date string 影像日期 代码： /** * @File : 全球日值气象数据集...1.0 * @Contact : 400-890-0662 * @License : (C)Copyright 航天宏图信息技术股份有限公司 * @Desc : 加载全球日值气象数据集...*/ //引用全球日值气象数据集 var img = pie.ImageCollection("GLDAS/NOAH025_D.2.2") .filterDate(
大部分情况下，地理绘图可使用 Arcgis 等工具实现。但正版的 Arcgis 并非所有人可以承受。...本文基于 Python 的 cartopy 和 matplotlib 等库，为地理空间绘图的代码实现提供参考。 ...所有所需库如下： gma、cartopy、matplotlib、numpy 更多内容可转到：地理与气象分析库----使用指南（点击阅读原文）。...Part1绘图目标 基于 Python 的地理空间绘图目标实现以下效果（包含比例尺、指北针、经纬网、图例等）： Part2 绘图思路 制图流程图 Part3数据处理 本例以 ESA 2020 陆表覆盖河南省地物分类数据为例...Method = ['原始配色', '根据定义更新', '根据模板栅格更新', '根据模板栅格和定义更新'] #### 为颜色值定义含义 ColorName = ['林地', '灌木', '草地',
如果说，空间统计有别于经典统计学的两大特征：空间相关性和空间异质性，莫兰指数等可以用来量化空间相关性，那么地理加权回归，就可以用来量化空间异质性。...在看看地理加权回归： 地理加权和其他回归分析一样，首先要划定一个研究区域，当然，通常这个区域也可以包含整个研究数据的全体区域（以此扩展，你可以利用空间关系（比如k-临近），进行局部地理加权计算）……接下去最重要的就是利用每个要素的不同空间位置...，去计算衰减函数，这个是一个连续的函数，有了这个衰减函数，当你把每个要素的空间位置（一般是坐标信息（x,y))和要素的值带入到这个函数里面之后，就可以得到一个权重值，这个值就可以带入到回归方程里面去。...这个衰减函数的理论基础，正是Tobler提出所谓的“地理学第一定律（Tobler’s First Law或者Tobler’s First Law of Geography)：位置越接近的数据，比远处的数据对结果的影响更大...赤池信息量准则建立在熵的概念基础上，可以权衡所估计模型的复杂度和此模型拟合数据的优良性。
从这一篇文章，你将要学到 如何利用griddata进行三维空间插值； 及其适用范围和进阶的逐步插值 背景 最近在做一个项目，要为上海市13000+个普通住宅楼盘算基本价格，俗称基价，可以从第三方来的案例数据只能覆盖大约...数据 从原数据我们看到需要插值的thismonthprice有大量空缺，如何利用地理位置进行插值呢？...values 浮点或复数的ndarray，形状（n，）的数据值 xi 浮点数的二维数组或一维数组的元组，形状（M，D）插值数据的点。 method 可选插值方法。...逐步插值 插值是一个逐步扩散的过程，如果让第一次插值的结果再参与训练的话，第二次插值效果会好一些，以此类推，循环下去，就可以逐步插值，最后会达到一种收敛状态，所以需要用一个标志其达到收敛了，最简单的判断方式就是插值数据不再提升了就认为收敛了...http://liao.cpython.org/scipytutorial11/ 6,（数值分析）各种插值法的python实现 https://blog.csdn.net/qq_20011607/article
有时候会碰到这种情况： 实际问题可以抽象为 \(z = f(x, y)\) 的形式，而你只知道有限的点 \((x_i,y_i,z_i)\)，你又需要局部的全数据，这时你就需要插值，一维的插值方法网上很多...，不再赘述，这里仅介绍二维的插值法 这里主要利用 scipy.interpolate 包里 griddata 函数 griddata(points, values, xi, method=’linear...xi：需要插值的空间，一般用 numpy.mgrid 函数生成后传入 method：插值方法 nearest linear cubic fill_value：无数据时填充数据 该方法返回的是和 xi 的...start2:end2:step2 * 1j] # grid就是插值结果，你想要的到的区间的每个点数据都在这个grid矩阵里 grid = griddata(points, values, (x, y)...(左闭右开) 可以是实部为零，虚部为整数的复数，这个数字表示该区间想要插值多少个点的数据(闭区间) 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/141383.html
1.全国12.5米分辨率ALOS高程数据 全国12.5米分辨率DEM数据，该数据由锐多宝的地理空间提供并进行分省裁剪与镶嵌，由测绘营地进行影像坐标系转换。...该数据集包括 1951-2020 年中国大陆地区的月平均气温，由基于气象站数据的高斯过程回归（GPR）方法。月网格温度数据集由中国气象数据服务中心气象站的观测值评估。...该卫星提供了1992-2013年时段内的夜光遥感数据。该卫星影像数据是通过灰度值来表示夜间的平均灯光强度且部分实际灰度值大于63的像元仍用63来表示。...http://gre.geodata.cn/ 2.国家青藏高原科学数据中心 http://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/ 3.OSGeo中国中心,地理空间数据共享,开放地理空间实验室...CLDS http://css.sysu.edu.cn/Data 39城市农民工调查数据库 http://css.sysu.edu.cn/Data 文中数据资源信息摘编自各大GIS网站、平台、公众号近期发布的地理空间数据共享资源
地理空间数据云是由中国科学院网络信息中心建设的一款数据云计算的平台。...一.如何使用地理空间数据云平台 我们首先需要进入该平台的官方网站，进入之后可以直接在官网上完成账号的注册，完成注册这第一步之后，就可以进入该平台检索你所需要的信息，“科学数据众包服务模式”这种独特的运营模式也让各类用户的需求都能被满足...image.png 二.地理空间数据云有什么用处 既然是免费的数据网站，那么这个网站能对我们的生活产生哪些方面的影响呢？这个平台又有什么用处呢？...随着互联网的高速发展，我们已经进入了大数据的时代，在这个时代里数据能帮助我们分析很多事情，从社会经济到国家安全，其实都会用到地理空间数据云这个平台，当然在大数据盛行的今天中国科学院将这些数据公布出来免费使用也是希望能对更多需要的人给与帮助...目前地理空间数据云这款平台已经为许多人提供了帮助，如果你也对大数据有需求，这个平台也一定可以满足你的需求。
本文介绍基于ArcMap软件，实现普通克里格、回归克里格方法的空间插值的具体操作。...1 背景知识准备 前期几篇博客分别基于地学计算的基本概念与相关操作，进行了详细的讲解，包括地统计基本概念：克里格插值、平稳假设、变异函数、基台、线性无偏最优等、MATLAB求取空间数据的变异函数并绘制经验半方差图以及全局多项式...此外，由于288个土壤采样点对应有机质含量数据为实测数据，其在采样记录、实验室测试等过程中，可能具有一定误差，从而出现个别异常值；而异常值的存在会对后期空间插值效果产生较大影响。...由空间聚集分布角度观之，普通克里格方法所得插值结果整体较为平缓，多呈现块状分布，形成较类似于等高线状的局部极大值或极小值中心分布趋势；而回归克里格方法所得插值结果较之前者更加分散、零碎，空间变异较为复杂...基于地理加权回归克里格的日平均气温插值[J]. 应用生态学报. 2015, 26(05): 1531-1536. [6] 姜勇，梁文举，李琪.
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