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Python中gdal实现MODIS遥感影像数据读取与质量控制QC波段筛选及掩膜

前期推文Python中gdal栅格影像读取计算与写入及质量评估QA波段筛选掩膜详细介绍了基于Python语言gdal等模块实现遥感影像栅格数据的读取,以及基于质量评估(QA)波段实现栅格像元筛选与掩膜的全部操作。而在本文,我们依据前述这一篇推文的代码,结合大家更为熟悉的MODIS系列遥感影像产品,基于其质量评估波段进行具体的对照讲解。也就是说,本文重点不在于代码的讲解(具体代码在前述这一篇推文中已经很详细地介绍了),而是将上述代码在更为具体的一个实践中加以应用,告诉大家该如何选择波段、处理质量评估QA波段并进行筛选操作等。同时,这里还有一点需要注意:在MODIS系列遥感影像中,质量评估波段更应该称为质量控制波段,因为其官方手册中将其写作Quality Control,因此后文就写作质量控制波段或QC波段。

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python与地理空间分析(一)

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。例如气温会随着海拔的升高而降低,地形的坡向朝向也会影响风速的分布,此外,典型的地形会形成特定的气候条件,也是数据挖掘中可以利用的区域划分标准。数据分析中,地理空间分析往往能提供有效的信息,辅助进行决策。随着航空遥感行业的发展,积累的卫星数据也成为了数据挖掘的重要数据来源。 地理空间分析有好多软件可以支持,包括Arcgis,QGIS等软件平台,本系列文章将会着重分享python在地理空间分析的应用。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。本文将讨论一些常用的地理空间数据,对地理空间分析的对象做一个大概的了解。 地理空间数据最重要的组成部分:

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