2月科研——arcgis计算植被差异

 ArcGIS中,设置高于或低于某个值的像元为 -9999,然后将这些地方设为空——目的:去除异常值和黑色背景值

Con(("T_std ano7.tif" > 2) | ("T_std ano7.tif" <  - 2), - 9999,"T_std ano7.tif")
SetNull("333" ==  - 9999,"333")

直接将黑色掩膜设为空:

SetNull("333" ==  0,"333")

其他方法:

arcgis遥感图像去黑边林林种种(至少7种方法)_arcmap的 image analysis去除遥感影像黑边-CSDN博客

去除影像黑边的N种方法_arcgis影像图黑色背景无法去除_GIS前沿的博客-CSDN博客

  ArcGIS模型构建器转nc文件为tif

ArcGIS批量将nc文件转为tif文件 - 知乎

arcgis数据处理(批量nc格式转tif) - 知乎

ArcGIS利用模型构建器批量导出nc文件中的不同波段数据_arcgis将其中的几个波段输出-CSDN博客

在ArcGIS中使用建模批量将nc文件转换为tif格式并进行裁剪_arcgis nc转tif_元宝kk的博客-CSDN博客

arcgis批量处理:Batch

ArcGIS使用小技巧——批处理 - 知乎

地理配准批量处理:

【精选】arcgis 循环模型批量处理_邪门歪道:地图截获器栅格批量配准方法【2019017】-CSDN博客

利用ArcGIS与arcpy构建影像批量校正的GP工具_arcgis transformation type-CSDN博客


1、导出后在arcgis中,创建0.5°格网

Arcgis操作:网格划分_gis网格划分方法-CSDN博客

2、得到格网后,统计0.5°网格内500m像元的平均值,分区统计(zonal statistics)

3、再在栅格计算器中作差。——得到某月的两种植被变化差异

以此类推,再累加得到7-10月的总差异,分析其与SPEI的一致性。

4、arcgis中把一个nc文件中特定的某张时间维度转为tif:基于ArcGIS的nc(NETCDF)转tif格式_nc转tif-CSDN博客

简单来说就是先把nc拽进来加载出想要的那张,make raster layer

导出后发现其是个adf格式的栅格,

右键数据导出为tiff即可。


以上,如果2-3步骤中想要设置阈值:

1、栅格计算器,将500m有值的像元统一赋值为1

Con

2、统计格网中500m像元的数量

每个网格中最多有 (55500/500)² =12321 个500m像元。

阈值取10% 就接近一半了

3、分区统计输入筛选后的网格

SetNull("ZonSt_sumc.tif" <= 1232,"ZonSt_sumc.tif")

报错

可能是因为这个数据有小数,需要转为整型。

4、


GEE中设置植被覆盖度的阈值并计算差值,

arcgis中只需要:

1、右键tif数据导出使其nodata的黑框消除

2、栅格计算器,Con,有值的部分全部赋值为1,以便在网格中计数

3、zonal statistics:分别计算均值、sum,再用合成波段。

而我又研究了下,发现可以改进,直接聚合(aggregate)工具即可:

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/48910.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

python基础语法 007 文件操作-1读取写入

1 文件操作 1.1 什么时候用文件操作&#xff1f; 打开文档写东西看东西拿文档做统计 在python 文档操作作用 存储数据读取数据 打开文件有什么用&#xff1f; 读取数据&#xff0c;写入数据不管什么数据都可以用open打开&#xff0c;如可复制一张图片 1.2 open() 读取,…

c++中的冒泡排序(Bubble Sort),插入排序(Insertion Sort)和选择排序(Selection Sort)

前言 hello大家好啊&#xff0c;这里是文宇&#xff0c;不是文字&#xff0c;是文宇哦。今天开始爆更 冒泡排序&#xff08;Bubble Sort&#xff09; 冒泡排序&#xff08;Bubble Sort&#xff09;是一种简单的排序算法&#xff0c;它属于比较排序算法的一种。冒泡排序的基本…

Java开发利器:深入浅出`java.util.Objects`

在Java开发过程中&#xff0c;java.util.Objects作为一个不可或缺的工具类&#xff0c;为开发者提供了诸多实用方法&#xff0c;用以简化对象操作、提升代码健壮性和可读性。本文将详尽介绍Objects类中的几个核心方法及其应用场景&#xff0c;帮助你更好地驾驭Java编程。 前言…

C++顶层const和底层const

《Cprimer》中写到&#xff1a;顶层const表示指针本身是个常量&#xff0c;底层const表示指针所指的对象是一个常量。 顶层const可以表示任意的对象是常量&#xff0c;这一点对任何数据类型都适用。底层const则与指针和引用等复合类型的基本类型部分有关&#xff0c;比较特殊的…

【嵌入式DIY实例-ESP8266篇】-LCD ST7789显示BMP280传感器数据

LCD ST7789显示BMP280传感器数据 文章目录 LCD ST7789显示BMP280传感器数据1、硬件准备与接线2、代码实现在本文中,将介绍如何通过 ESP8266 NodeMCU 开发板 (ESP-12E) 与 ST7789 TFT 显示屏连接。 在此项目中,我们将了解如何将 ESP8266 NodeMCU 板与 Bosch Sensortec 的 BMP2…

OpenAI发布迷你AI模型GPT-4o mini

本心、输入输出、结果 文章目录 OpenAI发布迷你AI模型GPT-4o mini前言OpenAI发布迷你AI模型GPT-4o mini英伟达联合发布 Mistral-NeMo AI 模型:120 亿参数、上下文窗口 12.8 万个 tokenOpenAI发布迷你AI模型GPT-4o mini 编辑 | 简简单单 Online zuozuo 地址 | https://blog.csd…

多视角多对学习方式的相关论文解读

目标解决问题&#xff1a; 1&#xff1b;地理分布的空气质量和天气站是异质的空间对象&#xff0c;它们监测的条件不同。现有的方法通常设计用于同质的空间对象&#xff0c;不适合联合预测。 2&#xff1b;观察误差累积&#xff1a;监测站的观测数据往往因传感器误差和环境干扰…

如何在 Nginx 中配置访问日志的格式?

文章目录 如何在 Nginx 中配置访问日志的格式&#xff1f;一、Nginx 访问日志的重要性二、Nginx 访问日志的默认格式三、自定义 Nginx 访问日志格式四、配置访问日志的存储路径五、实际应用场景与示例场景一&#xff1a;电商网站场景二&#xff1a;多语言网站场景三&#xff1a…

Win10+Docker配置TensorRT环境

1.Docker下载和安装 Docker下载:Install Docker Desktop on Windows Docker安装: 勾选直接下一步就行,安装完成后需要电脑重启。 重启后,选择Accept—>Continue without signing in—>skip survey. 可以进入下面页面,并且左下角是绿色的,显示e…

用Python写一个视频采集脚本,对某网站进行批量采集

最近某牙上又出现一批高质量视频&#xff0c;听说删的很快&#xff0c;还好我会Python&#xff0c;赶紧采集下来保存&#xff01; 准备工作 环境使用 Python 3.10 解释器 Pycharm 编辑器 模块使用 requests >>> 数据请求模块 re <正则表达式模块> os <文…

unittest框架和pytest框架区别及示例

unittest框架和pytest框架区别及示例 类型unittest框架pytest框架unittest框架示例pytest框架示例安装python内置的一个单元测试框架,标准库&#xff0c;不需要安装第三方单元测试库&#xff0c;需要安装使用时直接引用 import unittest安装命令&#xff1a;pip3 install pyte…

matlab 声音信号希尔伯特黄变换

1、内容简介 略 91-可以交流、咨询、答疑 2、内容说明 略 Hilbert-Huang变换&#xff08;HHT&#xff09;是一种基于经验的数据分析方法 方法。它的扩展基础是自适应的&#xff0c;因此它可以从非线性和非平稳过程中产生具有物理意义的数据表示。这个 适应性的优势是有代价…

加入更多的功能,我需要随便输入一个 我今天的工作 ,它能自动分类到 其中一个,例如 “编程” 它会自动分类到 工作

为了实现更智能的分类&#xff0c;我们需要改进分类器&#xff0c;使其能够处理用户输入的任意文本&#xff0c;并自动分类到相应的类别。可以通过增加训练数据并改进数据预处理和分类器训练来实现这一点。 改进步骤 增加训练数据&#xff1a;增加更多样化的训练数据&#xf…

算法——双指针(day4)

15.三数之和 15. 三数之和 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 题目解析&#xff1a; 这道题目说是三数之和&#xff0c;其实这和我们之前做过的两数之和是一个规律的~无非就是我们需要实时改动target的值。先排好序&#xff0c;然后固定一个数取其负值作target&#xf…

【MySQL进阶之路 | 高级篇】GROUP BY优化,分页查询优化

1. GROUP BY优化 group by使用的索引的原则几乎跟order by一致&#xff0c;即使没有过滤条件用到索引&#xff0c;也可以直接使用索引。 group by先排序再分组&#xff0c;遵循索引建立的最佳左前缀原则 当无法使用索引列&#xff0c;增大max_length_for_sort_data和sort_buf…

【Linux 驱动】IMX6ULL eLCDIF驱动

1. eLCDIF设备树 lcdif: lcdif021c8000 {compatible "fsl,imx6ul-lcdif", "fsl,imx28-lcdif"; //属性reg <0x021c8000 0x4000>; //起始地址 地址大小interrupts <GIC_SPI 5 IRQ_TYPE_LEVEL_HIGH>; …

Linux存储管理-逻辑卷管理(LVM)

逻辑卷管理&#xff08;LVM&#xff09;流程 物理磁盘/分区 -> 物理卷&#xff08;PV&#xff09;-> 加入卷组&#xff08;VG&#xff09;-> 卷组调配空间&#xff0c;制作逻辑卷&#xff08;LV&#xff09;-> 格式化 -> 挂载 -> 使用 为什么需要逻辑卷管理…

Web 性能入门指南-3.5 优化单页应用程序 (SPA)

&#x1f338; 欢迎来到前端后花园&#xff01;这里是一个温馨的小角落&#xff0c;专为热爱前端技术的你打造。没有华丽的辞藻&#xff0c;只有真诚的分享。希望你能在这里找到实用的内容&#xff0c;学到新知识&#xff0c;同时也欢迎你畅所欲言&#xff0c;分享你的思考和见…

【Linux 13】文件系统

文章目录 &#x1f308; 一、前言&#x1f308; 二、文件操作的系统接口⭐ 1. 打开文件 open⭐ 2. 关闭文件 close⭐ 3. 写入文件 write⭐ 4. 读取文件 read &#x1f308; 三、文件描述符⭐ 1. 文件描述符介绍⭐ 2. 提前被分配的文件描述符 0 1 2⭐ 3. 文件描述符的分配规则 &…

浏览器插件利器--allWebPluginV2.0.0.16-beta版发布

allWebPlugin简介 allWebPlugin中间件是一款为用户提供安全、可靠、便捷的浏览器插件服务的中间件产品&#xff0c;致力于将浏览器插件重新应用到所有浏览器。它将现有ActiveX控件直接嵌入浏览器&#xff0c;实现插件加载、界面显示、接口调用、事件回调等。支持Chrome、Firefo…