<新科学家>杂志报道,随着经济发展,一些国家通常会新修道路,扩展居民区,这两项措施都会使从太空中看到的灯光强度增加.不少学者利用夜间灯光数据与国内生产总值统计数据进行比较,发现从太空中看到的夜间灯光强度与一个国家的国内生产总值存在关联.美国国防气象卫星(DMSP)搭载的业务型线扫描传感器(OLS)已被用来研究区域和全球的GDP值.2013年初,苏奥米国家极轨合作伙伴(Suomi NPP)可见光红外成像辐射仪(VIIRS)夜间灯光数据发布,与DMSP/OLS相比,它们具有更高的空间分辨率和更广泛

​        气象数据一直是一个价值较高的数据,它被广泛用于各个领域的研究当中.气象数据包括有气温.气压.相对湿度.降水.蒸发.风向风速.日照等多种指标,但是包含了这些全部指标的气象数据却较难获取,即使获取到了也不能随意分享. 数据已经打包分享,这里是数据百度云下载链接: 1级目录 文件名 PRS SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-PRS-10004-YYYYMM.TXT(本站气压) TEM SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-TEM-12001-YYYYMM.TXT(气温)

​数据下载链接:数据下载链接 引言 全国土地利用数据产品是以Landsat TM/ETM/OLI遥感影像为主要数据源,经过影像融合.几何校正.图像增强与拼接等处理后,通过人机交互目视解译的方法,将全国土地利用类型划分为6个一级类,25个二级类以及部分三级分类的土地利用数据产品. 正文 数据简介 土地利用是指人类有目的地开发利用土地资源的一切活动,对于土地利用变化的分析是希望通过长时间序列在相同空间范围内对于特定类型或特定区域的土地使用情况变化进行分析,从而判断该区域或该类型土地变化的规律,进而分

​   数据下载链接:数据下载链接 引言 多种卫星遥感数据反演地表蒸腾与蒸散率(ET)产品是地理遥感生态网推出的生态环境类数据产品之一,产品包括2000-2009年三个波段RGB数据,值域0-252之间,数据类型为8bit整型.该产品经过数据搜集-模型模拟-质量检查-地表蒸腾与蒸散量数据流程,且经过专家组验证,质量良好. 正文 栅格数据源 数据名称 多种卫星遥感数据反演地表蒸腾与蒸散率(ET)产品 数据类型 栅格 数据格式 TIFF 数据精度 1km.500m.30m 时间范围 1981-202

 数据下载链接:数据下载链接​ 北京是一座有着三千多年历史的古都,在不同的朝代有着不同的称谓,大致算起来有二十多个别称.北京地势西北高.东南低.西部.北部和东北部三面环山,东南部是一片缓缓向渤海倾斜的平原.境内流经的主要河流有:永定河.潮白河.北运河.拒马河等,多由西北部山地发源,穿过崇山峻岭,向东南蜿蜒流经平原地区,最后分别汇入渤海. 数据范围:全国行政区划-行政村界 数据类型:面状数据,全国各省市县[村庄-边界]乡村界.乡村范围.村界数据 数据属性:标准12位行政区划编码.村名称.所属地区

数据下载链接:百度云下载链接​ 土壤阳离子交换量,简称CEC,是指土壤胶体所能吸附各种阳离子的总量.土壤阳离子交换量 cation exchange capacity 即CEC 是指土壤胶体所能吸附各种阳离子的总量,其数值以每千克土壤中含有各种阳离子的物质的量来表示,即mol/kg. 中国土壤阳离子交换量空间分布数据是根据土壤普查获取到的土壤剖面数据编制而成,用来表示土壤阳离子的空间分布含量. 编辑 数据名称 中国土壤阳离子交换量空间分布数据 数据类型 栅格 .矢量   数据格式 GRID.TI

数据下载链接:百度云下载链接​ 广东省,地处中国大陆最南部,属于东亚季风区,从北向南分别为中亚热带.南亚热带和热带气候,是中国光.热和水资源最丰富的地区之一.主要河系为珠江的西江.东江.北江和三角洲水系以及韩江水系.广东省面积为17.977万平方公里,其中宜农地434万公顷,宜林地1100万公顷. 土地利用数据是在根据影像光谱特征,结合野外实测资料,同时参照有关地理图件,对地物的几何形状,颜色特征.纹理特征和空间分布情况进行分析,建立统一解译标志的基础之上,依据多源卫星遥感信息,结合实地调查和其

​  数据下载链接:数据下载链接 广西壮族自治区,地处中国南部,北回归线横贯中部,属亚热带季风气候区.南北以贺州--东兰一线为界,此界以北属中亚热带季风气候区,以南属南亚热带季风气候区. 数据范围:全国行政区划-行政村界 数据类型:面状数据,全国各省市县[村庄-边界]乡村界.乡村范围.村界数据 数据属性:标准12位行政区划编码.村名称.所属地区 分辨率:1:2万--1:5万 数据格式:SHP数据(arcgis矢量数据格式) 五级行政区划:村边界数据产品涵盖五级行政区划: (一级行政区)省级行政区

数据下载链接:百度云下载链接 土地利用数据是在根据影像光谱特征,结合野外实测资料,同时参照有关地理图件,对地物的几何形状,颜色特征.纹理特征和空间分布情况进行分析,建立统一解译标志的基础之上,依据多源卫星遥感信息,结合实地调查和其他辅助数据,采用全数字化人机交互作业方法,主要根据对图像光谱.纹理.色调等的认识结合地形图目视解译而成:在内业建立解译标示与实现数据获取的基础上,结合外业实地考察验证,提高土地利用数据精度. 地理遥感生态网在对植被生长较好时间的GF1号等多源卫星影像下载.拼接.校正.配

概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 规范化数据类型 必要的转换 重命名列名 保存结果 更多资源 Pandas 是 Python 中很流行的类库,使用它可以进行数据科学计算和数据分.他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用,比如,SciPy,NumPy 和 Matplotlib,建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题. 虽然我们可以 Python 和数据分析做很多强大的事情,但是我们的分析结果的好坏依赖于数据的好坏.很多数据集存在数据

Docker的volume卷 为了能持久话保存和共享容器的数据. 使用docker volume卷的两种方式 1:数据卷 2:数据卷容器 1:数据卷 数据卷:数据卷会绕过docker 的ufs 直接写在物理设备上,对数据卷的操作可以及时生效,并且数据卷是可以进行共享重用的,为一个或者多个容器提供访问.数据卷的存在的目的在于永久话保存docker的数据,数据卷独立于容器的生命周期之外.不会因docker的变化儿产生变化 (1):挂载一个随机名称的目录 我们在运行容器的时候 通过使用  -V 来添加

概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 规范化数据类型 必要的转换 重命名列名 保存结果 更多资源 Pandas 是 Python 中很流行的类库,使用它可以进行数据科学计算和数据分.他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用,比如,SciPy,NumPy 和 Matplotlib,建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题. 虽然我们可以 Python 和数据分析做很多强大的事情,但是我们的分析结果的好坏依赖于数据的好坏.很多数据集存在数据

# 饼图的绘制# 导入第三方模块import matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falseziti = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simsun.ttc') # 构造数据edu = [0.2515,

一.背景 各地区经济协调发展是保证国民经济健康持续稳定增长的关键.GDP是反映各地区经济发展状况的重要指标.科学准确分析各地区GDP空间分布特征,对制定有效措施,指导经济协调发展具有重要参考价值. 二.目的 ArcGis中提供了中提供了三种空间插值方法,每种插值方法在原理上和应用上都大不相同,在此通过具体实例练习如何利用内插方法和卸内插方法进行GDP空间分布特征的分析,以此来引导读者对空间插值有一个更深刻的认识. 三.数据 某地区的统计GDP数据(GDP.shp),数据范围:4601万~1326

背景 最近在支持一个从Oracle转TiDB的项目,为方便应用端兼容性测试需要把Oracle测试环境的库表结构和数据同步到TiDB中,由于数据量并不大,所以怎么方便怎么来,这里使用CSV导出导入的方式来实现. 整个过程可以分为三个步骤: 库表结构转换 源数据导出 导入目标库 库表结构转换 众所周知TiDB是兼容MySQL协议的,所以Oracle的表结构定义在TIDB不一定能完全使用,这时候就需要做一些转换,比如字段类型.关键字.系统函数等等.如果表比较少的话,手动转一下也不是不行,但本次测试的O

第一章.spark源码分析之RDD四种依赖关系 一.RDD四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency.PrunDependency.RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系.如下图所示:org.apache.spark.Dependency有两个一级子类,分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency.其中,NarrowDependency 是一个抽象类,它有三个实现类,分别是OneToO

​ArcGIS API for Python主要用于Web端的扩展和开发,提供简单易用.功能强大的Python库,以及大数据分析能力,可轻松实现实时数据.栅格数据.空间数据等多源数据的接入和GIS分析.可视化,同时提供对平台的空间数据管理和组织管理功能.本篇博客将和大家分享,使用ArcGIS API for Python进行城市区域提取的方法和流程. 数据准备:不同时期的landsat影像 一.关于栅格函数   在前面的博客"环境镶嵌数据集的渲染模板使用","环境镶嵌数据集栅

​数据下载链接:数据下载链接 引言 全国土壤类型.质地.养分及变化等信息产品分为土壤类型数据.土壤质地数据.土壤养分数据及土壤变化数据等.该类产品是基于野外调查和实地采样,结合历史数据,建立全国土壤类型.质地.养分及变化等数据集,同时做成多种尺度的栅格数据.数据产品经过野外实地验证,精度良好,适用于各种科学研究及实际生产应用,它是地理遥感生态网推出的生态环境类系列数据产品之一. 正文 ※服务简介 全国土壤类型.质地.养分及变化等信息产品分为土壤类型数据.土壤质地数据.土壤养分数据及土壤变化数据等

  数据下载链接:百度云下载链接​ 降雨侵蚀力因子其实是反应降雨对土壤侵蚀的潜在能力,就是降雨的冲刷对土壤的侵蚀效应. 在过去几天查阅文献资料的过程中,本人亲眼看见过的关于因子R的计算方法就超过30种,着实大开了眼界. 不过总结这些计算方法,其实核心思路大概就两种:一种是把降雨的动能,就是E,引入模型中,因为降雨的动能越大,说明冲刷的力度越大:另一种是直接使用降雨量来计算的,比如引入月均降雨量和年均降雨量来计算. 小编在这里给大家推荐两个我们国内研究使用的计算方法,第一个是我国学者根据我国南方的

一.arcgis中nodata设为0 两个栅格进行叠加,有时会有一部分没有数据,即用identify点击该区域,Value为NoDat a,而不是像其他非空区域一样有值. 此时注意nodata区域要赋予0值,因为nodata+任何数=nodata,因此要采用条件查询函数将NoData的地方赋值为0. A:方法是ArcTools->Spatial Analyst Tools->Map Algebra->Single Output Map Algebra. 算法表达式为: CON(ISNUL