引言: 写MODIS数据处理这个系列文章的初衷,主要是为了分享本人处理MODIS数据方面的一些经验.鉴于网上对这方面系统性的总结还比较少,我搜集资料时也是走了许多的弯路,因此希望通过此文让初学者能够更快的入门,把时间多花费在数据分析方法的创新上,而不是在机械式的处理数据上.本系列包括的MODIS数据处理例子包括:MOD16全球蒸散发数据集以及MOD13植被指数数据集.如果你是一名遥感方面的初学者,想要利用ArcGIS处理MODIS数据,相信看完这系列文章,能够帮助你熟悉这整个数据处理流程以及Ar

之前写过一篇短文对比过几种数字高程数据的区别:5种全球高程数据对比,这篇文章简要介绍下如何下载这些数据.       1.DLR的数字高程数据.该数据也是SRTM(shuttle radar topography mission,航天飞机雷达地形测绘任务)数据,一般提到SRTM都是指NASA在2000年利用奋进号跑出来的数字高程数据,覆盖全面.公开数据早.精度在今天仍相当可观,所以更加有名.但SRTM并不只专指这一家,当年德国航天局DLR同在奋进号上用自己的雷达搞地形测绘,美国人用的C波段雷达,

这个问题是一年前我刚步入IT行业的一个面试题,当时抓破头皮都想不到的问题,但现在回想过去自身不禁感到可笑,不多扯直接写解决方案.如何在数据表当中找出被删掉的数据行ID,意思是:在一堆的数据当中,让你找出数据存在间隔的那些数据行的ID(先不考虑两个数据行中存在多个间隔的情况). 可见ID=14那条数据行正是我要们寻找的,对于这种情况,可用自查询方式处理: select ID,New_ID,(New_ID - ID -1) as '存在的间隔数量',ID+1 as '被删除的行ID' from (

本文主要介绍如何使用“迈高图-地图数据下载器”(以下简称:迈高图)下载全球DEM高程数据,任意下载范围自动拼接.裁剪.DEM高程数据支持下载导出为:GeoTIFF.XYZ.南方CASS等常用数据格式. SRTM简介 SRTM(航天飞机雷达地形测绘任务)是由美国航空航天局,地理空间情报局以及德国和意大利的航天机构于2000年2月开始的.SRTM的全称是Shuttle Radar Topography Mission,即航天飞机雷达地形测绘使命,2000年2月11日上午11时44分,美国“奋进”号航

FY-3C全球火点HDF数据包含一个FIRES二维变量,第一维是火点数,第二维是一些属性,其中第3.4列分别是火点的纬度和经度.下面的脚本示例读出所有火点经纬度并绘图.脚本程序: #Add data file fn = 'D:/Temp/hdf/FY3C_VIRRX_GBAL_L2_GFR_MLT_GLL_20150811_POAD_1000M_MS.HDF' f = addfile(fn) #Get data variable v = f['FIRES'] #Get data array da

假设你要从B列中找出A列里没有的数据,那你就在C1单元格里输入“=IF(ISNA(VLOOKUP(B1,A:A,1,0)),"F","T")”显示T就表示有,F就表示没有.经过测试,效果很好.推荐使用!

紧接上一篇,将List<Menu>的扁平结构数据, 转换成树形结构的数据 返回给前端   ,   废话不多说,开撸! --------------------- 步骤: 1. 建 Menu实体结构 public class Menu { /// <summary> /// ID /// </summary> public int ID { get; set; } /// <summary> /// 菜单名 /// </summary> publi

1 基本概念 DEM是数字高程模型的英文简称(Digital Elevation Model),是研究分析地形.流域.地物识别的重要原始资料.由于DEM 数据能够反映一定分辨率的局部地形特征,因此通过DEM 可提取大量的地表形态信息,可用于绘制等高线.坡度图.坡向图.立体透视图.立体景观图,并应用于制作正射影像.立体地形模型与地图修测.在测绘.水文.气象.地貌.地质.土壤.工程建设.通讯.军事等国民经济和国防建设以及人文和自然科学领域有着广泛的应用. 如在工程建设上,可用于如土方量计算.通视分析

1.采集目标地址 https://www.glass.cn/gongying/sellindex.aspx 网站比较简单,没什么大的需要注意的问题.2.通过分析测试 https://www.glass.cn/gongying/a_l_p1_ky/ 等价于目标采集网站首页,只需设置{}.format 翻页这个完整比较简单,就是获取一下页码,再做一下翻页,循环采集页面跳转url,再进入url采集页面内容信息.3.采集数据过程及结果 #glass_gy.py # -*- coding: utf-8 -

现在有表格如下,差异A中的红色标记为区域1在区域2中找不到对应的值,差异B中的红色标记为区域2在区域1中找不到对应的值 那么怎么去查找呢? 这里用到COUNTIF跟数组公式 C3=SUM(COUNTIF(A3,$E$3:$E$6)*COUNTIF(B3,$F$3:$F$6)) 这样就成功找出来了!

1.MODIS数据的特点 (1)全球免费:NASA对MODIS数据实行全球免费接收的政策(TERRA卫星除MODIS外的其他传感器获取的数据均采取公开有偿接收和有偿使用的政策),这样的数据接收和使用政策对于目前我国大多数科学家来说是不可多得的.廉价并且实用的数据资源:     (2)光谱范围广:MODIS数据涉及波段范围广(共有36个波段,光谱范围从0.4um-14.4um),数据分辨率比NOAA-AVHRR有较大的进展(辐射分辨率达12bits,其中两个通道的空间分辨率达250m,5个通道为5

  目前网上有多种全球高程数据,国内在这方面也进步喜人,资源三号目前已放出来的卫片给了不少惊喜,其高程数值得期待.但资源三号的高程数据放出来还需等待,过去两三年全球高程数据发展相当迅猛,DLR放出了相当高精度的数据,去年底aster gdem放出了修正后的第二版,数据质量改善很大,昨天又看到有网友介绍USGS放出的GMTED数据,所以决定先不等国产数据了,将目前的几种全球高程数据精度作简单对比.       先简要介绍下这五种数据:     1.DLR之SRTM X波段数据:DLR是德国宇航中心

最近刚接触python,找点小任务来练练手,希望自己在实践中不断的锻炼自己解决问题的能力. 公司里会有这样的场景:有一张电子表格的内容由两三个部门或者更多的部门用到,这些员工会在维护这些表格中不定期的跟新一些自己部门的数据,时间久了,大家的数据就开始打架了,非常不利于管理.怎样快速找到两个或者多个电子表格中数据的差异呢? 解决办法: 1.Excel自带的方法(有兴趣的自行百度) 2.python 写一个小脚本 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -

这篇文章用pandas对全球的人口数据做个简单分析.我收集全球各国1960-2019年人口数据,包含男女和不同年龄段,共6个文件. pop_total.csv: 各国每年总人口 pop_female.csv:各国每年女性人口 pop_male.csv: 各国每年男性人口 pop_0_14.csv: 各国每年0-14岁人口 pop_15_64.csv: 各国每年15-64岁人口 pop_65up.csv:各国每年65岁以上人口 先用pandas读取文件数据 import pandas as pd

星期一的早上,我在办公区鸟瞰窗外,目光所到之处,用顾城的那首"你看天时很近,看我时很远"倒是格外的应景.作为一名父亲,看着工位上3M的口罩,想想此刻还在熟睡的孩子,多少有些无奈--又是PM25指数200+的一天.这么大的中国,如何给孩子找一方净土,让孩子能够健康快乐的成长.正是带着这样的一个想法,我查询了几个我比较关注的城市的PM值,比如北京,成都,杭州,深圳,厦门等地方,都不理想,一种赶尽杀绝的节奏,难道在中国只能做君子,自强不吸?同时,我个人发现一个情况,我的手机是华为荣耀6plu

2015年大数据发展八大趋势   (0 篇回复) “数据很丰满,信息很骨感”:Sight Machine想用大数据的方法,打碎两者间的屏障   (0 篇回复) 百度携大数据"圈地"证券业 "BAT"开启互联网金融新战场   (0 篇回复) 码农的春天到了?   (0 篇回复) 浪潮大数据一体机出招 装备科研“最强大脑”   (0 篇回复) 方物软件承担国家“核高基”重大专项研发   (2 篇回复) 2013互联网大会透露的热点与新趋势   (1 篇回复) 大数据从幕

阿里云云盾抗下全球最大DDoS攻击(5亿次请求,95万QPS HTTPS CC攻击) 作者:用户 来源:互联网 时间:2016-03-30 13:32:40 安全流量事件https互联网资源 摘要: 本文讲的是阿里云云盾抗下全球最大DDoS攻击(5亿次请求,95万QPS HTTPS CC攻击), 报告披露,去年11月,阿里云安全团队成功防御了黑客对阿里云平台上某互联网金融用户发起的超大规模HTTPS/SSL CC流量攻击,此次攻击也是迄今为止全球有统计数据最大的HTTPS SSL/CC攻击. 作

开发四年只会写业务代码,分布式高并发都不会还做程序员?->>>    Google Spanner简介 Spanner 是Google的全球级的分布式数据库 (Globally-Distributed Database) .Spanner的扩展性达到了令人咋舌的全球级,可以扩展到数百万的机器,数已百计的数据中心,上万亿的行.更给力的是,除了夸张的扩展性之外,他还能 同时通过同步复制和多版本来满足外部一致性,可用性也是很好的.冲破CAP的枷锁,在三者之间完美平衡. Spanner是个可扩展

什么是服务? 服务提供了一种能在应用的整个生命周期内保持数据的方法,它能够在控制器之间进行通信,并且能保证数据的一致性. 服务是一个单例对象,在每个应用中只会被实例化一次(被$injector实例化),并且是延迟加载的(需要时才会被创建).服务提供了把与特定功能相关联的方法集中在一起的接口.(此解释来源于AngularJS权威教程). 在笔者的认知中,服务就是用来创建数据,存储数据,也可以向后台请求数据的一个很特别的“领域”,除此之外,服务还能与控制器之间进行紧密的通信,保证数据能通过控制器显示

mysql limit大数据量分页优化方法 Mysql的优化是非常重要的.其他最常用也最需要优化的就是limit.Mysql的limit给分页带来了极大的方便,但数据量一大的时候,limit的性能就急剧下降. 同样是取10条数据     select * from yanxue8_visit limit 10000,10 和     select * from yanxue8_visit limit 0,10 就不是一个数量级别的. 网上也很多关于limit的五条优化准则,都是翻译自Mysql手

SQL Server 2016五大优势挖掘企业用户数据价值 转载自:http://soft.zdnet.com.cn/software_zone/2016/0318/3074442.shtml 3月10日,微软公司在美国纽约举办了一场名为“Data Driven”的活动,正式发布了新一代SQL Server 2016, 与此同时,还附赠了两条爆炸性消息:微软将SQL Server 2016开放给linux,同时还发布了一款针对Oracle数据库的迁移工具,以及相关的迁移优惠政策. 业内对这两条消