前言这一次博客主要使用MRT对MODIS数据进行处理，内容包括：MRT单幅数据处理、MRT批量处理和我遇到的一些bug及解决方法，至于MRT的安装网上有很多教程按照说明操作即可，希望也能解决一些问题。MRT单幅数据处理1.在安装MRT的路径下找到bin文件夹，我的是：F:\MRT\bin，找到ModisTool.jar并双击打开，显示以下页面： 2.点击open input file打开需要处理的
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2023-10-31 17:24:00
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# 使用 Python 处理 MODIS 数据
## 简介
MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）是一个在多种应用中广泛使用的地球观测卫星传感器。用 Python 处理 MODIS 数据，您可以提取有用的信息，进行分析和可视化。本文将引导您通过整个流程，从下载数据到处理和分析，帮助您掌握 MODIS 数据的处理技能。
## 流程
pandas模块学习一、背景概述Pandas (Python Data Analysis Library) 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。numpy更加适用于科学计算领域；而pandas最初据说是设计用于金融领域，因此pandas可能更加适用于各类实际应用场景的处理。另一方面，numpy适用于处理“干净”的数据，及规范、无缺失的数据，而pandas更加擅长数据
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2023-10-11 07:30:28
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大名鼎鼎的卫星数据MODIS是Terra和Aqua两颗卫星上搭载的成像传感器，因此我们一般又成这两课卫星所获取得数据为MODIS数据，该数据具有的有低空间分辨率（250m、500m、1000m）与高时间分辨率（大多是1天的重放周期）的特点。在平常的研究中，MODIS数据常作为地物时空变化监测（时序分析）研究中的重要常用数据源之一。在本文中，小编将介绍一下，如何在Windows平台下，使用一个Pyt
本期记录只上干活，废话不多说，主要是后面与HEG配合使用，实现一系列研究与反演操作。python环境：Python 3.5.2 +Pycharm模块包：pyhdf安装方法(命令行输入)：pip install pyhdf一、获取hdf数据集：from pyhdf.SD import SD
HDF_FILR_URL = "E:\Persona_project\Py-Program\RS\modis\
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2023-06-30 16:10:38
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Python是数据科学家十分喜爱的编程语言，其内置了很多由C语言编写的库，操作起来更加方便，Python在网络爬虫的传统应用领域，在大数据的抓取方面具有先天优势，目前，最流行的爬虫框架Scrapy、HTTP工具包urlib2、HTML解析工具、XML解析器lxml等，都是能够独当一面的Python类库。Python十分适合数据抓取工作，对于大数据的处理，Python在大数据处理方面的优势有：1、异
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2023-06-28 15:50:52
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概述Excel固然功能强大，也有许多函数实现数据处理功能，但是Excel仍需大量人工操作，虽然能嵌入VB脚本宏，但也容易染上宏病毒。python作为解释性语言，在数据处理方面拥有强大的函数库以及第三方库，excel作为主要基础数据源之一，在利用数据进行分析前往往需要预先对数据进行整理。因此，本文就python处理excel数据进行了学习，主要分为python对excel数据处理的常用数据类型以及常
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2023-08-09 10:53:15
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一、地表温度反演原理 简单来说，反演原理就是根据热红外的两个波段，31、32波段根据普朗克公式进行地表亮温的反演，1、2波段进行NDVI—>植被覆盖度—>热辐射相互作用—>地表比辐射率的反演，然后2、19波段进行水汽含量—>大气透过率的反演，根据地表比辐射率和大气透过率对地表亮温进行修正，得
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2024-06-18 08:45:12
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一、基本函数篇1）python strip()函数介绍函数原型声明：s为字符串，rm为要删除的字符序列s.strip(rm) 删除s字符串中开头、结尾处，位于 rm删除序列的字符
s.lstrip(rm) 删除s字符串中开头处，位于 rm删除序列的字符
s.rstrip(rm) 删除s字符串中结尾处，位于 rm删除序列的字符注意： 当rm为空时，默认删除空白符（包括'\n', '\r',
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2023-08-14 14:04:31
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本文仅供交流学习，部分代码根据练习题需求未采用函数进行直接转换。有错误或更好的方法欢迎提出。1.三个数排序输入三个整数x,y,z,将这三个数由小到大排序输出。输入：1 4 3输出：1 3 4a,b,c=input().split()
n=[]
n.append(int(a))
n.append(int(b))
n.append(int(c))
n.sort()
print(n[0],n[1],n[
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2023-10-14 14:32:09
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题记：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。无论，数据分析，数据挖掘，还是算法工程师，工作中80%的时间都用来处理数据，给数据打标签了。而工作中拿到的数据脏的厉害，必须经过处理才能放入模型中。以下是一脏数据表：（表格放在最后供看官下载练习）这张表格有多少处数据问题？大家对数据问题是如何定义的？不妨带着疑问阅读下文；数据处理四性“完全合一”。完整性：单条数据是否存在空值，
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2023-07-07 13:45:39
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目前Python可以说是非常流行，在目前的编程语言中，Python的抽象程度是最高的，是最接近自然语言的，很容易上手。你可以用它来完成很多任务，比如数据科学、机器学习、Web开发、脚本编写、自动化等。▍1、for循环中的else条件这是一个for-else方法，循环遍历列表时使用else语句。下面举个例子，比如我们想检查一个列表中是否包含奇数。那么可以通过for循环，遍历查找。 numbers&
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2023-09-14 16:26:18
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Python 字符串切割处理，file()方法读取、写入文件
近期碰到一个问题，两套系统之间数据同步出了差错，事后才发现的，又不能将业务流程倒退，但是这么多数据手工处理量也太大了，于是决定用Python偷个小懒。1、首先分析数据。两边数据库字段的值都是一样，先将这边数据库的数据查询导出，正好是2列120多行的数据。那么目标就是拼接成update from
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2020-04-04 14:37:00
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6.数据处理实例6.1.数据如图: 6.2.需求: 6.3.处理数据: 我个人拿到数据，直接想着转换成DataFrame,然后着手算总分，然后直接数据分组,还是太年轻了...self.df["total"] = self.df.英语 + self.df.体育 + self.df.军训
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2023-09-12 15:19:41
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Pandas使用一个二维的数据结构DataFrame来表示表格式的数据，相比较于Numpy，Pandas可以存储混合的数据结构，同时使用NaN来表示缺失的数据，而不用像Numpy一样要手工处理缺失的数据，并且Pandas使用轴标签来表示行和列。1、文件读取首先将用到的pandas和numpy加载进来import pandas as pdimport numpy as np读取数据：#csv和xls
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2024-01-30 19:10:34
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preface：最近在整内比赛MDD。遇到一些数据处理方面的事情，用python pandas是最为方便的，远比我想象的强大。几行代码就完成了数据的处理，多个文件的融合，再用sklearn里面的模型跑一跑，就能得到结果。为此，经常记录下来，对数据处理的应用。一、Pandas合集df = pd.read_csv('%s/%s' % (input_path, file_name))：read_csv(
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2023-12-02 21:13:37
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首先了解使用python进行数据处理常用的两个包：numpy和pandas。numpy最重要的特点就是n维数组对象ndarray是一个快速而灵活的大数据集容器，它是一个通用的同构数据多维容器，即所有的元素必须是相同的类型，每个数组有一个shape（表示维度大小的元组），一个dtype（说明数组数据类型的对象）。1.创建数组常使用的函数有：array,arange 例如： array函数： aran
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2023-09-16 21:26:25
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文章目录1. pandas简介2. pandas 用法2.1 pandas的数据格式2.2 数据的导入和自生成数据pandas的行列数据的获取pandas 条件筛选数据pandas数据的数据处理pandas 缺失值，重复(异常值)等的处理缺失值的处理补充（数据相关性的计算）以及显著性检验 1. pandas简介pandas是一个是一个python包，可以很大程度上加快我们对数据的处理。花费时间把
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2024-01-11 21:43:37
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尝试学习Python，更主要还是为了解决工作中的困难。现在的工作，需要汇总和分析所有site的销量、费用和活动执行情况，由于工作量较为庞大，而实际上并不复杂，所以摸索尝试用python进行处理。当然，写到这里的时候，我还是个刚刚完成编程环境搭建的、刚开始接触列表的纯小白，由于工作并不涉及到编程，我决定跳跃发展，直接尝试通过在网上找到的代码来完成Excel数据处理工作，希望在这个过程中逐渐熟悉pyt
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2023-05-27 09:30:57
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1、选择建模数据 我们的数据集有太多的变量，很难处理，我们需要将这些海量的数据减少到我们能理解的程度。 我们肯定要选择变量的一列来进行分析，故我们需要查看数据集中所有列的列表名，这是通过数据框架的Columns属性完成的。 以之前的墨尔本房价为例 import pandas as pd
# 将文件路径保存到变量以便于访问
melbourne_file_path =
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2023-06-26 13:24:05
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