<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Dancing_Piggy的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Dancing_Piggy</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Dancing_Piggy]]></copyright><item><title><![CDATA[【基于GIS中TIN方法的等高线生成】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Dancing_Piggy/article/details/140642036</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Dancing_Piggy/article/details/140642036</guid><author>Dancing_Piggy</author><pubDate>Tue, 23 Jul 2024 17:50:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[利用ZDM将高程点转为圆，再将高程点导出成txt，粘入csv中作为准备输入文件。（注新版xlsx导入不进GIS、旧版xls有数量限制太多坐标无法显示全、csv既可导入也无数量限制）1.导入XY坐标，注意设置投影坐标（国内CGCS2000,114E为例）;3.3D Analyst-数据管理-TIN-创建TIN。有CAD测量高程点的情况下，如何快速且准确生成等值线？3D Analyst-表面三角化-表面等值线。最后导出成CAD即可。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[水文频率适线法的绘制及参数确定]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Dancing_Piggy/article/details/126156623</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Dancing_Piggy/article/details/126156623</guid><author>Dancing_Piggy</author><pubDate>Thu, 04 Aug 2022 17:03:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[水文频率曲线总结]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于CAD等高线的流域边界绘制]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Dancing_Piggy/article/details/126048787</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Dancing_Piggy/article/details/126048787</guid><author>Dancing_Piggy</author><pubDate>Fri, 29 Jul 2022 11:12:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[基于CAD的等高线如何绘制流域边界]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[气象因子的小波分析图像MATLAB实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Dancing_Piggy/article/details/111052473</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Dancing_Piggy/article/details/111052473</guid><author>Dancing_Piggy</author><pubDate>Fri, 11 Dec 2020 20:27:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[气象因子的小波分析图像MATLAB实现
近期把气象因子的小波分析图像代码拿出来复习了。
数据预处理
长时间序列的数据，可能需要做一个距平标准差。
如果是月数据，应该以月份为基准，分别做多年的每个月的距平标准差。
这样才能得到比较理想的图像。
参数调整
月数据应该在dj处调整为1/12
sst = Prec_monthly; 
variance = std(sst)^2;  % 计算sst的方差
sst = (sst - mean(sst))/sqrt(variance) ;
n = length(sst);]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于ArcGis栅格数据的腌膜、插值、分类色带等图像处理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Dancing_Piggy/article/details/106764600</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Dancing_Piggy/article/details/106764600</guid><author>Dancing_Piggy</author><pubDate>Mon, 15 Jun 2020 16:51:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[基于ArcGis栅格数据的腌膜、插值、分类色带等图像处理
问题
因源数据缺失以及色带问题，导致图像很难看。

腌膜处理
ArcToolbox》Spatial Analyst工具》提取分析》按腌膜提取
输入栅格：需要被调整的栅格数据；
腌膜数据：边界线；
进行腌膜处理。

插值处理
ArcToolbox》转换工具》由栅格转出》栅格转点

ArcToolbox》Spatial Analyst工具》插值分析》反距离权重法
在环境设置中设置：1.处理范围：与原栅格数据相同；

2.栅格分析：像元大小与原栅格数据同，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于MATLAB的栅格数据温度极端值计算]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Dancing_Piggy/article/details/106609239</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Dancing_Piggy/article/details/106609239</guid><author>Dancing_Piggy</author><pubDate>Mon, 08 Jun 2020 11:24:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[基于MATLAB的栅格数据温度极端值计算

For each station year, we summed the number of frost days (Tn &lt;= 0℃) and warm days (Tm &gt; 15℃) andexamined the temporal trends over the study period… Therefore, for interstation comparisons of the variability in the extreme (rela]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于MATLAB的GSE、GSS、GDD的五天运行法计算]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Dancing_Piggy/article/details/106603948</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Dancing_Piggy/article/details/106603948</guid><author>Dancing_Piggy</author><pubDate>Sun, 07 Jun 2020 17:42:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[基于MATLAB的GSE、GSS、GDD的五天运行法计算
最近看文献，在计算长期无生育期信息的情况下，运用五天运行法计算生育期以及生长度日
五天平均值运行法：

We define thermal GS as the period from the onset of the GS
(specifically, the first five consecutive days during which a daily
average temperature higher than 5 and 10°Coccur]]></description><category></category></item></channel></rss>