2011年12月02日

毕业快半年了,离开学校一晃这么久了,玩了快大半年,该学点东西了

今天看了C++第三章,和C语言基本一样,是讲数据类型,int ,char ,float,double等。


其中关于const限定符部分,有一点需要注意

 C++版本 和 ANSI C 版本有点不同,区别一作用域规则(这里没详细介绍,第九章会详细说明);区别二在C++中可以用const生命数组长度(第四章介绍)。


其余没有特别说明

<think> 我们正在讨论的是1999-2011间的遥感数据。根据用户的问题,他想确认这段时间内的数据是否是逐的单张影像数据。 回顾之前的方案,我们使用了Landsat 5 TM和Landsat 7 ETM+数据,并在GEE平台上处理。我们构建的是一个影像集合(ImageCollection),然后通过中值合成(median)生成每个像元在时间上的中值,从而得到每个份的一张合成影像。 在引用[1]中,山西省的处理也是逐处理的:逐影像时间筛选(每1月112月31),然后进行去云和NDVI计算,最后按照qualityMosaic函数进行影像拼接和镶嵌。这表明他们也是逐生成单张影像。 因此,我们的方案中,1999-2011的数据是逐处理的,即每生成一张合成影像(通过中值合成或其他方法)。但需要注意的是,我们可能使用多景影像来覆盖整个区域(因为一景Landsat影像不能覆盖整个山西省,需要多景镶嵌),然后通过合成方法(如中值合成)得到该的一张无缝影像。 所以,回答用户的问题:是的,我们提出的1999-2011的数据是逐的单张影像数据(每一张合成影像,由该内所有可用影像合成得到)。 但需要说明的是,这里“单张”是指每最终生成一张代表该的影像,而实际上在合成前,每可能有多个时相的影像(比如多景不同时间的影像)。我们通过云掩膜和合成方法(如中值合成)来生成每的单张影像。 另外,在引用[1]中,他们使用了直方图匹配的方法进行匀光处理,以确保不同影像之间色调一致。在我们的方案中,我们使用了归一化处理,这也有助于不同份影像之间的比较。 </think> 是的,1999-2011提出的数据是**逐处理的单张影像数据**。这基于以下技术方案和引用依据: ### 数据生成原理 1. **逐处理流程**: - 每筛选1月112月31的多景影像 - 通过云掩膜和质量筛选(`pixel_qa`)预处理[^1] - 使用`qualityMosaic`或`median()`合成度单张影像 ```javascript // 度影像合成示例 var yearlyComposite = ee.ImageCollection('LANDSAT/LT05/C02/T1_L2') .filterDate('2005-01-01', '2005-12-31') .map(cloudMask) .median(); // 生成该度单张合成影像 ``` 2. **关键特征验证**: - 引用[1]明确说明处理流程包含"逐影像时间筛选" - 目标影像选取原则要求"按小于研究区总面积50%修复"[^1] - 统计显示"所有份目标影像占比小于研究区30%"[^1],证明按独立处理 3. **技术必要性**: - 解决度间辐射差异:通过直方图匹配实现影像匀光[^1] - 支持时序分析:如"1986-2020匀光处理前后NDVI时序分析"[^1] - 符合合成影像标准:云覆盖<30%的合格影像参与度合成 ### 与传统方法的对比 | 特征 | 逐单张影像 | 传统时序数据集 | |--------------------|-------------------------------|-----------------------| | 数据量 | 13张(1999-2011) | 数百张原始影像 | | 处理目标 | 消除内季节波动 | 保留原始时间序列 | | 适用场景 | 际变化分析[^1] | 物候监测 | | 存储需求 | 约2-5GB(30m分辨率) | 超过100GB | ### 应用验证 山西省案例证明该方案: 1. 实现NDVI际修复效果可视化对比[^1] 2. 支持与MODIS数据(2000后)的交叉验证[^1] 3. 满足"目标影像修复面积<30%"的质量控制要求[^1] 因此,1999-2011数据是**按度生成的13张独立合成影像**,每张代表该份的地表综合特征,适用于长时间序列的宏观变化分析。 ---
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