等待着冬天的风-优快云博客

原创 Python遥感开发之dat批量转tif掩膜裁剪

使用numpy读取dat数据，再使用GDAL转成tif数据，再使用GDAL中的Warp方法进行掩膜裁剪。

2023-03-12 21:09:53 2365

原创 GEE开发之ERA5（气温、降水、压力、风速等）数据获取和分析

前言：ERA5主要提供DAILY和MONTHLY两大类别数据，其中主要包括气温、降水、压力、风速等。

2023-03-04 15:11:25 30336 32

原创 GEE开发之Modis_NDVI数据分析获取大总结

前言：主要总结一下在GEE上获取Modis_NDVI数据的各种形式，主要包括MYD13Q1、MOD09GA、MOD13Q1、MOD13A1、MOD13A2以及日数据、月数据、年数据的获取和下载。

2022-11-18 16:08:37 8855 13

原创 Python基础：列表、字典、json之间的相互转换

前言：对于刚接触Python的新鸟来说，数据之间的转换特别蛋疼，今天我就来说一下，列表、字典、json之间的转换，也就是说集合转换成json，json转换成集合，以及列表和字典之间的关系。

2020-04-01 11:38:15 18610 3

Pettitt突变检验是一种非参数统计方法，用于检测时间序列数据中的显著突变点。该方法通过秩统计量判断时间序列是否在某个点前后存在分布差异，具有不依赖数据分布、抗干扰能力强等优点。文章提供了Python实现代码，包括单变量分析和遥感影像批量处理功能，可输出突变点位置、统计量和显著性水平。代码支持TIFF格式遥感数据，能自动处理无效值，并保存包含突变点年份和统计量的结果图像。该方法适用于气候变化、生态监测等领域的时间序列突变分析。

2026-06-23 17:13:29 293

原创 Python遥感开发之标准差椭圆分析法

标准差椭圆分析法是一种用于量化地理要素空间分布特征的方法，通过椭圆中心、长短轴和方位角等参数，可以分析要素的重心迁移趋势、离散程度和方向特征。本文提供了Python代码实现，主要包括计算NDVI影像的加权质心、处理多年度数据并转换为经纬度坐标，以及输出CSV和多种Shapefile格式（点、线段和轨迹线）。代码支持处理无CRS信息的影像，并通过加权计算避免无效值影响，最终生成可视化迁移轨迹和方向距离分析结果。该方法适用于生态环境变化监测等空间迁移研究。

2026-06-23 15:35:01 255

原创 Python遥感开发之变异系数

变异系数是衡量数据离散程度的统计量，计算为标准差与均值的比值。本文介绍了变异系数的概念及其在时序稳定性分析中的应用，并提供了Python实现代码。代码包含读取TIFF文件、计算变异系数矩阵以及结果分类保存功能，支持将变异系数按0-0.05、0.05-0.1、0.1-0.15、0.15-0.2和≥0.2五个等级进行分类输出。该实现可用于分析NDVI/EVI/NPP等生态指标的时间序列稳定性，为时空变化研究提供量化依据。

2026-05-25 16:09:27 78

原创 Python遥感开发之偏相关分析

文章摘要偏相关分析是一种用于研究两个变量之间关系的方法，通过控制第三个变量的影响来计算偏相关系数。该分析可以区分显著正相关（相关系数>0且p<0.05）、不显著正相关、不显著负相关和显著负相关（相关系数<0且p<0.05）四种情况。文中提供了Python代码实现逐像元的偏相关分析，包括数据读取、偏相关系数计算、显著性检验和结果输出等功能。代码支持并行计算加速处理，最终输出包含偏相关系数和p值的栅格图像。

2026-05-24 22:36:57 78

原创 Python遥感开发之Hurst指数的实现

Hurst 指数 H 是定量描述时间序列自相似性与长程依赖性的有效方法。H 取值为 0～1，当 H=0. 5时，则时间序列为相互独立、方差有限的随机序列;当0. 5＜H＜1 时，表明时间序列变化具有持续性，未来的变化将与过去的变化趋势相一致;当0＜H ＜0. 5时，表明时间序列具有反持续性，即过去的变化不具有可持续性。

2025-04-19 16:06:50 656

原创 Python遥感开发之地理探测器的实现

前言：本篇博客主要介绍使用py_geodetector库来实现地理探测器。地理探测器用于测量和归因空间分层异质性的软件工具：自然界普遍存在的现象，即各个尺度上的层内相似性比层间相似性更高。空间分层异质性 (SSH)是一种层内比层间更相似的现象。这方面的例子包括土地利用类型和气候区以及空间数据中的遥感分类、时间序列中的周、季节和年份。

2024-12-12 19:17:48 2852 1

原创 GEE开发之下载海拔、坡度、坡向数据

前言：根据矢量图加载海拔、坡度、坡向和山体阴影。

2024-12-05 21:44:27 729

原创 Python遥感开发之CGCS2000转换WGS84地理坐标系

主要介绍使用pyproj库完成CGCS2000高斯-克吕格3度带（EPSG:4547）转换到WGS84地理坐标系（EPSG:4326）

2024-11-22 10:50:31 1567 1

原创 Python遥感开发之根据shp图判断经纬度的属地

前言：本篇博客主要使用经纬度数据和shp行政图来判断该经纬度点属于哪个区域，主要借助geopandas和shapely库文件来实现。

2024-11-22 10:22:54 807

原创 GEE开发之Modis_NDWI数据分析和获取

归一化差异水指数 (NDWI) 对植被冠层液态水含量的变化很敏感。它来自近红外波段和第二个红外波段，可用时约为 1.24μm，否则为最接近的可用红外波段。其值范围为 -1.0 到 1.0。有关详细信息，请参阅Gao (1996)。该产品由 MODIS/006/MOD09GA 表面反射率合成图生成。数据集引用MODIS 表面反射率产品提供了表面光谱反射率的估计值，因为它是在没有大气散射或吸收的情况下在地面测量的。低水平数据针对大气气体和气溶胶进行了校正。

2024-09-30 19:00:07 1808

原创 Python遥感开发之批量对TIF数据合并

前言：通常对遥感数据按照月和年或者季节进行分析，我们需要对我们下载的8天或者16天数据按照需求进行合并，对数据的合并一般可以采取均值法、最大值法等。本篇博客以月数据为基础，按照春夏秋冬的季节对月数据进行合并。

2024-07-07 15:20:05 1206 1

原创 Python遥感开发之时序数据的线性插值

前言：在遇到空间数据的时候，尤其是哨兵、Landsat或者MODIS数据会出现局部值的空缺，为了解决这些值的空缺，通常采用插值的方法，本博客使用时序数据，采用线性插值的方法，完成遥感数据空缺值的处理。

2024-07-07 14:56:47 1298

原创 Python遥感开发之数据趋势分析Sen+mk

前言：主要使用Python完成遥感时间序列数据趋势分析Sen+mk，得到slope、trend、p、s、tau、z指标。

2024-05-19 22:23:46 3617 2

原创 Python+GEE遥感开发之计算遥感生态指数RSEI

前言：遥感生态指数RSEI，是一种使用卫星遥感影像数据通过反演计算得到的数据，可以用来对城市的生态状况进行快速监测和评价，该指数主要利用主成分分析方法，对植被指数、湿度、地表温度以及建筑指数四项指数指标进行集成。这个指数是由徐涵秋发明的，更多详细信息还请参考阅读：徐涵秋.城市遥感生态指数的创建及其应用[J].生态学报,2013,33(24):7853-7862.

2024-05-19 16:54:59 4775 4

原创遥感知识之经纬度和米的单位换算

前言：主要说一下经纬度和米的单位换算。

2024-04-01 23:27:03 7522

原创 Python遥感开发之解决TIF数据之间行列不一致的问题

前言：主要解决在同一分辨率的情况下，遥感数据之间行和列数据不一致的问题。

2024-03-26 17:21:47 645

原创 Python遥感开发之快速判断TIF数据为空

前言：介绍一下如何使用python下的gdal读取tif数据的时候，快速判断该tif数据是否为空，如果为空的话就把当前的tif删掉。实现思路：我们可以借助python下的gdal读取tif，以第一个像元为基准像元，如果后面的像元有不一样的值就认定该tif不为空。如图所示，通过arcgis查看箭头指向的为空值。仅通过文件的大小无法判断。

2023-12-03 09:00:00 888

原创 Python遥感开发之批量拼接和分割

前言：主要借助python实现遥感影像的批量拼接和分割，遥感影像的批量拼接主要分为两种情况，一种是遥感图像无交错，另一种情况是遥感图像相互有交错。具体实现请参考以下代码，如有问题请及时反馈。

2023-12-02 21:16:17 1417

原创 Python遥感开发之批量镶嵌

前言：主要介绍了遥感数据的镶嵌，其中包括使用ArcGis如何完成镶嵌，如何使用Arcpy和GDAL完成镶嵌。

2023-12-02 21:02:13 1421

原创 Python开发之二维数组空缺值的近邻填充

前言：主要实现二维数据里面某一个数据的缺失，用缺失的近邻数据进行均值填充，可以应用在遥感图像中空缺值的填充等。

2023-10-18 14:52:45 789

转载栅格数据的一些概念和常用处理方法，ArcGIS栅格数据显示错误问题如何解决

栅格数据就是将空间分割成有规律的网格，每一个网格称为一个像元，并在各像元上赋予相应的属性值来表示实体的一种数据形式。空间数据库是对地理栅格数据进行有效管理的一个极为重要的手段。栅格数据的本质就是亮度值矩阵。

2023-08-28 22:24:41 8200 1

原创 Python遥感开发之分段读取和保存遥感数据

前言：当遇到批量读取大量遥感数据进行运算的时候，如果不进行分段读取操作的话，电脑内存可能面临着不够使用的情况，所以我们要进行分段读取数据然后进行运算，运算结束之后把这段数据保存成tif文件。

2023-08-14 00:00:28 591

原创 Python开发之手动实现一维线性插值

线性插值法是一种简单的插值方法，用于在两个已知数据点之间估算未知位置上的数据值。它基于线性关系的假设，即在两个已知数据点之间的数据值随着位置的变化而呈线性变化。假设有两个已知数据点 (x1, y1) 和 (x2, y2)，其中 x1 和 x2 是两个数据点的位置，y1 和 y2 是对应的数据值。现在需要在这两个数据点之间的某个位置 x0 处估算数据值 y0。

2023-07-29 17:50:32 2282

转载地理坐标系和投影坐标系的认识

前言：初学地图学的时候可能会觉得有些抽象，测量学中也有涉及，一上来就有诸多概念：椭球体、大地水准面、大地坐标系、平面控制网、基准面、参心坐标系等，我们今天不讨论这些乱七八糟的概念，核心就为了讲清楚什么是地理坐标系，什么是投影坐标系。

2023-06-07 20:29:01 7789

原创 Python开发之实现SG滤波

前言：主要介绍SG滤波的Python实现，顺带介绍SG滤波的实现原理。

2023-05-16 19:42:41 3078

原创 GEE开发之MODIS_MCD12Q1数据分析和获取

Terra 和 Aqua 组合的中分辨率成像光谱仪 (MODIS) 土地覆盖类型 (MCD12Q1) 版本 6.1 数据产品每年提供全球土地覆盖类型。MCD12Q1 版本 6.1 数据产品是使用 MODIS Terra 和 Aqua 反射率数据的监督分类得出的。土地覆盖类型源自国际地圈-生物圈计划 (IGBP)、马里兰大学 (UMD)、叶面积指数 (LAI)、生物群落-生物地球化学循环 (BGC) 和植物功能类型 (PFT) 分类方案。

2023-05-09 23:31:19 6896 9

原创 Python遥感开发之波段的合并和拆分

前言：主要使用GDAL完成多个波段（tif）合并成一个tif，以及一个多波段的tif拆分成单个的tif。

2023-04-08 21:35:14 2663 8

原创 GEE开发之批量run

批量下载GEE的数据

2023-04-07 18:55:55 895

原创 GEE开发之降雨(CHIRPS)数据获取和分析

前言：主要获取和分析UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY的日数据、月数据和年数据。

2023-03-04 13:25:36 6889 9

原创常用的遥感指数介绍

主要介绍常用的遥感指数，如NDVI、EVI、LAI、RECI、NDBI、NDWI、MNDWI等指数.

2023-02-16 17:26:34 18022 4

转载 Python遥感开发之使用GDAL进行影像投影坐标、地理坐标、图上坐标的转换

前言：转载自《使用GDAL进行影像投影坐标、地理坐标、图上坐标的转换》使用GDAL库写了四个函数分别进行投影坐标与地理坐标（经纬度）之间的转换，投影坐标和图上坐标（行列号）之间的转换。有需要的朋友可以参考。

2023-01-04 19:58:57 2355 2

原创 Python遥感开发之GDAL中按经纬度获取像元值

前言：主要介绍通过经纬度使用GDAL获取遥感数据（tif）的像元值，会结合ARCGIS来说明使用GDAL获取像元值的一些注意事项。

2023-01-04 19:18:01 1928

转载 Python开发之pandas行和列的获取

前言：主要介绍pandas行和列的获取

2023-01-02 23:15:20 24004

转载 Python开发之DataFrame数据的多种遍历方法

主要介绍DataFrame数据的多种遍历方法

2023-01-02 22:29:24 30948 1

原创 GEE开发之Modis_NPP数据分析和获取

前言：主要介绍使用GEE获取Modis_NPP数据。

2022-12-01 12:27:45 9038 5

原创 GEE开发之Modis_GPP数据分析和获取

前言：主要介绍利用GEE获取Modis下的GPP数据。

2022-12-01 11:46:05 9193 17

面向桂林旅游的APP软件设计与开发论文（学校已经上传知网）

注意：个人论文，请勿商业使用。已经上传知网。在信息化时代，人们获取旅游资讯不再仅仅是旅行社或者口头相传，往往借助互联网获取更多的旅游资讯，一部分旅客更喜欢自驾游，所以及时的获取更多的当地旅游资讯是必不可少的，桂林导游攻略 APP 的产生弥补了这一缺陷，可以满足人们查询旅游资讯信息，对那些需要来桂林旅游的人们提供了便利性。桂林导游攻略 APP 是基于安卓开发的，分为安卓端和服务器端，主要实现安卓端常用的功能。安卓端采用 AndroidStudio 工具来开发，服务器端主要用 Eclipse、 Tomcat 和 MySQL 工具来开发，主要采用 MVC、单例、观察者等设计模式。安卓端主要分为首页、攻略、发布、商城、“我的”模块，各个模块实现不同的功能，不仅能够获取桂林最多最快最全的旅游信息，还能浏览时事新闻头条、社会、国内等热点新闻，还可以实时关注桂林天气，桂林旅游的热点小视频、特产、旅游门票等功能。服务器端主要是保存安卓端提交的数据进行数据保存，包括账户密码的注册、登陆和修改，还包括用户的浏览历史记录。经过开发桂林旅游攻略系统得到的结论：通过对该系统的实现过程，可以很好的帮助用户了解桂林的旅游资讯信息，提供了便利。对安卓的开发有了更深一步的了解，同时也了解了国内安卓开发存在的一些问题，希望在以后的安卓开发环境中，国内各大 IT 公司联合起来由政府出面组织制定统一的标准，这样才能健康、可持续地发展。

2019-05-19

基于django+redis开发的前后端分离demo

基于django+redis开发的前后端分离demo的小案例，比较简单，适合初学者学习，注意使用的是python3.8+django3.0.4版本。

2020-06-19

Android自定义控件之实现滑动选择开关代码

Android自定义控件之实现滑动选择开关

2017-05-30

桂林攻略服务器实现代码

服务器端主要完成的有接收安卓端账户密码的注册、登陆以及修改，接收每条资讯信息和商品的历史记录，储存到服务器的数据库中，安卓端登陆账户和密码的时候便和服务器中的数据进行同步，用户更换设备数据也不会丢失。

2019-05-19

桂林攻略安卓实现代码

2019-05-19

Android开发之数据库的分页查询代码

Android开发之数据库的分页查询

2017-06-04

桂林攻略.apk

安卓端主要完成了包括账户密码的注册、登陆，进入主页面中分首页、攻略、发布、商城、“我的”等模块。(1)首页中主要完成了轮播图、游桂林、知天下以及天气的查看。其中轮播图的内容是桂林风景的推荐，游桂林主要是游记、视频、交通住宿、行程、周边等游客经常需要的功能推荐。知天下完成了头条、国内、国外、娱乐、体育、军事等10个栏目的资讯（时实更新），用户可以在旅游休息的时候进行新闻的阅览。天气预报可以查看桂林15天的天气详情。(2)攻略中主要完成了桂林攻略目录和发现的实现，详细介绍了一些桂林的风景、以及旅游的衣食住行各个方面，对用户来说是极其重要的攻略。(3)发布中主要完成了游记的发布，用户可以记录自己的所见所闻，编辑成文本保存在本地，通过我的-我的游记选项中查看。(4)商城中主要完成了商品的推荐、桂林的特产、门票、团购等商品的介绍，可以进行收藏，购买（模拟）。(5)“我的”中主要是完成了我的收藏、我的历史、我的订单、我的视频、我的游记、设置中密码修改等功能。通过这些可以查看和删除资讯信息和商品的记录，通过设置中密码修改可以修改当前用户的密码。服务器端主要完成的有接收安卓端账户密码的注册、登陆以及修改，接收每条资讯信息和商品的历史记录，储存到服务器的数据库中，安卓端登陆账户和密码的时候便和服务器中的数据进行同步，用户更换设备数据也不会丢失。需要改进的地方：服务器只能存储账户密码的信息以及用户浏览的历史信息，没有做到所有数据的同步，下一步是完善服务器开发，安卓端用户只要进行数据的操作，操作的数据便同步到服务器中去。安卓端资讯的分享、评价还没有完善，数据的搜索没有完善。知天下的新闻数据来源聚合数据（https://www.juhe.cn/），旅游资讯来源于马蜂窝、去哪攻略、穷游等网站信息的摘取，商品数据来源于天猫、京东信息的摘取，把摘取的信息以JSON的格式进行储存在资源文件raw文件夹下，目的是为了模拟从服务器中获取的json数据，暂时还没有实现数据的实时更新，下一步的改进是把这些数据放在后台服务器中，利用python爬虫技术从网上进行有选择的筛选信息，来扩充资讯信息的完整，实现全部的数据同步服务器，实时更新数据，对资讯来源进行优化，如有必要可以自己实地去搜索资讯信息，给用户更加完美的体验。桂林导游攻略APP现阶段完成了大部分分功能，旅游资讯的信息可以供用户使用，在以后正式上架应用商店的时候，需要把后台服务器上传到阿里或者腾讯云的服务器上，完善用户的体验。

2019-05-19

空空如也

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面向桂林旅游的APP软件设计与开发论文（学校已经上传知网）

基于django+redis开发的前后端分离demo

Android自定义控件之实现滑动选择开关代码

桂林攻略服务器实现代码

桂林攻略安卓实现代码

Android开发之数据库的分页查询代码

桂林攻略.apk

FlyNews.apk

goodsdata.json

Fly密码管理APP安卓完整代码.zip

Kotlin-Android开发之MVP模式+Retrofit2.0+RxJava1.0+Dagger2框架封装代码

桂林攻略阉割版.apk

Android开发之轮播图广告的实现

Kotlin-Android开发之开源《新闻APP》基于MVP模式+Retrofit2.0+RxJava1.0+Dagger2框架代码

Android开发之原生解析复杂的json数据代码

Android开发之实现沉浸式效果的轮播图

Kotlin-Android开发之MVP模式+OkHttp3+RecyclerView下拉刷新和上拉加载更多框架封装代码

Fly密码管理APP.apk

Android自定义控件之实现快速检索代码

Android开发之滑动选择菜单(仿QQ滑动删除)代码

Android开发之原生解析复杂的json数据

JNI开发之javah生成静态和非静态的两个头文件区别代码

HiJson 2.1.2_jdk64

空空如也