<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[qq_41828818的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; qq_41828818]]></copyright><item><title><![CDATA[基于python下载ERA5小时尺度和月尺度的数据]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/146176063</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/146176063</guid><author>qq_41828818</author><pubDate>Tue, 11 Mar 2025 22:24:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[然后在User guide里，选择API，将代码复制到文本里，将文本的名字改为：.cdsapirc。然后将文本放在C盘用户的下面。此外需要下载IDMan.exe，优快云上有很多教程。前言：由于ERA5网站的更新，原始的代码都无法使用，这里将会提供下载小时尺度和月尺度的代码。以上代码可以满足小时尺度和月尺度对ERA5在分析资料数据的下载。需要重新在ERA5网站上注册新的账号（二、下载小时尺度的代码。三、下载月尺度的代码。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[利用Git和wget批量下载网页数据]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/146029554</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/146029554</guid><author>qq_41828818</author><pubDate>Tue, 04 Mar 2025 23:15:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.先建立一个文本，将代码写入文本（代码如下），将txt后缀改为sh（download_ssebop.sh）。将wget和.sh文件放在一个文件中（F:\PhD\Mult_year_ET\Ssebop）。我需要下载的数据网页链接为：https://edcintl.cr.usgs.gov/downloads/sciweb1/shared/fews/web/global/monthly/etav5/downloads/二. wget下载（网上很多链接）三、git和wget结合使用。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[根据shp统计栅格数据并进行shp数据选取]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/140321237</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/140321237</guid><author>qq_41828818</author><pubDate>Wed, 10 Jul 2024 13:28:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[这里可以根据需求来进行统计，比如平均值，总和等。这一步主要将数据链接到目标shp中。三.按照目标条件来选择shp数据。一.根据shp数据统计栅格数据。二.将统计的dbf链接到shp。四.将选择的shp数据导出。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于Matlab和Python泰勒图的绘制]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/134387492</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/134387492</guid><author>qq_41828818</author><pubDate>Wed, 10 Jul 2024 13:13:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[泰勒图：泰勒图1常用于评价模型的精度，常用的精度指标有相关系数，标准差以及均方根误差(RMSE)。一般而言，泰勒图中的散点代表模型，辐射线代表相关系数，横纵轴代表标准差，而虚线代表均方根误差。这里介绍两种复现的代码，第一种是原始的泰勒图的代码(Python)，包括原始的误差项目，第二种是泰勒图种只显示均方根误差和R方改进的泰勒图(Matlab)。这个必须是高版本才能运行，比如我使用的是2022版本的，并且需要把泰勒图的包安装到matlab的bin文件中，并且要将代码文件也和泰勒图的代码包放在一起.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[匹配excel表格中两列数据]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/135595266</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/135595266</guid><author>qq_41828818</author><pubDate>Mon, 15 Jan 2024 10:37:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[希望对大家有所帮助~]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于Python代码画柱状图（附全部代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/134387146</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/134387146</guid><author>qq_41828818</author><pubDate>Mon, 13 Nov 2023 21:31:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[代码功能主要实现的是横坐标是四类，图例为3类的柱状图。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于GEE平台获取Landsat 8 L2级产品获取点位的地表发射率]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/131177505</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/131177505</guid><author>qq_41828818</author><pubDate>Mon, 12 Jun 2023 21:47:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[基于GEE平台获取Landsat 8 L2级产品获取点位的地表发射率]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于GEE平台采用Landsat8L2级的数据进行反照率的计算]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/130934986</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/130934986</guid><author>qq_41828818</author><pubDate>Mon, 29 May 2023 19:34:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[采用GEE平台基于Landsat8L2级的数据进行反照率的计算]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于GEE平台按照经纬度提取点位的多年时序数据（生成CSV文件）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/130494405</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/130494405</guid><author>qq_41828818</author><pubDate>Thu, 04 May 2023 20:19:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文主要介绍一个提取两个不同点位的LST长时间序列数据]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于GEE平台提取研究区多年参数的均值（生成CSV文件）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/130493714</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/130493714</guid><author>qq_41828818</author><pubDate>Thu, 04 May 2023 20:07:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[GEE（全称Google Earth Engine）是大谷歌下属的一个可以批量处理卫星影像数据的工具，属于Google Earth一系列的工具。相比于ENVI等传统的处理影像工具，GEE可以快速、批量处理数量“巨大”的影像。通过GEE可以快速计算比如NDVI、LST等，可以预测作物相关产量，监测旱情长势变化，监测全球森林变化等。对于某些研究，需要长时间序列的数据，若下载遥感影像，再进行处理就会很繁琐，很复杂。直接通过GEE平台进行遥感影像的处理，可以节省大量的时间和精力。本文主要是基于GEE平台提取多年参数]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[FLUXNET数据下载具体步骤]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/129046116</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/129046116</guid><author>qq_41828818</author><pubDate>Wed, 15 Feb 2023 16:52:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[FLUXNET数据下载具体步骤]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[电脑连上WIfi但无网络的问题解决办法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/127647836</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/127647836</guid><author>qq_41828818</author><pubDate>Wed, 02 Nov 2022 11:05:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[电脑连上Wifi但无网络的问题解决办法]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[国家青藏高原科学数据中心数据下载步骤]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/127001308</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/127001308</guid><author>qq_41828818</author><pubDate>Thu, 22 Sep 2022 22:21:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[国家青藏高原科学数据中心数据下载步骤]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[遥感降尺度——线性回归模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/127001080</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/127001080</guid><author>qq_41828818</author><pubDate>Thu, 22 Sep 2022 22:16:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[遥感降尺度——线性回归模型]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于ArcGIS对遥感地物分类shp结果进行编辑和修改]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/124911684</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/124911684</guid><author>qq_41828818</author><pubDate>Sun, 18 Sep 2022 20:52:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[我们采用遥感的手段进行土地分类，其结果可能都不是特别准确，那么就要在分类的结果上进行地物修改以达到分类结果更加精准的目的。那么对于有分类结果的数据，也就是有ENVI版本的.dat文件，那么可以在ENVI中进行手动修改，若没有ENVI版本的.dat文件，只有分类好的shp文件，那么只能在arcgis中对分类结果进行修改。
1、若有ENVI版本的.dat文件的分类结果
2、若没有ENVI版本的.dat文件的分类结果（只有shp的分类结果）：那么在arcgis中对shp进行编辑。
（1）按照属性值将其显示在地图上]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[借助excel工具进行多元线性回归模型的建立及案例分析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/124908788</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/124908788</guid><author>qq_41828818</author><pubDate>Sun, 22 May 2022 12:17:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[大家都知道两个变量进行相关性分析，最简单的是建立两个变量的散点图，通过计算R的平方来判定两个变量的相关性。但是实际的研究中，一个因变量是受到很多因素影响的。比如植被覆盖度不仅受到温度的影响，还有降水量和积温等影响，所以在分析相关性时简单建立两个变量的散点图是无法很好地分析他们的影响机制的。那么此时需要建立多个变量的多元线性回归方程。下面以植被覆盖度的案例来进行分析。
案例：年尺度的综合因素对植被覆盖度的影响分析
注： 因变量为植被覆盖度
自变量为温度、降水量和积温
工具：excel
（1）  将数据进行归一]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[PS初学者的一些实用技巧]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/122262887</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/122262887</guid><author>qq_41828818</author><pubDate>Fri, 31 Dec 2021 22:26:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近接触PS比较多一些，我就分享几个我觉得有意思的PS技巧：
1.调整像素：PS对写论文的人最重要的是调整像素，那么Ctrl+Alt+i，可以直接对像素进行调整。如图：

2.画线条：对于PS如何采用不同的颜色进行线条的绘制。选择PS中的钢笔。红框里可以进行颜色、线条的形状、像素大小的更改。

但需要注意的是，由于填充是白色，如果你在某幅影像上画线，其填充的颜色会遮挡你的内容，那么教大家一个办法解决。如图，将填充变为0%。

3.画箭头：如图所示，找到自定义工具，其箭头的形状也可以自由选择。

4.如何复制]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算栅格数据像元的趋势值及检验值P]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/122116897</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/122116897</guid><author>qq_41828818</author><pubDate>Thu, 23 Dec 2021 21:32:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文章主要展示如何计算出栅格数据上每个像素的变化率及检验值P。与上篇的栅格数据之间相关性的计算是类似的代码，以下代码供大家参考学习：
本代码是在matlab中运行的
其输入和输出的数据为tif格式的栅格数据
[a,R]=geotiffread('F:\SMC_V3.0\std_anlisyt\annual\x\FP_FVC_2013.8_class.tif_clp.tif');%先导入某个图像的投影信息，为后续图像输出做准确
info=geotiffinfo('F:\SMC_V3.0\std_anlisyt]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ArcGIS10.2安装的详细步骤、注意事项及许可变永久操作]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/122086976</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/122086976</guid><author>qq_41828818</author><pubDate>Wed, 22 Dec 2021 15:56:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[arcgis10.2版本可以联合其他的编程软件进行使用，因此说很方便，我强烈推荐各位小伙伴安装arcgis10.2版本。在安装之前要将防火墙关闭。下面就说一下安装arcgis10.2的详细步骤和注意事项：
1.运行ESRI

2.安装arcgis License manager

一直next,其中注意修改路径到其他盘，尽量不要放在C盘。
安装完毕后，启动License Manager，选择停止服务。如图：

3.安装ArcGIS for Desktop

安装期间一路下一步即可，什么也不用管。安装完成后启]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[不同栅格数据之间的相关系数计算（输出为tif影像）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/121109384</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41828818/article/details/121109384</guid><author>qq_41828818</author><pubDate>Tue, 02 Nov 2021 21:24:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[两类栅格数据之间的相关性分析终于搞出来了程序。程序的适用如下：比如一个植被指数NDVI与降水量的相关性分析、比如蒸散量与温度的相关性分析等等…只要大家觉得两个参数之间有什么可以分析的，都可以拿以下代码去干，哈哈哈。我这里是分析8年的植被覆盖度与年尺度的地表温度的例子。
1.相关系数具体的计算公式为下：

相关系数的范围是[-1,1]。
2.代码如下（matlab）：
[a,R]=geotiffread('F:\SMC_V3.0\std_anlisyt\annual\x\FP_FVC_2013.8_class]]></description><category></category></item></channel></rss>