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RSS订阅原创 Remote sensing投稿时间线
Remote sensing投稿时间线2024.10.29 投稿2024.10.29 Pending review2024.10.30 Under review（分配助理编辑）2024.11.15 Pending decision2024.11.16 Pending major revisions（四位审稿人意见）给了10天时间修改，但当时有其他工作耽搁，于是申请延期了一周。2024.11.30 Resubmitted2024.12.1 Revised version review2024
2024-12-09 10:34:52
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原创 2021年遥感类SCI期刊中科院分区排名与影响因子汇总
一、REMOTE SENSING遥感各区阈值及期刊数量二、遥感类期刊三年平均IF排序中科院文献情报中心分区表：http://www.fenqubiao.com/
2022-05-24 14:58:19
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原创 ArcGIS绘制地表温度等级重心转移轨迹
准备数据： 对已经反演出地表温度的tif影像数据，利用自然断点法对其进行分级，得到具有不同地温等级分类的栅格影像数据。一、计算各个地温等级的重心坐标ArcToolbox——Spatial Analyst——区域分析——以表格显示分区几何统计利用该工具获得各个地温等级的几何数据：面积、周长、重心的XY坐标等数据。二、将XY坐标导入到地图中首先将获得的XY坐标数据处理到excel表格中，不同年份同一地温等级数据放在同一张表格中。如图所示：然后将.xlsx文件另存为.csv文件。将.csv文
2022-04-26 15:14:36
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原创 结合插件实现【IDM+百度网盘】高速下载
任务描述： 结合插件实现【IDM+百度网盘】高速下载工具准备： IDM、油猴具体操作如下：一、安装油猴扩展首先在自己常用的浏览器里安装油猴扩展，即Tempermonkey。此处以Microsoft Edge为例：1.浏览器里找到扩展选项：2.获取Tempermonkey扩展：安装好Tempermonkey后，即可在扩展里看到。二、安装脚本安装完Tempermonkey扩展以后，就可以获取其他脚本了。这里提供一个可以获取脚本的网址：Greasy Fork里面提供海量脚本，可以根据
2022-04-24 11:05:16
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原创 Python将静态图合成GIF图——绘制GIF动图
任务描述： 将多张JPG或PNG等格式的静态图合成为一张GIF动图并保存数据准备： 文件夹(工作空间)内含有需要合成的静态图工具准备： Python环境操作： 替换代码中的路径、根据需要调整输出GIF图片格式# -*- coding: utf-8 -*-import imageioimport osdef img2gif(dir, output_name): files = [] for f in os.listdir(dir): # 从文件目录中读取.jpg文件
2022-04-23 23:43:00
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原创 Python绘制地图时的色带Colormaps
Matplotlib中Colormaps的官方文档介绍:Choosing Colormaps in Matplotlib关于栅格影像可视化可以参考这篇博文：Python批量实现栅格影像可视化
2022-04-23 14:18:33
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原创 Python批量实现栅格影像可视化
任务描述： 对栅格影像进行可视化并保存图片数据准备： 文件夹(工作空间)内含有需要批量可视化的tif影像工具准备： Python环境操作： 替换代码中的路径、根据需要调整可视化图片格式# -*- coding: utf-8 -*-import osimport numpy as npfrom osgeo import gdalimport earthpy_plot_revised as ep# 文件目录root_path = r"D:\DATA\04_T"out_path = r"
2022-04-22 13:41:15
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原创 Python批量处理栅格影像异常值——去除0值
任务描述： 利用python去除栅格影像数据的异常值（本文以去除0值为例）数据准备： 文件夹(工作空间)内含有需要去除异常值的tif影像工具准备： Python arcpy 环境操作： 替换代码中的路径即可# -*- coding: UTF-8 -*-import arcpyfrom arcpy.sa import *arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst") # 检查许可arcpy.CheckOutExtension("spatial") # 检查
2022-04-21 11:36:04
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原创 矢量、栅格投影转换
问题描述： 在进行裁剪或图层叠加的时候，经常会出现矢量文件和栅格文件不能叠加在一起的现象，出现这种情况大概率是投影的问题，投影也一直都被我看作是最迷惑最麻烦的事情。今天又遇到了类似问题，经过一番搜索，尝试了定义投影、投影转换等操作，结果依然是不能够重叠，近乎要放弃的时候突然发现一种方法。如下：1.将需要叠加重合的矢量数据和栅格数据加载进ArcMap；2. 右键栅格文件，选择 数据–>导出数据3. 选择数据输出格式和位置...
2022-04-20 22:05:02
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原创 Python批量掩膜、重采样MODIS栅格影像数据
任务描述： 利用同一个shp文件裁剪多幅栅格影像数据并进行重采样数据准备： 文件夹(工作空间)内含有需要批量裁剪的tif影像工具准备： Python arcpy 环境操作： 替换代码中的路径即可
2022-04-20 21:07:58
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原创 UnicodeDecodeError: ‘ascii‘ codec can‘t decode byte 0xe7 in position 0: ordinal not in range(128)解决
UnicodeDecodeError: ‘ascii’ codec can’t decode byte 0xe7 in position 0: ordinal not in range(128)错误解决方法：1.运行代码时出现如下错误：2.解决方法：①：添加如下代码：#-*- encoding:utf-8 -*-import sys #reload()之前必须要引入模块reload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')②：可以在Python安装目录下
2022-04-20 16:44:06
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原创 MODIS数据下载——CSV模式直接下载hdf文件
前提： 经常下载MODIS数据就会发现，NASA官网经常不干活——NSAS官网经常会有订单归档困难的情况，不能通过订单批量下载，这样就无法直接下载选定波段、经过投影与转tif处理后的数据了。订单批量下载MODIS数据链接：MODIS数据下载——订单模式下载tif影像这时我们就可以利用下载CSV的方式下载hdf格式的文件，当然后期就需要自己再将这些hdf格式文件处理成tif格式的文件。具体操作如下：选择需要下载的影像文件，然后点击下载此处的CSV文件；下载后是一个包含各个遥感影像部分下载地址的.c
2022-04-19 17:55:31
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原创 Python批量裁剪MODIS栅格影像数据——利用shp文件裁剪tif影像
任务描述： 利用同一个shp文件裁剪多幅栅格影像数据数据准备： 文件夹(工作空间)内含有需要批量裁剪的tif影像工具准备： Python arcpy 环境操作： 替换代码中的路径即可# -*- coding: utf-8 -*-import arcpyfrom arcpy import envfrom arcpy.sa import *# Set environment settingsenv.workspace = "D:/Year_MEAN" # 待裁剪tif影像存放路径outp
2022-04-18 21:15:00
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原创 Python批量处理MODIS栅格影像数据——求均值、总和与最大最小值
一、批处理多幅栅格影像空间叠加的平均值任务描述： 文件夹内有12个月遥感影像求年平均值、最大值、累加值等 （生成结果是一幅栅格影像）数据准备： 文件夹(工作空间)内含有需要批量处理的tif影像工具准备： Python arcpy 环境操作： 替换代码中的路径即可# coding=utf-8import arcpyfrom arcpy import envfrom arcpy.sa import *# Set environment settings#输入工作空间文件夹（即存放需批处理
2022-04-18 19:33:35
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原创 MODIS数据下载——订单模式下载tif影像
一、选择数据1.数据下载官网：https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/search/2.选择产品，时间，地点，选择所需影像。3.预处理参数可以选择预处理参数4.提交订单等待下载数据二、下载数据1.IDM下载点击数据下载链接就可以直接用IDM下载。2.python下载...
2022-04-18 15:32:22
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原创 【python安装geopandas】
今天使用python时发现geopandas没有安装，很奇怪，明明记得之前安装时没有任何问题。就尝试上次的办法安装（如下），出现错误，先给出解决方案。1.须知首先我们需要知道安装geopandas时有几个依赖库，分别是**GDAL，Fiona，Rtree，Shapely，pyproj，**因此需要先安装这几个库。2.安装GDAL直接install安装GDAL可能安装不成功，可以选择下载相应版本的whl文件，再进行安装。GDAL的whl文件下载路径：https://www.lfd.uci.edu/~
2022-03-21 17:23:43
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原创 深度学习环境配置超详细教程【Anaconda+PyTorch(GPU版)+CUDA+cuDNN】
深度学习环境配置入门深度学习，首先要做的事情就是要搭建深度学习的环境。不管你是Windows用户，Mac用户还是Ubuntu用户，只要电脑配置允许，都可以做深度学习，毕竟Windows、Mac和Ubuntu系统都可以进行深度学习环境的搭建。接下来就记录下自己在Windows系统上搭建深度学习环境的过程，方便自己存档也为大家提供一个参考。本次环境配置主要模式是基于Anaconda+PyTorch(GPU版)+CUDA+cuDNN进行搭建的。..................
2022-02-27 18:36:48
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空空如也
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