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该PROSAIL模型文件包。

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简介：
辐射传输模型——PROSAIL模型，采用IDL和FORTAN两种编程语言编写的开源代码，对于有兴趣的用户提供下载服务。若在使用过程中遇到任何疑问，欢迎积极留言并进行交流。

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  • PROSAIL模型资料.rar
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    本资源包包含PROSAIL（一种广泛应用于遥感和植物生理学研究中的辐射传输模型）的相关数据与文档，适用于科研工作者及学生参考学习。 辐射传输模型PROSAIL提供了IDL和FORTRAN语言的开源代码供下载使用。如果有任何问题或需要交流讨论，请留言。
     
  • Prosail模型结合生理生化参数生成查找表
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    简介：Prosail模型通过整合植物的生理和生化特性，构建了一个详细的查找表，用于精确预测植被的光谱反射率及其生长状态。 Prosail模型结合生理生化参数生成查找表。
     
  • Python版Prosail模型的修正版本，修复了返回值问题
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    本段介绍一个基于Python语言开发的Prosail模型改进版。该版本主要解决了原模型中返回值相关的技术问题，提升了数据处理与计算的准确性及可靠性。 1. 请教空天院的师兄，请对原作者提供的Prosail Python版本进行修正，解决在调用`prosail.run_prosail(1.5, 40., 8., 0.0, 0.01, 0.009, 3., -0.35, 0.01,30., 10., 0., typelidf=1, lidfb=-0.15, rsoil = 1., psoil=1., factor=SDR)`时返回值为NAN的问题。 2. 对Prosail进行了重新编译，解压后的文件名是prosail.zip。将其解压缩后直接放置在Python的第三方库位置（例如：Python\Lib\site-packages\prosail）即可使用。 3. 导入方式如下： ```python import prosail as ps ``` 4. 经过测试，该版本支持Python 3.5及以上版本。
     
  • PyPROSAIL-1.0.2.tar.gz (Python PROSAIL)
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    PyPROSAIL-1.0.2是一款基于Python语言开发的模块化遥感工具包，它提供了对PROSPECT和SAIL模型的接口，用于模拟植被的光谱反射率和冠层辐射传输过程。该版本包含多项改进与修复，确保更稳定、高效的性能。 《PyPROSAIL：Python实现的PROSAIL模型详解及应用》 PyPROSAIL是一个基于Python编程语言开发的开源库，用于实现广泛应用于植被光谱分析领域的PROSPECT + SAIL（简称PROSAIL）模型。该模型主要用于估算叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）和研究植物冠层光学特性等。 1. **什么是PROSAIL模型？** PROSAIL模型由两个子部分组成：一个是关注单个叶片的生物化学成分对光吸收和散射影响的PROSPECT模型；另一个是考虑整个植被冠层中光照条件、叶片角度分布等因素的SAIL模型。结合这两种方法，PROSAIL能够全面分析复杂多变的冠层光学响应。 2. **PyPROSAIL的核心功能** - **LAI计算**：通过输入光谱数据，PyPROSAIL可以估计植被叶面积指数，这一参数对于评估植物生长状态和健康状况至关重要。 - **光谱模拟**：该库能够生成不同种类、不同发育阶段的植被光谱曲线，帮助人们理解特定环境条件下的植被属性与光谱特征之间的关系。 - **参数反演**：利用实测到的反射率数据拟合模型，可以推断出植物叶片中的生物化学成分含量，如叶绿素浓度和水分状况等。 - **数据分析工具**：提供了强大的预处理和后处理功能，使用户能够更加便捷地分析光谱数据。 3. **PyPROSAIL使用方法** 安装了最新版本的PyPROSAIL之后（当前为1.0.2），可以通过导入Python中的相应模块来调用库内的函数接口。具体操作包括创建模型实例、设置参数值以及输入所需的光谱信息，最后执行LAI计算或进行光谱模拟等任务。 4. **应用场景** - **遥感监测**：在农业、林业和环境保护等领域中应用遥感技术评估植被健康状态、生产力水平及病虫害情况。 - **气候研究**：探讨植物对气候变化的适应性及其反馈机制，同时分析全球变暖等因素如何影响地球上的绿色覆盖层。 - **土地利用分类**：借助光谱数据辅助识别不同类型的地表覆盖物。 - **生态系统服务评估**：通过监测碳循环、水分管理等过程来评价生态系统的功能和服务价值。 5. **扩展与开发** 作为一个开放源代码项目，PyPROSAIL允许用户根据具体需求对其进行二次开发和改进。社区成员的持续贡献使得该库的功能不断丰富和完善，为用户提供更多可能性。 总的来说，对于从事遥感技术、植被科学研究及相关领域的科学家和技术人员而言，掌握PyPROSAIL的应用方法及其背后的原理将极大地提高研究效率并增强研究成果的质量。
     
  • ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17模型文件压缩包RAR版
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    简介：此RAR压缩包内含基于SSD框架与MobileNetV1骨干网络，用于COCO数据集目标检测任务的预训练模型，日期为2017年11月17日。 TensorFlow模型可以提供给OpenCV等工具使用。
     
  • Enterprise Architect模型案例源文件包
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    本资源包包含多种企业架构设计的实际案例源文件，适用于使用Enterprise Architect工具进行建模和系统分析的专业人士。 使用Enterprise Architect软件进行建模的案例源文件包括用例图、类图、活动图、状态图和序列图等参考例子。
     
  • OSG 3D模型文件打包版下载
    优质
    本资源提供OSG格式的三维模型文件打包下载服务，涵盖多样化的3D场景与物体模型，适用于各种开发和设计需求。 在OSG源码中打包模型文件。
     
  • 航空发动机模型包（RAR文件）
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    该RAR文件包含一系列详细的航空发动机三维模型，适用于工程设计、教学研究及模拟仿真等多种场景。 我创建了一个航空发动机模型，适用于各种仿真引擎游戏引擎使用，如U3D、虚幻等。该模型细节丰富，并且可以拆开展示内部结构。虽然没有包含材质贴图，但其完美适配于各类需要自定义设计的仿真模拟项目中。
     
  • HEC-HMS 水文模型软件安装包
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    本安装包提供HEC-HMS水文模型软件，用于模拟流域水文学过程。适用于水资源管理和水利工程设计中的降雨径流分析与预测。 HEC-HMS（Hydrologic Engineering Centers Hydrologic Modeling System）是由美国陆军工程兵团水文学工程中心开发的一款用于水文模拟的计算机程序。它主要用于模拟降雨-径流过程，以支持洪水管理、水资源规划和水文研究。 HEC-HMS的主要特点包括： 1. 降雨-径流模拟：能够精确地模拟不同类型的降雨事件对流域水文响应的影响。 2. 多种模型选择：提供多种水文模型选项，如单位洪水法、SCS-CN方法及其它常用模型，用户可以根据具体需求进行灵活的选择和应用。 3. 灵活的模型结构：支持复杂的流域建模要求，并允许用户定义独特的几何与水文学特性以适应特定研究或工程的需求。 4. 综合数据输入：兼容多种格式的数据源，涵盖降雨量、蒸发速率及土壤属性等关键变量，便于集成和分析各类信息资源。 5. 可视化工具：提供直观的图形界面供用户操作，并支持通过可视化手段进行模型校准与结果展示工作。 6. 结果分析：能够生成包括径流曲线图、流量时间序列以及水位变化趋势在内的多种输出报告，方便进一步的研究和评估。 使用HEC-HMS可以应用于以下领域： - 洪水风险管理：用于评价流域内的洪水风险并制定相应的防御策略； - 水资源规划与管理：支持水资源的有效利用及合理调配方案的开发； - 环境影响分析：研究人类活动对自然水文循环的影响，为环境保护决策提供科学依据。
     
  • 基于PROSAIL模型的前向模拟及植被参数遥感反演代码实现
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    本研究利用PROSAIL模型进行正向模拟，并开发了相应的代码来实现对植被参数的遥感反演，旨在提高遥感技术在植被监测中的应用精度。 PROSAIL模型的前向模拟与植被参数遥感提取代码实现可以使用prosail-2.0.5 和 Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64.exe等辅助软件工具，有需要的朋友可以直接下载这些资源。