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MRT批处理MOD11A1代码详解

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简介:
本资料详细解析了用于批量处理NASA MOD11A1数据集的MRT(Modis Reprojection Tool)脚本代码,旨在帮助用户高效地进行陆表温度等环境参数的数据预处理工作。 MODIS数据重投影批处理代码用于对MODIS数据进行重投影处理。

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客服
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  • MRTMOD11A1
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    本资料详细解析了用于批量处理NASA MOD11A1数据集的MRT(Modis Reprojection Tool)脚本代码,旨在帮助用户高效地进行陆表温度等环境参数的数据预处理工作。 MODIS数据重投影批处理代码用于对MODIS数据进行重投影处理。
  • MOD11A1数据量重投影的
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    本代码用于实现NASA MOD11A1数据的大规模重投影处理,支持高效转换地理坐标系,适用于大规模陆地表面温度数据分析与应用。 使用MCTK工具对MOD11A1数据进行批量重投影,并在ENVI CLASSIC_IDL环境中编辑和运行代码。
  • IDL调用MRT执行量预
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    本简介介绍如何通过IDL(接口定义语言)调用MRT(多路由协议隧道)以实现网络数据的批量预处理,提高数据处理效率和灵活性。 由于我们下载的MODIS数据大多是一天一个文件夹,因此该代码是基于此进行批量处理工作的。整个工作流程如下: 1. 首先根据你的需求(如投影坐标系、输出影像分辨率等)创建一个样本,并获得参考文件PRM。 2. 使用IDL代码修改文件路径后运行即可!
  • Python使用MRT进行MODIS数据.rar
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    本资源提供基于Python编程语言利用MRT( MODIS Reprojection Tool)工具对大量MODIS卫星数据进行自动化、批量化预处理的方法和脚本,方便用户高效获取所需地理区域的环境监测信息。 使用Python调用MRT软件批量处理MODIS数据的方案适合熟悉MRT软件的用户。代码包含基本的注释以方便理解,并可提供协助调试支持。
  • 基础与实例+大全
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    本书《批处理基础与实例详解》结合《批处理大全》,详细讲解了Windows批处理脚本的基础知识和高级技巧,并通过大量实用案例帮助读者掌握批处理编程。 都已经通过了测试,可以放心使用。其中包括很多适合初学者的实验项目。
  • Spring Batch
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    《Spring Batch批处理详细解析》一文深入剖析了Spring Batch框架的核心概念和工作原理,并提供了详细的实践指南。 2024最新!一文看懂Spring Batch批处理(大白话版,干货满满) 学习你将收获: 1. 系统了解Spring Batch批处理; 2. 在项目中能熟练使用Spring Batch批处理。
  • ArcGIS教程.docx
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    本文档详细介绍了如何使用ArcGIS进行高效的数据处理工作,内容涵盖批量操作的基础知识、具体步骤及案例分析,适合地理信息系统初学者和进阶用户参考学习。 在GIS领域内,ArcGIS是一款强大的地理信息系统工具,它提供了丰富的数据处理功能,包括批量操作支持。本教程将详细介绍如何使用ArcGIS进行栅格数据的批量提取。 当需要同时处理大量相同或相似的任务时,批量处理可以极大提高效率并减少手动操作的时间和复杂度。在ArcGIS中,可以通过“模型构建器”来实现这一目标。“模型构建器”允许用户通过图形化界面创建和编辑自动化流程,并将其应用于多个输入数据集。 启动ArcGIS Desktop后,在工具箱内找到“Geoprocessing” > “Models” > “Model Builder”,并点击打开它以开始操作。 接下来,将需要处理的数据与相关的处理工具添加到模型构建器中。这包括栅格数据(例如雾霾和碳排放的tif文件)以及所需的工具如“Raster Dataset Iterator”(栅格数据循环器)和“Zonal Statistics as Table”(区域统计为表)。 使用“Raster Dataset Iterator”可以遍历指定目录下的所有.tif文件,将这些文件逐一连接到后续步骤中。然后利用“Zonal Statistics as Table”根据矢量边界(例如中国省界的.shp文件)计算并汇总每个区域的栅格数据。 为了确保输出表格与源tif文件对应,在模型构建器里添加一个“Calculate Value”工具,并定义表达式来命名输出文件,使其基于源文件名进行设置。 最后一步是使用“Table to Excel”工具将生成的数据转换为Excel格式,便于进一步分析和处理。 完成这些步骤后,点击“Start”按钮开始执行模型操作。请注意,实际的运行时间取决于计算机性能(如CPU、内存等)。例如,在此示例中,处理204个tif文件大约需要50分钟的时间。 通过ArcGIS中的模型构建器进行批量数据提取可以显著提高工作效率。掌握这一技巧对于处理大规模地理信息系统数据至关重要。
  • MCD19A2数据
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    简介:本资料深入解析NASA MCD19A2数据集的处理方法及Python代码实现,涵盖数据读取、预处理和分析技巧,适用于地球科学与遥感领域研究者。 MCD19A2数据处理过程的代码包括:使用IDL进行二次开发以实现MCTK批量处理影像数据、批量融合、批量镶嵌、批量重采样、批量裁剪以及从栅格中提取对应点值。整个过程中都有详细的注释说明。
  • 指静脉
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    《指静脉处理代码详解》一书深入解析了指静脉识别技术中涉及的核心算法与编程实现方法,适合对生物特征识别技术感兴趣的开发者和研究人员阅读。 本段落介绍了基于MATLAB的三种指静脉预处理算法,包括ROI区域提取和图像增强技术。
  • HDF文件的
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    这段代码用于批量处理HDF(Hierarchical Data Format)文件,能够高效地读取、修改和保存大量科学数据集,适用于需要自动化数据管理的工作流程。 该代码用于批量处理HDF文件,并将输出结果格式化为TIFF。它具有资源简单、使用方便且易于学习的特点。