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Landsat MSS/TM/ETM+ 元数据(.MTL)解析工具:从 MTL 文件中提取字段值并生成场景元数据...

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简介:
本工具用于解析Landsat卫星的MSS、TM和ETM+传感器的元数据文件(.MTL),从中抽取关键信息,便于快速获取与处理遥感影像相关的各项参数。 LANDSAT 数据集的 MTL 解析器(MSS、TM、ETM+)于2012年11月由剑桥大学斯科特极地研究所的Evan Miles扩展,基于延世大学地理信息与遥感实验室 (GRSLAB) Seongsu Jeong编写的 ETM+ MTL 解析器。其主要功能是从随 LANDSAT 数据一起提供的 MTL 文本段落件中读取信息。 使用方法如下: - `MTL=MTL_parser(filename)`:用于解析单个 MTL 文件。 - `MTL_list=MTL_parser(filename_list)`:用于解析多个 MTL 文件,其中`filename_list`应为矩阵形式,每个行向量代表一个文件名字符串。 - `MTL_list=MTL_parser()`:搜索当前目录中的所有 MTL 文件并进行解析。 输出变量的通知: “双引号”周围的值被视为字符串,并且与时间和日期相关的信息也会被识别。其他变量则按其数值处理。

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  • Landsat MSS/TM/ETM+ (.MTL MTL ...
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    本工具用于解析Landsat卫星的MSS、TM和ETM+传感器的元数据文件(.MTL),从中抽取关键信息,便于快速获取与处理遥感影像相关的各项参数。 LANDSAT 数据集的 MTL 解析器(MSS、TM、ETM+)于2012年11月由剑桥大学斯科特极地研究所的Evan Miles扩展,基于延世大学地理信息与遥感实验室 (GRSLAB) Seongsu Jeong编写的 ETM+ MTL 解析器。其主要功能是从随 LANDSAT 数据一起提供的 MTL 文本段落件中读取信息。 使用方法如下: - `MTL=MTL_parser(filename)`:用于解析单个 MTL 文件。 - `MTL_list=MTL_parser(filename_list)`:用于解析多个 MTL 文件,其中`filename_list`应为矩阵形式,每个行向量代表一个文件名字符串。 - `MTL_list=MTL_parser()`:搜索当前目录中的所有 MTL 文件并进行解析。 输出变量的通知: “双引号”周围的值被视为字符串,并且与时间和日期相关的信息也会被识别。其他变量则按其数值处理。
  • 音频指南
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    本指南详细介绍了如何有效地从各种格式的音频文件中提取有价值的元数据信息。无论是音乐爱好者还是专业人士,都能从中受益匪浅。 元数据在IT行业中扮演着至关重要的角色,特别是在多媒体文件处理领域。它提供了关于音频文件(如歌曲、演讲或任何其他声音片段)的详细信息。这些包括艺术家姓名、专辑名称、曲目编号、时长、版权信息、流派和发行日期等。 利用Python强大的编程能力可以方便地从音频文件中提取元数据,该语言支持多种库来处理此类任务,如`mutagen`、`pytaglib`以及`eyed3`。以轻量级且灵活的库`mutagen`为例,它能够处理包括MP3、AAC、FLAC和Ogg Vorbis在内的各种音频格式。 1. **安装**:首先需要通过pip命令安装该库: ``` pip install mutagen ``` 2. **读取元数据**: 安装完成后,你可以用以下代码来提取一个MP3文件的详细信息: ```python from mutagen.mp3 import MP3 audio = MP3(path_to_your_audio_file.mp3) print(audio.tags) ``` 这将展示音频文件中的ID3标签及其包含的所有元数据。 3. **获取特定信息**:一旦读取了元数据,可以通过以下代码访问具体字段并提取所需的信息: ```python title = audio[TIT2].text[0] artist = audio[TPE1].text[0] album = audio[TALB].text[0] year = str(audio.get(TDRC, None)) print(fTitle: {title}, Artist: {artist}, Album: {album}, Year: {year}) ``` 4. **修改元数据**:如果需要更新音频文件的某些信息,可以使用以下代码进行更改: ```python audio[TIT2] = New Title audio.save() ``` 这将把当前文件标题更改为New Title。 5. **支持其他格式**: `mutagen`同样适用于多种其它音频格式。例如,AAC和FLAC分别可以通过调用`mutagen.aac.AAC()`及`mutagen.flac.FLAC()`类来处理。 6. **更多功能**:除了基本的元数据读写操作之外,该库还能够处理嵌入的图像(如专辑封面)、计算播放长度以及管理多音轨MPEG文件等高级功能。 在实际应用中,你可能需要遍历一个目录下的所有音频文件并批量提取或修改其元数据。这可以通过Python的`os`模块来实现,通过遍历目录并将上述方法应用于每个音频文件即可达成目的。 总之,Python和`mutagen`库为处理音频文件中的元数据提供了强大而简便的方法。无论是个人用户整理音乐收藏还是开发者管理大量音源素材,这些技术都十分实用且高效。深入学习与实践可以让你开发出更复杂的脚本以满足各种特定需求,例如自动化元数据同步、分析或生成报告等任务。
  • DrawIO-Read:PNGDrawIO
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    DrawIO-Read是一款工具或脚本,专门用于解析PNG图像中的隐藏信息,从中抽取由DrawIO绘制图形时嵌入的原始XML元数据,实现对已导出图片的逆向工程。 有一天我看到了一些神奇的功能。我发现可以将图形导出为PNG格式,并在以后的任何时间将其导入draw.io软件,它能够完全重建一个可编辑的图形版本。这让我感到非常惊讶。如何从光栅图像中获取图层、颜色以及属性和设置的信息呢?实际上,draw.io并没有试图根据图像数据重新创建图形元素。相反,它将必要的信息嵌入到PNG文件的元数据(如EXIF)部分。 出于好奇,我尝试使用一些标准工具来读取这些包含丰富元数据的PNG文件中的信息,例如exiftool和zlib-flate等解压缩工具。然而,我发现exiftool会遇到无效CRC位的问题,并且其他解压缩工具有时也会出现标题问题。因此,为了好玩,我自己编写了一个小解析器用于提取这些富含元数据的PNG文件中的信息。 使用方法:运行命令`./read.py path/to/image.png`即可将元信息打印到终端或将其保存为文本段落件。
  • 优质
    本研究专注于元分析方法及数据提取技术,通过综合多个独立研究的数据来评估某一主题的整体效应大小和趋势。 Meta分析论文写作以及数据提取方面的指导内容非常全面。
  • XYZ2WMTS:OGC WMTS
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    简介:XYZ2WMTS是一款专为地理信息系统设计的工具,用于自动生成遵循OGC WMTS标准的元数据。它简化了Web地图切片服务的发布过程,提高了效率和准确性。 xyz2wmts - 测试版的 xyz2wmts 可以通过生成服务元数据帮助您开始提供瓦片地图服务。如何使用?请按照以下步骤操作: 1. 使用诸如类的瓦片生成器来创建 XYZ 格式的瓦片。 2. 编辑 settings.py 文件,设置您的服务元数据,并将图层定义添加到其中。 3. 运行命令 `python xyz2wmts.py > WMTSCapabilities.xml` 以生成 WMTS 能力描述文档(WMTSCapabilities.xml)。 接下来,请上传瓦片和 WMTSCapabilities.xml 文件至您的 Web 服务器。有关 Web Map Tile Service (WMTS) 和其能力描述文件的更多信息,您可以查阅 OGC 的相关文档。 示例中的层名为 SRTM3 阴影浮雕(日本),该图层基于 SRTM-3 数据制作,并采用 MIT 许可证发布。 版权 © 2014 Minoru Akagi
  • Audio Tag Analyzer:音频音乐
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    Audio Tag Analyzer是一款强大的工具,专门用于从各种音频文件中快速准确地检索和编辑音乐元数据,包括歌曲名、艺术家信息等。 音频标签分析仪项目展示了一个浏览器版本的工具。用户可以拖放任何音频文件,并显示找到的元数据列表。 许可协议:麻省理工学院许可证 版权所有(c)2018 Borewit 特此免费授予获得本软件和相关文档副本的人无限制地处理该软件的权利,包括但不限于使用、复制、修改、合并发布、分发、再授权或出售本软件的副本,并允许拥有该软件的人这样做。但需要满足以下条件:以上版权声明及许可声明需包含在所有副本中。 请注意,此软件以“原样”形式提供,不承担任何形式的保证责任(无论是明示还是暗示),包括但不限于对适销性、特定用途适用性和非侵权性的保证。因此,在任何情况下因使用该软件而产生的或与之相关的合同问题、侵权行为或其他方面所造成的损害赔偿等法律责任,作者和版权所有者概不负责。
  • Excel读XML
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    本项目演示了如何使用Python从Excel表格中读取数据,并将这些数据转化为结构化的XML格式文件。适合需要处理大量Excel数据并通过API传输的情况。 读取Excel数据生成XML文件,并包括各种说明书以及详细使用说明。
  • main.dat使用MATLAB特定
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    本教程介绍如何利用MATLAB从main.dat文件中高效地读取并筛选出所需特定字段及数据的方法与技巧。 我有一个main.dat文件,这是ABAQUS计算结果的一个数据文件。我想使用MATLAB从中提取特定字段以及某些点的位移数值。在main.dat文件中需要提取的内容如第一张图片所示;第二张和第三张图片展示了如何根据论文中的原理来获取这些具体的数值。 为了实现这一目标,我理解这需要熟悉MATLAB读取文件的操作方法,但目前我对这方面还不太了解,因此发帖寻求帮助。使用的MATLAB版本为2012a。
  • MATLAB组 - 如何?(档下载)
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    本文档详细介绍了如何在MATLAB中操作元胞数组,并提供了从复杂的元胞数组结构中精确提取数字元素的方法和示例代码。适合需要处理混合数据类型的用户参考学习。 在MATLAB中,元胞数组是一种灵活的数据结构,能够存储不同类型的元素如数字、字符串及其它数组。每个单独的单元被称为一个元胞,并且可以包含任意类型的数据。这种特性使得元胞数组非常适合处理混合数据。 当需要从含有数值信息的元胞数组提取和操作这些数值时,MATLAB提供了几种有用的函数: 1. **regexp()** 函数: 正则表达式是字符串处理的强大工具之一,`regexp()` 可用来匹配特定模式。例如,若要查找包含数字的字符串,则可以使用如 `d+(.)?(d+)?` 的正则表达式来识别整数和浮点数值。此表达式会寻找一个或多个连续出现的数字,并允许小数部分的存在(即带有一个可选的小数点后接零个或更多数字)。通过该函数,你可以获取匹配项的位置索引或者直接得到对应的子字符串。 2. **str2double()** 函数: `str2double()` 用于将文本表示形式的数值转换成双精度浮点型。一旦从元胞数组中抽取了代表数值的字符序列,则可以使用 `str2double()` 来实现这些字符串到实际可用于数学运算的数据类型转变。 3. **cat()** 函数: `cat()` 可用来合并多个数组,特别适用于将来自不同源或结构但都包含数字信息的元胞数组元素组合成一个统一的整体。例如,在处理两个分别存储了代表数值文本序列的元胞时,可以利用 `cat()` 将它们整合为单一集合,并随后通过调用`str2double()` 来转换所有这些字符串。 4. **isletter()** 函数: 尽管主要用于识别字母字符的存在与否(在判定某元素是否只包含字母或同时混有数字与字母的场景下特别有用),但在直接提取和处理元胞数组中的数值时,此函数的应用较为有限。不过,在预处理阶段通过`isletter()`过滤掉所有非数字信息仍可能对后续操作有所帮助。 以下是一些示例代码来展示如何使用上述功能: ```matlab % 创建一个包含不同元素的元胞数组作为例子 A = {gfg; gfg1.23GFG; 5gfg10}; % 使用regexp()函数提取数字字符串 B = regexp(A, d+(.)?(d+)?, match); % 应用str2double()将匹配到的字符转换为数值类型 out1 = str2double([B{:}]); % 利用cat()和str2double()结合的方法来抽取并处理数字信息 A1 = regexp(A, [d*.]*d*, match); A2 = [A1{:}]; out2 = str2double(strcat(A2{:})); ``` 在进行实际编程时,根据具体需求可能需要对这些函数的使用方式进行调整。掌握和灵活运用这些工具对于有效地处理元胞数组中的数字数据至关重要,特别是在执行数据分析任务时。
  • HiveSQL导入
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    Hive元数据SQL生成导入工具是一款专为简化Hive数据库管理设计的应用程序。它能够自动生成和导入元数据所需的SQL语句,大大提高了数据表管理和维护的工作效率。 Hive元数据生成工具是针对CDH4.7.0版本开发的。