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IDL进行数据预处理。

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简介:
主要致力于提供遥感数据的处理以及图像显示的强大功能,并且能够迅速地完成这些任务。

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  • 中的IDL应用
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    本简介探讨了在数据预处理阶段中使用IDL(Interactive Data Language)进行高效的数据分析和可视化的方法,强调其在科学与工程领域的重要作用。 该功能主要实现遥感数据的处理与图像显示,并能快速完成相关任务。
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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!
  • IDL中批量MODIS
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    本简介介绍如何在IDL(Interactive Data Language)环境中实现对大量MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)卫星数据进行高效、自动化处理的技术方法和实践应用。 此程序调用mctk进行批量处理modis数据,包括批量读取并将数据转换为带有地理坐标的dat文件。该程序不执行地图投影操作。MRT程序则是先拼接然后进行投影,因此如果要进行投影,则需要在完成批量镶嵌之后再做投影。
  • 【Python】去除Excel表格中的重复
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    本教程介绍如何使用Python编程语言和Pandas库来识别并删除Excel文件中多余的重复行,以优化数据分析前的数据清理过程。 使用Python删除Excel表格中的重复行: 导入pandas包并命名为pd: ```python import pandas as pd ``` 读取Excel文件Sheet1的数据,并将其存储为DataFrame对象data: ```python data = pd.DataFrame(pd.read_excel(test.xls, sheet_name=Sheet1)) ``` 打印数据内容,查看原始数据情况: ```python print(data) ``` 检查是否有重复行并输出结果: ```python re_row = data.duplicated() print(re_row) ``` 去除所有列的重复行,并将处理后的DataFrame对象存储为no_re_row: ```python no_re_row = data.drop_duplicates() print(no_re_row) ``` 基于“物品”这一列来删除重复行,输出最终结果。
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    本资源为《Python数据预处理资料包》,包含全面的数据清洗与预处理技巧,适合希望提升Python数据分析能力的学习者。 Python数据预处理示例包括数据清洗、数据整合和数据变换等操作。
  • MATLAB程序和剔除奇异点
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    本简介介绍如何使用MATLAB软件对实验或采集的数据进行有效的预处理,并采用合适的算法识别并剔除异常值(即“奇异点”),以提高数据分析的质量与准确性。 对于不平稳的数据进行预处理时,需要剔除异常值以使数据变得平稳。
  • 在ENVI 5.3中高分二号(GF2)
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    本文章介绍了如何使用ENVI 5.3软件对GF2卫星影像数据进行预处理的方法和步骤,包括辐射校正、几何校正等技术。 使用ENVI5.3对高分二号(GF2)遥感数据进行预处理的教程。
  • ENVI/IDL下的光谱分析
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    本课程聚焦于利用ENVI和IDL软件进行高效、专业的光谱数据处理与分析,涵盖从基础操作到高级应用的全面指导。 ENVI/IDL光谱数据处理能够对某文件夹下的一批光谱数据观测资料进行预处理和光谱特征指数计算。
  • Caltech集的.zip
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    本资料包包含针对Caltech行人数据集进行预处理后的文件,旨在为行人检测与识别的研究提供便捷的数据准备工具。 由于官网下载的数据集的图像和标签格式分别是seq和vbb,不方便直接使用。可使用其自带的工具包将图像和标签转为jpg和txt格式。我们将工具包和脚本进行了打包,并写了一个使用教程:知乎上的相关文章提供了详细的指导说明。