Advertisement

MOD11A1数据批量重投影的代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MOD11A1数据批量重投影的代码
    优质
    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。
     
  • 利用MRT工具进行MODIS数据的批量拼接与重投影
    优质
    本研究介绍了一种使用MRT（Modis Reprojection Tool）工具对大量MODIS数据进行高效拼接和重投影的方法，旨在提高遥感数据分析效率。 使用MRT（MODIS Reprojection Tool）工具批量处理MODIS数据的拼接和重投影操作效率较高。
     
  • Python 2.7 批量转换栅格数据的投影
    优质
    本文章介绍如何使用Python 2.7编写脚本来批量处理和转换栅格数据的地理坐标系统（GIS）投影，提高工作效率。 在Python 2.7中使用ProjectRaster_management函数可以批量转换栅格数据的投影。该函数的具体参数如下： - in_raster：输入栅格数据集。 - out_raster：要创建的输出栅格数据集，如果以文件格式存储，则需指定扩展名（如.bil、.bip等）；若存入地理数据库中则无需添加扩展名。 支持的文件类型包括： - .bil - Esri BIL - .bip - Esri BIP - .bmp - BMP - .bsq - Esri BSQ - .dat - ENVI DAT - .gif - GIF - .img - ERDAS IMAGINE - .jpg - JPEG - .jp2 - JPEG 2000 - .png - PNG - .tif - TIFF （无扩展名时为Esri Grid格式）
     
  • Python 2.7 批量转换栅格数据的投影
    优质
    本文章介绍如何使用Python 2.7编写脚本批量处理和转换栅格数据的地理坐标系统（GIS）投影，适用于需要高效管理大量空间数据的专业人士。 在Python 2.7环境下进行栅格数据批量转换投影的命令为ProjectRaster_management (in_raster, out_raster, out_coor_system, resampling_type, cell_size, geographic_transform, Registration_Point, in_coor_system)。 其中： - `in_raster` 是输入的栅格数据集，可以是Mosaic Layer或者Raster Layer类型。 - `out_raster` 为输出创建的栅格数据集。存储格式包括Esri BIL、BIP、BMP、BSQ, ENVI DAT, GIF, ERDAS IMAGINE, JPEG, JPEG 2000, PNG和TIFF，或无扩展名表示ESRI Grid。 - `out_coor_system` 是输入栅格投影到的目标坐标系。默认值会依据输出坐标系环境设置确定。 - `resampling_type`（可选）参数用于指定重采样算法类型，默认为NEAREST。可用的选项包括最邻近分配法、双线性插值法、三次卷积插值法和众数重采样法，分别适用于不同类型的栅格数据集。 - `cell_size`(可选) 设置新栅格数据集中的像元大小，默认情况下会使用所选择的栅格数据集中现有的像元大小。 - `geographic_transform`（可选）参数用于在两个地理坐标系或基准面之间实现变换的方法。如果输入和输出坐标系统的基准面不同，必须指定此值。 - `Registration_Point`(可选) 用于定义像素对齐的x和y坐标，在输出空间中定位原点以确保所有像元与该点间隔一个像元距离。 - `in_coor_system`（可选）参数指定了输入栅格数据集所使用的坐标系。
     
  • MRT批处理MOD11A1代码详解
    优质
    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。
     
  • Python批量创建投影
    优质
    本教程详细介绍了如何使用Python编程语言自动化创建地理数据集的新投影，适用于需要高效处理大量空间数据的专业人士。 Python批量定义投影 Python批量定义投影 Python批量定义投影
     
  • 批量栅格投影定义.tbx
    优质
    批量栅格投影定义工具箱提供了一组用于快速、高效地为大量栅格数据集应用统一坐标系统的自动化脚本和函数。它是地理空间数据分析中的重要辅助，可显著提升工作效率。 在使用ArcGIS进行批量定义栅格投影时，可以采用以下步骤：首先准备一个包含所有待处理栅格文件的目录；接着利用Python脚本结合ArcPy模块来实现自动化操作。通过读取每个栅格的数据信息，并根据预设规则或参考其他已知带有正确坐标系统的数据集来设定新的地理配准参数。这样可以大大提高工作效率，减少手动调整所带来的错误风险和时间消耗。 此外，在编写处理脚本时需要注意以下几点： 1. 确保ArcGIS软件版本兼容； 2. 考虑到不同栅格文件可能具有不同的空间参考信息，需要灵活设计算法以适应各种情况； 3. 在执行批量修改前最好先备份原始数据以防万一发生意外错误导致的数据丢失。
     
  • Arcpy批量投影转换与裁剪
    优质
    本文介绍了使用Arcpy进行地理数据处理的方法，重点讲解了如何实现批量投影转换和空间要素裁剪，帮助用户高效地完成大规模数据处理任务。 可以使用arcpy将栅格图像批量转换为指定的投影，并进行裁剪和输出。通过复制粘贴并更改路径，即可轻松实现这一过程。
     
  • CT重建的MATLAB代码 - CTReconstruction: 使用反投影、滤波反投影和卷积反投影进行CT图像重建的MATLAB代码
    优质
    本项目提供了一套用于计算机断层扫描（CT）图像重建的MATLAB代码，涵盖了反投影、滤波反投影及卷积反投影等核心算法。适用于科研与教学用途。 这段文字描述了使用Matlab代码进行CT图像重建的过程，包括应用反投影、滤波反投影和卷积反投影方法。
     
  • Python批量处理MODIS数据的最大值合成、转换投影和重采样为ASC格式
    优质
    本教程介绍如何使用Python高效地对MODIS数据进行最大值合成，并将其转换为不同投影系统，最终以ASCII格网(ASC)格式输出。 在MODIS网站上可以下载全球数据的日值文件，这些日值数据的大小通常为500MB到1GB不等。一年的数据量约为365天，总计约300多GB，因此可以说这是一个较大的数据集。原始分辨率是每度0.05，在处理过程中需要将其按照半月合成，即生成一年24期的数据，并将这些结果转换为WGS 84投影系统并重采样至分辨率为0.5度。 考虑到使用Python进行批量操作能够直接获得最终的ASC格式文件。此外还可以在MATLAB中执行类似的批处理任务。除了最大值合成外，代码还支持平均值合成，并且考虑了闰年和平年的差异性结果举例：例如2008年1月的最大值合成文件名分别为mod09cmg200801a（一月上旬）和mod09cmg200801b（一月下旬）。整个程序处理过程中，会显示每完成一个月所用的时间。 对于基础数据的处理来说很方便。不需要打开ArcGIS,安装了GIS后自动带有Python软件，在开始菜单——ARCGIS——PYHON2.7下打开python即可运行hdf2asc_15day_max_prj_resample.py文件，只需修改年份、文件夹路径以及目标投影参考影像的路径就能顺利执行。