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pyTSEB:一个基于遥感数据估算蒸散量的Python两源能量平衡模型——开源代码。

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简介:
该项目旨在提供用于评估两个源能量平衡模型的Python代码,包括Priestley-Taylor TSEB-PT、双重时差DTD和TSEB,以及土壤和冠层温度TSEB-2T。这些代码能够根据辐射度测量数据来精确计算感热通量、潜热通量(蒸散)以及表面温度。具体而言,该项目包含一系列模块,其中一些是基础级的低级模块,具备任何电阻能量平衡模型所需的基本功能;另一些则是高级脚本,可以便捷地运行带有表格数据和/或卫星/机载图像的TSEB模型。为了顺利安装该项目,用户需要首先将其下载到本地系统,随后通过输入“python setup.py install”命令进行安装。此外,还需要确保已安装必要的Python库,例如脾气暴躁的大熊猫pyPro4Sail(可在[ ]处找到),GDAL(用于在图像上运行TSEB)和大熊猫netCDF4。建议使用conda创建包含所有依赖项的完整环境,例如使用“conda env create -f env”命令。

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客服
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  • pyTSEB:Python-
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    简介:pyTSEB是一款基于Python开发的开源工具,利用遥感数据实现两源能量平衡模型,精准计算陆地表面的蒸散发量。 该项目包含用于两个源能量平衡模型(Priestley-Taylor TSEB-PT、双重时间差DTD以及TSEB及土壤与冠层温度TSEB-2T的Python代码),旨在基于辐射测量来估算感热通量和潜热通量(即蒸散)。项目内容包括: 1. 提供任何电阻能量平衡模型所需的低级模块,具备基本功能。 2. 更高级别的脚本,便于使用表格数据和/或卫星/航空图像运行TSEB。 安装方法:将项目下载到本地系统后,在下载目录中输入命令`python setup.py install`以在Python发行版中安装pyTSEB及其低级模块。所需库包括脾气暴躁的大熊猫(pandas)、PyPro4Sail、GDAL和netCDF4。利用conda,可以通过执行命令`conda env create -f env`创建一个完整的环境来支持项目运行。
  • SEBAL-Tim_SEBALPython_发计_.zip
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    这段资料提供了一个基于Python编写的SEBAL-Tim版本的SEBAL模型源代码,用于精确地计算蒸散发量。适合科研和教学用途。 SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land)模型是一种广泛应用于遥感数据分析中的地表能量平衡算法。该模型由Vanderlei C.蕉于1997年提出,主要用于估算地表的蒸散发(Evapotranspiration, ET),这是一种关键的水文和气候过程,涉及到水分从土壤、植被和水体向大气的转移。SEBAL模型利用多光谱遥感数据来获取地表参数,从而计算出ET值。 该模型的核心在于通过解算地表能量平衡方程: \[ \text{ET} = Rn - G - H - LE \] 其中: - ET:蒸散发 - Rn:净辐射 - G:土壤热通量 - H:感热通量 - LE:潜热通量 模型的执行步骤主要包括以下部分: 1. **图像预处理**,包括校正、大气和地形修正以确保数据准确性。 2. **光谱指数计算**,如NDVI(归一化植被指数)、NDBI等用于区分不同地表类型。 3. **亮度温度计算**:将多光谱数据转换为近似地表温度的亮度温度,通常使用热红外波段进行转换。 4. **能量平衡组件估计**:根据亮度温度、NDVI等信息估算Rn、G、H和LE值。 5. **ET反演**:结合上述参数通过优化算法求解蒸散发量。 6. **后处理**:包括时空整合、异常检测与质量控制。 压缩包中的SEBAL模型Python代码提供了用Python语言实现该模型的源码。使用这种编程语言可以简化开发流程,提高效率,并利于与其他科学计算和数据分析工具集成。 这些代码可能包含以下功能模块: - 数据读取与预处理 - 光谱指数计算 - 地表温度估算 - 能量平衡组件计算 - ET反演 - 结果可视化与分析 通过研究并理解这些Python代码,用户可以自定义参数以适应不同的遥感数据和地理环境,并对特定区域的蒸散发进行准确估计。这对于水资源管理、农业灌溉及气候变化研究等领域具有重要意义。 该压缩包可能包含了一个完整的SEBAL模型Python实现以及用于演示或测试的数据集。对于想学习或应用此模型的人来说,这是一个宝贵的资源。
  • 互信息计(或组与单)间互信息 - MATLAB
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    本MATLAB项目提供了一种计算方法,用于评估两个离散随机变量或多组离散变量与单个变量之间的互信息值。该工具适用于数据分析、机器学习及统计学研究中的特征选择和变量相关性分析。 MutualInformation:返回离散变量“X”和“Y”的互信息(以位为单位)。计算方法如下: 我 = 相互信息(X,Y); I = 计算的互信息(以位为单位) 其中, X = 要分析的变量(列向量) Y = 要分析的变量(列向量) 需要注意的是:多个变量可以作为列联合处理矩阵X。此外,需要使用Entropy和JointEntropy函数进行计算。
  • SEBAL-Tim_SEBALPython_发计
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    本项目提供了一个基于Python实现的SEBAL-Tim版本模型代码,用于高效准确地计算陆地表面的蒸散发量。 SEBAL模型用于估算区域蒸散量。该模型涉及的过程变量包括地表温度、净辐射、土壤热通量、感热通量及区域蒸散发的Python代码实现。
  • 支持向集测试
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    本研究通过使用两个小型数据集对支持向量机(SVM)算法进行代码评估和性能分析,旨在探讨SVM在小规模数据环境下的适用性和效率。 两个数据集的特征都是二维的,样本规模为几百。
  • 河套原地区反演研究.pdf
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    本论文探讨了利用遥感技术对河套平原地区的蒸发蒸腾量进行精确估算的方法和模型,旨在为该区域水资源管理和生态环境保护提供科学依据。 详细介绍了SEBS模型的构架,我认为这非常有用。
  • Landsat8影像森林蓄积
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    本研究利用Landsat 8卫星数据进行分析处理,探索其在评估和量化特定区域森林蓄积量方面的应用潜力,旨在为林业资源监测提供技术支持。 本段落采用广东省南雄市的森林二类调查数据,并结合langset8影像资料,选取遥感因子和立地因子作为自变量。通过使用POS算法优化后的BP神经网络以及逐步线性回归两种建模方法,对比分析这两种模型在反演精度上的差异,最终建立了用于预测森林蓄积量的优化模型。
  • ABCD月水文:ABCD月水MATLAB
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    简介:本文介绍了ABCD月水文模型的MATLAB实现方法,该模型是基于ABCD月水量平衡理论构建的一种高效水资源管理工具。通过详细阐述其算法和应用案例,为读者提供了理解和使用该模型的实用指南。 ABCD模型是一种广泛应用的水量平衡模型,可用于模拟月径流时间序列,并且对数据需求较少。
  • 下载.docx
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    本文档介绍了如何使用自动化工具和脚本批量下载蒸散发数据的方法和技术,旨在为研究者提供高效的数据获取途径。 MOD16A2数据的批量下载在FTP不能使用后变得越来越困难。现在提供一种无需编写代码的方法来实现这些数据的批量下载。