GDAL库是一个跨平台的栅格地理数据格式库,包括读取.写入.转换.处理各种栅格数据格式(有些特定的格式对一些操作如写入等不支持).它使用了一个单一的抽象数据模型就支持了大多数的栅格数据.这里有GDAL库支持的格式:http://www.gdal.org/formats_list.html 注:本文在Qt开发环境下使用GDAL库. 在Qt中使用GDAL库时,除了要加gdal_priv.h头文件外,还需要在xxx.pro文件内加上LIBS += -lgdal ,文件用可编辑的文档打开. 使用GDAL

前言 这两天帮一个朋友处理了些 nc 数据,本以为很简单的事情,没想到里面涉及到了很多的细节和坑,无论是"知难行易"还是"知易行难"都不能充分的说明问题,还是"知行合一"来的更靠谱些,既要知道理论又要知道如何实现,于是经过不太充分的研究后总结成此文,以记录如何使用 python 处理 nc 数据. 一.nc 数据介绍 nc 全称 netCDF(The Network Common Data Form),可以用来存储一系列的数组,就是这么简单(参考

1. 功能简介 HDF 是美国国家高级计算应用中心(National Center for Supercomputing Application)为了满足各种领域研究需求而研制的一种能高效存储和分发科学数据的新型数据格式. NC是NetCDF的简称,其全称为Network Common Data Form(网络通用数据格式),其是针对科学数据的特点开发的,是一种面向数组型并适于网络共享的数据的描述和编码标准.利用NetCDF可以对网格数据进行高效地存储.管理.获取和分发等操作.目前,NetCDF

mybatis插值,数据提交事务回滚数据库值为空 通过sql日志查看sql为:INSERT INTO `quanxian`.`user` ( phone, email, password, times, name, age, address, sex, hobby, work ) VALUES (phone, email, password, times, name, age, address, sex, hobby, work ); 1.0 初步怀疑是入参类型不对,于是检查类型:<insert

clear,clc nt=735;ny=73;    %2.5*2.5格点的nx=144;    %2.5*2.5格点的f=netcdf('air.mon.mean.nc','nowrite');tt=f{'air'}(:);close(f)fid=fopen('a5.grd','w');  for it=1:nt     for j=1:ny        for i=1:nx         count= fwrite(fid,tt(it,j,i),'float');%根据例子这里用原始的数

一.二维的插值方法: 原始数据(x,y) 先对横坐标x进行扩充数据量,采用linspace.[如下面例子,由7个值扩充到300个] 采用scipy.interpolate中的spline来对纵坐标数据y进行插值[也由7个扩充到300个]. 画图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np#数据 T = np.array([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) power = np.array([1.53E+03, 5.92E+

from osgeo import gdal import numpy as np path = './data/201912/anl_surf125.2019120100' dataset = gdal.Open(path) number_bands = dataset.RasterCount for i in range(1, number_bands): band = dataset.GetRasterBand(i) data_array = band.ReadAsArray() prin

对于做海洋数据处理的同学,会经常遇到nc格式的文件,nc文件的格式全称是NetCDF,具体的详细解释请查询官网[https://www.unidata.ucar.edu/software/netcdf/docs/index.html],一般从全球大洋数据库里面下载的温盐.风场及云量等数据,基本上是nc文件格式,每一个文件里面包含多个数据集,例如最简单的海面表温数据(Sea surface temperature data),数据范围是全球,空间分辨率为0.25 *0.25(~25km),时间分辨

本文档主要对如何使用GDAL提供的工具对FY3系列卫星数据进行校正处理.FY3系列卫星提供的数据一般是以HDF5格式下发,一个典型的FY3A和FY3B的数据文件名如下: FY3A_MERSI_GBAL_L1_20100321_0150_1000M_MS.HDF FY3B_MERSI_GBAL_L1_20130620_0600_1000M_MS.HDF 下面分为三个部分来对FY3系列数据校正进行处理,分别是数据预处理.构造子数据集和校正三个部分,下面分别进行详述. 该文档用到的GDAL[1]工具主

本博客为原创内容,未经博主允许禁止转载,商用,谢谢. 一.前言 关于GDAL与openCV间的数据格式转换,在我之前的博客中已有简要说明,这里,由于最近工作上经常用到openCV里的函数进行图像处理,所以写了一个程序,进一步对这两个开源库进行连接. 除了格式转换外,该类还支持数据的分块读入与写出. 二.代码 所有功能在一个GDALOPENCV类中完成,其头文件如下: /////////////////////////////////////////////////////////////////

博客小序:NetCDF格式数据广泛应用于科学数据的存储,最近几日自己利用python处理了一些NetCDF数据,特撰此博文以记之. 参考博客: https://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/9068379.html https://blog.csdn.net/EWBA_GIS_RS_ER/article/details/84076201 http://www.clarmy.net/2018/11/01/python%E8%AF%BB%E5%8F%96nc%E6%96

工具:vs2012+GDAL 2.0 数据:中国省界SHP文件bou2_4p.shp   可点击下载 包含头文件: #include "ogrsf_frmts.h" 代码: int main(){ GDALAllRegister(); GDALDataset *poDS; CPLSetConfigOption("SHAPE_ENCODING",""); //解决中文乱码问题 //读取shp文件 poDS = (GDALDataset*) GDAL

ant:存放Apache Ant,用来执行EJB的构建. bin: 存放nc部署和系统监控等命令.configsys.log部署日志(包含NC中间件.WAS中间件等部署信息)以及NC_Client文件夹,包含手动生成的NC客户端. ejb: 按模块分子目录存放各个模块所使用的EJB,由构建工具维护. ejbXMLs:存放需要独立事务的EJB的部署描述符,里面的xml文件都是开发配置的服务或特殊ejb,由构建工具维护. framework:存放UAP框架/基础代码,为中间件提供服务/信息配置. D

一.简单的编译 1.使用VisualStudio IDE编译 首先进入GDAL的源代码目录,可以看到有几个sln为后缀的文件名,比如makegdal10.sln,makegdal80.sln,makegdal71.sln,makegdal90.sln .这些文件是VisualStudio的工程文件,后面的数字对应的VS的版本号,71表示的VS2003,80表示VS2005,90表示VS2008,还有10表示VS2010等.根据自己电脑安装的VS版本,打开对应的文件,如下图所示(使用VS2008S

NC V6发布一段时间了,各个NC6.0 nchome文件夹下各个子文件夹内容和作用 ant:存放Apache Ant,用来执行EJB的构建. bin: 存放nc部署和系统监控等命令.configsys.log部署日志(包含NC中间件.WAS中间件等部署信息)以及NC_Client文件夹,包含手动生成的NC客户端. ejb: 按模块分子目录存放各个模块所使用的EJB,由构建工具维护. ejbXMLs:存放需要独立事务的EJB的部署描述符,里面的xml文件都是开发配置的服务或特殊ejb,由构建工具

1 前言 Caffe对于像我这样的初学者来说是一款非常容易上手的深度学习框架.关于用Caffe跑自己的数据这样的博客已经非常多,感谢前辈们为我们提供的这么好的学习资源.这里我主要结合我所在的行业,说下如何对跑通具有多通道多格式的遥感数据. 2 数据准备 Caffe封装的非常好,要想将我们的数据运用于Caffe上,我们唯一要做的工作就是准备好Caffe支持的数据输入格式(leveldb/lmdb). Caffe解决方案下有一个工程convert_imageset为我们提供了接口,主要是将图像文件转

一．gdal进行数据操作在安装好gdal后,即可调用gdal库中的函数.(需要包含的头文件:gdal_priv.h)1．打开数据集使用gdal库进行数据(影像)操作的第一步就是打开一个数据集.对于“数据集”这个名词大家可能不会太习惯,但是对于一般的格式来说,一个“数据集”就是一个文件,比如一个TIFF文件就是一个以tiff为扩展名的文件.但是对于众多RS数据来说,一个数据集包含的绝对不仅仅是一个文件.对于很多RS数据,他们把一张图像分成数个图像文件,然后放在一个文件夹中,用一些额外的文件来组织它

原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28149195 1.最小二乘拟合 实例1 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsq plt.figure(figsize=(9,9)) x=np.linspace(0,10,1000) X = np.array([8.19, 2.72, 6.39, 8.71, 4.7, 2.66, 3.78]) Y

1.最小二乘拟合 实例1 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsq plt.figure(figsize=(9,9)) x=np.linspace(0,10,1000) X = np.array([8.19, 2.72, 6.39, 8.71, 4.7, 2.66, 3.78]) Y = np.array([7.01, 2.78, 6.47, 6.71, 4.1, 4

定义 插值和拟合: 曲线拟合是指您拥有散点数据集并找到最适合数据一般形状的线(或曲线). 插值是指您有两个数据点并想知道两者之间的值是什么.中间的一半是他们的平均值,但如果你只想知道两者之间的四分之一,你必须插值. 拟合 我们着手写一个线性方程图的拟合: y=3x^3+2x^2+x+2 首先我们生成一组数据来分析: x=-5:0.5:5; e=50*rand(1,length(x))-25;%制造[-25,25]的随机数作为误差 y=3*x.^3+2*x.^2+x+2+e;%得到y值 plot(