遥感降水第42页

142浙江杭州张其菊学习《诗经·终南》有感

年平均降水量613.7毫米，年平均湿度69.6%。山区气候垂

小勉夹步枪·2023-04-08 03:38

Python入门：数据可视化（2）

1.读取csv文件这里的csv文件记录的是某地的天气，包括气象站的编码、名称、日期、降水量、最高气温和最低气温。读取csv文件表头，并获得列名的索引。

果蝇饲养员的生信笔记·2023-04-07 22:18

智慧水利大屏可视化决策系统

1.产品概述数字冰雹智慧水利大屏可视化决策系统，面向水利资源监督管理、水利工程建设规划等部门，支持整合水利各部门现有信息系统的数据资源，融合物联网、云计算、人工智能、遥感、通信等技术应用，覆盖水利管理各业务领域

数字冰雹·2023-04-07 19:28

基于Python的geopandas库处理矢量几何的教程

此处的计划是执行完整的地理处理和遥感例程，而无需求助于任何GIS桌面软件。我们从一个图层开始，该图层包含一些我们感兴

倾城一少·2023-04-07 17:53

基于Python的面向对象分类实例Ⅰ

一、前言面向对象分类其实在学界统称基于对象的图像分析（OBIA），而在遥感等地学细分领域中，其称为基于地理对象的图像分析（GEOBIA），这种算法优势非常明显。

倾城一少·2023-04-07 15:34

【pan-sharpening 攻击:目标检测】

Adversarialpan-sharpeningattacksforobjectdetectioninremotesensing（对抗性泛锐化攻击在遥感目标检测中的应用）全色锐化是遥感系统中最常用的技术之一

小郭同学要努力·2023-04-07 14:17

秋天最后一个节气来了！一起来看看霜降的这些知识......

秋深山有骨，霜降水无痕。天地供吟思，烟霞入醉魂。

松柏之青·2023-04-07 09:49

【案例教程】地表蒸散发遥感产品信息提取验证与融合实践技术

蒸散发是陆地水循环重要变量，同时对农业水资源规划与管理、全球环境变化等研究异常关键。本课程主要介绍常用的区域及全球蒸散发产品，讲解蒸散发数据产品的下载、处理、可视化、数值统计等方法；蒸散发产品的验证方法、精度评价、不确定性评估；多种蒸散发产品的融合方法等。本内容主要介绍常用的区域及全球蒸散发产品，讲解蒸散发数据产品的下载、处理、可视化、数值统计等方法；蒸散发产品的验证方法、精度评价、不确定性评估；

weixin_贾楠·2023-04-07 01:36

【案例教程】最新导则下——基于遥感解译与GIS技术生态环境影响评价图件制作

在众多图件中，土地利用图、植被类型图、植被覆盖度图、土壤侵蚀图等专题图的制作需用到大量的遥感和GIS技术。

weixin_贾楠·2023-04-07 01:35

广东潮州凤凰单丛

该区濒临东海，气候温暖，雨水充足，茶树均生长于海拔600-1497米的山区，终年云雾弥漫，空气湿润，昼夜温差大，年均气温在凤凰单枞茶20℃左右，年降水量1800毫米左右，土壤肥沃深厚，含有丰富的有机物质和多种微量元素

康康_cc53·2023-04-06 23:24

基于Eigen的遥感多光谱影像主成分分析

主成分分析简介在多元统计分析中，主成分分析（英语：Principalcomponentsanalysis，PCA）是一种分析、简化数据集的技术。主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。计算步骤输入：n维样本集D=(x(1),x(2),...,x(m))，要降维到的维数n.输

RS_cj·2023-04-06 23:03

分享 | 基于图像分类网络ResNet50_vd实现桃子分类

现今，看庄稼长势有卫星遥感技术，水果分拣有智能分拣系统，灌溉施肥有自动化机械……具体以水果分拣场景为例，大型的水果种植园每到丰收的季节，都会雇佣大量的分拣工人来分拣水果，这是一件人力成本很高的事情。

深兰深延AI·2023-04-06 21:27

8.3撒哈拉以南非洲

3、根据上图描述突尼斯海陆位置的特点______，说出突尼斯与巴马科在降水特征上的差异。4、巴马科地区是重要的棉花产区，请说出该地区种植棉花的有利

风叶飘铃·2023-04-06 16:40

长江一秒钟的流量

干流和支流水的来源，一个是降水，一个是冰川融水。第二个有点复杂，谁知道一年多

几比·2023-04-06 14:49

基于 gma 绘制古代洛阳 5 大都城遗址空间分布地图

遥感指数（例如NDVI、EVI、TVDI等）。数学运算（例如数据平滑、评估、滤波、拉伸、增强变换等）。系统交互（例如获取路径、

洛的地理研学·2023-04-06 13:02

【Water Drop系列】3b – Physically based wet surfaces

【WaterDrop系列】是雨效渲染实现的整套方案的翻译总结，本文是第五篇，主要介绍降水对材质的影响以及在PBR管线中如何去实现以及优化表现。

离原春草·2023-04-06 04:37

2019-07-03

欢迎收看今天的天气预报，据市气象部门预测，未来几天，西安市降水的概率都不大，今天白天高温约34℃，最低温约22℃，气温略有下降，可能会有小雨。。。

文学少女小毓·2023-04-06 04:59

2019-07-31

9点多时收到天气预报说，发布“汕头强对流天气提醒”：受台风“韦帕”外围环流影响，预计现在起到00时30分，主城区自南向北将有短时强降水，小时雨量可达10～20毫米，并伴有雷电和短时大风天气，请注意防御。

林筱芬·2023-04-06 00:16

第二十九期

江华县深入铁路沿线检查铁路护路联防工作江华县护路办一行检查桥涵现场江华县护路办一行检查桥涵现场江华县护路办一行检查桥涵现场巡线检查铁路沿线护栏破损情况受22号台风“山竹”外围云系影响，16日至17日，我省风力加大，降水较明显

永州市护路办·2023-04-05 22:46

无解

遥感。无解意，由它欸。以何？杯酒。以何，空空。年华老去。

弗来弗去·2023-04-05 22:28

北极变暖削弱了热带和两极之间的温差是导致长期干旱的一个原因

这进而导致降水减少、气旋减弱和中纬度西风减弱——这是导致长期干旱的一个原因。热带和两极之间的温差决定了很多天气。当这些相反的温度更

wumingzhi111·2023-04-05 19:08

关于舍友｜寝室扑蚊小记

昨天哈尔滨迎来了一轮降水和降温，其实近段时间温度本来就不高，都不会超过25度。昨天的最高温16度，好多人又裹上了外套和小棉袄。

小舒同学·2023-04-05 15:19

Google Earth Engine Explorer谷歌地球引擎GEE网页界面浏览窗口实现遥感影像地物监督分类

本文主要对GEE的网页界面式应用程序接口GoogleEarthEngineExplorer加以详细介绍与地物监督分类这一具体应用。本文是谷歌地球引擎（GoogleEarthEngine，GEE）系列教学文章的第一篇，更多GEE文章请参考专栏：GEE学习与应用（https://www.jianshu.com/c/854bbf4fda0e）。 GoogleEarthEngineExplorer，

疯狂学习GIS·2023-04-05 14:47

＜Change is Everywhere: Single-Temporal Supervised Object Change Detection in Remote Sensing Imagery＞

阅读笔记这是iccv2021的一篇关于遥感影像变化检测的论文。变化检测要求指出同一地方不同时刻（paired）的变化区域，即公式1。

CsdnWujinming·2023-04-05 12:39

Python rasterio.merge遥感影像融合

最近在尝试用Python做遥感影像融合，用到了rasterio.merge.merge（简称merge）功能，可能还有gdal和arcpy，但是还没有用过。

asqddd·2023-04-05 10:32

二.3河流（P42-53）

2、外流河和外流区（1）外流河分布在东部、南部沿海，外流区占全国总面积2/3，水量占全国总水量的95%.外流河如长江，河水主要来自于天然降水。（2）主要外流河：注入太平

风叶飘铃·2023-04-05 08:29

用python进行按掩膜提取的批量操作

上用模型构建器创建了操作模型，但对运行起来的速度不是很满意，又来寻求python的帮助啦数据：大量的tif数据参考文献：《python|gdal实现按掩膜提取影像/裁剪影像》《pythongdal使用shp裁剪遥感影像

嘻嘻爱学习·2023-04-05 06:34

GEE：主成分分析（Principal components analysis，PCA）

并应用于Landsat数据可见光波段和生态遥感指数（RSEI）案例中。

_养乐多_·2023-04-05 04:39

深度学习目标检测项目实战(三)—基于Yolov5的遥感图像目标检测及其界面封装

深度学习目标检测项目实战(三)—基于Yolov5的遥感图像目标检测这里使用官方的yolov5.60进行训练，yolov5的好处就是使用起来便利，只要定义好数据集格式，加上硬件不差，基本上可以跑出来。

夏融化了这季节·2023-04-05 02:32

湖泊赏析—涨渡湖（下）

“寒露霜降水推沙，鱼奔长江客奔家。”每到捕鱼季节，渔人便从四面八方赶到渔场，竞相捕捞。

岭南宝刀·2023-04-05 00:46

倾城最在著戎衣

叶饮霜降水痕收，欲把琼楼定乾坤。檐上不知几层晕？绿草如茵藏早春。花开时节动京城，皑皑轻趁步楚君。河山北枕秦关险，力挽狂澜是草根。图片发自App图片发自App

红学砖家·2023-04-05 00:55

【地球科学】使用USGS下载指定地区的遥感影像

【地球科学】使用USGS下载指定地区的遥感影像欢迎使用USGS1问题陈述2圆规正转（言归正传）2.1工具准备2.2访问2.3注册USGS账号2.4等待回执邮件3获取数据流程3.1SearchCriteria3.2DataSet3.3AdditionalCriteria3.4Results

狮智先生·2023-04-04 23:06

今日小满：人生最好的状态是小满

此时节，温度降水都开始增加，北方的小麦逐渐成熟，但是尚未饱满，所以称之为小满。物候是节气前后，古人对生活的总结，在二十四节气中，小满绝对是一个充满哲理的节气小满者，满而不损也，满而不盈也，满而不溢也。

a暖暖的·2023-04-04 23:22

【西安】SWAT模型高阶十七项案例分析

【案例实践】：本次学习共十七个实践案例1)遥感产品和SWAT模型快速建模2)基于水文响应单元（HRU）的水资源时空分布特征3)基于自定义流域与河道的SWAT模型建模与分析4)子流域划分原理及其对模型不确定性的影响

WangYan2022·2023-04-04 20:18

相约美丽西安!SWAT模型高阶十七项案例分析

一：模型应用文献解析及热点剖析二：案例分析：遥感产品和SWAT模型快速建模三：案例分析：基于水文响应单元（HRU）的水资源时空分布特征四：案例分析：基于自定义流域与河道的SWAT模型建模与分析五：案例分析

思考的小猴子·2023-04-04 20:40

SWAT模型

详情点击链接：SWAT模型十七项案例分析【案例实践】：十七个实践案例遥感产品和SWAT模型快速建模基于水文响应单元（HRU）的水资源时空分布特征基于自定义流域与河道的SWAT模型建模与分析子流域划分原理及其对模型不确定性的影响坡度划分原理及其对模型不确定性的影响

夏日恋雨·2023-04-04 17:34

【案例教程】Python语言在地球科学交叉领域中的应用

Python重点工具讲解【打好基础】专题二、常见地球科学数据讲解【掌握数据的特点】专题三、使用Xarray处理netCDF和Geotiff数据专题四、使用Pandas分析时间序列数据专题五、使用Python处理遥感数据

吹翻书页的风·2023-04-04 08:39

【案例分析】全流程基于最新导则下的生态环境影响评价技术方法及图件制作与案例

吹翻书页的风·2023-04-04 08:39

高考志愿填报地理信息科学，将来可以做哪些工作？

也可以说是以计算机为手段，采集、存储、管理、分析、显示与应用空间信息，是集计算机科学、空间科学、信息科学、测绘遥感科学、环境科学和管理科学为一体的新兴交叉科学，是卫星遥感监测、网络电子地图、车载导航、物联网和虚拟现实等新兴

知乎者也否·2023-04-04 07:49

Arcpy实现批量制图

最近有学习到Arcgispython编程，对其中的mapping模块比较感兴趣，由于每次制作遥感影像专题图都差不多的做法，大都通过arcgis添加标题、比例尺、指北针和图例等，基本上都是对这几个元素的调整

闫灿·2023-04-04 04:59

python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法应用

普通数码相机记录了红、绿、蓝三种波长的光，多光谱成像技术除了记录这三种波长光之外，还可以记录其他波长（例如：近红外、热红外等）光的信息。与昂贵、不易获取的高光谱、高空间分辨率卫星数据相比，中等分辨率的多光谱卫星数据可以免费下载获取，例如：landsat数据、哨兵-2号数据、Aster数据、Modis数据等，这些海量的长时间对地观测数据，蕴藏着丰富的信息。随着无人机行业的快速发展，无人机作为一种低成

思考的小猴子·2023-04-04 03:31

python在遥感中的应用_Python在遥感中的应用——导言

weixin_39946767·2023-04-04 03:51

Python使用深度神经网络对高光谱图像进行土地覆盖分类

一、前言高光谱成像是遥感中的一项重要技术，它收集从可见光到近红外波长的电磁波谱。高光谱成像传感器通常提供来自地球表面同一区域的数百个窄光谱带。

倾城一少·2023-04-04 03:45

基于Orfeo ToolBox+TensorFlow 遥感影像分类教程

一、前言在本博客中，我们将了解如何仅使用面向用户的开源软件在真实世界的遥感图像上训练和应用深度神经网络。无需编码技能！我们想要对Sentinel-2图像进行分类，这意味着我们打算估计每个像素的类别。