Soul_taker-CSDN博客

原创 python3.8安装rpy2

然后需要安装rpy2库，这个库在python3.8的环境下，我试过conda安装，没有效果，说版本不匹配，最后采用pip3 install rpy2的方式安装了，安装时多试几次，很有可能出现网络异常等错误，多试几次就ok了，实在不行网上下包安装哈。rpy2是一个可以让r和python交互的库，非常强大，但是安装过程有些坎坷。随便导入一个包，不报错就ok啦，切记包必须是在R中安装好的！选择与自己电脑相应的版本就好。安装时首先需要安装r语言。

2023-05-28 09:57:39 2281 1

原创用降水、比湿和温度计算相对湿度(nc版、python)

有时收集到的气象数据为比湿，但模型中需要的输入为相对湿度，我们可以利用降水、比湿和温度进行换算。还可以批量计算nc格式的哦

2022-08-25 23:42:48 3601 6

原创合并年nc数据并统计生长季数据

利用python做lai的基础处理，可以进行数据的生长季尺度提取，年尺度合并

2022-06-23 11:56:15 561

原创关于自动化提取word中表格信息的方法

关于自动化提取word中表格信息的方法最近工作中需要提取word中表格的特定信息，采用python写了一个小的脚本，留在此处供大家参考。import docxdata = docx.Document(r"C:\Users\86180\Desktop\埋深\5.地下水埋深逐日监测成果表.docx")all = []for table in data.tables: table_sigle = {} for r in table.rows: for cell in

2022-04-11 15:14:29 2686

原创读取grib文件，批量转为nc

读取grib文件并转为nc最近在处理grib文件，因为nc用的比较多，所以写了一个grib转nc 的函数。grib的读取选用pygrib库，安装可以利用conda一行代码搞定。conda install -c conda-forge pygribnc文件选用xarray库。import pygrib as pgdef grib_switch_nc(data_path,var_name,output_path): ''' 利用pygrib库进行grib转nc :para

2022-03-17 20:23:33 4408

原创针对QGIS二次开发时环境搭建的坑（解决no module named qgis、no module named processing）

qgis的python环境搭建，解决no module named qgis/no module named processing问题

2021-12-15 20:44:55 3117 2

原创气象专业文件nc的读取、裁剪与输出（python）

气象专业文件nc的读取、裁剪与输出如今的大数据时代，很多气象数据都是nc格式的，尤其外网的大尺度数据，怎么进行nc文件的处理呢？当然arcgis也可以，不过我推荐python中的xarray包。xarray包相当灵活便捷，我写了一段nc文件读取、裁剪和输出的函数，供大家参考。import xarray as xrimport matplotlibdef read_clip_output_ncdata(input_data_path,output_data_path,min_x,min_y,max_x

2021-11-11 10:49:59 12034 8

原创气象插值软件anusplin的使用

气象插值软件anusplin的使用1、简介ANUSPLIN软件包提供了一种使用薄板平滑样条对噪声多变量数据进行透明分析和插值的工具。该软件包通过提供全面的统计分析、数据诊断和空间分布的标准误差来支持这一过程。通常运用到降水、气温等气象要素的插值当中，可以引入高程等协变量进行气象因子的插值。2、安装过程我找到的ANUSPLIN软件包是已经解压过的文件，共包括bin/doc/test/uninst4个文件，bin中存放着程序的可执行文件，test文件中有示例数据。由于我是直接用的安装后的软件包，所

2021-10-27 20:14:15 7077 19

原创 gee数据批量合成及下载（python）

gee数据批量合成及下载写了一个在Gee中最大合成为年、月数据，然后批量下载的程序。python客户端链接import eeimport geemapimport osimport geetools# we need to set this before initialize, we can get this from 工具-internet选项-链接-局域网设置os.environ ['HTTP_PROXY'] ='http://127.0.0.1:1080'os.environ [

2021-09-13 15:29:48 834

原创 python图像签名背景消除

python图像签名背景消除利用python的PIL库可以进行图像的二值化，从而将图像的背景删除，可以参考https://blog.csdn.net/qq_16669583/article/details/106318056?ivk_sa=1024320u博主的文章，我又加了一个自动筛选、批量处理的功能。#coding:utf-8from PIL import Imagefrom PIL import ImageOpsimport osimport redef initTable(thres

2021-08-20 16:03:53 501

原创基于GEE的年最大合成、sen+mk检验算法

基于GEE的年最大合成、sen+mk检验算法1、实验平台与数据实验平台为google earth engine、python3.6，数据为gee中自带的NDVI数据。2、思路对长序列NDVI数据（8天合成数据）进行NDVI年最大合成，然后进行sen+mk检验，检测NDVI的变化趋势及显著情况。3、代码年最大合成def img_max_year(start_year,end_year,data_path,data_name): ''' this function can get

2021-06-23 10:03:01 3945 9

原创 python数据清洗小计（气象）

需求数据格式如下：1-7分别代表7个大气模式对站点数据多年的相关系数，根据显著性检验，0.231为临界值，我们需要1）找出小于临界值的数据，赋值为0；2）将不是0的数据从大到小排序，并赋权重，各权重相加为1；3）清洗后的数据，模式编号和站点不能变化。代码实现导入包，获得数据import pandas as pdimport numpy as npdata = pd.read_excel("ttt.xlsx",sheet_name="权重")将index赋值为站点，并给所有数据做绝对值，避

2021-03-25 10:55:13 525

原创 knn python 手动实现

为了更好的理解knn算法，用python进行编程实现。

2021-03-24 17:21:55 281

原创利用python将月数据统计为季节数据

利用python将月数据统计为季节数据在时间序列分析中，我们经常利用不同的时间尺度对数据进行描述和分析。下面利用python实现月度数据转换为季度数据的方法。数据形式输入数据为Excel，数据形式如图，第一行为标签，时间、年、月、数据。代码代码比较简单，pandas实在好用。import pandas as pddef season_count(path,output): ''' Get the seasonal data of each year :param pa

2021-03-15 20:59:42 5576 3

原创 CESM2.0在centos8的移植（一）（0基础快速安装）

CESM2.0在centos8的移植过程CESM是个集大成的模型，包括大气、陆地、海洋等多个过程的模拟，博大精深。刚入坑，移植废了老大劲，基本上成功了，这是我感觉比较快的移植过程，分享给大家。

2020-12-27 12:31:15 872

原创时间序列分解随笔

时间序列分解对于时间序列来说，传统的时间序列预测模型对于不平稳的数据是不能进行处理的，需要对时间序列进行分解，使得时间序列区域平稳，才可以进行时间序列的模拟预测。本次采用python的seasonal_decompose分解来进行时间序列的分解。工作环境python3.6、statsmodels库、pandas库、matplotlib库。时间序列分解导入包from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decomposeimport pandas

2020-10-28 19:58:49 577

原创批量下载科研数据

批量下载科研数据（纪念我的第一个爬虫）最近需要下载NASA的一些全球数据集，由于时间序列较长，一个个点链接下太费劲，就搞了一个简单的爬虫，以供大家方便下载数据。环境python3.6、requests、pandas、time需求分析我要下载的是GLDAS数据集，这个集合中包含不同尺度的数据，首先在https://disc.gsfc.nasa.gov/information/data-release?title=New%20and%20Reprocessed%20GLDAS%20Version%20

2020-10-02 09:09:33 668

原创 GEE 提取长系列NDVI像元值

GEE 提取长系列NDVI像元值跟gee的python本地环境战斗很久，发现自己的网上的不太科学，所以只能用gee的线上Colab版本，对gee 的配置不熟悉的伙伴可以跳转大神的网站看看https://blog.csdn.net/shi_weihappy/article/details/93849370，相关介绍啥的比较详细了，向大神致敬。今天主要介绍利用GEE进行长系列NDVI像元值的提取。工作环境gee线上Colab版本即可。初始化GEE环境import ee# Trigger the au

2020-09-15 19:27:19 3118 2

原创 GEE提取水体

GEE提取水体老板需要提取2015-2019年，每年4、7、10月份的水体数据，一个月的卫片需要4张才能盖住研究区，我表示有点儿懵，看了大神的文章（https://blog.csdn.net/weixin_36396470/article/details/106899589），毅然入坑GEE！！！然而，坑入的并不顺利，科学上网、用户申请、环境搭建（到现在还没搭好本地的Python环境）一步一个坎儿，下回整理一下发出来吧，今天主要说水体的提取问题。1.工作环境由于时间短、任务急，我直接参考大神的代码，

2020-09-01 18:22:01 10637 23

原创 ENVI水体提取流程实践与问题

ENVI水体提取流程实践与问题卫片解译中，水体属于比较好判别的一类。有水体指数、阈值法、监督分类等一系列方法进行提取，今天介绍利用水体指数和ENVI提取水体的过程。1.所用数据Landsat8卫片1景、ENVI5.3。2.辐射定标与水陆分离由于要对卫片进行水体指数的计算，因此需要对数据进行辐射定标以及大气校正的预处理。辐射定标就是将图像的数字量化值(DN)转化为辐射亮度值或者反射率或者表面温度等物理量的处理过程。在工具栏中搜索Radiometric Correction，点开进行辐射定标。

2020-09-01 17:38:04 35598 11

原创 MK趋势分析

MK趋势分析Mann-Kendall(MK)趋势分析在气象、水文学中已得到广泛应用，该方法不要求变量遵从正太分布，故可以检验水文、气象序列。计算原理对于一个时间序列Xt = （x1,x2,…,xn），MK趋势检验的统计量S计算公式如下：其中，sgn为检验函数：然后计算方差Var以及Z统计量：利用双边检验对数据进行检验，当-Z1-a<=Zs<=Z1-a时，即表明序列具有显著变化趋势，反之趋势不显著。当Z1-a给定的显著水平a=0.05时，临界值为1.96。工作环境Python3

2020-07-02 18:48:27 12853 4

原创 arcgis批量出gis图

arcgis批量出gis图接上一篇，把批量导出的图层利用统一底图，批量导出为gis文件。工作空间arcgis10.2，Python2.7以及arcpy。导入包如下：# -*- coding:utf-8 -*-import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')import arcpy as arcimport osimport re读取文件夹下文件在path中写入原mxd文件路径，以便读取文件名（有点儿多余，懒得改了）。new_p

2020-06-30 17:50:43 1699 4

原创 arcgis拓扑与修复

arcgis拓扑与修复arcgis制图中，经常会出现拓扑错误，比如面面重叠、面面有空隙、悬挂点等等。在此记录检查拓扑错误并修复的方法。1.建立拓扑拓扑需要在gdb中的要素数据集中建立，而且需要与所需要修复的矢量文件坐标系一致。下图为所需要建立拓扑的shp文件。建立一个gdb，并在gdb中建立一个要素数据集。在要素数据集中，新建拓扑并建立拓扑规则。这里要处理面图层的面面重叠和面面有空隙，选择相应的规则即可。建立拓扑后，把拓扑拖入gis中即可。2.处理异常这里选择处理异常的方式适用于精度

2020-06-27 16:22:06 8586

原创 arcgis批量对比，导出图层

arcgis批量对比，导出图层最近工作中遇到了这么一个问题，把套好底图的mxd中的关键数据导入另一个底图当中，也就是需要换底图。一个个的换实在费劲，开发了新的程序进行批量导出。首先就是对关键数据的图层导出，我们都知道，arcgis中只导出数据的话，调好的颜色、分类的等会变，需要在新图上重新调整，所以我们需要把调整好的关键数据导出为图层形式，这样就不再需要重新对图层进行调整啦。今天我们就来看看如何通过对比批量导出图层数据。1.工作环境工作环境依然是arcgis10.2和python2.7，所需的库有a

2020-06-23 13:20:32 3790

数值计算方法.docx

Mann-Kendall(MK)趋势分析.py

空空如也