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2020年1月14日

python 配环境测试
摘要: 每次重新装系统都得重新配环境,测试有没有装好都得导一遍,省得以后每次都打,保存在这 import tensorflow as tf import keras import pandas import numpy import sklearn import matplotlib.pyplot as p 阅读全文
posted @ 2020-01-14 17:13 tccbj 阅读(319) 评论(0) 推荐(0)
 

2019年10月29日

modis数据处理的坑(MOD02,mod03,mod04,MCD19A2)
摘要: 一直以来处理modis产品都是用的 modis conversion toolkit(MCTK),用 IDL 来跑感觉好像也没什么问题,好像并没有去验证结果到底对不对,因为用的气溶胶数据 MOD04_L2,没法验证到底对不对,不像反射率数据可以对照地图影像。 流程也都是重投影--重采样--拼接--裁 阅读全文
posted @ 2019-10-29 17:44 tccbj 阅读(14557) 评论(4) 推荐(2)
 

2019年10月21日

TensorFlow安装笔记(CPU版)
摘要: 新电脑配环境又出了问题。 先是装了最新版anaconda,python3.7的版本。——2019.10.21 然后conda install TensorFlow,conda install keras,都没问题。然后开始训练出现问题,内存持续增长,调用 gc 变量全 del 掉也没用,内存就一直爬 阅读全文
posted @ 2019-10-21 18:43 tccbj 阅读(1369) 评论(0) 推荐(0)
 

2019年10月16日

mod35云掩膜产品用法
摘要: 在网上一直没找到一个明确说怎么用MOD35产品的,都是说去看用户手册,第一次看了过一段时间我又忘记怎么搞了,赶紧记下来。 而且现在才发现第一次自己搞的都弄错了。 简单的判断是否是云,只要读取mod35产品的 cloud mask 数据集,其中的第一个波段就可以。 第一次用直接判断像素值是否大于128 阅读全文
posted @ 2019-10-16 11:29 tccbj 阅读(3747) 评论(5) 推荐(0)
 

2019年10月15日

ERA-Interim数据学习
摘要: 1、气象再分析数据有很多种,看文献里用到的主要有这几种 ECWRF——ERA-Interim,分辨率0.125°,欧洲的 MERRA-2,分辨率0.625°*0.5°,NASA的 GEOS-5FP,分辨率0.3125°*0.25°,NASA的 NCEP,分辨率2.5°(不确定) WRF,分辨率1° 阅读全文
posted @ 2019-10-15 15:02 tccbj 阅读(7554) 评论(0) 推荐(0)
 

2019年8月1日

收集空气质量数据走的路
摘要: 1、先是自己在网上找有这些数据发布的网站,看到最适合的就是绿色呼吸(www.pm25.com)和PM25.in(http://www.pm25.in/),后者甚至直接提供api接口,可以直接调用爬数据,可是被他的各个条例吓到了,直到最近才去申请,不过没有收到回复,而且最近还一直服务器宕机,没法用。只 阅读全文
posted @ 2019-08-01 21:55 tccbj 阅读(818) 评论(0) 推荐(0)
 

2019年7月24日

GEE windows 环境配置
摘要: 参照GEE开发大神的一篇文章GEE学习笔记 三十五:windows下配置本地开发环境 - 无形的风的文章 - 知乎。 按他的顺序下来还是出了点问题,再整理一下自己遇到的问题。 1、安装Google的 python API 的客户端 pip install google-api-python-clie 阅读全文
posted @ 2019-07-24 12:46 tccbj 阅读(1668) 评论(1) 推荐(0)
 

2019年6月20日

Spatiotemporal continuous estimates of PM2.5 concentrations in China, 2000–2016: A machine learning method with inputs from satellites, chemical transport model, and ground observations
摘要: 写在前面 首先,看完查了一下这个期刊 Environment International,是1区的文章,影响因子7.297!不愧是优秀的期刊,文章质量很高,内容很丰富。 内容 主要是PM25反演,利用AOD,NO2,NDVI,夜光,化学传输模型,为基础数据,提出高维扩展相关参数,利用弹性回归模型(普 阅读全文
posted @ 2019-06-20 17:15 tccbj 阅读(214) 评论(0) 推荐(0)
 

2019年6月18日

Exploiting ConvNet Diversity for Flooding Identification
摘要: 语义分割洪水区域。 空洞卷积和反卷积组合,结果再用svm学习如何组合,能获得更好的效果。 直接对不同网络的结果进行投票会得到更差的结果。 消融研究(Ablation Study):类似控制变量法,就对那些可能影响网络精度的参数进行不同组合,从而得到最好的设计 阅读全文
posted @ 2019-06-18 21:14 tccbj 阅读(171) 评论(0) 推荐(0)
 
Missing Data Reconstruction in Remote Sensing Image With a Unified Spatial–Temporal–Spectral Deep Convolutional Neural Network(缺失数据补全,时空谱网络)
摘要: 摘要 文章针对修复坏波段(AQUA B6),恢复条带损失,恢复云污染提出了一个深度学习网络结构,他说 To date, to the best of our knowledge, no studies investigating CNNs for the reconstruction of miss 阅读全文
posted @ 2019-06-18 17:49 tccbj 阅读(438) 评论(0) 推荐(0)
 
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