泛地理类知识和 Python 地理编程经验汇总与分享
欧洲航天局(ESA)< ESA WorldCover 10m 2020 > 产品基于 Sentinel-1 和 Sentinel-2 数据提供了一种新的全球地表覆盖产品,分辨率为 10 米,时间为 2020 年。
(时间)序列数据处理过程中往往会有缺失值(例如 9999、NaN 或其他的异常值),对这些数据的处理是下一步分析、研究和应用的基础。
本文以 2018 年 MOD09A01 地表反射率数据计算的 8 天合成 46 期 NDVI 数据为基础(已完成去云处理,有云时段的数据已赋值为 NaN,部分数据做了微调,以符合本文的内容),选取 一个样点(样点经度:123°4′0.87″,纬度:42°56′45.75″),完成时序有云数据(缺失值)的插补。
当我们批量进行文件处理时,往往需要程序自动读取某一文件夹下某一类型的所有文件。因此,本文针对查找某一类型的文件或文件夹的方法进行示例和说明。