【數據集】基于ubESTARFM法的100m 地溫LST數據集（澳大利亞）

目錄

  • 數據概述
    • 一、輸入數據與處理
    • 二、融合算法
      • 1. ESTARFM（Enhanced STARFM）
      • 2. ubESTARFM（Unbiased ESTARFM）
  • 代碼實現
  • 數據下載
  • 參考

根據論文《Generating daily 100 m resolution land surface temperature estimates continentally using an unbiased spatiotemporal fusion approach》，LST（地表溫度）的處理方法可分為以下幾個關鍵步驟，涵蓋數據采集、預處理、融合建模及驗證評估等方面。
在這里插入圖片描述

數據概述

在這里插入圖片描述

一、輸入數據與處理

在這里插入圖片描述

1、遙感數據來源

MODIS LST：

  • 產品：MOD11A1（Collection 6）

本文來自互聯網用戶投稿，該文觀點僅代表作者本人，不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務，不擁有所有權，不承擔相關法律責任。
如若轉載，請注明出處：http://www.pswp.cn/bicheng/82476.shtml
繁體地址，請注明出處：http://hk.pswp.cn/bicheng/82476.shtml
英文地址，請注明出處：http://en.pswp.cn/bicheng/82476.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符，請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com，一經查實，立即刪除！

相關文章

Lucide：一款精美的開源矢量圖標庫，前端圖標新選擇

Lucide：一款精美的開源矢量圖標庫，前端圖標新選擇

名人說：博觀而約取，厚積而薄發。——蘇軾《稼說送張琥》 創作者：Code_流蘇(CSDN)（一個喜歡古詩詞和編程的Coder??） 目錄 一、前言：為何選擇 Lucide？二、Lucide 是什么？1. 基本介紹2. Lucide vs Feather三、如何在項目中使用 Lucide？1. 安裝圖標包（以 React 為例）2…
閱讀更多...
BeanUtil和BeanUtils有什么區別

BeanUtil和BeanUtils有什么區別

BeanUtil 和 BeanUtils 是兩個常見的工具類，通常用于 Java 開發中處理對象之間的屬性復制或轉換。它們的功能可能看起來相似，但實際上它們來自不同的庫，并且在實現細節和使用方式上存在一些差異。 以下是它們的主要區別： 1. 來源…
閱讀更多...
【CF】Day66——Edu 168.D + CF 853 (Div. 2).C (樹 + 二分 + 貪心 | 組合數學)

【CF】Day66——Edu 168.D + CF 853 (Div. 2).C (樹 + 二分 + 貪心 | 組合數學)

D. Maximize the Root 題目&#xff1a; 思路&#xff1a; 樹上二分&#xff0c;中下題 我們可以發現如果 x 可以&#xff0c;那么 x - 1 肯定也可以&#xff0c;所以可以直接二分答案 具體的&#xff0c;我們每次二分能增加的值 mid &#xff0c;如果 a[i] < mid&#xf…
閱讀更多...
生成對抗網絡（GANs）中的損失函數公式 判別器最優解D^*(x)的推導

生成對抗網絡（GANs）中的損失函數公式 判別器最優解D^*(x)的推導

https://www.bilibili.com/video/BV1YyHSekEE2 這張圖片展示的是生成對抗網絡&#xff08;GANs&#xff09;中的損失函數公式&#xff0c;特別是針對判別器&#xff08;Discriminator&#xff09;和生成器&#xff08;Generator&#xff09;的優化目標。讓我們用Markdown格式逐…
閱讀更多...
分布式爬蟲架構設計

分布式爬蟲架構設計

隨著互聯網數據的爆炸式增長&#xff0c;單機爬蟲已經難以滿足大規模數據采集的需求。分布式爬蟲應運而生&#xff0c;它通過多節點協作&#xff0c;實現了數據采集的高效性和容錯性。本文將深入探討分布式爬蟲的架構設計&#xff0c;包括常見的架構模式、關鍵技術組件、完整項…
閱讀更多...
[java]eclipse中windowbuilder插件在線安裝

[java]eclipse中windowbuilder插件在線安裝

目錄 一、打開eclipse 二、打開插件市場 三、輸入windowbuilder&#xff0c;點擊install 四、進入安裝界面 五、勾選我同意... 重啟即可 一、打開eclipse 二、打開插件市場 三、輸入windowbuilder&#xff0c;點擊install 四、進入安裝界面 五、勾選我同意... 重啟即可
閱讀更多...
sass,less是什么?為什么要使用他們?

sass,less是什么?為什么要使用他們?

理解 他們都是css的預處理器,允許開發者通過更高級的語法編寫css代碼(支持變量,嵌套),然后通過編譯成css文件 使用原因 結構清晰,便于擴展提高開發效率,便于后期開發維護
閱讀更多...
Java設計模式之模板方法模式：從基礎到高級的全面解析（最詳解）

Java設計模式之模板方法模式：從基礎到高級的全面解析（最詳解）

文章目錄 一、模板方法模式基礎概念1.1 什么是模板方法模式1.2 模板方法模式的核心結構1.3 模板方法模式中的方法分類1.4 模板方法模式的簡單示例二、模板方法模式的深入解析2.1 模板方法模式的核心原理2.2 模板方法模式的優勢與適用場景優勢分析適用場景2.3 模板方法模式與其他…
閱讀更多...
【C/C++】如何在一個事件驅動的生產者-消費者模型中使用觀察者進行通知與解耦

【C/C++】如何在一個事件驅動的生產者-消費者模型中使用觀察者進行通知與解耦

文章目錄 如何在一個事件驅動的生產者-消費者模型中使用觀察者進行通知與解耦?1 假設場景設計2 Codes3 流程圖4 優劣勢5 風險可能 如何在一個事件驅動的生產者-消費者模型中使用觀察者進行通知與解耦? 1 假設場景設計 Producer&#xff08;生產者&#xff09;&#xff1a;生…
閱讀更多...
MVC和MVVM架構的區別

MVC和MVVM架構的區別

MVC和MVVM都是前端開發中常用的設計模式&#xff0c;都是為了解決前端開發中的復雜性而設計的&#xff0c;而MVVM模式則是一種基于MVC模式的新模式。 MVC(Model-View-Controller)的三個核心部分&#xff1a;模型、視圖、控制器相較于MVVM(Model-View-ViewModel)的三個核心部分…
閱讀更多...
蘭亭妙微 | 圖標設計公司 | UI設計案例復盤

蘭亭妙微 | 圖標設計公司 | UI設計案例復盤

在「33」「312」新高考模式下&#xff0c;選科決策成為高中生和家長的「頭等大事」。蘭亭妙微公司受委托優化高考選科決策平臺個人診斷報告界面&#xff0c;核心挑戰是&#xff1a;如何將復雜的測評數據&#xff08;如學習能力傾向、學科報考機會、職業興趣等&#xff09;轉化為…
閱讀更多...
有銅半孔的設計規范與材料創新

有銅半孔的設計規范與材料創新

設計關鍵參數 孔徑與間距限制 最小孔徑需≥0.6mm&#xff0c;孔邊距≥0.5mm&#xff0c;避免銅層脫落&#xff1b;拼版時半孔區域需預留2mm間距防止撕裂。 阻焊橋設計 必須保留阻焊橋&#xff08;寬度≥0.1mm&#xff09;&#xff0c;防止焊錫流入孔內造成短路。 獵板的材料…
閱讀更多...
Engineering a direct k-way Hypergraph Partitioning Algorithm【2017 ALENEX】

Engineering a direct k-way Hypergraph Partitioning Algorithm【2017 ALENEX】

文章目錄 一、作者二、摘要三、相關工作四、算法概述五、實驗結果六、主要貢獻 一、作者 Yaroslav Akhremtsev, Tobias Heuer, Peter Sanders, Sebastian Schlag 二、摘要 我們開發了一種快速且高質量的多層算法&#xff0c;能夠直接將超圖劃分為 k 個平衡的塊 —— 無需借助遞…
閱讀更多...
視頻問答功能播放器(視頻問答)視頻彈題功能實例

視頻問答功能播放器(視頻問答)視頻彈題功能實例

視頻問答播放器是一種互動教學工具&#xff0c;在視頻播放過程中彈出題目卡&#xff0c;學員答題后才能繼續觀看&#xff0c;提升學習參與度。視頻問答功能播放器(視頻問答)視頻彈題功能實例&#xff1a; 視頻播放器的視頻問答功能&#xff08;也叫問答播放器、視頻彈題、視頻問…
閱讀更多...
2025年AI代理演進全景：從技術成熟度曲線到產業重構

2025年AI代理演進全景：從技術成熟度曲線到產業重構

2025年AI代理演進全景&#xff1a;從技術成熟度曲線到產業重構 一、技術成熟度曲線定位&#xff1a;AI代理的“期望膨脹期” 根據Gartner技術成熟度曲線&#xff08;Hype Cycle?&#xff09;&#xff0c;AI代理&#xff08;Agentic AI&#xff09;當前正處于期望膨脹期向泡沫…
閱讀更多...
基于python的機器學習（八）—— 評估算法（一）

基于python的機器學習（八）—— 評估算法（一）

目錄 一、機器學習評估的基本概念 1.1 評估的定義與目標 1.2 常見評估指標 1.3 訓練集、驗證集與測試集的劃分 二、分離數據集 2.1 分離訓練數據集和評估數據集 2.2 k折交叉驗證分離 2.3 棄一交叉驗證分離 2.4 重復隨機評估和訓練數據集分離 三、交叉驗證技術 3.…
閱讀更多...
Win11 系統登入時綁定微軟郵箱導致用戶名欠缺

Win11 系統登入時綁定微軟郵箱導致用戶名欠缺

Win11 系統登入時綁定微軟郵箱導致用戶名欠缺 解決思路 -> 解綁當前微軟郵箱和用戶名 -> 斷網離線建立本地賬戶 -> 設置本地賬戶為Admin權限 -> 注銷當前賬戶&#xff0c;登入新建的用戶 -> 聯網綁定微軟郵箱 -> 刪除舊的用戶命令步驟 管理員權限打開…
閱讀更多...
Mac系統-最方便的一鍵環境部署軟件ServBay（支持php,java,python,node,go,mysql等）沒有之一，已親自使用！

Mac系統-最方便的一鍵環境部署軟件ServBay（支持php,java,python,node,go,mysql等）沒有之一，已親自使用！

自從換成Mac電腦以后&#xff0c;做開發有時候要部署各種環境&#xff0c;如php&#xff0c;mysql&#xff0c;nginx&#xff0c;pgsql&#xff0c;java&#xff0c;node&#xff0c;python&#xff0c;go時&#xff0c;嘗試過原生環境部署&#xff0c;各種第三方軟件部署&…
閱讀更多...
Flink中Kafka連接器的基本應用

Flink中Kafka連接器的基本應用

文章目錄 前言Kafka連接器基礎案例演示前置說明和環境準備步驟Kafka連接器基本配置關聯數據源映射轉換案例效果演示基于Kafka連接器同步數據到MySQL案例說明前置準備Kafka連接器消費位點調整映射轉換與數據投遞MysqlSlink持久化收集器數據最終效果演示小結參考前言 本文將基于…
閱讀更多...
Leetcode 刷題記錄 11 —— 二叉樹第二彈

Leetcode 刷題記錄 11 —— 二叉樹第二彈

本系列為筆者的 Leetcode 刷題記錄&#xff0c;順序為 Hot 100 題官方順序&#xff0c;根據標簽命名&#xff0c;記錄筆者總結的做題思路&#xff0c;附部分代碼解釋和疑問解答&#xff0c;01~07為C語言&#xff0c;08及以后為Java語言。 01 二叉樹的層序遍歷 /*** Definition…
閱讀更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023