Scene其实是一个针对数据集的容器，并且提供了处理数据集的很多方法。...大多数情况下，用户可以像操作Numpy数组一样，对这些对象进行操作，但得留意元数据是否正常。 更多信息参考xarray.DataArray的说明。...很多用户想将多通道合成为具有一定特性的数据，比如用一个数据来优化另一个，将3个或者更多数据合成为一张RGB真彩色图，或者任何其他特殊的数据集。...Satpy可以让用户轻松地把数据集重采样，合并，或者投影。...这一过程因数据质量的主观性，预报员或其他用户的不同需求，而变得复杂。
GPM（Global Precipitation Measurement）降水数据是由全球降水测量任务提供的高分辨率全球降水数据集。...GPM任务由NASA和JAXA（日本宇宙航空研究开发机构）主导，旨在提供全球范围内的降水观测数据，以改进天气预测、气候研究和自然灾害监测。主要特点高时空分辨率时间分辨率：30分钟至数小时。...空间分辨率：0.1°×0.1°（约10公里×10公里）。多传感器融合结合了卫星、地面雷达和地面雨量计的数据，提升了数据的准确性和覆盖范围。...GPM逐日降水数据文件合并最近下载了多年的daily降水数据，官网下载下来的gpm数据是一天一个文件，在批量处理时频繁开关文件效率低，所以将多个文件合并。...文件已保存至：{output_path}")# 验证结果print("\n合并后数据集摘要：")print(xr.open_dataset(output_path))print出来看看。
时间序列处理2 在前面一个章节，我们学习了常用的时间序列的生成方法，这一节，则是非常方便的如何使用xarray进行数据集的时间维度的抽取合并操作。...这一章的框架是按照xarray提供的不同的数据抽取方式，逐项讲解xarray下的时间序列的抽取，在最后，还会涉及一些不同数据集按照时间维进行合并的方法。...' ds=xr.open_dataset(file) ds 该数据集是气温的水平空间、时间数据集。...loc是xarray基于pandas的loc语句进行开发的，所以完全遵循pandas的loc语句的规则，loc语句拥有两种确定取值范围的方法，一是以内部存放值为单位进行取值，二是以一个布尔值表确定取值，...，我们要求仅返回11、12月的数据，又怎么进行呢，显然切片法解决不了，下面引入xarray继承pandas的isin方法。
对于文件太大而无法适应内存的数据集来说，这是非常有效的策略。xarray 整合了 dask.array 来提供完整的流计算。..._FillValue：当保存 xarray 对象到文件时，xarray 变量中的 Nan 会映射为此属性包含的值。这在转换具有缺省值的浮点数为整数时就显得非常重要了。...基于 gzip 的数据块压缩可以有效的节省空间，尤其是稀疏数据。当然这会产生很大的性能开销。HDF5 可以完全将块读入内存，其解码速度是 50-100 MB/s。...OPeNDAP xarray 对 OPeNDAP 的支持可以让我们通过 HTTP 获取大数据集。...netCDF 文件通常是一个集合，比如，不同模式运行输出的不同文件。
原始湿润热带森林提供了众多的全球生态系统服务，但在经济驱动力的作用下，持续受到清除的威胁。...为了促进国家土地使用规划，平衡经济发展和维护生态系统服务的目标，UMD GLAD团队绘制了一张原始湿润热带森林地图。...2001年的原始森林范围是利用全球获得的、免费的、经过一致处理的Landsat图像，以30米的空间分辨率绘制的。
以下文章来源于MeteoAI ，作者学前班大队长 前面有关xarray已经讲了3期了，介绍了数据索引，数据结构还有插值和掩膜。...今天这是最后一期介绍用xarray处理nc数据了，打算聊一下如何做数据合并与计算。 数据合并 数据合并主要是两种形式 维度的拼接：如将日数据合成为年数据，就属于在时间维度上的合并。...变量的合并：如将多个物理量合到同一个Dataset中。 xarray围绕着这两种合并方式介绍了concatenate, merge, combine, update四种方法。...我在这里就挑最常用的跟大家聊聊。 维度拼接 使用 concat() 方法可以实现维度的拼接。 下面是演示数据，来源于2018年和2019年前三个月的ERA-Interim月平均数据。...在时间维上的计算还有很多贴心的用法，比如月数据转年数据，月数据转季节数据。
前面有关xarray已经讲了3期了，介绍了数据索引，数据结构还有插值和掩膜。今天这是最后一期介绍用xarray处理nc数据了，打算聊一下如何做数据合并与计算。...数据合并 数据合并主要是两种形式 维度的拼接：如将日数据合成为年数据，就属于在时间维度上的合并。 变量的合并：如将多个物理量合到同一个Dataset中。...xarray围绕着这两种合并方式介绍了concatenate, merge, combine, update四种方法。 我在这里就挑最常用的跟大家聊聊。...维度拼接 使用 concat() 方法可以实现维度的拼接。 下面是演示数据，来源于2018年和2019年前三个月的ERA-Interim月平均数据。...在时间维上的计算还有很多贴心的用法，比如月数据转年数据，月数据转季节数据。
以下文章来源于MeteoAI ，作者学前班大队长 xarray专题再次开讲，错过第一部分的可以先去补个课从xarray走向netCDF处理(一)：数据结构及数据读取。...今天要介绍的就是xarray的索引功能，通过索引你可以对数据进行切片，从整体中提取你所关注的区域、高度或者时间。...索引核心方法 在xarray的官方文档中给出了如下几种索引方式 索引演示 对如下数据进行索引演示：名为ds的DataSet，名为temp的DataArray，数据链接在文末。...根据位置索引 位置索引是最直接也是最简单的索引方式，但是位置索引只对DataArray有效，对DataSet无效。下面用两种不同方法获取相同的值。 1....(cfeat.RIVERS.with_scale('50m')) #加载分辨率为50的河流 ax.add_feature(cfeat.LAKES.with_scale('50m')) #加载分辨率为
相比分类和加标签等其它任务的数据集，目前物体检测的数据集有限。 将检测扩展到分类层面。然而，标注检测图像相比其它任务更加昂贵。因此，提出新方法扩展目前检测系统的范围。...对物体分类的分层视图可合并不同的数据集。 检测和训练数据上联合训练物体检测器，用有标签的检测图像来学习精确定位，同时用分类图像来增加词汇和鲁棒性。...类似残差网络的恒等映射，穿越层堆叠相邻特征至不同的通道（而非空间位置）来关联高分辨率特征和低分辨率特征。此时关联原有的特征，26×26×512个特征图变为13×13×2048个特征图。...所以，对不同分辨率的图像，应是优先保留顶层的权重，底层的卷积层用相同分辨率的输入图像替换来完成训练，同时屏蔽高于输入图像分辨率的卷积层。...为训练极大规模的检测器，合并COCO检测数据集和整个Imagenet的前9000类标签，创建出新的数据集。合并后数据集的WordTree有9418类。
尽管基于卷积的位置编码展现出更好的分辨率鲁棒性，但其对相邻标记的感知阻止了其在如MAE这样的自监督学习框架中的应用。 作者的FPE与上述方法不同。...表2：在COCO2017数据集上，使用Mask R-CNN和 3\times 训练计划的不同 Backbone 网络的成果与比较。性能通过 AP^{b} 和 AP^{m} 进行评估。...如表4所示，ViTAR的表现优于ResFormer和其他变体。 表4：在ADE20K数据集上不同 Backbone 网络的成果与比较。...由于ViTAR没有引入与卷积相关的空间结构，且作者提出的模糊位置编码（FPE）不需要额外的空间信息，因此它可以更方便地融入到MAE中。与标准的MAE不同，在训练期间作者仍然采用多分辨率输入策略。...与ResFormer仅在训练期间使用较低分辨率（128、160、224）不同，由于ViTAR的计算效率，它可以处理具有非常高分辨率的输入。此外，采用更广泛的分辨率范围增强了ViTAR的泛化能力。
xarray专题再次开讲，错过第一部分的可以先去补个课从xarray走向netCDF处理(一)：数据结构及数据读取。...今天要介绍的就是xarray的索引功能，通过索引你可以对数据进行切片，从整体中提取你所关注的区域、高度或者时间。 索引核心方法 在xarray的官方文档中给出了如下几种索引方式 ?...索引演示 对如下数据进行索引演示：名为ds的DataSet，名为temp的DataArray，数据链接在文末。...根据位置索引 位置索引是最直接也是最简单的索引方式，但是位置索引只对DataArray有效，对DataSet无效。下面用两种不同方法获取相同的值。 1....(cfeat.RIVERS.with_scale('50m')) #加载分辨率为50的河流 ax.add_feature(cfeat.LAKES.with_scale('50m')) #加载分辨率为
高效整合并操作来自不同空间组学模式的数据的能力有望成为构建生物系统整体视图的关键工具。...Para_02 虽然在分析单个空间组学数据集方面已经取得了一些进展，但整合单模态和多模态空间组学数据带来了重要的实际挑战，而现有的解决方案并未充分解决这些问题（扩展数据表1、补充注释1和补充表1）。...此外，各个空间组学模态在空间分辨率上可能相差很大，并且组织中的数据采集空间区域通常不一致。...因此，为了充分发挥新兴的空间多组学研究的潜力，需要计算基础设施来存储、探索、分析和注释跨越空间组学技术全范围的数据，并提供统一的编程接口。...、spatial-image、xarray、xarray-schema、xarray-spatial、zarr（栅格空间数据）、geopandas、pyarrow、pygeos、shapely（矢量空间数据
中国1km分辨率气温降水数据集更新 数据介绍 中国1km分辨率系列气象数据集更新至2022年。...该数据集是我国目前时间序列最长、空间分辨率最高、覆盖面积最广的月气候数据集，可以为中国地区气候变化相关研究提供支撑。...目前2022年数据已共享发布，欢迎相关研究人员下载使用。 该数据集为中国逐月平均气温数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2022.12。...数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国地区降尺度生成的。...并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是中国主要陆地（不含南海岛礁等区域）。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，温度单位为 0.1℃。
前言 当处理多年暴雨的 TIF 数据集时，我们可以使用 rioxarray 库将这些数据合成为一个 NetCDF (nc) 文件。...NetCDF 是一种常用的科学数据格式，它具有跨平台、可扩展和自描述的特点，非常适合存储和共享地理空间数据。...我们需要首先定义一个包含多个 TIF 文件路径的列表，并使用 rioxarray.open_rasterio 函数打开这些文件，得到相应的 xarray 数据集。...然后，通过使用 xr.concat 函数将这些数据集沿时间维度进行合并，形成一个大的数据集。最后，我们可以使用 to_netcdf 方法将合并后的数据集保存为 NetCDF 文件。...pip install rioxarray -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ In [11]: import os import xarray as
为了解决这个问题并在不牺牲空间分辨率的情况下扩大感受野，DeepLab系列[19]、[20]将具有不同扩张率的空洞卷积[21]集成到网络中，这偏离了传统的卷积方式。...每张图像的分辨率为像素。该数据集包含32个类别标签，但通常只有其中的11个用于训练和评估。 Pascal VOC 2012。...在训练过程中，应用了数据增强技术，包括在0.5到2.0范围内进行随机缩放、以的分辨率进行随机裁剪，以及以0.5的概率进行随机水平翻转。在推理过程中，使用了分辨率为的原始图像，并未应用数据增强。...在训练过程中，我们使用了与Cityscapes相同的数据增强技术，但不同之处在于图像被随机裁剪到的分辨率。在推理过程中，使用了分辨率为的原始图像。...在训练过程中，图像分辨率被调整为，然后应用了与Cityscapes相同的数据增强技术，但不同之处在于图像被随机裁剪到的分辨率。在推理过程中，图像分辨率被调整为。
利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据 平时用 xarray 库在处理 nc 格式的数据非常方便，但偶尔还是要用到一些站点数据来辅助分析，而站点数据一般都是用文本文件存储的，比如下图这种格式...这种格式与CSV格式还有点不同，CSV格式是字段间用相同的符号隔开，而图中的文件可能是用 Fortran 写的，每个字段的长度固定为30个字符，此外，其中有不少特征值比如30XXX代表缺测/微量的情况，...用Python处理这种文本列表就需要用上 pandas 库了， xarray 库就是基于 pandas 的，虽然天天在用 xarray ，但是这还是第一次正儿八经用 pandas 处理数据，就当做一次学习的过程啦...，沿着站点合并，取并集，个别站点缺少的时间坐标自动填充，变量填充为 Nan ds_merge = xr.Dataset( data_vars={}, coords={'station'...三、 数据处理实例 1. 2012年夏季平均气温的空间分布 此例所用数据即上面生成的数据 ds = xr.open_dataset('Station_test.nc') temp = ds['temp'
NCEP再分析资料 NCEP/NCAR再分析数据集是由美国气象环境预报中心（NCEP）和美国国家大气研究中心（NCAR）联合制作的，他们采用了当今最先进的全球资料同化系统和完善的数据库。...对各种来源（地面、船舶、无线电探空、测风气球、飞机、卫星等）的观测资料进行质量控制和同化处理，获得了一套完整的再分析资料集，它不仅包含的要素多，范围广，而且延伸的时段长，是一个综合的数据集。...数据介绍 数据下载自NCAR：https://rda.ucar.edu/ 需要自行注册账户，最好是edu结尾的邮箱。...NCEP的FNL资料：http://rda.ucar.edu/data/ds083.2 空间分辨率：1°×1° 时间分辨率：逐6小时 批量下载数据 import requests import datetime...读取示例数据 import xarray as xr ds = xr.open_dataset('.
空间绘图神器-Xarray 今天直接给大家介绍一下我最近常用的空间绘图神器-Xarray，之所以给大家推荐这个工具包，是因为我最近在空间可视化课程中免费新增的部分内容，其就是使用Xarray工具绘制的。...数据对齐：Xarray提供了强大的数据对齐功能，可以自动根据坐标对齐不同数据集，简化了数据融合和分析的过程。...并行计算：Xarray结合了Dask，可以实现并行计算，处理大型数据集时能够充分利用多核处理能力。...效率：Xarray通过对数据进行坐标对齐，能够高效地处理大型数据集，减少了内存使用和计算时间。...绘图功能： Xarray提供了丰富的绘图功能，可以满足不同类型数据的可视化需求，例如绘制二维和三维数据的线图、散点图、等值线图、色彩地图等。
在数据量方面作者希望将检测扩展到对象分类的级别。然而，用于检测的标记图像要比用于分类或标记的标记昂贵得多。并且在不久的将来，不太可能看到与分类数据集规模相同的检测数据集。...本文提出了一种利用现有大量分类数据的新方法，并将其用于扩展现有检测系统的范围。我们的方法使用对象分类的层次视图，允许将不同的数据集组合在一起。...我们采取一种不同的方法,只需添加一层透传带从26x26早期的特征上获取特征。透传层通过将相邻的特征叠加到不同的通道而不是空间位置来连接高分辨率特征和低分辨率特征，类似于ResNet中的标识映射。...检测数据集只有共同的对象和一般的标签，如“狗”或“船”。分类数据集具有更广泛和更深入的标签范围。ImageNet拥有100多个品种的狗，包括“诺福克梗”、“约克郡梗”和“贝灵顿梗”。...这种方法忽略了关于数据的所有结构，例如所有COCO类都是互斥的。作者提出了wordnet对Imagenet数据集进行合并，并和COCO联合训练。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
