1.Python绘制地球绕太阳圆周运动模型gif
2.python中xy=from_latlon(lat,地球地球代码lon)怎么解读
3.Python3.拼接2020globeland30
4.Python GIS 地理信息数据分析入门：GeoPandas 和 Shapely
5.全球气象栅格数据ERA5下载：下载软件与Python下载
6.1970-2000年期间高分辨率（30角秒）的全球栅格气候数据：全球干旱度指数

Python绘制地球绕太阳圆周运动模型gif

       为了描绘地球绕太阳的运动模型并生成动图，我们需遵循一系列步骤，源码具体如下：

       首先，地球地球代码确保了解以下关键参数：地球轨道为椭圆，源码太阳位于焦点之一，地球地球代码具体参数包括半长轴为万千米、源码封神买点指标源码半短轴为万千米、地球地球代码半焦距为万千米、源码周长为万千米，地球地球代码公转速度约为每秒.公里，源码地球每天前进万千米，地球地球代码太阳体积约为万个地球，源码以及地球绕太阳逆时针旋转。地球地球代码

       接下来，源码使用椭圆方程绘制模型，地球地球代码方程为x^2/a^2 + y^2/b^2 = 1，其中a、b分别代表半长轴和半短轴。根据给定参数，我们可以计算出x和y与角度α的关系，通常将α用t表示，然后根据t值绘制椭圆。

       在椭圆上，太阳作为焦点被设定在相应位置，太阳体积巨大，但在模型中实际表现仅在中心位置可见，体积大约为万个地球。地球则位于椭圆上，以逆时针方向移动。

       通过调整颜色和大小，可以清晰地表示太阳和地球。太阳的颜色设置为红色，而地球则放在椭圆的(0,a)位置上。通过调整散点大小s，使得太阳体积与实际情况相匹配，php qq刷赞源码例如将s设置为，以反映太阳体积的万个地球。

       为了简化动图的显示效果，可以去除坐标轴和边框，仅保留必要的元素。这使得模型更加清晰，易于理解和分析。

       最后，利用代码生成动图，通常步骤涉及更新坐标点并重新绘制图像。在动图中，地球绕太阳的轨迹通常被简化为圆，通过度平分份来计算新点的坐标，实现动画效果。

       在代码中，需加入显示数据的注释和最终保存动图至文件的步骤。生成GIF动图的代码可以采用网上提供的简洁模板，确保动画流畅且易于分享。

       通过以上步骤，我们能够准确描绘地球绕太阳的运动模型并以动图的形式呈现，为科学教育和研究提供直观的视觉辅助。完整的代码包含多个部分，从椭圆绘制到动图生成，涵盖数据处理、图形绘制和动画实现，最终生成易于理解的动画文件。

python中xy=from_latlon(lat,lon)怎么解读

       1. 在Python中，调用函数`from_latlon(lat, lon)`，其中`lat`和`lon`代表地球表面的纬度和经度值。

       2. 该函数的目的是将给定的纬度和经度转换为平面坐标系中的点`(xy)`。

       3. 转换过程基于特定的数学模型，如墨卡托投影或高斯-克吕格投影，这取决于具体的地理信息系统(GIS)库。

       4. 调用函数后，远程视频教学软件源码`lat`和`lon`参数将用于计算，并且结果坐标`(xy)`会被赋值给相应的变量。

       5. 此操作在地理数据处理中很常见，允许用户在地图或其他平面坐标系统中使用地理数据。

Python3.拼接globeland

       长久以来，我一直致力于学习三维可视化技术，目标是构建一个既科学又美观的三维地球模型。技术选型过程复杂且充满挑战，最终我选择了pyvista与Blender作为实现工具，未来还可能涉及UE、Babylon.js等其他技术栈。在数据选择上，我花费了大量时间搜集全球DEM数据，甚至包括月球的数据。最终，我决定使用globeland数据集，因为它既可靠又提供了清晰的文档，尽管申请过程颇为繁琐。

       globeland数据集包含了用于全球地球模型构建的投影格式GeoTIFF文件，共个，每个文件都附带坐标信息、分类影像接图表文件和元数据文件，所有文件被压缩打包，总大小约为7.GB。

       我的目标是将这个GeoTIFF文件拼接到一起，形成全球经纬度数据。为此，我首先尝试使用gdal读取文件，然后使用xarray进行拼接。然而，gdal无法直接读取压缩包内的指定数据，所以我选择解压所有文件，仅保留必要的GeoTIFF文件。

       通过分析数据产品介绍，源码能不能改我能够从文件名中获取每幅图像的纬度和经度范围，从而在读取过程中预设目标经纬度网格。对于不同纬度范围的文件，需要额外处理。我以0.度的分辨率进行读取、投影转换和插值操作。

       读取GeoTIFF文件使用gdal，尽管xarray也支持读取，但其功能仍然处于实验阶段且需要额外依赖包。投影转换则使用pyproj，我尝试了gdal、cartopy和pyproj等不同工具，最终选择pyproj，因为它提供了更直观的坐标处理方式。

       插值操作使用xarray，该库极大简化了数据处理流程。拼接完成后，我将结果保存为nc格式，使用panoply工具预览。通过panoply，我可以快速查看拼接结果，并调整视觉效果。对于新西兰东南海上出现的0值异常，我进行了修正，并添加了原始ColorTable信息，使最终结果更加直观。

       经过一系列调整和优化，最终的全球地球模型拼接完成，展现了令人满意的视觉效果。在科学可视化领域寻求合作与交流的朋友，尤其是地球科学、Python（pyvista、Blender）、UE（虚幻）、电影院winform源码Babylon.js（WebGL、WebGPU）技术栈相关的领域专家，欢迎与我联系。尽管我目前的探索过程较为艰难，但这一过程充满乐趣与挑战。

Python GIS 地理信息数据分析入门：GeoPandas 和 Shapely

       Python中的GIS地理信息数据分析，GeoPandas和Shapely是数据科学家的重要工具。GeoPandas提供了一种处理shapefiles的便捷方式，将表格数据与几何对象关联，而Shapely则专注于操作和分析平面几何对象，如点、线和多边形。这两个库结合，使得地理空间数据的分析和可视化变得直观和强大。

       地理空间数据描述地球表面的特征，如道路网络和建筑物，其矢量形式在导航地图中常见，放大不会失真。光栅数据则以像素网格呈现，如卫星图像，每个像素包含特定的高度或颜色信息。理解坐标参考系统（CRS）至关重要，它定义了地理位置，选择正确的CRS可以避免分析中的错误。

       Shapely支持多种几何类型，如定义多个对象的多点、多线和多边形，可以计算距离和交集。GeoPandas的DataFrame扩展了pandas的功能，可以处理地理编码和地图投影。例如，通过geopandas的'naturalearth_lowres'数据集，可以计算国家的人口密度，并通过可视化展示地理分布。

       通过案例研究，如约翰-斯诺的霍乱爆发分析，展示了如何使用现代Python工具处理历史地理数据，揭示了地理信息在分析中的实际应用。无论是在分析地理空间数据的语境，还是在操作和可视化上，GeoPandas和Shapely都是不可或缺的伙伴。

全球气象栅格数据ERA5下载：下载软件与Python下载

       本文主要介绍如何在全球范围内高效下载ERA5气象数据，提供包括逐小时、逐日与逐月数据在内的多种气象产品。ERA5是由欧洲中期天气预报中心（ECMWF）开发的高分辨率大气再分析数据集，其数据集包含了温度、湿度、风速、降水、云量、地表辐射等广泛气象和气候变量。数据以固定的时间间隔和空间分辨率提供，适用于气候研究、天气分析、模型验证与环境监测等多个领域。

       下载ERA5数据可通过其官方网站或谷歌地球引擎平台。由于后者下载流程较为复杂且速度相对不理想，本文主要聚焦于通过官方网站实现手动下载与Python代码批量下载的方法。

       下载准备

       进行ERA5数据下载前，确保已注册官方网站账号。通过点击右上角登录按钮，选择注册或登录账号，完成注册后，确保通过邮箱激活账号。登录后，选择“Download data”功能，进入数据下载页面。

       手动下载

       在准备好账号后，选择“Accept terms”确认许可。提交下载请求，系统会处理并显示请求状态。在“Your requests”界面，查看请求进度与下载链接。下载请求处理时间受数据量与服务器状态影响，通常从几分钟至数小时不等。

       基于Python下载

       通过官方网站注册账号并赋予权限后，访问ERA5数据下载页面。下载CDNAPI库，配置环境，编写Python脚本。根据需求调整脚本参数，如数据类型、时间范围与空间覆盖，执行脚本以自动下载数据。数据默认保存于Python脚本所在目录。

       通过以上方法，用户可根据自身需求选择手动或自动化方式下载ERA5气象数据，以满足不同应用场景需求。

-年期间高分辨率（角秒）的全球栅格气候数据：全球干旱度指数

       全球干旱度指数和全球参考蒸发量提供了-年间高分辨率的全球栅格气候数据，用于评估干旱状况。这些数据集基于参考作物的Penman Monteith蒸发量方程，是根据WorldClim 2.1构建的。

       全球干旱指数代表降水与参考作物蒸发量之比，数值越大表示干旱程度越高。数据集中的干旱指数值已乘以,，以提高精度并作为整数分配。

       数据集以标准的GeoTiff格式提供，适用于非商业用途，分辨率在赤道上为角秒或约1公里。

       Python编程源代码用于运行计算，可从Figshare网站获取。数据集提供月平均值（个数据层，对应每月）和年平均值（1个数据层），覆盖-年。

       使用地球引擎时，可以参考提供的示例代码。数据集遵循CC BY 4.0 Attribution 4.0国际许可，供非商业用途。

       数据可以从指定网站下载，数据由Samapriya Roy整理。

       关键词包括：干旱指数、蒸发、地理空间建模。

       数据最新更新日期为--。

保姆级MODIS数据简介和批量高速下载教程（Python版）

       深入探索：MODIS数据概览与高效Python下载指南

       在地球观测科学领域，Terra和Aqua卫星是EOS系统的两大明珠，Terra于年月日升空，Aqua紧随其后于年5月4日发射。它们肩负着全球连续监测的重任，搭载的MODIS传感器，拥有令人瞩目的个波段，为地球环境研究提供了丰富数据。

       MODIS的精密参数包括：空间分辨率分别达到m、m和m，扫描宽度阔达km，光谱范围跨度从0.4到.4微米。卫星运行在公里的轨道，保持太阳同步，每天清晨:和午后1:穿越地球，确保覆盖的连续性。

       MODIS的数据产品分为五个级别，从原始的L0到应用广泛的L4，涉及大气（MOD-）、陆地（MOD-）、海洋（MOD-）等多种主题。例如：

MOD: 1公里精细大气产品，每日、旬度或月度合成，呈现栅格化的大气信息

MOD: 米分辨率的陆地反射，白天每日更新

MOD: 米雪覆盖，每日2级数据，旬度和月度合成

MOD: 1公里地表温度和辐射率，Lambert投影，每日和定期合成

MOD: 季节性生物地球化学循环，1公里分辨率，3级分析

       每个产品都针对特定的地球科学特性，如植被健康、大气成分、海洋生态等，提供深入洞察。获取这些宝贵数据时，关键在于正确选择和下载对应的文件，如MCDA2，用于获取米分辨率的陆地植被季度和年度变化信息。

       下面是一个简化版的Python代码片段，用于下载特定HDF文件，只需更换`tiles_to_download`列表中的tile和实际的下载链接URL:

       ```html

       核心下载代码：

       tile_list = ["hv", "hv", ...] # 需要下载的tile列表

       def download_tile(url, tile, dst_folder):

        if "hdf" in url and tile in url:

        dst_file = os.path.join(dst_folder, os.path.basename(url)) # 本地文件路径

        if file_exists_and_large(dst_file):

        return

        # 下载并处理文件

        with requests_session() as s:

        # ... (实际下载代码)

        pass

       # 示例调用

       for tile in tile_list:

        main(download_url.format(tile=tile)) # 替换tile到实际链接

       ```

       通过这个指南，你将能够更高效地理解和下载MODIS数据，为你的地球环境研究增添科学力量。记得根据实际需求调整代码，以便获取所需的MODIS产品。现在，就带着这份知识开始你的数据探索之旅吧！

GEE python 登录重大跟新更新 ee.Initialize()

       近期GEE python进行了重大更新，原有登录代码无法使用。新更新需将当前运行的projection具体名称输入，即GEE中JavaScript界面运行的项目名称。此改动简化了验证过程，无需复制验证码，操作更为便捷。

       若原始代码出现错误，示例为“7 frames”，这是在登录过程中常见的异常提示。

       登录操作步骤涉及选择cloud project中的项目名称，并将其填入特定引号中，完成身份验证。

       正确运行结果将顺利通过验证，允许用户进行后续地球引擎操作。

       在使用地球引擎 Python 客户端库前，需进行身份验证。流程通过云项目完成，适用于免费或付费使用。身份验证模式自动选择，并提示确认访问权限。

       身份验证后，初始化Python客户端库步骤验证存在有效凭据。凭据可通过`ee.Authenticate()`创建或使用预先存在的Google默认凭据。初始化时，需提供自己拥有或有使用权的地球引擎API启用项目。

       命令行中，执行`earthengine authenticate`进行身份验证，使用`earthengine set_project { my-project}`设置项目，确保自动初始化。

       更多遥感云计算内容，欢迎前往以下链接：

       星光明_GEE数据集专栏, GEE教程训练, Google Earth Engine - CSDN博客