之前也找了几种方法想要解决这个问题，但是一直解决不了，目前我自己探索的这个方案还是能解决的，希望给大家做一些参考。然后找到你要需要的虚拟环境，我这里需要的虚拟环境是第三个，我要安装的包是tifffile。首先需要调出命令行。然后运行代码，找到你所需要的环境。

python进行重分类

1 简介此项目页面用作模型信息和源代码的中心位置。 Biome-BGC 是一个生态系统过程模型，用于估算碳、氮和水的储存和通量。Biome-BGC 是一种计算机程序，用于估计陆地生态系统的植被和土壤成分的能量、水、碳和氮的通量和储存。Biome-BGC模型的输入数据由地理数据、气象数据和植被生态生理参数三部分组成。通过对生态系统的生物地球化学过程进行详细计算，最终可以得到多项植被生产力结果，包括G

R方在一元线性回归模型中，衡量【响应变量X和预测变量Y】的线性关系。R方=cor（X,Y)^2但是，在多元线性回归模型中，因为涉及多个预测变量，全部R方就是衡量响应变量和多个预测变量当中的关系。而有关系数，只是衡量一对变量当中的关系，全部就不可以推广了。R平方=cov（y，yi）^2这当中有关系数的两个变量变成，响应值和线性回归的预测值了。当然一元线性也同样适用了。

在GEE上查阅npp，可以看到有连个数据集，一个是Terra的，另一个是Aqua的。我比较了两个的不同，发现Terra是2000-目前的，而Aqua是2002-目前的，都是基于年的数据。这两者的数据说明是一样的，而且来自于同一个数据集。描述MOD17A3HGF 第 6 版产品以 500 米 (m) 像素分辨率提供有关年度净初级生产 (NPP) 的信息。年度 NPP 源自给定年份的所有 8 天净光合

文章目录第1节 相关分析一、两要素之间相关程度的测定（一）相关系数的计算（二）秩相关系数的计算与检验二、多要素间相关程度的测定（一）偏相关系数的计算和检验（二）复相关系数的计算与检验第2节 回归分析一、一元线性回归模型（一）参数a、b的最小二乘估计（二）一元线性回归模型的显著性检验二、多元线性回归模型（一）多元线性回归模型的建立（二）多元线性回归模型的显著性检验三、非线性回归模型的建立方法（一）非

平均临近距离PROX_MN  平均临近距离是斑块的面积总和除以某一斑块类型的所有斑块边缘到中心斑块边缘之间的最小距离的平方，它反应的是斑块到中心斑块之间的平均距离，距离越小则斑块的整体聚集程度越高。平均临近距离的计算公式为2。PROX_MN=∑i=1naijhij2/nPROX\_MN={\sum_{i=1}^{n}{\frac{a_{ij}}{h_{ij}^2}/n}}PROX_MN=i=1∑n

空间分辨率空间分辨率，是指遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小，是用来表征影像分辨地面目标细节的指标。通常用像元大小、像解率或视场角来表示。时间分辨率时间分辨率是指在同一区域进行的相邻两次遥感观测的最小时间间隔。对轨道卫星，亦称覆盖周期。时间间隔大，时间分辨率低，反之时间分辨率高。波谱分辨率波谱分辨率是指传感器在接收目标辐射的波谱时能分辨的最小波长间隔。间隔愈小,分辨率愈高。不同波谱分辨率

分辨率地图打印其他

一、重采样1、重采样的概念？是对于栅格数据而言的，依据旁边周围值来计算中间像元的值，具体的方法有：最临近法，双线性插值法、三次卷积插值法。2、重采样的定位？重采样一般是处理栅格数据的。二、重分类1、重分类的概念？重分类不改变栅格数据的像元值，是依据栅格数据的像元值将栅格数据划分为几类，最终导出为分类后的栅格数据，导出的栅格数据的像元值被分成了几类。重分类的方法包括：自然断点法等。2、重分类的用途？