基本过程-读数据-数据标准化-计算距离-分类library('flexclust') # 导入数据集data(nutrient)# 加载数据row.names(nutrient) <- tolower(row.names(nutrient)) # 把行索引小写head(nutrient)#由于能量变化范围比其他变量更大，缩放数据有利于均衡各变量的影响。nutrient_scaled <

邮箱附件下载在收到很多人发的邮件时，一个一个的接收附件比较麻烦，考虑使用python实现指定日期邮件附件的下载首先需要开启邮箱的pop协议，一般在设置里，以QQ邮箱为例，设置后会给个密码，这个就是程序访问邮箱的登录密码需要改的东西有：用户名密码文件储存路径时间import emailimport osimport poplibimport timefrom email.header import

模型模拟值一般为连续的值，实测值为点，且一般带有误差# 设置绘图地点sites = ['内黄', '许昌', '洛宁', '罗山']sites_e = ['NH', 'XC', 'LN', 'LS']annote = ['a', 'b', 'c', 'd']data_dir = r'C:\Users\Administrator\Desktop\model calibration'# 模型校准文件夹

根据实测值对模型进行调参先利用土壤物理参数对土壤的水分特征进行估计，由于气象文件分辨率为0.5度，定义函数使坐标转换为对于气象文件的坐标。# 参数定义def soil_data(s, c, om, b=1.5):s = s# sand %c = c# clay %om = om # organic matter %b = b# bulk g/cm3# 永久萎蔫点 PWPpwp = 1.14*(-0

Nlopt是一种求解非线性模型最优解的一种集合算法，尝试一下线性模型中的应用问题：x1+x2+x3<=956x1+5x2+2x3<=4005x1+2x2<=20012x1+10x2+16x3<1200x1,x2,x3>=0使得6x1+4x2+3x3最大这个其实可以用Excel或者单纯搜索法手动计算，这里测试下nlopt中的SUBPLEX算法在上面的应用import n

先打开计算的NDVI图（也可以是其他的LAI等）在工具里搜索mask，选择build mask选中影像，OK选择options，import data range选择影像选择值域范围，我的是0.35-0.7，我的NDVI最大就是0.7，我需要0.35以上的值然后选择choose把文件命名为TIFF文件得到mask文件，此时选择的区域为白色选择apply mask确定后...

NASA有专门为作物生长模型提供的气象数据，主要包括辐射、温度、降雨、风速。其分辨率为0.5度，通过输入经纬度获取数据。#获取数据的基础函数import pandas as pdimport numpy as npimport requestsimport datetime as dtfrom math import expimport jsonimport timeMJ_to_...

PROSAIL模型是prospect 和sail模型的融合，其本来是用fortran语言，现在也有python版的，可以直接pip导入PROSAIL库。其参数ParameterDescription of parameterUnitsTypical minTypical maxNLeaf structure parameterN/A0.82.5cabC...

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li2200是测量植物冠层的一个仪器，其得到的结果是一个个文件夹，数据多时比艰难获取。利用python将文件夹的lai读取出来author:shenshuaijietime:22:0507/25/2019des:提取li-2200的LAI"""import osimport pandas as pddef get_all_files(dir):"""获...