1.Python 重采样遥感数据 Pyresample (一)
2.如何学好IDL编程
3.源码分析：遥感图像数据集-DOTA（DOTA.py）
4.13个免费的遥感源码遥感开源GIS软件

Python 重采样遥感数据 Pyresample (一)

       处理宽幅扫描遥感卫星数据时，如Sentinel-5、代码Ecostress和Modis等L1级或更低级别的遥感源码遥感数据，传统的代码影像重采样工具往往显得力不从心。GDAL虽然提供了将非规则化数据转换为规则化栅格的遥感源码遥感功能，但面对大规模数据时，代码ftt源码购买其内存和CPU消耗问题令人头疼。遥感源码遥感在尝试过失败的代码编程实践后，Pyresample作为解决方案崭露头角。遥感源码遥感它依托于先进的代码kd-tree算法和Xarray、Dask等并行计算技术，遥感源码遥感尤其在应对大规模、代码非规则遥感数据重采样时表现出色。遥感源码遥感

       Pyresample是代码一款专为地理空间影像数据重采样设计的Python包，是遥感源码遥感SatPy库的核心组件，也可独立使用。重采样是将位置数据点转化为目标投影和区域的过程。它支持栅格数据和经纬度采样数据，书城源码推荐使用AreaDefinition和SwathDefinition等不同的“geometry”对象进行描述。

       Pyresample提供多种重采样算法，如最近邻和双线性插值，采用由pykdtree库支持的快速KDTree算法。它支持numpy数组和numpy掩码数组，以及XArray对象（包括对dask数组的支持），并辅以Cartopy进行数据可视化。从版本1.开始，Pyresample不再支持Python 2和Python 3.4以下版本。

       要使用Pyresample，需要安装pyproj、numpy（版本1.以上）、pyyaml、configobj和pykdtree（版本1.1.1以上）。为了使用绘图功能，还需安装Cartopy和matplotlib（版本1.0以上）。若需dask和xarray支持，app源码 条码还需额外安装相关库。测试Pyresample时，所有可选包（如rasterio、dask等）需已安装。

       安装方法包括pip从PyPI获取、conda通过conda-forge通道安装或直接从源码安装。开发模式安装可通过`pip install -e .`命令进行。Pykdtree的多线程支持可通过环境变量控制，而numexpr会优化处理性能。

       在Pyresample中，`pyresample.geometry`模块包含了描述不同地理区域的类，如AreaDefinition（用于均匀间隔像素的区域）和SwathDefinition（处理非均匀像素的区域）。创建AreaDefinition对象时，需要指定投影方法或EPSG代码，而GridDefinition则适合已知像素经纬度值的场景。所有几何定义对象都提供访问像素坐标的方法，如get_lonlats()获取经纬度数据。TiDB源码解析

       总的来说，Pyresample是处理大规模、非规则遥感数据重采样的高效工具，它通过优化算法和并行计算技术，简化了遥感数据分析过程。

如何学好IDL编程

       ã€€ã€€å¦‚何学好IDL编程：

       ã€€ã€€ä¸€æ˜¯åƒé€å˜é‡ã€è¯»å†™æ–‡ä»¶ç­‰ï¼Œå®ƒä»¬æ˜¯ä½ æ‹¿æ¥è·Ÿé¥æ„Ÿæ•°æ®æ‰“交道的东西；

       ã€€ã€€äºŒæ˜¯å†™æ¸…程序结构，自己做做缩进，代码块之间用空行分开，写注释等等，不一而足；

       ã€€ã€€ä¸‰æ˜¯æŽŒæ¡å¥½function和procedure中关键字的用法。IDL不像C++或者.NET等等，有按值传参和按引用传参之分，IDL解决此类问题的方法是关键字。

       ã€€ã€€å››æ˜¯åƒé€æ•°å­—图像处理那部分的基本算法，虽然大部分功能已经由IDL造好了轮子，但只有吃透了原理，用的时候才能信手拈来。

        许多函数有源码提供，IDLDE(开发环境界面)里在函数或过程名上点右键，绿色名称的除了帮助之外一般都有查看源码的选项，可以学到不少东西

源码分析：遥感图像数据集-DOTA（DOTA.py）

       DOTA.py源码解析：用于读取和显示遥感图像数据集中的标注信息。在Windows环境下运行代码时，需在Linux源码基础上做适当调整，如在结尾添加特定路径，并确保已安装shapely库。代码的主要功能包括初始化对象，获取文件夹内指定后缀的文件路径，以及解析信息，如名称、难度、坐标和面积。函数通过遍历文件，源码切片点播解析每张的物体信息，包括中的对象列表、对象出现的列表，以及根据Python版本处理文件读取。读取过程中，会去掉文件名的后缀，提取名称、难度、坐标点和区域面积。对于类别筛选，可以返回所有名称或指定类别的。代码还涉及图像显示，包括坐标轴设置、颜色随机化以及边界、面积和原点的绘制。

个免费的开源GIS软件

       QGIS

       QGIS是一个开源GIS软件，诞生于年，旨在让GIS成为个人电脑用户的可行选项。它支持Unix、Windows和macOS平台，使用Qt工具包和c++开发，具备清爽、易用的GUI，提供强大GIS功能。QGIS支持多种栅格和矢量数据格式，并可通过插件轻松扩展支持新格式。

       gVSIG

       gVSIG是一个功能强大且易于使用的GIS系统，被全球数万用户使用。它支持多种格式、矢量和栅格数据，提供文件、数据库和远程服务管理工具。gvSIG desktop易于扩展，允许为定制解决方案开发应用程序和持续改进。它在GNU/GPL许可下免费使用。

       Whitebox GAT

       Whitebox GAT是一个开源、跨平台GIS和遥感软件包，支持高级GIS分析和数据可视化。它具有友好的GUI，内置多个分析工具帮助和文件。用户可访问离线和在线帮助资源，支持激光雷达数据处理和可扩展性，允许用户使用任何JVM语言创建自定义工具或插件。

       SAGA GIS

       SAGA GIS是一个用于空间数据编辑的开源GIS系统，最初由德国哥廷根大学团队开发，现由国际开发者社区维护。它旨在为地球科学研究提供有效且易学的平台，通过API实现。SAGA包含快速发展的地球科学工具模块库。

       GRASS GIS

       GRASS GIS是一个免费、开源的GIS系统，用于处理栅格、拓扑矢量、影像和图表数据。它在GPL下发布，可在Mac OS X、Windows和Linux上运行。用户可通过GUI或命令行使用其功能，支持多种栅格和矢量格式，具备高级矢量图形数据和立体像素可视化能力。

       MapWindow

       MapWindow GIS是一个开源GIS应用程序，是一组可编程的映射组件，被美国环境保护署作为流域分析建模的主要GIS平台。

       ILWIS

       ILWIS是一种用于矢量和栅格处理的开源GIS和遥感软件，提供数字化、编辑、数据分析和地图制作功能。它最初由荷兰ITC Enschede开发，自年起作为自由软件发布。ILWIS具有强大的栅格分析模块、矢量点数字化工具、实用工具和用户指南，适用于学生、教师和研究人员。

       GeoDa

       GeoDa是一个开源软件包，用于空间数据分析、地理可视化、空间自相关和空间建模。它具有强大的空间分析、多元探索性数据分析和全局/局部空间自相关能力，执行线性回归，并支持空间滞后模型和空间误差模型。

       uDig

       uDig是一个社区开发的GIS软件，基于Eclipse平台，具有完整的分层开放源码GIS。它是用Java编写的，支持GRASS进行复杂矢量运算，并可嵌入JGRASS和专业水文工具，支持多种数据源。

       OpenJump

       JUMP是一个基于Java的矢量光栅GIS和编程框架。

       Diva GIS

       DIVA-GIS是一个免费的GIS软件程序，用于分析地理数据，特别是生物多样性的点数据。

       FalconView

       FalconView是一个地图系统，最初为Windows系列操作系统开发，支持多种地图和地理相关覆盖，主要用于军事任务规划。

       OrbisGIS

       OrbisGIS是一个开源纯Java GIS应用程序，用于读写矢量和栅格数据、创建专题地图和处理数据。