本文主要翻译自下述GEE官方帮助 https://developers.google.com/earth-engine/guides/scale https://developers.goo ...

转发自我的知乎文章 我们通常要进行基于像元的运算，往往我们的研究中涉及到多源数据，因此就需要对数据进行地理配准、空间配准、重采样等操作。 一开始，我认为相同的地理椭球与投影坐标系下，不同来源，不同分辨率的数据重采样为同一空间分辨率之后，各个像元会一一对应。然而有的时候却会遇到重采样之后的像元 ...

· 交叉检验 核心思想是通过保留一部份训练集数据作为检验集来估计真实检验集的错误率与模型拟合效果。常用的有留一法、K折交叉验证 偏差方差权衡：使用的训练集数据越多，估计偏差越小，方差越大 ...

一、简介 　　图像重采样就是从高分辨率遥感影像中提取出低分辨率影像，或者从低分辨率影像中提取高分辨率影像的过程。常用的方法有最邻近内插法、双线性内插法、三次卷积法等 二、重采样方法 1 使用ReadAsArray函数 •xoff=0, yoff=0，指定从原图像波段数据中 ...

Pandas中的resample，重新采样，是对原样本重新处理的一个方法，是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。 降采样：高频数据到低频数据 升采样：低频数据到高频数据 主要函数：resample()（pandas对象都会有这个方法 ...

对于采样率为Fs，长度为M个采样点的音频信号x[n]，，通过采样因子P/Q进行重采样后，这个信号的样本数可以增大或者减小。该过程可以分为如下三个步骤[17]： (1)上采样：在原信号相邻两点内插入P-1个零点，即创建一个有P (M-1)+1个采样点的信号xu[n]，当n=1，2，…，M时，xu ...

重采样 重采样的主要方法有残差重采样、多项式重采样、最优重采样、分层重采样和最优传输重采样等。 （说实话我还没搞清楚和信号处理那边差不多的上下重采样之类之间的关系） 这篇文章介绍的重采样是针对之前提到的蒙特卡罗序列采样时为了避免重要性权重过大导致小部分粒子占据大部分权重，选择用粒子数目来表示比例 ...

转自 http://blog.csdn.net/jingss_3/article/details/8240328 一、简介 本文参考英文地址：http://www.gdal.org/ogr/osr_tutorial.html。 OGRSpatialReference类 ...