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wxee

整合 Earth Engine 和 xarray 的时间序列数据处理库

wxee是一个Python库,旨在整合Google Earth Engine的数据处理能力和xarray的灵活性。它简化了网格化中尺度时间序列数据的处理流程,包括数据处理、聚合、下载和导入。该库支持将Earth Engine图像集合转换为xarray或GeoTIFF格式,并提供气候异常分析、时间聚合、插值、平滑和缺失值填充等功能。通过并行处理,wxee加快了数据下载速度,为地球观测数据的处理和分析提供了高效便捷的解决方案。

Awesome-GEE - 全面的Google Earth Engine资源库
APIGithubGoogle Earth Engine地理信息系统开源项目数据分析遥感
Awesome-GEE汇集了Google Earth Engine的全面资源,包括官方文档、入门指南、API参考、代码示例和教程等。覆盖JavaScript、Python、R等多种编程语言,为开发者提供丰富的学习和开发材料。此外还收录了相关GitHub项目和Twitter账号信息,是Earth Engine用户的重要参考。
wetterdienst - 开源Python库用于获取和处理多源天气数据
GithubPython库Wetterdienst天气数据开源开源项目气象站
Wetterdienst是一个开源Python库,用于获取和处理多个气象机构的开放天气数据。它提供简单的API接口,支持气象站点查询、数据筛选和格式转换等功能。该库还包含命令行工具、Web API和数据可视化组件,可用于气象分析和气候研究。Wetterdienst旨在简化天气数据的访问和处理流程,提高数据获取和分析效率。
cf-xarray - 轻量级CF属性处理工具 简化气候数据分析
GithubPython库cf-xarrayxarray开源项目数据处理气候科学
cf-xarray是一个轻量级包装器,为xarray对象提供CF属性支持。它允许使用统一方法访问数据,无需了解特定数据集的维度或坐标名称。通过.cf接口,可以直观进行数据操作,如.cf.mean('latitude')。该项目简化了气候和地球科学数据的处理流程,提高了代码可读性和可移植性。cf-xarray支持多种安装方式,提供完善文档,并集成了Jupyter、GitHub Actions等工具,方便用户使用和贡献。
geemap - Python工具包助力Google Earth Engine地理空间分析与交互可视化
GithubGoogle Earth EnginePythongeemap可视化地理空间分析开源项目
geemap是为Google Earth Engine开发的Python包,提供交互式地理空间分析和可视化功能。基于ipyleaflet和ipywidgets,它让用户能在Jupyter环境中分析Earth Engine数据集。geemap支持JavaScript到Python转换,具备交互式制图、数据导出、像素提取等功能,适用于地理信息领域的学习和研究。
awips2 - 开源气象数据分析与可视化软件包
AWIPSGithubUnidata可视化开源项目数据处理气象软件
AWIPS(Advanced Weather Interactive Processing System)是NSF Unidata开发的开源气象软件包,面向研究和教育机构的非商业版本。它通过LDM客户端从IDD统一获取数据,支持多种格式的解码和存储。AWIPS提供CAVE和python-awips两种可视化框架,用于数据解码、显示和分析。该软件为气象研究和教育提供强大工具支持,可免费下载使用,并支持通过云服务器访问EDEX数据。
LT-GEE - Google Earth Engine上的LandTrendr算法实现
GithubGoogle Earth EngineLandTrendr地表变化监测开源项目时间序列分析遥感
LT-GEE项目在Google Earth Engine上实现了LandTrendr光谱-时间序列分割算法,用于分析长期地表变化趋势。该项目包括详细的使用指南、相关研究论文和开放的代码库。LT-GEE利用Google Earth Engine的计算能力,实现了高效的大规模地表变化检测和分析。这一工具在环境监测、土地利用变化研究和生态系统动态分析等领域具有重要应用价值。
arco-era5 - 云优化和分析就绪的气象再分析数据
ERA5Github云优化分析就绪开源项目数据集气候数据
ARCO-ERA5项目对ERA5气象再分析数据进行云端优化和分析就绪处理。项目将GRIB格式转换为Zarr格式,并生成规则经纬度网格的版本,便于研究和机器学习应用。数据集涵盖地表和大气层关键气象变量,每月更新,提供全球高分辨率数据。用户可选择原始、云优化或分析就绪版本,满足不同需求。
python-resources-for-earth-sciences - Python在地球科学中的应用 地理空间分析和水文建模资源汇总
GithubPython库地球科学地理空间分析开源项目气象学水文学
该项目收集了地球科学领域广泛使用的开源Python库,包括水文学、气象学、地理空间分析、气候学和海洋学等方向。资源按功能分类,涵盖地理空间分析、制图、水文数据收集和建模等。项目为地球科学研究和应用提供了全面的Python工具参考,可有效提升数据分析和建模效率。
aws-open-data-geo - AWS地理空间开放数据集的简化访问工具
AWSGitHubGithubpandas地理空间数据集开放数据开源项目
aws-open-data-geo项目整合了AWS Open Data平台上的地理空间数据集,每日更新并提供CSV和JSON格式。这种整理方式便于程序化调用和数据分析,简化了地理空间数据的获取和处理流程。项目通过提供标准化的数据访问方式,促进了开放地理数据在实际应用中的使用。
PyEMD - 全面高效的Python经验模态分解库
EMDGithubPyEMDPython库信号处理开源项目经验模态分解
PyEMD是一个功能全面的Python库,专注于实现经验模态分解(EMD)算法及其变体。该库支持多种EMD变种,如集合EMD(EEMD)和完整集合EMD(CEEMDAN),并提供多样化的配置选项。PyEMD支持多种样条函数、停止准则和极值插值方法,适用于信号处理和数据分析。此外,PyEMD还包含二维EMD和即时编译EMD等实验性功能,为研究提供了更多可能性。
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