遥感影像中植被指数NDVI, GCI, GNDVI, NGRDI数据分析与统计

遥感数据太大不好传？试试这个基于张量字典学习的 MATLAB 代码，挺管用的！用了CP 分解加上ADMM 优化，还能做稀疏编码+量化压缩，压缩效果还不错。数据集是NDVI 的时间序列，如果你做植被指数，直接上手就行。代码结构清晰，两个.mat文件搞定训练和测试，跑通基本不费劲。

MODIS1B数据预处理及归一化植被指数计算方法是遥感领域中重要的研究内容。通过对数据进行有效处理和指数计算，能够提高数据的质量和应用价值。

将您关注的shp格式区域与世界地图遥感栅格影像进行叠加，能够实现更精细化的数据分析和研究。

数据分析与统计——综述与应用####一、描述性统计学简介描述性统计学，又称统计描述，是统计学的基本分支之一，专注于如何有效地收集、整理和展示数据，揭示数据集的基本特征。通过收集、整理和概括原始数据，并利用图表等形式进行可视化处理，帮助我们更好地理解和解释数据。 ####二、描述性统计学的作用描述性统计学的核心功能包括： 1. 描述和总结数据的基本特征：通过各种方式对收集到的实验数据进行描述和总结。 2. 提供数据的定量分析基础：结合简单的图形分析，为后续的数据分析奠定基础。 3. 提供关于样本和度量的简单汇总：通过单个数字的形式概括数据的主要特点。 4. 为推断性统计提供准备：在数据充分的情况

地学影像的理解与，周成虎的这本书算是挺经典的了，讲得比较透彻，尤其是光谱特征和知识发觉那块，多老手都爱翻翻看。 影像特征的提取方法挺多，像Moravec、Forstner算子啥的，用来做特征点检测挺方便，结合书里的理论，思路也清晰了。 自动提水体信息的部分也蛮实用，多时候遥感数据都得批量跑，书里思路配合Matlab或Python写个小脚本，效率还不错。 做多波段光谱的话，别忘了看下CARS和EEMD这些方法，配合书里的统计模型，用起来事半功倍哦。 如果你平时想自己动手做特征提取，可以参考下pymfe或者看看Matlab那些现成例子，自己改改，挺香。

利用例10.1的数据，演示如何使用Excel计算描述统计量。首先将120个原始数据输入Excel工作表中的A1：A120单元格。然后依次选择“工具” -> “数据分析” -> “描述统计”，即可得到相应结果。

SPSS 经典讲义，挺适合想深入了解 SPSS 的朋友，简洁的设计和清晰的让它成为学 SPSS 的好帮手。你可以学到各种数据和技巧，像数据清洗、回归、统计推断等都不在话下。而且，讲义内容紧跟实际操作，过程中会结合真实案例，你更好理解 SPSS 的各种功能。挺适合入门学习，也蛮适合想提高能力的同学，值得一试。 如果你刚接触 SPSS，或者在找一本清晰、内容实用的学习资源，这本讲义挺不错的。是如果你已经有一定基础，能你梳理思路，提升效率。，学 SPSS 的好伙伴，快来试试吧！

如果你对数据感兴趣，尤其是统计和数据挖掘，R 语言绝对是个不错的选择哦。它的学习曲线相对平缓，而且功能强大。像数据、图形展示、统计模型构建等，R 语言都能轻松搞定，挺适合那些进入数据领域的同学。最重要的是，R 语言是开放源代码的，你可以根据自己的需求随意扩展功能，甚至自己写包。《Programming with R》这本书，正是针对那些想入门或深入 R 语言的朋友。作者 John M. Chambers 可是 R 语言的创始人之一，他通过丰富的实例教你从基础到高级的 R 语言应用。无论是数据结构操作，还是各种统计方法，都有详细。而且，这本书不仅适合新手，也对有一定编程基础的人有，毕竟 R 语言

在大数据的世界里，R 语言真的蛮强大的。它不仅能大量数据，还能用简洁的方式进行统计，功能还挺全面的。如果你是数据师或者对数据感兴趣，R 语言绝对值得一试。它了丰富的统计方法和数据可视化工具，比如用ggplot2画出各种精美的图表，或者用lm()做回归。最棒的是，R 还有一些专门的包，比如data.table和dplyr，让你能高效地大数据。，R 语言让大数据变得既有趣又高效，适合各种数据场景。学会它，你能在各种项目中得心应手。