MODIS数据

如果你在做遥感影像，尤其是 MODIS 数据的批拼接、重投影和裁切，MODIS Reprojection Tool (MRT)是一个相当实用的工具。它能帮你高效地 MODIS 产品，支持拼接多个影像、重投影到不同坐标系，以及裁切你需要的区域。MRT 的两大核心工具：mrtmosaic.exe和resample.exe，各自有不同的用途。mrtmosaic.exe用于拼接影像，可以把多个 MODIS 影像拼成一个，操作挺简单，像这样：mrtmosaic -i "g: %1.txt" -s "0 00 0 0 1 1 1 0 0" -o "g:temp.hdf"。resample.exe则重投影和

东北冻土区的 MODIS 地表温度估算，挺适合搞遥感的你。地表温度是个关键参数，尤其在研究冻土分布和活动层厚度时特有用。一般人用的气象站数据，点位少、时效差，远不如遥感来的方便。这篇 PDF 里用的是MODIS1B的少云影像，加上劈窗算法，把云和雪的问题绕过去了，误差控制在1.24℃，还不错。如果你平时在用MOD11A1产品，肯定碰到过冬天数据缺失的问题。这套方法刚好能弥补空白区，尤其是积雪覆盖的地方，温度分布图补全得挺自然，和站点实测也对得上。整体上，这东西挺适合拿来做东北高寒区的环境建模，也适合教学展示遥感反演的完整流程。顺带推荐几个你感兴趣的资源，比如：MODIS 批量重投影裁切、SIF

南极 MODIS 数据的光学粒度提取工具grainsize_interp，是个用 MATLAB 写的小程序，专门遥感图像，插值做得比较细，适合搞雪粒度的同学。主打的就是空间插值，把离散的 MODIS 雪粒信息搞成连续图层，适合后续做反演、建模之类的工作。嗯，代码结构还挺清晰的，有注释、有文档，跑起来也不复杂。

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。

数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据，而数据挖掘则从中提取有价值的信息。

此代码可用于将文件中的数据提取至另一文件中，中间不读取至内存，满足大数据处理需求，适用于负荷曲线大数据提取。

数据的多样性，数据库的底子就扎实。无论是数字还是图像、音频，甚至是雷达信号，都能整整齐齐地存在数据库里。你要搞清楚“数据”这玩意儿是干啥的，建议从“数据的定义”和“特点”入手，基本概念吃透了，后面建表、查库才顺手。嗯，这节内容虽然看着基础，其实挺关键，别跳过。

超市销售里的商品搭配，总能挖出不少有意思的东西。像“啤酒配尿布”这种经典案例，其实就是数据挖掘的典型应用。文档里结合了数据仓库和OLAP的结构，围绕超市销售场景，从维度建模到宽表设计，讲得还挺清楚的。 前期的数据理解部分做得蛮细，事实表、商品表、时间表这些都搭得比较标准。模型用的是多维方式，能支持后面灵活的操作。维度表的分层设计也挺有参考价值，尤其是商品分类和时间粒度这块。 准备阶段提到了数据清洗和特征选择，说白了就是去脏数据、挑重点，这步做得好后面才能稳。宽表设计也值得一看，把多个维度合在一起，查询和建模效率都能提不少。 文档中了如何搭建多维数据集，像时间、商品、商店这些维度组合后能做出不少

通过ADO.NET访问SQL Server 2008数据库，可在学生信息表S中插入记录信息。

数据库数据文件