"FSDAF遥感影像时空融合 python代码"涉及的是遥感图像处理领域中的一个重要技术——时空融合。在遥感数据处理中，时空融合是将不同时间或空间分辨率的遥感影像进行综合，以获取更高精度和更丰富的信息。这种技术常用于气候变化监测、土地覆盖变化分析、城市规划等领域。 "FSDAF遥感影像时空融合 python代码"表明这是一个使用Python编程语言实现的时空融合算法。Python因其强大的库支持和易读性，在遥感数据分析和图像处理中广泛应用。该代码可能包含了从数据预处理到融合过程的完整流程，包括数据导入、预处理、特征提取、融合算法实现以及结果可视化等步骤。 1. **Python开发语言**：Python是一种高级通用型编程语言，因其简洁明了的语法和丰富的第三方库，尤其适合进行科学计算和数据分析，包括遥感影像处理。 2. **后端**：尽管通常遥感影像处理更多地被认为属于前端或数据科学范畴，但这里提到“后端”，可能是指该代码集成了服务器端的功能，如数据存储、计算资源管理等。 3. **时空融合**：这是遥感图像处理的关键技术，通过结合多时相或多源遥感图像，提高图像的空间和时间分辨率，以获得更准确的信息。 在Python中实现时空融合，可能用到的库包括： - **GDAL/OGR**：用于遥感数据的读取和写入，支持多种遥感数据格式。 - **Numpy**：提供高效的数组操作，用于处理遥感图像的像素数据。 - **Pandas**：用于数据管理和分析，可能用于预处理阶段的数据清洗和整理。 - **Scikit-image**或**OpenCV**：提供图像处理功能，如滤波、特征提取等。 - **Matplotlib**或**Seaborn**：用于数据可视化，展示融合前后的图像对比。 具体到FSDAF（可能是某种特定的时空融合算法），其全称未给出，可能是一种自适应的融合方法，根据图像特性自动调整融合策略。该算法可能涉及到的步骤包括： 1. **数据预处理**：校正、重采样、裁剪等，确保不同源的遥感数据在空间和时间上对齐。 2. **特征提取**：可能通过统计分析、边缘检测等方法，提取遥感图像的关键信息。 3. **融合策略**：基于FSDAF算法，融合不同时间或空间分辨率的图像，生成新的高分辨率图像。 4. **评估与优化**：使用评价指标如信息熵、均方根误差等，评估融合效果，并可能进行参数调整优化。 5. **结果输出与展示**：将融合后的图像保存并用图形化工具展示，以便进一步分析。 这个项目是一个使用Python实现的遥感影像时空融合应用，涵盖了数据处理、算法实现和结果可视化等多个环节，对于学习和实践遥感图像处理具有很高的价值。

洛克王国时空辅助WPE源码（本人费好大劲弄到的）

该交通数据集来源于PeMS网站，包含圣贝纳迪诺市（美国加利福尼亚州南部一座城市）8条高速公路1979个探测器，2016年7月1日至2016年8月31日这2个月的数据。这些传感器每5分钟收集一次数据，包含1979个所有的传感器每5分钟经过的车辆数。 数据集 节点 特征数 时长 时间窗口 PeMSD8 107 3 61天 5min 此外本数据集还包含一个3*107的邻接矩阵文件，该数据表示了107个路口之间的相邻情况(即连通性) 以及节点之间的距离。 可用于交通流量预测、交通速度预测、交通拥堵情况预测、交通信号灯绿信比条件、时间序列分析、时空序列分析

该交通数据集来源于PeMS网站，包含旧金山湾区（美国加尼福尼亚州旧金山大湾区）29条高速公路3848个探测器，2018年1月1日至2018年2月28日这2个月的数据。这些传感器每5分钟收集一次数据，包含3848个所有的传感器每5分钟经过的车辆数。 数据集 节点 特征数 时长 时间窗口 PeMSD4 307 3 59天 5min 此外本数据集还包含一个307*307的邻接矩阵文件，该数据表示了307个路口之间的相邻情况(即连通性) 以及节点之间的距离。 可用于交通流量预测、交通速度预测、交通拥堵情况预测、交通信号灯绿信比条件、时间序列分析、时空序列分析

预测模型：时空预测模型PyTorch复现 models 文件夹 在 models 目录中，每一个文件夹存储一个结构的完整模型代码，复现参照了论文中的公式、图示以及 GitHub 作者实现的代码（如果有的话） 这些模型均假定输入的 Tensor 的 shape 为 (batch, sequence, channel, height, width) 这里的目的是为了学习，尽可能内聚成一个个小的 Module 再组合的，应该效率很差 util 文件夹 patch 针对大尺寸数据进行 patch 分割的方法，不过这里要根据实际情况修改下，这里是针对五维数据的，如果针对四维，则参照逻辑修改下即可 TrainingTemplate 和 TestingTemplate 我自己写的训练过程的模板类，一般继承重写一些方法即可 content_tree 包含生成目录树的方法

Postgres中国技术大会2018（大象汇，第8届）15日分会场2 PPT 主要章节： 时空大数据时代多源异构时空数据存储与管理传统空间数据库阿里云 时空数据库OLTP->OLAP->BigData全景图系统定位PG Ganos时空多模型PG Ganos产品特性PG Ganos—功能特性多模型融合下的便捷城市计算应用场景案例介绍——船舶轨迹案例介绍: AI Spatial

毕业设计: 计算机基于Cesium时空数据可视化后台Java SSM框架

PEMS 数据集是由美国加利福尼亚州的交通部门联合其他伙伴机构建立的统一公开交通数据库。美国加利福尼亚州的交通部门在交通路网上大约设置了超过39000 个交通监测站，交通管理部门安装在路网上的各类传感器可以实时地收集所在高速公路上的交通状况信息，越是接近市区人口密集的地区，传感器布置的也越密集，从分布上来看，这些传感器大多被安置在靠近市区的路段上。PEMS提供了超过十年的历史交通状况数据，整合了有关加州运输公司以及其他交通机构系统的各类信息。 PemsD7 交通数据集：数据由分布在加利福尼亚州高速公路系统（CalTrans）中选择 228 个站点数据。数据集从30 秒的数据样本聚合到5 分钟的时间间隔内。时间范围在 2012 年5 月和6 月的工作日的228 个站点交通速度信息，数据包括邻接矩阵和特征矩阵。 邻接矩阵是通过分析已有时空交通数据的特性，构建一种新的具有相似交通流量模式的 矩阵，特征矩阵是每个传感器节点的时间序列特征矩阵。

PEMS 数据集是由美国加利福尼亚州的交通部门联合其他伙伴机构建立的统一公开交通数据库。美国加利福尼亚州的交通部门在交通路网上大约设置了超过39000 个交通监测站，交通管理部门安装在路网上的各类传感器可以实时地收集所在高速公路上的交通状况信息，越是接近市区人口密集的地区，传感器布置的也越密集，从分布上来看，这些传感器大多被安置在靠近市区的路段上。PEMS提供了超过十年的历史交通状况数据，整合了有关加州运输公司以及其他交通机构系统的各类信息。 PemsD3 交通数据集：数据由分布在加利福尼亚州高速公路系统（CalTrans）中选择 228 个站点数据。数据集从30 秒的数据样本聚合到5 分钟的时间间隔内。时间范围在 2012 年5 月和6 月的工作日的228 个站点交通速度信息，数据包括邻接矩阵和特征矩阵。 邻接矩阵是通过分析已有时空交通数据的特性，构建一种新的具有相似交通流量模式的 矩阵，特征矩阵是每个传感器节点的时间序列特征矩阵。

毕业设计代码，基于时空图卷积（ST-GCN）的骨骼动作识别.zip