地区：全国都有。时间：近半年的都有，之前的需要查数据库。数据来源：百度慧眼 数据形式：含坐标的CSV点数据；SHP数据；TIFF栅格数据；多种数据形式可选。任意精度，10，30，50m均可。 价格：市为单位，每天有24个时间点。数据格式不同价格不同。 用途：城市/街道活力，人口统计，选址分析，商圈分析，活力分析等等。 百度热力图定量数据是基于百度慧眼技术平台提供的大数据服务，其通过收集用户移动设备的地理位置信息，分析得出人群在不同时间和地点的活动密度。这些数据以多种文件格式提供，包括CSV点数据、SHP矢量数据和TIFF栅格数据。CSV格式的数据包含具体坐标点，方便用户进行地理位置的精确分析；SHP数据则适用于地图上的矢量分析；TIFF作为栅格数据，能够展现连续空间变化的信息。数据精度分为不同的级别，例如10米、30米和50米，用户可以根据需求选择合适的精度。 数据的时间跨度为近半年，对于更早期的数据则需要从数据库中查询，这表明其具有一定的时效性和动态更新的特性。数据覆盖全国范围，为各类地理信息分析提供了广泛的适用性。价格方面，按照市为单位计费，每天包含24个时间点的数据，不同的数据格式可能会导致不同的收费。 这些数据的用途十分广泛，包括但不限于城市和街道的活力分析、人口统计分析、商业选址分析、商圈分析等。它们能够帮助用户了解某一地区在特定时间的人口分布和活动情况，为城市规划、商业决策和市场分析提供有力的数据支持。例如，在商业选址分析中，通过分析人流量的密集区域，企业可以确定潜在的店铺位置；在活力分析中，政府可以了解到哪些区域在特定时间段内活动频繁，进而优化城市交通和公共设施的布局。 从提供的压缩包文件列表来看，包含了多份文件，其中包括了数据介绍、操作指导、数据状态说明等，这些文件有助于用户理解数据的内容、结构和使用方法。特别是“06SHP核密度栅格tif”和“05SHP可视化”文件，可能包含了数据的可视化展示，这为用户提供了直观理解数据的方式。而“00百度热力图数据简介”文件则是对整个数据集的概述，帮助用户快速掌握数据的基本信息。 此外，列表中还包含了“未涉及的操作”和“未涉及的操作”这两份文件，虽然文件名相似，但具体内容不详，可能涉及到数据处理、分析流程中一些未在本次介绍中的内容。其他文件如“00原始数据CSV”和“00数据介绍及联系方式！！！”则直接指向了数据文件和联系方式，方便用户获取和进一步联系。 百度热力图定量数据是一套覆盖全国、时间跨度近半年、数据类型丰富的地理信息数据产品。它能够为城市规划、商业分析和市场研究等领域提供有价值的数据支撑，极大地满足了对地理信息和人群活动模式感兴趣的研究者和决策者的需求。

【图片信息】 宽度：960像素 高度：768像素 波段数：1 位深度：32 比例尺(72DPI)：1:36111 空间分辨率：9.554629米/像素 【坐标信息】 输出坐标系：WGS84坐标系（经纬度坐标） 左上角坐标：120.410156250000000,36.320800781250000 右上角坐标：120.739746093750000,36.320800781250000 右下角坐标：120.739746093750000,36.057128906250000 左下角坐标：120.410156250000000,36.057128906250000

地区：全国都有。时间：近半年的都有，之前的需要查数据库。数据来源：百度慧眼 数据形式：含坐标的CSV点数据；SHP数据；TIFF栅格数据；多种数据形式可选。任意精度，10，30，50m均可。 价格：市为单位，每天有24个时间点。数据格式不同价格不同。 用途：城市/街道活力，人口统计，选址分析，商圈分析，活力分析等等。

在干旱监测和评估中，SPEI（标准降水蒸发指数）是一个重要的工具，它可以用来分析和量化干旱的严重程度。SPEI通过综合考虑降水和潜在蒸发散两个因素，对不同时间尺度的干旱情况进行评估。这种干旱指数在时间尺度上具有灵活性，能够反映从短期到长期的干旱情况。在本案例中，SPEI的计算涉及到2000年至2023年的数据，并且包含了1个月、3个月、6个月和12个月四种不同的时间尺度。 MATLAB作为一种高级数学计算和编程软件，非常适合进行此类数据处理和分析。利用MATLAB的编程功能，研究人员可以编写脚本来自动化SPEI的计算过程，从而在多个时间尺度上得到干旱指数的评估结果。这些计算结果可以以nc（网络通用数据格式）和tif（标签图像文件格式）的形式存储，便于后续的数据分析和可视化展示。 在实际操作中，科研人员会首先准备相关的气象数据，如降水、温度等，这些数据通常以nc格式存储，便于进行复杂的气候模型分析。接着，他们将使用MATLAB编写SPEI计算程序，输入相应的时间尺度参数，得到对应尺度的干旱指数。这些结果将以不同的文件形式保存，以便进行多尺度的数据分析。 例如，在1个月尺度下，SPEI可以用来评估短期内的干旱情况，这对于农业灌溉、水资源管理等领域具有实际指导意义。而12个月的SPEI则能反映长期干旱趋势，这对于城市供水规划、长期气候预测等具有重要的参考价值。 此外，本案例中提到的“干旱指数计算与多尺度数据分析”、“干旱指数计算及其应用”等文档，可能包含了关于如何应用SPEI在不同领域和不同时间尺度上的案例研究和理论探讨。这些文档为科研人员提供了方法论上的指导，帮助他们更好地理解SPEI在实际环境中的应用和局限性。 在信息时代，数据的处理和分析是各行各业的核心竞争力之一。MATLAB为科学家们提供了一个强大的平台，以处理大量气象数据并计算SPEI，从而在气候变化研究中扮演了重要角色。同时，该领域的研究也促进了多种数据源的整合和时间尺度的扩展，推动了干旱监测技术的进步。 本案例涉及到的SPEI干旱指数的计算是一个结合了时间序列分析、气候科学和数据处理技术的复杂过程。通过MATLAB软件和nc、tif等格式数据的应用，科研人员能够有效地进行干旱评估，并为决策者提供科学依据。随着气候变化对自然和社会影响的日益加剧，SPEI等干旱评估工具的作用将会越来越大。

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数据来源 Google Earth Engine云计算平台，Sentinel-2遥感影像 数据产生或加工方法 首先基于Google Earth Engine云计算平台和Sentinel-2遥感影像构建了多维时间序列分类特征集；结合地面调查和Collect Earth、历史时期谷歌高清影像和目视解译的方法收集大量的地面样本点；然后利用随机森林模型、特征优选算法，自2017年起逐年绘制作物类型分布图；最后，利用历史时期的分类模型和分类器迁移思想，实现无样本年份农作物信息提取。 数据空间投影 Projected Coordinate System：WGS_1984 _UTM_Zone_51N Geographic Coordinate System：WGS_1984

基于C++中tif文件的读取代码最底层的脚本，可以在C#中调用

是一个从结肠镜检查视频中提取的帧数据库。该数据集包含几个息肉帧示例以及它们的相应地面事实。图像由一个掩码组成，该掩码对应于图像中息肉覆盖的区域。 数据库由两种不同类型的图像组成：原始图像：原始/frame_number.tiff；息肉掩模：地面实况/frame_number.tiff。

vc处理一些格式的文件，如：BMP, GIF, JPG, PNG, TIF, ICO, TGA, PCX, PSD...附有源码，并且打包有exe文件可执行