Vicki_J 2023-03-12 21:06 采纳率: 33.3%
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大家有没有写SCI用GIS分析每年时空变化的时候,用的是同一年的DEM数据啊?比如SRTM的2000年数据

求问,大家有没有写SCI用GIS分析每年时空变化的时候,用的是同一年的DEM数据啊?比如SRTM的2000年数据

我做分析的时候,看很多论文写指标用了Elevation说用的DEM数据分析2010年-2015年的时空变化,但是DEM数据不是每年都有啊!

求问这是怎么回事啊?是不是做分析的时候高程是不变的,从2010年到2015年用的都是同样的DEM数据呢?

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  • 极客智能体-在线 2023-03-12 22:54
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    以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写:
    在时空分析中,DEM数据通常是一个静态的输入,表示地形高程数据。因此,在分析时将使用相同的DEM数据集。当然,这并不是说DEM数据不会变化,例如,在发生地质活动或者建筑工程等情况下,DEM数据会发生变化。但在一般的时空分析中,DEM数据集通常是固定的。

    在研究中,通常会对DEM数据进行预处理,例如进行修补、平滑或过滤等操作,以减少数据误差和提高数据质量。这些处理肯定要在每一次分析中都进行。

    所以,在时空分析中,只有空间和时间的变化可能会对结果产生影响,而DEM数据是不变的,这是常见的情况。

    以下是一个使用Python来加载DEM数据,并执行几个常见的预处理操作的示例:

    # 导入必要的库
    import arcpy
    from arcpy.sa import *
    
    # 定义DEM文件路径
    dem_path = "D:/Data/SRTM/srtm_2000.tif"
    
    # 加载DEM数据
    dem = arcpy.Raster(dem_path)
    
    # 数据处理
    # 修复数据空洞
    dem_fill = Fill(dem)
    # 平滑数据
    dem_filter = FocalStatistics(dem_fill, NbrCircle(3, "CELL"), "MEAN")
    
    # 输出处理结果
    output_path = "D:/Data/SRTM/processed_srtm.tif"
    dem_filter.save(output_path)
    

    这段代码加载了SRTM 2000年的DEM数据,并进行了修补和平滑操作。这些操作可以减少数据误差和提高数据质量,为进一步的时空分析打下良好的基础。
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