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我給出了一個優化作物產量的小線性規劃，給出了氮的產量響應曲線（具有對應於最大可達產量的平臺的線性響應）。我使用R軟件中的OPEN-OR CLP求解器，使用ROI包編寫了該LP程序。這裏給出我的簡化問題的結構，只有兩種作物：作物產量：Y1和Y2 作物面積：A1和12種作物氮攝取的每單位面積的：N1和N2 總氮可用：N_total 產量反應曲線：Y1 = K1 * N1，Y2 = K2 * N2

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谷歌地球引擎：找到正確的圖像尺寸，以獲得衛星圖像的最高分辨率

我是Google地球引擎的新手，並試圖獲取整個剛果民主共和國的Landsat圖像。該項目涉及一些計算機視覺和圖像分割，所以我需要獲得最高分辨率。我有一些代碼是我從地球引擎開發的，用來製作下面發佈的1年的landsat圖像的複合圖像。 var geometry = ee.Geometry.Polygon( [[[29.70703125, -3.3160183381615123],

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具有不同行數的柵格的多個箱形圖

我正嘗試爲四個研究地點的植被指數趨勢的斷點大小的柵格創建箱形圖。我試圖讓4個箱線圖成一個圖形，但由於研究地點都不同大小的，我收到錯誤： arguments imply differing number of rows: 99855, 108240... 我使用的代碼是： boxplot(data.frame(Y1_EVI=values(Y1_EVI), Y2_EVI=values(Y2_EVI),

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如何訪問柵格分類地圖中的類名

我有一些分類的柵格圖層作爲分類土地覆蓋圖。（可以說："water", "Trees", "Urban","bare soil"），具有完全相同的類別的所有層，但它們是從不同的時間點（如2005年和2015年）我使用柵格功能這樣它們加載到內存： comp <- raster("C:/workingDirectory4R/rasterproject/2005marsh3.rst") ref <-

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在R中導入，處理，編輯和導出.tif文件

我正在處理從紅杉鸚鵡傳感器捕獲的.tif圖像。我想要進行輻射校準並以相同格式（.tif）導出生成的圖像。我將圖像作爲柵格導入，然後使用一些算法進行處理，最後嘗試導出爲.tif文件，但無法打開。生成的文件爲7 MB，但無法查看圖像。這裏是我的腳本： setwd("/where the images are/") rlist=list.files(getwd(), pattern="TIF$",

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R：繪製屏幕內的光柵圖像（）不工作

我試圖繪製使用的兩個數字組成的情節rasterLayer對象screen 首先 - 工作情況時我們只有一個形象： library(raster) f <- system.file("external/test.grd", package="raster") rst <- raster(f) plot(rst) points(180000, 332000, col="red", pch=1

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具有焦點函數和parLapply的並行進程列表R

我試圖並行處理一系列的柵格並使用parLapply執行焦點函數。我認爲我誤解了一些至關重要的東西。代碼運行，但看起來它不會在我的驅動器上正確寫出焦點功能。它看起來像它執行列表中第一個光柵的Density_Function兩次....新並行處理世界，並想知道是否有任何建議如何處理這個？只是一個側面說明，當我運行我的Density_Function和列表使用lapply它的作品。我如何平行處理？ `#

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從像素逐像素迴歸中提取殘差

我試圖從迴歸運行中逐像素提取NDVI /降水柵格疊加中的殘差。當我用我的一小部分數據運行它時，我的腳本就可以工作。但是，當我嘗試運行整個研究區域時，我得到：「setValues（out，x）中的錯誤：值必須是數字，整數，邏輯或因子」因爲我可以提取斜率和攔截。我只是不能提取殘差。任何想法如何解決這個問題？這裏是我的腳本： setwd("F:/working folder/test") gim

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聚焦統計信息（聚焦，「光柵」包，R）的自身函數給出錯誤的輸出

我是R和編程的初學者。所以我覺得這個問題很簡單，但我不能找到答案或解決它。我有柵格（100 * 100個單元格）。我需要在移動窗口處通過2D DFT獲得諧波幅值的中值（例如，窗口大小= 21）。我發現了光柵包中的焦點功能。對於這個函數，我可以編寫自己的函數，它取值爲一系列值（窗口中的柵格值）並返回整個窗口的單個值。 r <- raster(matrix(rnorm(10000), nrow =

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如何平均一個3D矩陣的片保持其形狀

我得到這個工作的代碼片段： import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt in_raster = np.random.randn(36, 3, 2151) matrix = np.reshape(in_raster, [(np.shape(in_raster)[0] * np.shape(in_raster)[1]), np