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R中的MOD09GA hdf图像的rast函数错误

可能是由以下几个原因导致的：

MOD09GA hdf图像文件格式不符合要求：rast函数只支持特定的图像文件格式，如GeoTIFF、JPEG等。如果MOD09GA hdf图像不是这些支持的格式，就会导致rast函数报错。解决方法是将MOD09GA hdf图像转换成支持的格式，可以使用GDAL库或其他图像处理工具进行格式转换。
MOD09GA hdf图像文件损坏：如果MOD09GA hdf图像文件损坏或部分数据丢失，rast函数可能无法正确读取该文件，从而引发错误。解决方法是检查图像文件的完整性，如果损坏，则需要重新下载或获取完整的MOD09GA hdf图像文件。
MOD09GA hdf图像文件路径错误：rast函数需要传入正确的文件路径来读取图像文件，如果提供的路径不正确，rast函数将无法找到图像文件，导致错误。解决方法是检查MOD09GA hdf图像文件的路径是否正确，包括文件名和文件夹路径。
缺少必要的R软件包：rast函数可能需要依赖某些R软件包来读取MOD09GA hdf图像文件。如果缺少这些软件包，rast函数将无法正常运行，报错。解决方法是通过安装相应的R软件包来满足依赖关系。

针对MOD09GA hdf图像的rast函数错误，推荐使用腾讯云的数据存储和处理产品，如腾讯云对象存储（COS）和腾讯云弹性MapReduce（EMR）。腾讯云对象存储提供可靠的数据存储和管理能力，适用于存储和访问MOD09GA hdf图像文件。腾讯云弹性MapReduce提供大数据处理和分析的能力，可以在云端快速处理MOD09GA hdf图像数据。相关产品介绍和链接如下：

腾讯云对象存储（COS）：腾讯云对象存储是一种海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务，支持多种存储类别，适用于各类数据存储和管理需求。了解更多：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云弹性MapReduce（EMR）：腾讯云弹性MapReduce是一种快速、易用的大数据处理和分析服务，提供了强大的集群计算能力和丰富的分布式计算组件，适用于大规模数据处理和分析任务。了解更多：https://cloud.tencent.com/product/emr

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在上一篇文章《深度学习中超大规模数据集的处理》中讲到采用HDF5文件处理大规模数据集。有朋友问到：HDF5文件是一次性读入内存中，然后通过键进行访问吗？答案当然不是，在前面的文章中也提到过，最后生成的train.hdf5文件高达30G，如果全部加载到内存，内存会撑爆。实际上，由于HDF5采用了特殊的文件格式，这样我们可以在一次读操作中加载一个批量(比如128）的图片，而不用一个个的读取。也就是说采用这种方式，只是减少了IO操作次数，另外加载的图片是RAW图像数据，减少了解码时间。

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在机器学习项目中，如果使用的是比较小的数据集，数据集的处理上可以非常简单：加载每个单独的图像，对其进行预处理，然后输送给神经网络。但是，对于大规模数据集(例如ImageNet)，我们需要创建一次只访问一部分数据集的数据生成器(比如mini batch)，然后将小批量数据传递给网络。其实，这种方法在我们之前的示例中也有所涉及，在使用数据增强技术提升模型泛化能力一文中，我就介绍了通过数据增强技术批量扩充数据集，虽然那里并没有使用到超大规模的数据集。Keras提供的方法允许使用磁盘上的原始文件路径作为训练输入，而不必将整个数据集存储在内存中。

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GDAL读取MAIAC的HDF文件（熟肉）

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Maiac文件的AOD信息提取-by python

Modis数据向来风骚，其HDF里包含了很多subdataset，其中有一个maiac的数据尤为特别。Maiac文件里含有大概12个数据集，每个数据集里又有4个波段（维度），如果按GDAL的translate函数直接转换，将得到错误的结果，会只得到第一个波段Band1如下：

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深水地平线漏油事件被认为是有史以来最大的海上意外漏油事件。该井释放了超过 490 万桶石油，其中 410 万桶在 2010 年 4 月 20 日至 7 月 15 日期间进入墨西哥湾。通过燃烧或撇去海洋表面的石油和通过在海洋表面释放超过 184 万加仑的化学分散剂 (Corexit) 并直接进入海洋表面以下约 5,000 英尺的油井排放的油流中。即使做出了这些努力，漏油事件也严重影响了海湾的沿海和海洋生态系统。尽管为评估石油在这些生态系统中的影响付出了广泛的努力，但受泄漏影响的大面积区域使其变得困难。在本模块中，我们将通过监测受溢油高度影响的区域内藻类浓度随时间的变化趋势，对此次溢油的生态影响进行自己的探索。由于藻类是海洋生态系统的主要生产者，监测它们的种群如何受到这种变化的影响可能有助于我们更好地了解石油对受影响生态系统状态的整体影响。

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物种分类原理

微生物由于形态微小，数目众多，分类鉴定一直都是一大难题，传统的微生物鉴定方法，主要是根据微生物的表型特征，例如形态学、生理生化学，生态学等特征来推断微生物的系统发育。但是由于微生物形体微小、结构简单等特点，微生物的分类鉴定除了传统的分类方法之外，还必须寻找新的特征作为分类鉴定的依据。分子生物学的发展，使我们不仅可以根据表型特征，而且可以从分子水平上，通过研究和比较微生物乃至整个生物界的遗传型特征，甚至生物的基因组特征来研究生物的进化、发育和分类鉴定。

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NASA环境数据下载

美国国家航空航天局（NASA）地球科学数据和信息系统（ESDIS）项目是戈达德太空飞行中心飞行项目管理局下属地球科学项目部的一部分。作为ESDIS的关键组成部分，由美国独立设施的分布式网络运营12个互连的分布式活动档案中心（DAAC）

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H5文件是层次数据格式第5代的版本（Hierarchical Data Format，HDF5），它是用于存储科学数据的一种文件格式和库文件。接触到这个文件格式也是因为上Coursera深度学习课程的时候，作业用到了。它是由美国超级计算与应用中心研发的文件格式，用以存储和组织大规模数据。目前由非营利组织HDF小组提供支持。

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相关文章：LIDC-IDRI肺结节公开数据集Dicom和XML标注详解 ---- 一、数据源训练数据源为LIDC-IDRI，该数据集由胸部医学图像文件(如CT、X光片)和对应的诊断结果病变标注组成。该数据是由美国国家癌症研究所(National Cancer Institute)发起收集的，目的是为了研究高危人群早期癌症检测。该数据集中，共收录了1018个研究实例。对于每个实例中的图像，都由4位经验丰富的胸部放射科医师进行两阶段的诊断标注。在第一阶段，每位医师分别独立诊断并标注病患位置，其中会标注三中

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跟着Nature Communications 学画图~ggplot2画箱线图

这篇论文数据分析和可视化的部分用到的数据和代码全部放到了github上 https://github.com/karkman/crassphage_project

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caffe详解之工具篇

convert_imageset是将我们准备的数据集文件转换为caffe接口更快读取的LMDB或HDF5数据类型。

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megan结果可视化

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我们可能很少遇到需要判断图片类型的情况，因为通过扩展名一下子就判断出来了，但是从网上大量的下载图片，将它们作为机器学习的材料时，可能会遇到大量的图片只有数据没有扩展名的情况，为了将图片信息标准化，你就需要确定每一张图片数据的类型，到底是 jpg、png 还是 bmp 呢？遇到这种状况，该怎么办呢？去一个个尝试不同的软件打开吗？显然不是个事儿。你可能想通过解读文件信息来确定，请先别忙，让 imghdr 上！

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Caffe - Ubuntu 安装及问题解决

注：cuDNN在很多工程中兼容性较差，可能需要安装特定的历史版本，只需对如上命令中的版本进行修改. 查看caffe 是否成功使用cuDNN v5：

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Google Earth Engine —— MODIS影像数据集分析

This chapter provides an overview of the MODIS collections and products.

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