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GIMMS vi3g 파일에 대한 Description을 보면 inverse cartographic transformation 이라는 표현이 있는데, 이것이 제작상의 회전을 의미하는 것으로 판단됩니다.
sample을 2160, line을 4320으로 설정하여 데이터를 오픈한 내용은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다. discussion에 글을 남긴 유저들은 데이터 오픈 후 회전하여 사용한다고 하네요.
https://nex.nasa.gov/nex/projects/1349/그리고 하나의 영상이 아니라 2개의 영상으로 나뉘는 이유는 하나의 영상을 둘로 나눴다고 보시면 됩니다.
즉, 하나의 영상에는 짝수열의 데이터만 표현, 다른 하나의 영상에는 홀수열의 데이터만 표현된 상태입니다.
우리나라의 울릉도 지역만을 확인해보면 아래와 같습니다.
순서는 2160*4320으로 오픈한 경우, 4320*2160으로 오픈했을 때 좌측, 4320*2160으로 오픈했을 때 우측 영상의 울릉도 확대 영상입니다.
http://blog.daum.net/swrush/224
위 링크에서 답을 구하실 수 있습니다.
아울러 해당 블로그의 math 카데고리에서 다양한 수학관련 정보를 얻으실 수 있습니다.회원님 아이디 보고 아래 질문을 올려주신 분이라 생각하고 답변 드립니다.
제가 sample과 line을 반대로 봤습니다 ㅎㅎ
temp = intarr(2160, 4320)
으로 행/렬을 바꿔서 실행해보십시오. 하나의 영상이 나올 것으로 예상합니다.http://ecocast.arc.nasa.gov/data/pub/gimms/3g.v0/00READMEgeo.txt
에서 메타 정보를 확인하였습니다.
16bit signed integer, 4320*2160, Big-Endian 등의 정보가 있기 때문에 아래와 같은 내용이라면 읽기가 가능하리라 생각합니다.temp = intarr(4320, 2160)
data = ‘XXX.n07-VI3g’
openr, 1, data, /swap_endian
readu, 1, temp
close, 1histogram matching 후의 히스토그램은 histogram matching 하부의 interactive stretching을 통해 확인할 수 있습니다. output histogram의 빨간색은 원본 히스토그램, 흰색은 matching 후의 히스토그램이 됩니다. ENVI 도움말에서 matching histograms 라는 검색어로 확인하실 수 있습니다.
z-profile의 기능은 상당히 많은데요, 대표적으로 몇가지만 말씀드리자면
디폴트로 사용 시 클릭하는 지점에 대한 DN 분포를 나타내나, collect spectra를 통해 클릭하는 모든 지점의 DN 분포를 확인 및 비교할 수 있고,
ENVI 설치 시 제공되는 spectral library의 읽기 및 이를 이용한 비교가 가능하며,
최종적으로 해당 DN값을 library 형태로 저장할 수 있습니다.누적분포는 메인 메뉴의 Basic tools -> statistics -> compute statistics 실행 후 histogram 을 체크하여 연산 시 확인하실 수 있습니다.
IDL 버전 얼마를 사용하고 계신지요?
8.3 이상을 사용하고 계시다면 matlab에서와 동일하게 처리가 가능합니다.
new_array = raw_array[0:89]
처럼 콜론으로 범위 지정이 가능합니다.!p.multi는 사용 중간에 조건을 변경하셔도 됩니다. 변경 시 열마다 다른 갯수의 plot도 가능하고요.
아래와 같이 해보십시오.
!p.multi = [0, 3, 2]
plot, indgen(360) & plot, sin(indgen(360)*!dtor) & plot, cos(indgen(360)*!dtor)
!p.multi = [2, 2, 2]
plot, sin(indgen(360)*!dtor) & plot, cos(indgen(360)*!dtor)10*200의 배열을 10*100으로 줄일 때 101 ~ 200의 열정보를 삭제하는 것인지, 내삽을 통해 사이즈를 조절하는 것인지 명확하지 않습니다. A라는 이름의 변수가 10*200의 배열일 경우
삭제하여 줄이는 경우 re_A = A[*, 0:99],
사이즈 조절의 경우 re_A = rebin(A, 10, 100)입니다.
이후 축소된 배열에 *0.5를 하시어 일괄적으로 값을 반으로 줄이시면 됩니다. IDL은 배열과 단일값의 연산을 지원하기 때문입니다.이전 질문을 보니 plot프로시저가 아닌 plot 함수를 사용하고 계신 것 같습니다. 이 경우 polyline 함수를 사용하시면 될 것 같습니다. multi plot의 경우 target키워드로 원하는 plot창 선택이 가능합니다. 아래 예문이 도움이 되면 좋겠습니다.
IDL> w = window()
IDL> i1 = plot(sin(indgen(360)*!dtor), layout=[1, 2, 1], /current)
IDL> i2 = plot(cos(indgen(360)*!dtor), layout=[1, 2, 2], /current)
IDL> pl1 = polyline([0, 400], [0,0], /data, target =i1)
IDL> pl2 = polyline([200, 200], [-1,1], /data, target =i2)약간의 편법이 필요해보입니다. for 문을 이용해보세요. 질문대로 a에대한 선언을 미리 마치셨다면
for i = 0, 9 do print, a[i]
면 열 방향으로의 표현이 가능합니다. 두번째 내용 역시
for i = 0, 9 do print, a[i], b[i]
로 해결이 가능하리라 생각합니다.아래 링크를 통해 질문과 관련된 많은 정보를 얻으실 수 있습니다.
http://www.idlcoyote.com/map_tips/utm_to_ll.htmlIDL 버전 얼마를 사용하시나요? 8.0 이상을 사용하신다면 image 함수를 이용해서 영상을 열 때 키워드로 읽어들인 geoinfo를 이용하여 마우스 이동 시 해당 픽셀의 위경도 좌표를 바로 확인할 수 있습니다.
지난번처럼 read_tiff 사용 시 키워드로 geotiff=geoinfo를 사용하셨다면 받아들인 geoinfo를 아래와 같이 바로 사용하셔도 됩니다.
i = image(data, geotiff = geoinfo)단순히 회귀분석을 위해서라면 regress라는 함수를 이용할 수 있습니다. fitting까지 원하신다면 regress를 이용하여 약간의 과정을 거치면 되겠지만 편히 사용하시려면 curvefit이라는 내장함수나 MPfit이라는 외부 라이브러리를 권장합니다. 아래 링크를 통해 자세한 내용을 확인하실 수 있습니다.
http://www.spweather.com/idluser/bbs/view.php?id=idlqa&page=2&sn1=&divpage=1&sn=off&ss=on&sc=on&keyword=fitting&select_arrange=headnum&desc=asc&no=371smooth 내부 첫번째 인수는 smooth하고자 하는 배열, 두번째 인수는 smoothing width 입니다. 1이면 사실 smoothing을 하지 않습니다. 첫번째 질문과 같이 연속된 NAN값이 없다면 2로 설정해보십시오.
