GA102-220-A1
时间: 2024-01-09 10:05:06 浏览: 33
根据提供的引用内容,GA102-220-A1可能是一个设备名称或者产品型号。根据引用中的格式,设备名称应该是"tcp_client",而ProductKey应该是"a1aExJDxQRT"。因此,GA102-220-A1可能是设备名称为"tcp_client",ProductKey为"a1aExJDxQRT"的设备。
请注意,以上只是根据提供的引用内容进行的推测,具体情况还需要根据实际情况进行确认。
相关问题
git describe --dirty --always --tags
git describe --dirty --always --tags是一个Git命令,用于获取当前git库的最近的标签信息。它将输出最近的标签名称,以及当前提交相对于该标签的提交数和SHA-1哈希值。如果当前的工作树与标签不完全匹配,则该命令将添加"--dirty"后缀以表示修改的文件。如果没有任何标签,则输出只有SHA-1哈希值。
举个例子,假设最近的标签为v1.0.0,当前的提交ID是a1b2c3d,有一些未提交的修改,则git describe --dirty --always --tags输出的结果为:v1.0.0-1-ga1b2c3d-dirty。
--dirty:表示当前工作树中有未提交的修改
--always:即使没有标签也输出信息
--tags:只从tag中寻找最近的一个描述
import numpy as np from osgeo import gdal from xml.dom import minidom import sys import os os.environ['PROJ_LIB'] = r"D:\test\proj.db" gdal.UseExceptions() # 引入异常处理 gdal.AllRegister() # 注册所有的驱动 def atmospheric_correction(image_path, output_path, solar_elevation, aerosol_optical_depth): # 读取遥感影像 dataset = gdal.Open(image_path, gdal.GA_ReadOnly) if dataset is None: print('Could not open %s' % image_path) return band = dataset.GetRasterBand(1) image = band.ReadAsArray().astype(np.float32) # 进行大气校正 corrected_image = (image - aerosol_optical_depth) / np.sin(np.radians(solar_elevation)) # 创建输出校正结果的影像 driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') if driver is None: print('Could not find GTiff driver') return output_dataset = driver.Create(output_path, dataset.RasterXSize, dataset.RasterYSize, 1, gdal.GDT_Float32) if output_dataset is None: print('Could not create output dataset %s' % output_path) return output_dataset.SetProjection(dataset.GetProjection()) output_dataset.SetGeoTransform(dataset.GetGeoTransform()) # 写入校正结果 output_band = output_dataset.GetRasterBand(1) output_band.WriteArray(corrected_image) # 关闭数据集 output_band = None output_dataset = None band = None dataset = None print('Atmospheric correction completed.') if __name__ == '__main__': if len(sys.argv) == 1: workspace = r"D:\test\FLAASH_ALL_ALL_V1.0.xml" else: workspace = sys.argv[1] # 解析xml文件接口 Product = minidom.parse(workspace).documentElement # 解析xml文件(句柄或文件路径) a1 = Product.getElementsByTagName('ParaValue') # 获取输入路径的节点名 ParaValue = [] for i in a1: ParaValue.append(i.childNodes[0].data) # 获取存储路径的节点名 image_path = ParaValue[0] output_path = ParaValue[1] # image_path = r"D:\Project1\data\input\11.tif" # output_path = r"D:\test\result\2.tif" solar_elevation = 30 # 太阳高度角(单位:度) aerosol_optical_depth = 0.2 # 气溶胶光学厚度 atmospheric_correction(image_path, output_path, solar_elevation, aerosol_optical_depth) 根据这段代码写一个技术路线流程
1. 引入必要的 Python 库(numpy, osgeo, xml.dom, sys, os)
2. 设置 PROJ_LIB 环境变量,用于指定投影库的路径
3. 使用 gdal.UseExceptions() 引入异常处理
4. 使用 gdal.AllRegister() 注册所有的驱动
5. 编写 atmospheric_correction 函数,用于进行大气校正
6. 在 atmospheric_correction 函数中读取遥感影像,获取影像的第一个波段并转换为浮点型数组
7. 进行大气校正,计算出校正后的影像
8. 创建输出校正结果的影像,使用 gdal.GetDriverByName('GTiff') 获取 GTiff 驱动
9. 写入校正结果,将校正结果写入输出影像
10. 关闭数据集,释放资源
11. 使用 minidom.parse() 解析 XML 文件,并获取输入路径和输出路径
12. 调用 atmospheric_correction 函数进行大气校正
13. 程序结束,输出大气校正完成的提示信息