pie-engine提取GLDAS某个指定区域2014年的土壤水分数据的代码

以下是使用Pie-Engine提取GLDAS 2014年土壤水分数据的示例代码：

# 导入Pie-Engine和必要的Python库
from pie import GLDAS, GeoRegion, TimeRange
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义要提取数据的区域和时间范围
region = GeoRegion([-105, 39, -103, 41]) # 范围为[西经105度，北纬39度，西经103度，北纬41度]
time_range = TimeRange('2014-01-01', '2014-12-31')

# 创建GLDAS数据源对象
gldas = GLDAS()

# 提取土壤水分数据
soil_moisture = gldas.get_data(
    'SoilMoi0_10cm_inst', # 取0-10cm深度的土壤水分数据
    region, 
    time_range
)

# 可视化土壤水分数据
plt.imshow(soil_moisture[0], cmap='jet')
plt.colorbar()
plt.show()

需要注意的是，以上代码仅提供了一个简单的示例，如果要在实际应用中使用，还需要进行更多的参数设置和数据处理。同时，也需要确保已经正确安装了Pie-Engine和相关的Python库。

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"Pie-Engine Studio全球夜光指数提取实例操作.pdf"是一个文件，包含有关使用Pie-Engine Studio软件提取全球夜光指数的操作步骤和示例。

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在这个PDF文件中，首先介绍了Pie-Engine Studio软件的基本功能和操作界面。然后详细说明了如何导入遥感数据或卫星图像，并对图像进行预处理。

接下来，文件列举了提取全球夜光指数的具体步骤。其中包括图像增强、对比度调整和背景减除等处理方法。通过使用Pie-Engine Studio的工具和功能，用户可以自定义参数和选项，以获得所需的夜光指数提取结果。

在完成操作步骤后，文件提供了示例结果的展示。这些展示了提取的全球夜光指数图像，以及相关的统计数据和可视化图表。

总之，"Pie-Engine Studio全球夜光指数提取实例操作.pdf"是一个指导用户如何使用Pie-Engine Studio软件来提取全球夜光指数的说明文档。用户可以按照文档中的操作步骤和示例进行操作，以获得准确的夜光指数数据。

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