好久没发日志了。。。
最近在没日没夜地做我的小论文，其间遇到很多问题，其中一个就是：如何得到MODIS数据网格的经纬度，而且要准确、可靠。一开始我在谷歌上搜了很久，但是很遗憾没有找到任何一个让我满意的方案，所以我就编写了如下的一个小工具：
一个自动读取”ITPCAS CMFD”数据集的傻瓜式程序
程序简介：此程序用于自动提取由中国科学院青藏高原研究所阳坤研究员课题组制备的“中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集”（ITPCAS CMFD)
适用对象：无特殊需要的简单数据提取（即不想使用Java、Fortran、Python、C/C++、IDL等编程读取该数据集的同学）
特点：（1）基于采样点坐标，由nc数据输出csv文本数据；（2）将nc数据转换成带地理坐标系的通用Tiff格式
程序作者：zhanghongbo (zhanghongbo@itpcas.ac.cn)
程序界面：
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第一个参数化方案（降雪临界温度+融雪基础温度）
前言：本文描述了一个制作极其粗糙的小程序，其主要功能是“基于气象站和MODIS积雪产品估算降雪临界温度和融雪基础温度”，令人遗憾的是，这个垃圾程序是我博士选题的一部分
。 在写这个程序之前还是有点“野心勃勃”的，but，因为害怕影响毕业，所以我并没有选择使用TerraLib这种开源GIS库（那海量的BUG最终把我吓退了）来进行我的工作，而使用Engine则大大降低了实现难度，导致我现在做任何事情都兴味索然。我的博士选题中的一项重要内容是发展一个基于遥感数据的、实用的新参数化方案，目标是估算出在很多水文模型中会被用到的三个物理参数，即：降雪临界温度、融雪基础温度和温度递减率。本文实际上描述的是第一个参数化方案的实施过程。
。 在写这个程序之前还是有点“野心勃勃”的，but，因为害怕影响毕业，所以我并没有选择使用TerraLib这种开源GIS库（那海量的BUG最终把我吓退了）来进行我的工作，而使用Engine则大大降低了实现难度，导致我现在做任何事情都兴味索然。我的博士选题中的一项重要内容是发展一个基于遥感数据的、实用的新参数化方案，目标是估算出在很多水文模型中会被用到的三个物理参数，即：降雪临界温度、融雪基础温度和温度递减率。本文实际上描述的是第一个参数化方案的实施过程。一、算法：
MODIS积雪产品可以提供每天两景积雪数据，很容易想到，通过逐日比较积雪数据，可以确定“感兴趣区域”在任意相邻的两天是否发生了“降雪”或“融雪”事件。 这里可供选择的判断发生降雪或融雪的指标有：日内/日间积雪变化、日内/日间积雪反照率变化。
二、实施过程：
本程序是在之前写的一个积雪处理程序（http://user.qzone.qq.com/717191727/blog/1382349333）的基础上进一步编写而成的。
如下图
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8种语言性能大比拼：数据处理篇——以nc数据为例
纯属娱乐，新年第一贴，举办一次编程语言的“性能大赛”
，本次比赛的参赛选手有：
Java C# C C++ Fortran Python IDL awk
共8位，We can see，既有像Java、C#这种高富帅选手（标准库很完备，饭来张口，粉丝无数），又包含了C、Fortran这样的纯屌丝选手（靠近底层，事事亲为），还有像Python、IDL这样的科研宠儿，而高大全、伟光正的C++自然不会甘落人后的，最后，awk作为“民科”类选手，也堂而皇之地参赛了，当然了，想也知道这货是成不了黑马的，
。言而总之，这场比赛着实令我期待。
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MODIS积雪产品工具箱（最终版）
2014.8.14更新：
(1) 显著提高积雪合成模块的计算速度
(2) 扩展并改进了积雪合成时的“校正”方案
(3) 进一步修正了原来的一些bug，使程序更加稳定更新后的界面：
(1) 显著提高积雪合成模块的计算速度
(2) 扩展并改进了积雪合成时的“校正”方案
(3) 进一步修正了原来的一些bug，使程序更加稳定更新后的界面：