基于月均温与月降水栅格的气候区划，支持柯本-盖格（Köppen-Geiger）规则树与简化 Strahler 发生分类，输出气候类别码 GeoTIFF + 面积统计 JSON，可选双期变化检测。Climate zone classification from monthly temperature/precipitation rasters (Köppen-Geiger rule tree & simplified Strahler), with area statistics and optional change detection.
编程
geoskill-precision-farming-zoning
试用多源数据标准化后用 K-means 聚类生成管理分区并给出每区建议。Standardizes multi-source layers, clusters them with K-means into management zones with per-zone advice.
它能做什么
多源数据标准化后用 K-means 聚类生成管理分区并给出每区建议。Standardizes multi-source layers, clusters them with K-means into management zones with per-zone advice.
技能文档
精准农业管理分区 | Precision Farming Management Zoning
(Fill in 2-3 paragraphs of Chinese introduction here: functionality, application scenarios, core algorithm.)
Dependencies / 依赖
pip install 'numpy' 'rasterio' 'scikit-learn'
Usage / 使用方法
Basic usage
python geoskill-precision-farming-zoning.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 [other options]
Example 1 (synthetic data, offline)
python geoskill-precision-farming-zoning.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --synthetic --output-dir ./out
Examples 2-5
(Add at least 4 real-world usage examples.)
Output / 输出
| File | Format | Description |
|---|---|---|
result.tif | GeoTIFF | Main output |
output-manifest.json | JSON | Run manifest |
Data Source / 数据源 / Source
(Describe the data source: free satellite data / local input / synthetic.)
Privacy / 隐私声明 / Privacy
- Runs offline by default;
--syntheticmode requires no network at all. - All processing is performed locally; user data is never uploaded.
License / License
MIT
name: geoskill-precision-farming-zoning description: '多源数据标准化后用 K-means 聚类生成管理分区并给出每区建议。Standardizes multi-source layers, clusters them with K-means into management zones with per-zone advice.'
精准农业管理分区 | Precision Farming Management Zoning
（在此填写 2-3 段中文介绍：功能、应用场景、核心算法。）
依赖
pip install 'numpy' 'rasterio' 'scikit-learn'
使用方法
基本用法
python geoskill-precision-farming-zoning.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 [其他参数]
示例 1（合成数据，离线）
python geoskill-precision-farming-zoning.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --synthetic --output-dir ./out
示例 2-5
（补充至少 4 个真实用法示例。）
输出
| 文件 | 格式 | 说明 |
|---|---|---|
result.tif | GeoTIFF | 主产物 |
output-manifest.json | JSON | 运行清单 |
数据源 / Source
（说明数据来源：免费卫星数据 / 本地输入 / 合成。）
隐私声明 / Privacy
- 默认离线运行，
--synthetic模式完全无网络。 - 所有处理在本地完成，不上传用户数据。
License
MIT
相关技能
对温度/降水时序执行 Mann-Kendall 趋势检验与 Sen 斜率（Sen slope）估计，输出趋势斜率栅格、显著性（p 值）栅格与时序统计 JSON。Mann-Kendall trend test and Sen slope estimator for temperature/precipitation time series, outputting slope raster, significance (p-value) raster, and time-series JSON.
多时相指数阈值分类检测入侵新增像元，计算面积相对扩散速率，用环境适宜性×距离衰减预测入侵风险。Monitors invasive species spread from multi-temporal classification and risk prediction. 输出新增入侵与风险 GeoTIFF。
1 次安装
高分辨率作物识别叠加申报地块做差异检测，核查补贴合规性。Verifies subsidy compliance by overlaying high-resolution crop classification on declared parcels for difference detection.
高斯烟羽模型模拟点源污染物浓度场，Pasquill-Gifford A-F 稳定度参数化 σy/σz，叠加 DEM 地形修正。Simulates pollutant concentration fields with a Gaussian plume model plus terrain correction. 输出浓度场 GeoTIFF + 参数 JSON。
冠层峰值检测加分水岭分割统计株数，结合经验模型估算产量。Counts plants via canopy peak detection plus watershed segmentation and estimates yield with an empirical model.