李国春3D对象的背后是3D模型，用点面数据描述现实世界的物体，通过材质视角光线等条件的渲染得到比较逼真的展示效果。但这里给大家介绍的伪3D则不然，将通常的遥感影像加上高程数据，不使用3D对象模型，实现一种自顶向下观察的模拟立体效果。RSD的伪3D图像是常用的高程晕渲技术的一个延伸。通过定义光线以及坡度坡向对图像明暗的影响调整像元来实现立体观察效果。可以作为遥感影像图像合成的一种扩充。一、伪3D图像效果图1是一个GF6-WFV16m遥感影像，图2是RSD伪3D处理效果。图1GF6卫星WFV16m遥感影像图2GF6卫星WFV16m遥感影像的伪3D效果这是一个伪3D影像，不能实现多角度观察，只能显示

均值均值是统计学中最常用的统计量，用来表明资料中各观测值相对集中较多的中心位置。用于反映现象总体的一般水平，或分布的集中趋势。importnumpyasnpa=[2,4,6,8]print(np.mean(a))#均值print(np.average(a,weights=[1,2,1,1]))#带权均值方差方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。总体方差计算公式：实际工作中，总体均数难以得到时，应用样本统计量代替总体参数，经校正后，样本方差计算公式：importnumpyasn

李国春通常认为，能够单日处理几百景高分辨率对地观测卫星数据的系统就已经是非常优秀的卫星数据处理系统了。RSD此次优化将其处理能力提升超过了一个数量级，达到了单日正射处理数千景高分辨率卫星数据集的水平。不仅如此，RSD达到如此高的处理能力是在成本万元以内的消费级个人电脑上实现的，而且还是单CPU的独立机器。感兴趣的读者可以试验一下把这些数据集从一块硬盘拷贝到另一块硬盘所需要的时间，就能比较出RSD的处理速度多么恐怖。如果你有价值几万几十万元的高档工作站，处理速度会更快。多搞几台这种消费级的计算单元，组建一个计算机集群，将这个脚本程序改成多机并行的，花很少的钱就可以挑战任何先进的对地观测卫星数据处