【遥感与地理信息系统】基于Python的SPEI指数计算：气象数据处理及标准化降水蒸散指数生成系统了文档的主要内容

内容概要：本文档详细描述了使用Python及其相关库（如rasterio、numpy、scipy）计算标准化降水蒸散指数（SPEI）的过程。首先通过Google Colab挂载Google Drive并指定输入输出文件夹路径，加载240个月的P-PET图像数据，初始化SPEI数组。接着定义了SPEI计算函数，该函数基于广义Logistic分布拟合和标准正态分布的分位数函数来计算SPEI值。主处理循环遍历每个像素的时间序列数据，分别计算SPEI-1、SPEI-3和SPEI-12，并将结果保存为.tif文件。其中SPEI-1保存所有月度数据，SPEI-3仅保存季末数据，SPEI-12仅保存每年12月的数据。; 适合人群：具有Python编程基础，对气象数据分析或遥感图像处理感兴趣的科研人员或学生。; 使用场景及目标：①学习如何使用Python处理遥感数据；②掌握SPEI计算方法及其在气象干旱监测中的应用；③了解时间序列分析和空间数据分析的结合。; 阅读建议：由于文档涉及较多代码细节和技术术语，建议读者先熟悉Python编程语言以及相关科学计算库的基本用法，同时结合实际气象数据进行实践操作。