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@@ -13,21 +13,30 @@ This package is only for my peasonal researches without warranty. *<u>Please do
 
 This package is backend tooks for my GEE whittaker smoothing algorithm for global MODIS Terra LAI reconstruction.
 
+# Introduction
+
+这里重写了一些`Rasters`的函数，为了取得更高的性能（如`st_mosaic`），亦或是为了便捷性（Rasters+bbox）。
+
+加入了Zarr和Threads多线程的支持，使他在跑全球任务时计算非常迅速，同时又不会有爆内存的问题。
+
+这里是尝试将我的GEE LAI除噪算法移植到本地，惊奇的发现，*julia版本的算法在单个PC上的运行效率大致是GEE的5倍*。
+
 # Functions
 
-- [x] 引入`bbox`，借鉴`GeoArrays.jl`定义Raster的方式，`Raster`重命名为`rast`为了与R语言`terra`保持一致，定义`rast`更加便捷；
+- [x] 引入`bbox`，定义`Raster`更加便捷；
 
 - [x] 添加`apply`函数，与R语言`apply`函数操作方法一致；
 
 - [x] 一些GDAL的功能，如`gdal_info`，`gdal_polygonize`。
 
-- [ ] 核对绘图模块
+- [x] Input框架: NCDatasets -> `MFDataset`
 
-- [x] zarr for MODIS global dataset
+- [x] 全球并行计算框架，GridChunks + Threads
+
 
-- [x] 设计一个`tiff/nc` to zarr的框架，zarr添加`bbox`信息
+- [x] Output框架: GeoZarr, Zarr + bbox + GridChunks 
 
-- [x] 全球并行计算的框架
+  > 划分为Grids, 每次只取一瓢饮, 节省内存, 每次计算完成结果立即保存到Zarr Grids（防止程序中途报错，计算结果全部丢失），下次只计算余下未计算过的Grids。
 
 
 # Installation
@@ -39,9 +48,7 @@ Pkg.add(url = "https://github.com/jl-pkgs/Terra.jl")
 
 # Acknowledgement
 
-- `Rasters.jl`
-
-- `GeoArrays.jl`
+- `Rasters.jl`: <https://rafaqz.github.io/Rasters.jl/dev>
 
 - `YAXArrays.jl`: <https://juliadatacubes.github.io/YAXArrays.jl/dev/>
 

scripts/s4_upload_to_GEE.qmd

@@ -77,6 +77,13 @@ metadata的格式:
 > id_no,xsize,ysize,num_bands
 > lambda_cv_2018-2022_grid1_3,28800,7200,1
 
+- 检查GEE版本的lambda分布
+<https://code.earthengine.google.com/685351f3f977798db60394994316c868>
+
+- 全球LAI平滑任务
+<https://code.earthengine.google.com/125e5c4928ab5fade682a3e4c3ba5704?noload=1>
+
+
 ```{julia}
 using RTableTools