fix：

（1）打印读取有误的文件名；
（2）doas算法计算过程中负值置零；

.gitignore

@@ -1,6 +1,8 @@
 # 唐超添加
 /.idea
-
+/problem
+/sample_data
+/paper
 
 # Byte-compiled / optimized / DLL files
 __pycache__/

sif_methods.py

@@ -237,6 +237,10 @@ def doas(data,wl_range,band=760):
         print(data.Measures[i].values)
         sky_spec = data.sky[i].values
         veg_spec = data.veg[i].values
+
+        veg_spec[np.where(veg_spec < 0)] = 0
+        sky_spec[np.where(sky_spec < 0)] = 0
+
         _X = np.concatenate([_ref_base,(_hf/(veg_spec+0.000001111)).reshape(1,-1)]).T
         _y = np.log(veg_spec+0.000001111) - np.log(sky_spec+0.00000111111)
         _B = np.linalg.lstsq(_X,_y,rcond=-1)

sif_retrieval.py

@@ -123,11 +123,19 @@ def map_files(f):
     '''
     遍历文件
     '''
-    dt = pd.to_datetime(f.split('\\')[-1][:-4], format='%Y_%m_%d_%H_%M_%S')
-    data = read_files(f)
-    data = data_parser(data, dt)
-    #     par_ls.append(par)
-    return data    # data是列表：第一个是光谱数据，第二个是元信息
+    try:
+        dt = pd.to_datetime(f.split('\\')[-1][:-4], format='%Y_%m_%d_%H_%M_%S')
+        data = read_files(f)  # 每个list都是一个np数组
+        data = data_parser(data, dt)
+    except Exception as e:
+        print("Reading error: %s" % f)
+    else:  # 如果打开没有出错
+        # par_ls.append(par)
+        return data    # data是列表：第一个是光谱数据，第二个是元信息
+    finally:
+        pass
+
+
 
 # def map_files(i):
 #     result = i * i