IDL 实现求算 DEM 坡度坡向】的更多相关文章

关于坡度坡向的定义,请Google之. 源码: IDL 源码PRO ASPECT_SLOPE,DEM,ASPECT = ASPECT,SLOPE=SLOPE,PIXELSIZE = PIXELSIZE ;REF TO doi:10.1016/j.cageo.2003.07.005 ASPECT = -1 SLOPE = -1 PIXELSIZE = [30.,30.] GET_SZ,DEM,ns=ns,nl=nl,nb=nb,type = type IF ISA(DEM,/NUMBER) AND…
眼看就要端午节了,屌丝还在写代码,话说过节也不给轻松,折腾了一天终于解决了一个BUG,并完成了老板安排的求DEM坡度的任务,那么就分两段来表. 一.BUG调试 首先记录一天的BUG调试,简单copy了之前写好的代码(在前面几篇博客中已有介绍),然后添加了求坡度的代码,坡度代码暂且不表,然后满怀欣喜的上线,打开浏览器访问,以为节前的工作就可以告一段落了,谁知一天的辛苦就此拉开序幕——竟然空白一片,什么都没有,怎么会没有瓦片,难道数据没有导入,对spark集群各种检查,accumulo数据库检查,都…
坡度坡向分析方法 坡度(slope)是地面特定区域高度变化比率的量度.坡度的表示方法有百分比法.度数法.密位法和分数法四种,其中以百分比法和度数法较为常用.本文计算的为坡度百分比数据.如当角度为45度(弧度为π/4)时,高程增量等于水平增量,高程增量百分比为100%. 坡向(aspect)是指地形坡面的朝向.坡向用于识别出从每个像元到其相邻像元方向上值的变化率最大的下坡方向.坡向可以被视为坡度方向.坡向是一个角度,将按照顺时针方向进行测量,角度范围介于 0(正东)到 360(仍是正东)之间,即完…
  - Normal Map中的值 -   有没有想过,Normal Map(法线贴图)为什么看上去都是“偏蓝色”的?这是因为,在map中存储的值都是在Tangent Space(切空间)下的.比如,一根正好垂直于表面的法线向量在切空间下是(0,0,1),假如用一个char(注意不是unsigned char)来表达像素的话,该向量就会被转换为(0,0,127).这样的值无疑是“蓝色”.由于大部分的法线都不会偏移这根“标准法线”太远(比如[0.1, 0.2, 0.8]...)所以大部分像素都是“…
原文出处 https://www.cnblogs.com/lookof/p/3509970.html - Normal Map中的值 -   有没有想过,Normal Map(法线贴图)为什么看上去都是“偏蓝色”的?这是因为,在map中存储的值都是在Tangent Space(切空间)下的.比如,一根正好垂直于表面的法线向量在切空间下是(0,0,1),假如用一个char(注意不是unsigned char)来表达像素的话,该向量就会被转换为(0,0,127).这样的值无疑是“蓝色”.由于大部分的…
一.DTM(Digital Terrain Model) 数字地面模型是利用一个任意坐标系中大量选择的已知x.y.z的坐标点对连续地面的一个简单的统计表示,或者说,DTM就是地形表面形态属性信息的数字表达,是带有空间位置特征和地形属性特征的数字描述.地形表面形态的属性信息一般包括高程.坡度.坡向等. 数字地形模型(DTM, Digital Terrain Model)最初是为了高速公路的自动设计提出来的(Miller,1956).此后,它被用于各种线路选线(铁路.公路.输电线)的设计以及各种工程…
一.DTM (Digital Terrain Model) 数字地面模型是利用一个任意坐标系中大量选择的已知x .y .z 的坐标点对连续地面的一个简单的统计表示,或者说,DTM 就是地形表面形态属性信息的数字表达,是带有空间位置特征和地形属性特征的数字描述.地形表面形态的属性信息一般包括高程.坡度.坡向等. 数字地形模型(DTM, Digital Terrain Model )最初是为了高速公路的自动设计提出来的(Miller ,1956).此后,它被用于各种线路选线(铁路.公路.输电线)的设…
Given a binary tree, return the tilt of the whole tree. The tilt of a tree node is defined as the absolute difference between the sum of all left subtree node values and the sum of all right subtree node values. Null node has tilt 0. The tilt of the …
之前算DEM反应一直不收敛,后来把计算规模减少到两个固定颗粒,也就是仿照reactive-chemistry和evaperation这两个算例. 目前reactive-chemistry这个算例,把各种输运方程都打开以后,DES_ONEWAY_COUPLED设置为False,就会出现不收敛的情况,而evaperation换成同样的网格和几何,就没有这个情况,于是索性在evaperation上改. 经过尝试发现,反应焓值应该是导致容易发散的一个原因.我设置的反应如下: 如果把异相反应的反应焓设为0…
http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1066 转自:https://blog.csdn.net/fengyu0556/article/details/5615129 hdu1066改进的思路和对于大数的处理:(转) 为了把0去掉,我们把所有的因数2和5都提出来,放到最后再处理.N!中的N个相乘的数可以分成两堆:奇数和偶数.偶数相乘可以写成(2^M)*(M!),M=N DIV 2.M!可以递归处理,因此现在只需讨论奇数相乘.考虑1*3*5*7*9*1…