DEM山体阴影原理以及算法具体解释

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DEM山体阴影原理以及算法具体解释

山体阴影原理以及算法具体解释山体阴影基本原理: 山体阴影是假想一个光源在某个方向和某个太阳高度的模拟下.用过临近像元的计算来生成一副0-255的灰度图. 一.山体阴影的主要參数: 1. 太阳光线的入射角度:这个角度的量算起点是正北方向,依照顺时针的方向,角度的范围是0到360度.例如以下图所看到的,默认的角度是315度,西北方向,例如以下图所看到的: 2. 太阳高度角:太阳高度角也简称太阳高度.是太阳光线和当地地平面之间的夹角,范围是0-90度,默认的太阳高度是45度,例如以下图所看到的:…

ArcGIS使用技巧（四）——山体阴影

新手,若有错误还请指正! 最近在制图的时候出现如下的情况(图1),怎么调整Display的三个参数都没用. 图 1 查看其信息,发现dem的像元大小为0.00027(图2),是未投影的图 2 查看ArcGIS中计算山体阴影的原理,Cell Size将参与其中坡度与坡向的计算.因此,将其投影之后(图3),结果就正常了(图4) 图 3 图 4 补充:投影之后做山体阴影如果出现如下情况(图5),调整山体阴影面板中的Altitude(高度角),默认45,可以用50,55,60--来试一试哪个参数效果更…

Python下探究随机数的产生原理和算法

资源下载 #本文PDF版下载 Python下探究随机数的产生原理和算法(或者单击我博客园右上角的github小标,找到lab102的W7目录下即可) #本文代码下载几种随机数算法集合(和下文出现过的相同) 前言我们对于随机数肯定不会陌生,随机数早已成为了我们经常要用到的一个方法,比如用于密码加密,数据生成,蒙特卡洛算法等等都需要随机数的参与.那么我们的电脑是怎么才能够产生随机数的呢?是电脑自己的物理存在还是依靠算法?它到底是如何工作的呢?所以我也对这些问题有着好奇心,所以找到了许多资料学习了…

3D模板阴影原理

3D模板阴影原理 1:先从3dsMax中导出一个简单的场景,一个园环,球,平面. 2:园环直接面向光源,园环对球体来说是一个光线的阻挡物,园环在它上面形成阴影,同时,园环和球体对平面来说是光线的阻挡物,所以,同时在其上面形成阴影. 3: 要产生模板阴影,先要找出在园环和球体上面面向光线的面,去除背向光线的面,通过测试光线同园环和球体上面每一个所组成的小角形的法线的夹角是否小于90度,即光线矢量同法线矢量的点积要大于零. 4:在余下的所有面向光线的面中,把每个面的每条边可以保存到一个Vector中…

机器学习经典算法具体解释及Python实现--线性回归（Linear Regression）算法

(一)认识回归回归是统计学中最有力的工具之中的一个. 机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,事实上就是依据类别标签分布类型为离散型.连续性而定义的. 顾名思义.分类算法用于离散型分布预測,如前面讲过的KNN.决策树.朴素贝叶斯.adaboost.SVM.Logistic回归都是分类算法.回归算法用于连续型分布预測.针对的是数值型的样本,使用回归.能够在给定输入的时候预測出一个数值.这是对分类方法的提升,由于这样能够预測连续型数据而不不过离散的类别标签. 回归的目的就是建立一个回归方程…

机器学习经典算法具体解释及Python实现--K近邻(KNN)算法

(一)KNN依旧是一种监督学习算法 KNN(K Nearest Neighbors,K近邻 )算法是机器学习全部算法中理论最简单.最好理解的.KNN是一种基于实例的学习,通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离,然后选取K(K>=1)个距离近期的邻居进行分类推断(投票法)或者回归.假设K=1.那么新数据被简单分配给其近邻的类.KNN算法算是监督学习还是无监督学习呢?首先来看一下监督学习和无监督学习的定义.对于监督学习.数据都有明白的label(分类针对离散分布,回归针对连续分布),依据机器学习产…

KMP算法具体解释（贴链接）

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