# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Nov 30 11:45:03 2018 @author: Administrator """ from osgeo import gdal from osgeo import osr import numpy as np import math import time lonMeter = 0.00001141 latMeter = 0.00000899 #M

本文整体思路:在Python中使用Geopandas库,依次读取shp文件的每一个面状要素,获取其空间边界信息并裁剪对应的栅格影像,计算所裁剪影像Value值的众数,将其设置为对应面状要素的NewTYPE值,所有要素属性值都改好之后保存为新的shp文件. 使用Python处理空间数据确实用的不多,所以一个星期以来一直深受这个程序的折磨,官方文档.博客.谷歌.百度.论文,能用的方法都给用了,但是进度还是很慢,特别是当看到这篇博客的时候...好气啊.. 不过幸亏头比较铁,虽败不馁,慢慢一步一步调试找

本教程的讲义和源码都是取自Utah State University的openGIS课程 相关资料,包括讲义.源码.数据样例,请从此处下载http://www.gis.usu.edu/~chrisg/python/ 本人只是做点翻译,写写学习体会而已,版权属于原作者. 欢迎转载,不过别忘了上面这段话. ================================================== 为什么用open source? 优点 免费,适合个人和小公司 强大的开发工具,找bug更容易

一个小测试程序开发全过程实录,完全新手入门级的实例,如果你还在为处理大影像而发愁,来试试这个称手的工具吧. Imagec 开发日记 2013-6-25 需求: 影像数据切割,重采样 数据切割的要求是简单的给予矩形的等分切割,并以2的幂次为分割单元,无需使用AOI裁切, 重采样需要实现多种采样模式,用户可以切换采样模式(下文中所提供的代码只是利用了RasterIO的一个特性使用了默认的最近邻重采样方法) 基本思路 考虑是否存在使实用的gdal接口, 自行设计,利用GDAL的读写接口完成数据输入输出

这一段是批量定义要素类(FeatureClasses)投影的ArcPy代码: 把要处理的要素类塞进一个文件夹(工作空间,workspace),然后将代码开头的路径换成这个“文件夹”的路径,处理完后再做其他处理(比如批量塞回原来文件夹,vba,python啥的代码.小工具处理即可). 或者,把要处理的要素类都加载到ArcMap工作空间,然后把下面代码set environment workspace(设置工作空间)的这一行代码干掉,代码执行的默认工作空间就是当前ArcMap的工作空间了. defi

安装过程: python包是从C++包中编译出来的,所以需要将源码下载进行编译安装 1.GDAL中的矢量数据处理OGR依赖于Geos,在安装GDAL之前要安装Geos Geos的下载地址:http://download.osgeo.org/geos/geos-3.5.0.tar.bz2 cd geos-3.5.0 ./configure --prefix=/opt/source/geos-3.5.0/build --enable-python make make install ./build/

1.阈值分割 import os import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from osgeo import gdal GRAY_SCALE = 256 def tif_jpg(rasterfile): in_ds = gdal.Open(rasterfile) # 打开样本文件 xsize = in_ds.RasterXSize # 获取行列数 ysize = in_ds.RasterYSize bands =

# -*- coding: cp936 -*- from skimage import io,transform,color import numpy as np def convert_gray(f,**args):#图片处理与格式化的函数 rgb=io.imread(f) #读取图片 gray=color.rgb2gray(rgb) #将彩色图片转换为灰度图片 dst=transform.resize(gray,(48,90)) #调整大小,图像分辨率为64*64 return dst da

# -*- coding:utf-8 -*- # Name: ExtractByMask_Ex_02.py # Description: Extracts the cells of a raster that correspond with the areas # defined by a mask. # Requirements: Spatial Analyst Extension # Author: ESRI # Import system modules import arcpy impo

最近项目使用Cesium平台基于WegGl做web地球,其中关于地形数据有一种支持格式为terrain的地形数据.这种格式可以通过一个python工具切dem来得到. 下面记录下配置gdal+python开发环境,系统是win7 64位,不过gdal和python是32位的,没什么影响(当时找对应版本弄了半天,最新的几个版本都有bug,就把我用的程序打包了,方便后面下载,下载). 首先安装numpy-1.10.1-win32-superpack-python2.7.exe,这个是python的环

摘要:本文主要讲解灰度线性变换,基础性知识希望对您有所帮助. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十六.图像的灰度非线性变换之对数变换.伽马变换>,作者:eastmount . 本篇文章主要讲解非线性变换,使用自定义方法对图像进行灰度化处理,包括对数变换和伽马变换. 一.图像灰度非线性变换 图像的灰度非线性变换主要包括对数变换.幂次变换.指数变换.分段函数变换,通过非线性关系对图像进行灰度处理,下面主要讲解三种常见类型的灰度非线性变换. 原始图像的灰度值按照DB=DA×DA/255

上一节简单介绍了GDAL,这一节将介绍一些GDAL的基本操作,如影像读写.波段提取.波段合成等.代码均用python编写. 1.遥感影像的读写 众所周知,遥感影像是以栅格形式存储的,GDAL中使用dataset表示一个栅格数据(使用抽象类GDALDataset表示),一个dataset包含了对于栅格数据的波段,空间参考以及元数据等信息.一张GeoTIFF遥感影像,一张DEM影像,或者一张土地利用图,在GDAL中都是一个GDALDataset. 坐标系统(使用OGC WKT格式表示的空间坐标系统或

转自赵文原文 gdal读写图像分块处理(精华版) Review: 用gdal,感觉还不如直接用C++底层函数对遥感数据进行处理.因为gdal进行太多封装,如果你仅仅只是Geotif等格式进行处理,IO,遍历,转换,算法处理等操作,就别用gdal了.如果你想懒省事,那么这篇文章还是或许有些参考价值了.但是不推荐你这么做. 一．gdal进行数据操作 在安装好gdal后,即可调用gdal库中的函数. (需要包含的头文件:gdal_priv.h) 1．打开数据集 使用gdal库进行数据(影像)操作的第一

目录 1. 专栏简介 2. 专栏地址 3. 专栏目录 1. 专栏简介 Python语言是目前很火热的语言,极大的促进了人工智能发展.你知道在ArcGIS中也会有python的身影吗?事实上,在ArcGIS中使用Python会起到事半功倍的效果,大大提高工作效率,本专栏讲解在ArcGIS中使用Python进行制图.地理处理.空间分析等批处理操作. 2. 专栏地址 「 刘一哥与GIS的故事 」之<ArcGIS遇上Python> 3. 专栏目录 [ArcGIS遇上Python]从入门到精通系列之第一

一．gdal进行数据操作在安装好gdal后,即可调用gdal库中的函数.(需要包含的头文件:gdal_priv.h)1．打开数据集使用gdal库进行数据(影像)操作的第一步就是打开一个数据集.对于“数据集”这个名词大家可能不会太习惯,但是对于一般的格式来说,一个“数据集”就是一个文件,比如一个TIFF文件就是一个以tiff为扩展名的文件.但是对于众多RS数据来说,一个数据集包含的绝对不仅仅是一个文件.对于很多RS数据,他们把一张图像分成数个图像文件,然后放在一个文件夹中,用一些额外的文件来组织它

ArcGIS Python人门到精通目录 闫老师 QQ:276529800 微信13108507190 1.  ArcGIS Python基础 1.1  ArcGIS为什么学习Python 1.2 ArcGIS怎么学习Python 1.3 ArcGIS执行Python 几种方式和注意事项 1.4 函数的多参数调用方法 1.5 Python 编辑器设置和调式 1.6 一个独立运行的Python程序编写和打包 1.7 Python中参数和过滤器的设置 2.  描述(Describe)信息获得 2.1

ArcGis Python脚本——ArcGIS 中使用的 Python 是什么版本 ArcGis Python脚本——批量添加字段 ArcGis Python脚本——批量删除字段 ArcGis Python脚本——根据字段内容拆分要素类(shp)为多个 ArcGis Python脚本——要素图斑自动编号,自上而下,从左到右 ArcGis Python脚本——批量对影像.要素类定义投影 ArcGis Python脚本——将细碎小面合并到相邻的面积最大的面 ArcGis Python脚本——遍历输出

一.什么是验证码? 验证码(CAPTCHA)是“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”(全自动区分计算机和人类的图灵测试)的缩写. 是一种用来区分用户是计算机还是人的公共全自动程序. 二.验证码的作用 验证码是一种人机识别手段,最终目的是区分正常用户和机器的操作. 可以防止:恶意破解密码.注册.刷票.论坛灌水,防止黑客对用户的密码进行暴力破解. 一般是提出一个问题,这个问题可以由计算机

2011-05-25 17:31:10|  分类: ENVI|举报|字号 订阅 来自:http://zhangling357522.blog.163.com/blog/static/184687296201142553110715/    利用矢量数据对影像做多边形裁剪 ENVI中是可以利用矢量来对影像作多边形裁减的,但是要求矢量文件是面矢量文件,而且它要和需要裁剪的影像必须是配准的,裁减的方法是先将矢量转化成为感兴趣区域(ROI),再利用ROI裁减出感兴趣区域. 操作方法如下: 1．打开影像文

本文汇编了一些机器学习领域的框架.库以及软件(按编程语言排序). 1. C++ 1.1 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口,并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统. 1.2 机器学习 MLPack DLib ecogg shark 2. Closure Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 3