数据归一化(Feature Scaling) 一.为什么要进行数据归一化 原则:样本的所有特征,在特征空间中,对样本的距离产生的影响是同级的: 问题:特征数字化后,由于取值大小不同,造成特征空间中样本点的距离会被个别特征值所主导,而受其它特征的影响比较小: 例:特征1 = [1, 3, 2, 6, 5, 7, 9],特征2 = [1000, 3000, 5000, 2000, 4000, 8000, 3000],计算两个样本在特征空间的距离时,主要被特征2所决定: 定义:将所有的数据(具体操作时

从 https://earthexplorer.usgs.gov/ 下载高程数据 从谷歌地球上保存对应地区卫星图像 从灰度图创建地形模型,并将卫星影像作为贴图 using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class mapMeshCreate : MonoBehaviour { private Texture textureGray;//灰度图 private Text

1.异常值分析 异常值是指样本中的个别值,其数值明显偏离其余的观测值.异常值也称离群点,异常值的分析也称为离群点的分析. 异常值分析 → 3σ原则 / 箱型图分析异常值处理方法 → 删除 / 修正填补 1.1 3σ原则 / 箱型图分析 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats % matplotlib inline # 异常值分析 # (1)3σ原则

实验要用到遥感影像,,TM,,之前是可以在美国USGS上下载的,但是要FQ了,有点麻烦,, 想到之前本科实在地理空间数据云平台下载的,就试了一下以前的账号,完美!,, TM数据很丰富,到2017年的都有,,可以提供FTP批量下载,,按照提示,下载了filezilla软件,, 按照地理空间数据云平台提供的地址,输入自己的账号和密码,就可以连接了. 打开远程站点,可以看到批量TM数据,右键下载就可以了.速度很快,很方便,, 至于下载地址,应该是左边的本地站点,我没改,应该可以修改下载地址的,, PS

http://blog.sina.com.cn/s/blog_72208a6a0101cdt1.html http://www.docin.com/p-350677620.html http://wenku.baidu.com/view/9bd89b7e31b765ce050814d5.html 在进行空间数据分析的时候,很多结果都是基于 Z-score 和P-score 的.P值 我大概明白,指的是最终数据落到这个区间的可能性.但是Z 值到底是什么一直不明白,而且这玩意还对应着一张表,查了这个

1.现在Esri已将影像作为GIS解决方案的一部分,其详细战略部署是如何的? 在过去的十年.Esri有规划的在ArcGIS平台(主要为Desktop和Server)中管理和开发影像和栅格功能.这包含影像管理和服务公布,Desktop和Server中的影像处理增强工具,以及管理大规模影像数据的能力.ArcGIS10.3中.影像技术最大的优化在于将影像处理变得更加简单,用户能够轻松的使用影像,管理影像以及获得有价值的信息产品. ArcGIS平台的多个产品都已经集成了影像功能.包含ArcGIS for

Standard score(z-分数) The standard score is the signed number of standard deviations by which the value of an observation or data point differs from the mean value of what is being observed or measured.Observed values above the mean have positive stan

最近在Skyline项目中使用TerraBuilder创建地形,由于地形比较大,分块下载卫星影像,然后再TerraBuilder中合并,由于合并.图形等等问题,导致创建处理出来的地形中存在严重的缝隙和黑边. 工具: TerraBuilder,TerraExplorer Pro(均为6.6.1版本) 方法1: 通过修改卫星影像的在TerraBuilder中的添加顺序来去除多个影像交界处的黑边(必须是某些下载的卫星影像中不存在黑边才行) 1)块1卫星影像的上边界存在黑边问题   2)与之相邻(相交界

这篇博文首先没有图,主要是博主太懒了,不想再截图,我把过程说清楚也可以的.特此说明. (1)将下载好的瓦片拼接好大的地图 (2)将其导入到ArcGIS中,定义其地理坐标,如WGS84:然后将其其投影为投影坐标,如WGS1984_3Degree_GK_CM_120E. (3)用绘图软件,将在影像上绘制出参考的边框(如为矩形),这种绘制是直接以像素的形式绘制在遥感底图上的,和底图是一体的,绘制的线条为修改底图的RGB值的方式. (4)用ArcMAP将该边框矩形描成多边形表示的SHP数据.并将该SHP

一.概述 遥感影像和地理坐标进行关联的方式一般有好几种,一种是直接给出了仿射变换系数,即6个參数,左上角地理坐标,纵横方向上的分辨率,以及旋转系数.在这样的情况下,求出某一像素点的地理坐标非常easy,直接用公式能够求出,详细代码例如以下: void CPL_STDCALL GDALApplyGeoTransform(double *padfGeoTransform, double dfPixel, double dfLine, double *pdfGeoX, double *pdfGeoY

本文主要介绍如何在CAD中插入谷歌地球卫星地图,作为参照光栅图像.谷歌地球卫星地图使用“迈高图-地图数据下载器”(以下简称:迈高图)下载.迈高图会给出相关插入参数(插入点和缩放比例),保证插入卫星地图等比例插入,以便作为参照底图与其他图层精准套合. 演示数据以湖南省长沙市芙蓉区18级TIF拼接大图为例.演示数据投影为经纬度直投,如果需要与其他坐标系(如:BJ54.XIAN80.UTM)的矢量图层参照套合,则在插入前需将卫星地图重投影,可选择迈高图提供的“影像重投影”工具来实现. 下载演示数据 迈

摘要:遥感影像,作为地球自拍照,能够从更广阔的视角,为人们提供更多维度的辅助信息,来帮助人类感知自然资源.农林水利.交通灾害等多领域信息. 本文分享自华为云社区<AI+云原生,把卫星遥感虐的死去活来>,作者:tsjsdbd. AI牛啊,云原生牛啊,所以1+1>2? 遥感影像,作为地球自拍照,能够从更广阔的视角,为人们提供更多维度的辅助信息,来帮助人类感知自然资源.农林水利.交通灾害等多领域信息. AI技术,可以在很多领域超过人类,关键是它是自动的,省时又省力.可显著提升遥感影像解译的工作

​目前地理遥感生态网平台已发布高分辨率卫星遥感影像数据. 数据样例:百度云下载链接:https://pan.baidu.com/s/17ofPwpDM3OCHnE-LuhvUp 提取码:i0m4   RapidEye快鸟: 德国RapidEye卫星2008年8月29日发射,一个由5颗地球观测卫星组成的卫星星座,5颗RapidEye卫星被均匀分布在一个太阳同步轨道内,在620千米高空对地面进行监测任务,任务寿命为7年.RapidEye卫星独有的红边波段,利用红边波段对植被分类.植被生长评估.作物估

毕业两年,一直在地图相关的公司工作,虽然不是 GIS 出身,但是也对地图有些耳濡目染:最近在看 WebGl 的东西,就拿 MapboxGL 做了一个关于 WebGL 的三维数据渲染的 DEMO 练手. 首先大致看了一下 MapboxGL 的 GLGS 到图层的一个结构: 大体就是先做 WebGl 的 Shader 代码放进 Painter(WebGL 的 Context 就在这个对象里面) 里面,然后通过 Source 层去加载处理需要的数据(包括矢量和栅格数据),把数据通过 Tile 对象传进

% Exercise 4 -- Logistic Regression clear all; close all; clc x = load('E:\workstation\data\ex4x.dat'); y = load('E:\workstation\data\ex4y.dat'); [m, n] = size(x); % Add intercept term to x x = [ones(m, 1), x]; % Plot the training data % Use differen

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处   机器学习的研究领域是发明计算机算法,把数据转变为智能行为.机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务,而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西. 机器学习一般步骤 收集数据,将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据,机器学习中许多时间花费在数据探索中,它要学习更多的数据信息,识别它们的微小差异 基于数据训练模型,根据你要学习什么的设想,选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能,需要依据一定的检验标准 改进模型的性能,有

ArcGIS 栅格数据教程 全部8个教程,带详细操作步骤和原始数据. 技术咨询:谢老师,135_4855_4328,xiexiaokui#139.com ArcGIS 10.5 此教程中的练习将使用样例数据分步指导您构建简单的镶嵌数据集(以及略微复杂的镶嵌数据集),并帮助您理解处理数据时所需要考虑的决策以及镶嵌数据集的用法.同时还提供了一些练习,可帮助您学习如何使用栅格目录和栅格数据集. 教程数据 默认情况下,数据将从教程 DVD 安装至 C:\arcgis\ArcTutor\Raster\Da

一.万能地图下载器中的常用坐标系 水经注万能地图下载器中的常用的坐标系主要包括WGS84经纬度投影.WGS84 Web 墨卡托投影.WGS84 UTM 投影.北京54高斯投影.西安80高斯投影.CGCS2000高斯投影.GCJ02经纬度投影.GCJ02 Web 墨卡托投影.BD09 经纬度投影和BD09 Web 墨卡托投影等. 其中,WGS84.WGS84 Web 墨卡托.GCJ02和BD09是近年来GIS系统(尤其是WebGIS)中的常用坐标系,而西安80.北京54和CGCS2000坐标是测绘

ArcGIS产品线为用户提供一个可伸缩的,全面的GIS平台.ArcObjects包含了大量的可编程组件,从细粒度的对象(例如,单个的几何对象)到粗粒度的对象(例如与现有ArcMap文档交互的地图对象)涉及面极广,这些对象为开发者集成了全面的GIS功能.每一个使用ArcObjects建成的ArcGIS产品都为开发者提供了一个应用开发的容器,包括桌面GIS(ArcGIS Desktop),嵌入式GIS(ArcGIS Engine)以及服务端GIS(ArcGIS Server). 目录 1发展过程 2

数据规范化(标准化) 在数据预处理时,这两个术语可以互换使用.(不考虑标准化在统计学中有特定的含义). 下面所有的规范化操作都是针对一个特征向量(dataFrame中的一个colum)来操作的. 首先举一个例子: //MaxAbsScaler例子(参考后面MaxAbsScaler部分) //例子:对特征0,特征1,特征2,分别进行缩放,使得值为[-1,1] //例如特征0,其特征向量为[1000,100,-10] absMax=1000,因此缩放为[1.0,0.1,-0.01] +-----+-

目录 0. 前言 1. 第一篇 2. 第二篇 3. 第三篇keras实现 4. 一篇关于U-Net的改进 0. 前言   今天读了U-Net觉得很不错,同时网上很多很好很详细的讲解,因此就不再自己写一个overview了,互联网的意义就是给了我们相互学习,相互借鉴的黄金机会(懒惰完美的接口). 1. 第一篇 1. 按论文章节回顾具体内容 1. Abstract   在本文中我们提出了一种网络结构和训练策略,它依赖于充分利用数据增强技术来更高效地使用带有标签的数据.在U-net的结构中,包括捕获一