参考如下帖子:http://www.cnblogs.com/linhugh/archive/2012/07/24/2606439.html\ C# 代码如下 IFeatureClass pNewFtCls = Asssit.CrtFtCls((IFeatureWorkspace)pWs, nfn, confgDataTable, pGeoDef); IFeatureClassLoad pFclsLoad = pNewFtCls as IFeatureClassLoad; pFclsLoad.Lo

我的第一篇博客!哈哈 最近在做一些关于创建渔网的工作,发现一些问题,做个总结. 1.问题描述:如图1,设置好渔网的必要参数,输出目录为gdb里的矢量图层,(行列数比较大,渔网的地理范围较小),输出的格网大小不一致(如图2).而其他参数保持不变,只将输出改为shp格式,则渔网大小一致(如图3). 图1 图2 图3 2.问题原因:FileGDB和shapefile两个数据模型的分辨率和容差值不一样导致的结果不同,因为shapefile本身是没有分辨率和容差值的概念的,但是FileGDB中要素类的默认

一.简介 原理:按照格网大小将区域进行划分,由一个矩形格网替代当前范围内的数据,由格网中心数字代替格网的权重(可以为格网中数据的数量,数据某权重的平均值.最大值.最小值等), 由格网之间颜色的不同表达渐变性 特点:结合了热点图和聚散的特性,具有热点图的对权重的层次渐变直观性以及聚散解决数据量过大的优势. 应用场景:热点格网图将大量数据以格网显示,减少了浏览器的负荷,在格网扩展开后又能保证数据的完整性,并且具有热点图的部分颜色渐变趋势带来的视觉直观性, 该功能主要用于渲染大数据量点数据,可以应用于

格网插值就是使用离散的数据点创建一个栅格图像的过程.通常情况下,有一系列研究区域的离散点,如果我们想将这些点转换为规则的网格数据来进行进一步的处理,或者和其他网格数据进行合并 等处理,就需要使用格网插值算法. 我们的应用是在海洋数据的处理的处理上,像海洋温度数据,在海洋与陆地的接触部分,数据会有缺失 ,对这些数据缺失的点就需要进行数据的插值处理,才能进行接下来其他的处理,所以插值处理尤为重要. 在gdal库中有对应各个插值算法的算法参数结构体,我一直用的是反距离权重插值算法(GDALGridIn

2011年,twitter的“一小撮”工程师为了提高他们内部的分析和管理能力,用业余时间为他们的产品构建了一套易用.优雅.灵活.可扩展的前端工具集--BootStrap.Bootstrap由MARK OTTO和Jacob Thornton所设计和建立,在github上开源之后,迅速成为该站上最多人watch&fork的项目.大量工程师踊跃为该项目贡献代码,社区惊人地活跃,代码版本进化非常快速,官方文档质量极其高(可以说是优雅),同时涌现了许多基于Bootstrap建设的网站:界面清新.简洁;要素

经纬度格网类LatLongGrid继承自可渲染对象类RenderableObject,是WorldWind中用来在星球外表绘制经纬度格网的封装类.其类图如下所示. 绘制经纬网格的主体函数为Render(),其内部主要调用以下函数完成绘制: ComputeGridValues()//计算格网值 RenderTropicLine()//绘制回归线 计算格网值ComputeGridValues()内部通过相机的真实视场角drawArgs.WorldCamera.TrueViewRange.Radian

摘抄自 hahei2020:https://blog.csdn.net/hahei2020/article/details/79285370 layui 时间插件, 当选择时间或时间发生改变后,按照官网写法无效,解决方式! laydate.render({ elem: '#aa' ,done: function(value, date, endDate){ $('#aa').change(); // 一定要加上这句!!!不然没有回调!!! console.log(value); //得到日期生成

1.Install-Package NPOI -v 2.4.0 2. using NPOI.XSSF; using NPOI.XSSF.UserModel; using NPOI.SS.UserModel; using System.IO; static void ExportDataTable(DataTable dt) { string exportedExcelFullName = Directory.GetCurrentDirectory() + "//" + DateTime

program main !sms网格转换成mike21网格 DIMENSION X(),Y(),H(),NDNN(,),ncbd() dimension NBS(),NOBD(,),NSED(,),id0(),nbi() dimension x0(),y0(),h0() character* a*,b*,gnn*,demo* open(,file='./2013.8.30(after).grd',status='old') read(,*) read(,*)nel,nde ,nde read(

比如: iptables -t nat -A OUTPUT -p tcp -d 192.168.1.0/24 --dport 2222 -j DNAT --to-destination 127.0.0.1:2222或者iptables -t nat -A OUTPUT -p tcp -d 127.0.0.1 --dport 4242 -j DNAT --to-destination 11.22.33.44:5353 解决方法: 1.在/etc/sysctl.conf增加转发 net.ipv4.c

public MemoryStream GridToExcelByNPOI(DataTable dt, string strExcelFileName) { HSSFWorkbook wk = new HSSFWorkbook(); ISheet tb = wk.CreateSheet("mySheet"); for (int i = 0; i < dt.Rows.Count; i++) { if (i == 0) { IRow row = tb.CreateRow(i); fo

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 多个项目中实现范围(圆)搜索的方案为:依赖库表中的X和Y字段构造一个矩形查询范围,再通过几何计算范围中的数据到指定坐标的距离是否在阈值半径中,最后返回阈值中的数据.该方案有几个优点: 无需对数据预处理,仅通过sql就可以实现,实现方式简单. 数据库环境中,通过数字搜索比通过字符串搜索效率更高,占用的CPU更少. 但是,该方案在表数据量庞大的情况下,通过X和Y两

来自:http://blog.csdn.net/kikitamoon/article/details/8217641 Ⅰ 数字高程模型(DEM) 地球表面高低起伏,呈现一种连续变化的曲面,这种曲面无法用平面地图来确切表示.于是我们就利用一种全新的数字地球表面的方法—— 数字高程模型 的方法,这种方法已被普遍广泛采用.数字高程模型即DEM(Digital Elevation Model),是以数字形式按一定结构组织在一起,表示实际地形特征空间分布的模型,也是地形形状大小和起伏的数字描述. DEM有

addOutputsToMap (读写) 设置是否应将工具产生的输出数据集添加至应用程序显示. Boolean autoCommit (读写) 支持“自动提交”环境的工具将在 ArcSDE 事务中进行指定次数的更改后强制执行提交. 了解有关 autoCommit 的详细信息 Long cartographicCoordinateSystem (读写) 支持“制图坐标系”环境的工具将使用指定的坐标系来确定进行计算时要素的大小.范围和空间关系. 了解有关 cartographicCoordinate

下载:http://files.cnblogs.com/files/gisoracle/%E5%88%A9%E7%94%A8DEM%E7%A1%AE%E5%AE%9A%E8%80%95%E5%9C%B0%E5%9D%A1%E5%BA%A6%E5%88%86%E7%BA%A7.rar 关于印发利用DEM确定耕地坡度分级技术规定(试行)的通知 国土资源部 关于印发利用DEM确定耕地坡度分级技术规定(试行)的通知 国土地调查办发[2008]50号 各省.自治区.直辖市第二次土地调查领导小组办公室,国土

地表面的形态是很复杂的，不同地貌类型的形态是由它的相对高度、地面坡度以及所处的地势所决定的，它们是影响等高距的主要因素。从等高距计算公式可以看出，当地图比例尺和图上等高线间的最小距离简称等高线间距确定之后，地面坡度是决定等高距的主要因素，当然等高距的大小也受到地面高度所制约。 h=M*S*tanα/1000 式中： M—地形图比例尺分母； S—等高线间的最小间距； α—地面坡度。 h—等高距。 等高距的选择一般应考虑两种因素：图面清晰度和地貌表示的详细度。对选择等高距来说，图面清晰度指地图上等高

大家都知道,在兲朝的电子地图的坐标都是经过了一个坐标偏移,叫GCJ_02的东西.在网上发现了将WGS84经纬度转成GCJ02的一个代码,写了个小程序测试了下看看全国各地的偏移量有多大. 关于WGS84转GCJ02的资料网上很多,我参考的是https://on4wp7.codeplex.com/SourceControl/changeset/view/21483#EvilTransform.cs. 先放一个处理的结果图,大概说明一下,绿色为偏移量最小的地方,红色为偏移量最大地方.右下角为图例,最小

首先看实现效果: 实现要点: 1)树形标注实现 2)复杂标注样式定义 3)效率优化 1.树形标注实现 树形标注采用字体符号来实现,包括以下几个步骤 1)载入字体 2)设置标注值与字体对照关系 3)设置TextStyle 2.复杂标注样式定义 1)使用格网来定义每个标注部分所占单元格跨度 2)将每个部分的标注内容带入,测量标注内容所占大小,动态调整格网大小 3)根据标注中心点.旋转角度等信息,计算每部分标注位置,最后达到效果 3.效率优化 刚开始的实现思路是所有标注内容都使用Canvas绘制,但是

1.ARCGIS在导入Excel坐标点的时候出现"没有注册类"的情况怎么办? 确保你本机上装有office,并且版本要能够识别XLSX格式.2007以上. 2.导入excel时result报错 ERROR 000361: The name starts with an invalid characterFailed to execute (FeatureClassToFeatureClass). 描述 任何数据库都可以对表名和字段名的命名进行限制.例如,文件地理数据库中的表不能以数字或

Raster是个啥子东西 现如今,不仅是在遥感应用中能看到花花绿绿的影像了,在GIS应用中也能随处看到她们的身影.在各种在线地图中,卫星影像作为底图与矢量的道路层叠加:高程DEM作为高程来源实现地形的山影效果.相信大家对影像这个词,应该一点儿也不感到陌生. 那么栅格呢?相对与我们熟悉的影像,这俩只是名词上的区别么? 栅格(Raster)和影像(Images/Imagery)在GIS应用中经常被相互指代.如果非要区别一下呢,影像是指通过各种遥感设备,传感器,或者照相机得到的电子的或者纸质的图片,栅