ArcEngine对矢量数据进行风格化实在是得心应手,同样的对于栅格图像也能进行风格化!以前没接触过,今天正好需要,做出了栅格图像的渲染!下面实现的思路: 1.定义渲染的一系列接口 2.判断图像是否建立了直方图,如果没有则进行创建. 3.定义颜色序列,为渲染提供渲染的方案. 4.调用Render方法进行渲染. 下面是代码:有两个方法,一个是加载栅格数据,一个是进行渲染,接着在事件里面调用方法,实现图像渲染! ///         /// 栅格分类专题图         ///        

栅格数据获取像元值, 使用ISurface.GetElevation(IPoint pnt),功能是实现了,获取的 不是像元值,是插值结果.而由于栅格数据是离散的值,每个栅格值代表了特殊的含义,插值之后的结果超出了原有的值域范围,比如原有栅格值 是13,14,20,不能插值,而插值之后却 出现了18,完全超出了后续的解析计算的范围,导致了异常. 查阅之后,发现像元值的查询使用如下代码实现 pRaster.GetPixelValue(0, pRaster.ToPixelRow(pPt.Y), pR

最近的一个项目需要在电子海图中下载已知水深点,导出点的地理坐标(经纬度).然后在arcgis中打开这些地理坐标输出为shp,利用GDAL读取不同波段的点对应的像元值,从而构建水深和像元值的对应关系. 其实想要根据经纬度得到像元值有两种方法. 1.通过arcpy选择点输出像元值,这个方法简单快捷,依赖于arcgis. 2.通过GDAL读取经纬度(度分秒),转换成小数形式.使用GDAL的CoordinateTransformation方法将经纬度转换成投影坐标,再转换成行列坐标,最后读取像元值.这里

很多时候,我们需要得到矢量数据区域所对应栅格数据的像元统计值(求平均.求和等),然后将获得的统计值赋给矢量图层的属性表,在ArcGIS中操作如下:(PS:第一次写技术文章,望大家多多体谅与支持,么么哒)   1.栅格统计:统计栅格数据,按照需要(求和.求平均)用所需要的矢量数据(矢量目标图层)进行统计,(注:考虑到统计分析较为常见,第一步前期并未实例截图).   2.栅格转矢量:将统计出栅格图层转换为矢量点图层:Raster to Point:              3.矢量点图层赋值:将第

转载 http://virgoooos.iteye.com/blog/512329 转载:http://blog.csdn.net/mydriverc/archive/2007/07/26/1709210.aspx 评论;我试验了,其实可以使用IqueryFilter.subField="distinct(FiledName)"直接Search 就行 有时我们需要读取图层中某个字段的所有值的唯一值集合,或做统计用途,或作为其他功能的输入. 一般通过IDataStatistics接口来获

此文问获得栅格数据的像元值(即高程),有可能部分见解不到位,望大神看到了不惜指教! /// <summary> ///  得到高程(通过像素值)         /// </summary>         /// <param name="maskTifPath">Raster路径</param>         private List<int> GetElevation(string maskTifPath, List&

我想做到,按照voronoi多边形分割地图土地利用类型文件,统计每个多边形内不同地物的种类和数量.-----如图: 我的第一个想法是:首先用上层多边形将下层栅格图切割开来,然后就可以分别统计栅格内的地物总数了. 矢量分割栅格目前可能有三种方法: 方法1:data management ----raster----split raster 按多边形分割栅格数据--我的电脑并不能出结果,统一坐标系也不能,无解,,, 方法2:先用split将voronoi多边形矢量文件的多边形全部切分开成一个一个的多

1. 功能简介 栅格数据唯一值渲染,是以像元为单位,不同的像元值设置不同的颜色,从而达到唯一值显示的效果. 2. 功能实现说明 2.1. 实现思路及原理说明 第一步 实例化唯一值渲染对象 第二步 初始化唯一值对象,将各级值加入到唯一值对象中 第三步 初始化Color列表,对每一个值设置对应颜色 第四步 唯一值渲染对象属性赋值,包括唯一值.颜色.波段索引 第五步 栅格渲染接口转换 第六步 栅格图层渲染赋值 2.2. 核心接口与方法 接口/类 方法 说明 Carto. IRasterUniqueVa

在旅游规划中,考虑旅游景点周边的人口负载量是很重要的一个方面,这将直接影响资源的投入和配置,开发潜力和规模等.基于GIS可以将人口信息进行空间化的展示,还可以通过空间分析的方法计算出旅游景点辐射区的人口负载量,从而为规划提供依据.我们需要的就是去找到人口数据和旅游景点的数据,让ArcGIS来帮助我们统计出旅游辐射区的人口信息. 一.数据获取 我们可以从该网站上下载到GRID格式的人口密度栅格数据,http://sedac.ciesin.columbia.edu/data/set/gpw-v3-p

转载地址:http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/08/27/2155776.html 一 原理 1 概念:GLCM,即灰度共生矩阵,GLCM是一个L*L方阵,L为源图像的灰度级 2 含义:描述的是具有某种空间位置关系的两个像素的联合分布,可看成两个像素灰度对的联合直方图,是一种二阶统计 3 常用的空间位置关系:有四种,垂直.水平.正负45° 4 常用的GLCM特征特征: (1)能量:  是灰度共生矩阵元素值的平方和,所以也称能量,反映了图像灰

1. 3D分析 1.1. 3D Features toolset 工具 工具 描述 3D Features toolset (3D 要素工具集) Add Z Information 添加 Z 信息 添加关于具有 Z 值的要素类中的要素的高程属性的信息. Buffer 3D 3D 缓冲 围绕点或线创建三维缓冲区以生成球形或圆柱形的多面体要素. Difference 3D 3D 差异 消除目标要素类中部分与减法要素类中闭合的多面体要素体积重叠的多面体要素. Enclose Multipatch 封闭

我一直在思考一个问题,图像增强以后,哪些方面的特征最为显著,思来想去,无果而终!翻看了一篇知网的paper,基于保真度(VIF)的增强图像质量评价,文章中指出无参考质量评价,可以从三个方面考虑:平均梯度(AG).信息熵(IE).空间频率(SF).这些特征不是很全面,效果也未必是好的,在数据库上测试的结果的确不是很理想,就以空间频率为主吧,研究一下: 1.什么是图像的频率: 不同频率信息在图像结构中有不同的作用.图像的主要成分是低频信息,它形成了图像的基本灰度等级,对图像结构的决定作用较小:中频信

通过通视分析工具可根据在 3D 空间中相对于某表面或多面体要素类提供的障碍的位置,计算各线要素的第一个和最后一个折点之间的通视性.前一个折点定义为观测点,后一个折点为观测目标.沿着这些点之间的视线确定可见性,同时忽略有两个以上折点的线中的任何中间折点. 应用于观察点位置的默认偏移为 1 的表面为 2D 线插入观测点和目标点的高度值,以便其高于表面.而 3D 线要素的观察点和目标高程从要素几何单独获得.通过添加名为 OffsetA 和 OffsetB 的字段可将其他偏移应用到观测点和目标点.Off

栅格计算器中用得到$$相关函数 $$NROWS: the number of rows in the analysis window (行数)$$NCOLS: the number of columns in the analysis window (列数)$$CELLSIZE: the current cell size specified in the analysis environment (像元大小)$$WX0: minimum x-map coordinate of the curr

[图像算法]图像特征:GLCM SkySeraph Aug 27th 2011  HQU Email:zgzhaobo@gmail.com    QQ:452728574 Latest Modified Date:Aug 27th 2011 HQU -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

ENVI栅格文件储存 图像原始的DN（Digital Number）值记录图像的光谱信息，不能轻易更改。在窗口中显示的一般是经过拉伸等增强处理的LUT上的灰度值，在保存文件时，就有不同的方式。 1.           主菜单界面 主菜单->File->Save File As，将图像按照需要的格式进行存储，保存的为原始数据，没有拉伸等增强处理。 2.           主图像窗口 主菜单->File->Save Images As，将图像按照需要的格式进行存储，存储的图像是显示

转自:http://www.cnblogs.com/gisangela/archive/2013/02/20/2918884.html#!comments GIS从出现到为人所知,只不过经历了短短的几十年时间,尤其是近几年,大有欣欣向荣之势,越来越多的人开始了解GIS.自己和GIS打交道也快10年时间了,所从事的工作也是把“阳春白雪”变成“下里巴人”,让更多的人能理解并使用GIS,但每每向其他行业的人介绍GIS,还真不是三言两语可以讲清楚的事情,于是近日写得小文一篇,希望能够给想了解GIS的人一

摘要 使用经常使用測量比例叠加多个栅格数据,并依据各栅格数据的重要性分配权重. 插图 插图中,两个输入栅格已又一次分类为 1 至 3 三种公共測量级别.为每一个栅格均分配了一个影响百分比.这些像元值与其影响百分比相乘,两者所得结果相加创建输出栅格.以左上角像元为例. 这两个输入的值变为 (2 * 0.75) = 1.5 与 (3 * 0.25) = 0.75.1.5 和 0.75 的和为2.25. 由于加权叠加获得的输出栅格为整数,所以终于值取整为 2. 使用方法 · 全部输入栅格数据必须为整型

基于ArcGIS的栅格图像平滑处理 栅格数据获取的途径多种多样,造成了栅格数据质量的很大差异,一些质量较差的栅格数据存在大量“噪音”象元,即在表达同类型的地理要素时,出现个别像元值与周边像元不一致的情况,数据中噪音栅格象元的存在为数据的使用和分析带来了极大的不便,因此经常需要对栅格进行平滑的预处理操作. 在ArcGIS软件的空间分析工具箱中,提供了大量的栅格数据处理工具,其中对栅格数据进行平滑处理的工具在去除图像上的椒盐噪音的处理中有非常重要的作用 1. 主滤波工具 1.1 主滤波工具原理 主滤

原地址:http://blog.csdn.net/bookwormno1/article/details/7962466 这几天学习灰度共生矩阵,现记录如下: 讲灰度共生矩阵比较好的一份百度文库文档:http://wenku.baidu.com/view/84a1c051f01dc281e53af07c.html 以下内容转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a18533301010pl6.html   共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义,它不仅反映亮度

最大似然估计&贝叶斯估计 与传统计量模型相对的统计方法,存在 1)参数的解释不同:经典估计:待估参数具有确定值它的估计量才是随机的.如果估计量是无偏的,该估计量的期望等于那个确定的参数.bayes待估参数服从某种分布的随机变量. 2)利用的信息不同:经估:只利用样本信息,bayes要求事先提供一个参数的先验分布,即人们对有关参数的主观认识,是非样本信息.在参数估计中它们与样本信息一起被利用. 3)对随机误差项的要求不同,经典估计除了最大似然法在参数估计中不要求知道随机误差项的具体分布形式在假设检