1.前言 客户手里有一些经过裁剪的不规则多边形影像数据(如图例所示),希望能批量获取该类影像的边界信息,即影像对应的面信息,边界线信息.这里我们提供一种利用镶嵌数据集Footprint图层的方法来获取,面,及边界线信息的方法. 2.基本概念与术语 基本概念 镶嵌数据集(Mosaic Dataset)是ArcGIS 10推出的管理栅格数据的影像新技术.它是一项由栅格数据集和栅格目录相结合的混合技术,采用与非托管的栅格目录相一致的方法管理栅格数据.因此,可以对数据集进行索引,并且可对集合执行查询.它

基于ArcGIS有多重办法可以提取影像边界,比如常用的有以下几种方式: a.System Toolboxes --> 3D Analyst Tools --> Conversion --> From Raster --> Raster Domain b.System Toolboxes --> Conversion Tools --> From Raster --> Raster to Polygon c.利用镶嵌数据集Footprint图层的方法来获取 其中每一

转自原文 ArcGIS 10 影像.栅格数据格式批量转换 在做三维场景的时候,经常会涉及多种不同格式DEM数据或者影像的转换,如ASCII.GRID.IMG.TIFF等等,遇到大数据量时,我们就需要批量转换功能了. 下面使用Python脚本来实现批量转换,把f:\\test文件夹下的*.grd栅格文件转换为*.TIFF文件并存于其下的TIFF子文件夹中: # Import system modules import sys, string, os dir = 'F:\\test' # Impor

在互联网上下载的遥感影像都进行过分幅处理,下载下来的影像多是规则的四方形,而在进行遥感影像研究时,多是针对特定区域来进行,比如研究北京市的遥感影像,不在北京市范围内的影像对于研究者就没有利用意义,如果不进行裁剪处理,而是对整幅影像进行分析处理,就会增加很多不必要的工作,既浪费时间又浪费资源,所以根据研究区的范围裁剪出研究区的影像显得十分重要. 本文的目的在于介绍arcgis中的多样裁剪功能,以北京市的遥感影像为例. 本文需要用的软件工具有2个,第一款要用的软件是locaspace viewer,

1.前言 此前已经发表过一篇名为<ENVI提取水系并进行生态敏感性分析>的随笔,这篇是用ArcGIS进行水系提取,与前者的区别是上篇一般是对遥感影像进行处理,准确性较高:这篇是讲在没有遥感影像的情况下,用DEM进行水系的提取,一般与实际水系有差别,准确性较低.但是在某些研究中用途也不少,尤其是涉及河网分级.盆域分析.淹没分析等,具有一定的基础性. 2.问题 根据提供的数字高程模型,完成以下操作: (1)计算"vegetation"图层范围内的坡度.坡向: (2)提取&quo

有碰到一些质量很差的遥感影像,颜色需要进行调整(主要是针对看)输出,这里记录一下ArcGIS中的调整输出方式. 1.首先把影像文件拖入ArcMap中,然后右键单击图层列表中的图像,选择属性. 2.选择符号系统然后调整好相关参数,点击应用即可. 我选择的拉伸类型为Esri,这种方式效果比较不错,你也可以选择直方图均衡化等.(如果你影像也有无效数据部分,注意设置下无效值NoData) 3.现在已经可以在ArcMap中看到图像渲染的结果了,现在可以将图像输出了. 4.输出图像的参数选择 在输出位置的选

地图配准可分为影像配准和空间配准.影像配准的对象是raster图,譬如TIFF图.配准后的图可以保存为ESRI GRID, TIFF,或ERDAS IMAGINE格式.空间配准(Spatial Adjustment)是对矢量数据配准. 一.影像配准 在ArcGIS中配准: 1.打开ArcMap,增加Georeferencing工具条.

1.首先把所有的面要素merge成一个要素 2.把merge后的数据转成线数据 3.此时转换后的线数据一定是闭合的,为了防止提取中心线失败(只提取出外围轮廓)我们在随意一个道路末端使用打断工具打一个开口(感谢来生缘版主的"独门秘籍"). 4.使用ArcGIS自带的提取中心线工具 其中最大宽度选择比数据中最宽的道路宽度大一点,最小选择1米 5.得出结果 摘抄地址:http://shifeng0812.blog.163.com/blog/static/1710141502012916105

在作卫片执法项目中,需要多个影像叠加截图,这就会出现影像黑边叠加的情况,这时就需要对多幅影像进行处理.主要有两种处理方式:以ArcGIS10.1为例,操作如下:     1.acrtoolbox——>数据管理工具-->栅格-->栅格数据集-->复制栅格-->将NoData值改为0即可.    2.点击栅格数据-->属性-->符号系统-->显示背景值(0,0,0)-->背景值都设置为透明显示即可.

事情是这样的,我下载了一个WGS84坐标系的影像图,需要加载到Xian80投影坐标系下,所以需要对影像图进行坐标系的转换 1.因为涉及到两个参考椭球的问题,首先需要计算七参数,如何计算七参数,请参考我之前的一篇文章 https://www.cnblogs.com/yiliangmi/p/9897435.html 2.到arcgis的数据管理工具中自定义坐标变换方法(注意:这里面是两个地理坐标系,不要选投影坐标系) 3.选择‘数据管理工具’-‘栅格’-‘重采样’,然后对重采样的选项进行相关设置,如

先说效果: 生成轮廓之前:

您从事遥感类的相关工作吗?您正对着一景景影像数据不知从何下手吗?您有TB级甚至更高量级的影像数据须要有效管理.即时分享吗?您须要构建Web端的应用实现影像实时处理.在线分析吗? 您是否已经找到有效的解决途径了呢?还是正在苦苦搜寻.未得良方呢? Esri为您提供完整的影像解决方式--ArcGIS大规模影像管理与共享解决方式.使用ArcGIS.您能够实现影像实时处理.管理.服务公布及应用构建一体化流程. 2014年.为助力很多其它用户挖掘更加丰富的影像价值.Esri中国将在全国几大区域举办ArcGI

转自:http://www.cdtarena.com/javapx/201307/9105.html 镶嵌数据集结合了之前arcgis管理影像的栅格目录和栅格数据集,为解决海量影像管理提供了很好的方案!为什么要使用镶嵌数据集?•可伸缩性海量影像管理 •重叠影像管理•管理离散数据集大量的空值区域•多种传感器数据支持•流畅的影像更新•所有比例尺下无缝显示•保留有价值的元数据信息•动态处理减少处理时间•减少冗余存储•减少重采样,提升影像质量开发代码使用java调用ArcEngine环境.首先初始化AE

ArcGIS 10.2 for Desktop是在10.1的成功基础上进行的改进,它的改进包括:性能提升.附加的安全性.40多个新的分析工具.3D功能提高.栅格增强.新的地理数据管理能力以及其它更多的功能. 1 安全性 1.1 单点登录 ArcGIS支持从任何客户端一次登录到ArcGIS 系统,并且允许这些凭证在整个ArcGIS系统中使用.例如, 当使用Esri的全球地理编码服务批量处理地理编码的时候,凭证可通过从ArcMap自动传递给ArcGIS Online. 1.2 PKI支持      

                             基于点云的3ds Max快速精细三维建模方法及系统的制作方法[技术领域][0001]本发明涉及数字城市三维建模领域,尤其涉及一种基于点云的3ds Max快速精细三维建模方法及系统.[背景技术][0002]目前,数字城市建模主要有三种方式:利用三维建模软件人工建模.利用激光点云建模.利用航空立体像对建模.利用三维建模软件,如3ds Max.AutoCAD.SketchUp进行建模属于传统方式,虽然能在模型精细程度上有很大的保证,但无法满足城

由于需要对h5(hdf5)格式的dem数据进行拼接,但是arcgis不能识别h5的地理参考信息,所以先将h5文件转为带地理参考的tif文件,然后再进行拼接. 工具:arcgis+envi 1.用arcgis add data添加数据,然后右击数据,export data ,输出类型选择tiff,假设输出文件名为data1.tif: 2.用envi打开data1.tif,然后打开与dem对应的影像,根据影像的Map Info去编辑data1.tif的地理参考信息: 3.使用ENVI File==>

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> zw版-Halcon常用函数Top100中文速查手册 Halcon函数库非常庞大,v11版有1900多个算子(函数). 这个Top版,对最常用的函数,做了中文说明,目前约250条,以后会逐步优化.增减. 目标是,类似常用英文单词500一样,做成<Halcon常用函数300条>.<halcon常用函数500条>等版本,方便大 家学习. 考虑到通用性,函数采用的是Halcon手册格式,没有转成delphi版,请大家注意.

前言 本文将主要讲解如何使用 OpenCV 实现图像分割,这也是图像金字塔在 OpenCV 中的一个重要应用. 关于图像分割 在计算机视觉领域,图像分割(Segmentation)指的是将数字图像细分为多个图像子区域(像素的集合)(也被称作超像素)的过程.图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式,使得图像更容易理解和分析.[1]图像分割通常用于定位图像中的物体和边界(线,曲线等).更精确的,图像分割是对图像中的每个像素加标签的一个过程,这一过程使得具有相同标签的像素具有某种共同视觉特性. 图像分

1.算法功能简介 归一化指数法(NDWI(Normalized Difference Water Index,归一化水指数)),用遥感影像的特定波段进行归一化差值处理,以凸显影像中的水体信息. 其表达式为NDWI =(p(Green)-p(NIR))/(p(Green)+p(NIR)) 是基于绿波段与近红外波的归一化比值指数.该NDWI一般用来提取影像中的水体信息,效果较好. PIE支持归一化指数法算法的执行,下面对此算法功能进行介绍.示例以一幅洞庭湖2017年水体影像图如下图根据矢量文件提取指

参考资料: https://cesiumjs.org/tutorials/Cesium-Workshop/ https://github.com/geoadmin/workshop-cesium3d https://github.com/AnalyticalGraphicsInc/cesium-workshop 概述 通过该教程,能够大致了解Cesium的功能,包括: 配置1个Cesium viewer 加载各种数据集 创建几何和设置样式 加载3D Tiles 控制相机 添加鼠标交互 1. 设置

做一个基于processing的图像序列处理保存导出的流程梳理.本案例没有什么实质性的目的,仅为流程梳理做演示. 准备 把需要处理的影像渲染成序列图片,可以在PR中剪辑并导出PNG序列[格式倒是没什么要求,看质量需求,Processing支持的格式都可以,详情请参考这篇:Processing中PImage类和loadImage().createImage()函数的相关解析]. 其中的命名规则也没有什么特殊要求,在Processing中都可以适应,如下图: OK! 编写PDE 新建速写本,然后保存