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

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

4 具体步骤 4.1 DEM数据拼接 (1)打开ENVI软件,选择[File][Open],添加文件夹DEM数据中的影像,操作如图4.1.1所示,结果如图4.1.2. 图4.1.1 添加DEM数据影像 图4.1.2 影像添加结果 (2)数据拼接准备.选择[Mosaicking][Seamless Mosaic],点击[Add Scenes],添加所需拼接的影像.在[Main]选项卡中,将[Data Ignore Value]设置为"0.00",设置相应的[Color Matching

2019年ArcGIS规划专业专项培训(四天) 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com   第一天:GIS入门 第一章 GIS概述及其应用 掌握GIS的概念.功能.软件及其在城市规划中的作用 第二章 GIS空间查询和数据转换 学习在ArcGIS中查阅城市规划常用的GIS数据和CAD数据,掌握GIS通用软件ArcGIS10的操作技能.包括认识GIS数据格式.坐标转换和配准.管理地图图层.查询表格.数据可视化等 案例实操 案例:CAD导

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      

数据类型 datatype 关键字 描述 地址定位器 DEAddressLocator 用于地理编码的数据集,存储地址属性.关联的索引以及用于定义将地点的非空间描述转换为空间数据这一过程的规则. 地址定位器样式 GPAddressLocatorStyle 用于创建新地址定位器的模板. 分析像元大小 analysis_cell_size 栅格工具使用的像元大小. 任何值 GPType 接受任何值的数据类型. ArcMap 文档 DEMapDocument 包含一个地图.它的布局以及它的关联图层.表

常见的接口有如下关系 IworkspaceFactory-------------->IworkSpace------------------>IfeatureWorkSpace ---------------->IFeatrueClass------------->IFeature() |                                       | |                                       | |             

参考 1. CSDN 相关博文 2. ArcGIS for Android 离线数据空间分析--叠加分析 3. ArcGIS for Android Runtime100 基本操作(五)——绘制图层和符号渲染 4.地图动态标绘--B/S应用(二) 5.ArcGIS for Android 体验(一) 添加地图 6.安卓智能地图开发与实施十五:离线与同步 - ArcGIS Runtime SDK for Android(Version 100.0.0) 7. 安卓智能地图开发与实施十八:空间要素绘

原文 GIS基础软件及操作(八) 练习八.地理建模 地理建模:Model Builder 土壤侵蚀危险性建模分析 认识ModelBuilder操作界面 1: 添加硬盘上的数据或工具到模型中,数据也可以从ArcMap或ArcCatalog从直接拖到模型中,工具可以直接从Arctoolbox直接拖到模型中 2: 显示全部模型要素,并充满ModelBuilder窗口 3: 自由缩放,点击此按钮,按住鼠标不放,向上或向下移动鼠标可以缩放ModelBuilder中的流程图 4: 选择,用以选择模型中的数据

1.地图四要素: 图名.图例.比例尺.指北针 2.[栅格计算器].[加权叠加]和[加权总和]的不同 [栅格计算器]的结果是浮点型小数 [加权叠加]工具,输入栅格必须为整型.若成本栅格涉及重分类,最好用[加权叠加],权重和必须为100 [加权总和]工具,权重和为1,输入栅格可以为整型或浮点型. 3.密度分析 [点密度分析],分析点落到每个单元 [核密度分析],根据点拟合为光滑锥面(或线) [线密度分析],一定半径范围内折线 4.要生成注记图层数据必须在geodatabase中 5.标注表达式(JS

### `highgui`的常用函数: `cv::namedWindow`:一个命名窗口 `cv::imshow`:在指定窗口显示图像 `cv::waitKey`:等待按键 ### 像素级 * 在灰度图像中,像素值表示亮度,所以0表示黑色,255表示白色: * 图像在本质上都是一个矩阵,但是灰度图像的值就是一个矢量,而彩色图像则是多通道的向量,所以可以通过`image.at<>(row,colomn)[]`来取值,灰度就是`uchar`,常用的RGB通道则是`cv::Vec3b`,b代表ush

近几个月研读了不少RGBD-SLAM的相关论文,Whelan的Volume Fusion系列文章的效果确实不错,而且开源代码Kintinuous结构清晰,易于编译和运行,故把一些学习时自己的理解和经验写出来,供大家参考,同时希望各位批评指正. 研读之前已经发现有中文博客做了一些解析,我也受益不少.参见fuxingyin的blog:Kintinuous 解析 .不过有些地方已经不够详细,故此文重新进行解读.可能某些地方会重复. 本文是在自己阅读.整理.代码实践的基础上做的一些结果,希望对相关研究者

原文链接:https://yq.aliyun.com/topic/111 本文是对原文内容中部分概念的摘取记录,可能有轻微改动,但不影响原文表达. 08 - BP算法双向传,链式求导最缠绵 反向传播(Back Propagation,简称BP) 算法 在神经网络(甚至深度学习)参数训练中,BP算法占据举足轻重的地位. 实际上BP算法是一个典型的双向算法,但通常强调的是反向传播. 工作流程分两大步: 正向传播输入信号,输出分类信息(对于有监督学习而言,基本上都可归属于分类算法).简单说来,就是把信

本文由云+社区发表 作者:董超 导语:现在人工智能是个大热点,而人工智能离不开机器学习,机器学习中深度学习又是比较热门的方向,本系列文章就从实战出发,介绍下如何使用MXnet进行深度学习~ 既然是实战而且本文是入门级别的我们就不讲那么多大家都听不懂的数学公式啦- 0x00 深度学习简介 虽然吧,我们不讲哪些深奥的数学原理,但是基本的原理还是要掌握下的- 在介绍深度学习之前我们要先了解两个概念,机器学习和神经网络. 机器学习: 在介绍深度学习之前,我们先简单介绍下机器学习,我们引用下维基百科上机器

啰嗦开场白 读本科期间,信号与系统里面经常讲到卷积(convolution),自动控制原理里面也会经常有提到卷积.硕士期间又学了线性系统理论与数字信号处理,里面也是各种大把大把卷积的概念.至于最近大火的深度学习,更有专门的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN),在图像领域取得了非常好的实际效果,已经把传统的图像处理的方法快干趴下了.啰啰嗦嗦说了这么多卷积,惭愧的是,好像一直以来对卷积的物理意义并不是那么清晰.一是上学时候只是简单考试,没有仔细思考过具体

原文地址:https://blog.csdn.net/dangxw_/article/details/49001413 代码中使用滤镜参见上一篇博客:http://blog.csdn.net/dangxw_/article/details/48999109. 命令行使用滤镜参见ffmpeg官网:http://www.ffmpeg.org/ffmpeg-filters.html#Video-Filters. 视频素材原效果: 1:boxblur 功能:模糊处理. 接受参数有: luma_radiu

今天,主要和大家分享一下最近研究的卷积网络和它的一些变种. 首先,介绍一下基础的卷积网络. 通过PPT上的这个经典的动态图片可以很好的理解卷积的过程.图中蓝色的大矩阵是我们的输入,黄色的小矩阵是卷积核(kernel,filter),旁边的小矩阵是卷积后的输入,通常称为feature map. 从动态图中,我们可以很明白的看出卷积实际上就是加权叠加. 同时,从这个动态图可以很明显的看出,输出的维度小于输入的维度.如果我们需要输出的维度和输入的维度相等,这就需要填充(padding). 现在我们来看

人脸检测及识别python实现系列(4)——卷积神经网络(CNN)入门 上篇博文我们准备好了2000张训练数据,接下来的几节我们将详细讲述如何利用这些数据训练我们的识别模型.前面说过,原博文给出的训练程序使用的是keras库,对我的机器来说就是tensorflow版的keras.训练程序建立了一个包含4个卷积层的神经网络(CNN),程序利用这个网络训练我的人脸识别模型,并将最终训练结果保存到硬盘上.在我们实际动手操练之前我们必须先弄明白一个问题——什么是卷积神经网络(CNN)? CNN(Conv

数字滤波器 在信号处理领域中,对于信号处理的实时性.快速性的要求越来越高.而在许多信息处理过程中,如对信号的过滤.检测.预测等,都要广泛地用到滤波器. 其中数字滤波器具有稳定性高.精度高.设计灵活.实现方便等许多突出的优点,避免了模拟滤波器所无法克服的电压漂移.温度漂移和噪声等问题,因而随着数字技术的发展,用数字技术实现滤波器的功能越来越受到人们的注意和广泛的应用.其中有限冲激响应(FIR)滤波器能在设计任意幅频特性的同时保证严格的线性相位特性,在语音.数据传输中应用非常广泛. 在信号处理中,滤

这东西大学学过,然后我忘记了,后来就只记得这个名字了. https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%B7%E7%A7%AF http://www.guokr.com/post/342476/ 我不理解为什么是g(x-r) 为什么是-r 为什么要- 这是对y轴翻转 x r都是时间...这也是我后来才意识到的 加权叠加  https://www.zhihu.com/question/22298352 复利那个例子解释了 为什么反转 后发出的信号 对此点的累积少了了