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

转自:http://www.cnblogs.com/jinlun/p/3380307.html 随着国家大力推进数字城市的建设,三维城市的建设也是势在必行的.与传统二维地图相比,三维城市在立体层次.视觉效果等感官效果有着很大改进,并且在实际业务中,如规划中的光照分析.楼层高度调整.地块分析等有着二维地图不可比拟的优势.闲话少述,步入正题: 1.建立影像图层及矢量画 用arccatalog 10 建立一个gdb数据库,名称为“3dpgd”,建立一个featureClass Layer名为“dixi

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

矢量对象是以矢量的形式,即用方向和大小来综合表示目标的形式描述的对象.例如画面上的一段直线,一个矩形,一个点,一个圆,一个填充的封闭区域--等等. 矢量图形文件就是由这些矢量对象组合而成的描述性文件.矢量图形则是计算机软件通过一定算法,将矢量对象的描述信息在显示终端上重绘的结果. 栅格图像,也称光栅图像,是指在空间和亮度上都已经离散化了的图像.我们可以把一幅栅格图像考虑为一个矩阵,矩阵中的任一元素对应于图像中的一个点,而相应的值对应于该点的灰度级,数字矩阵中的元素叫做像素. 数字图像与马赛克拼图

客户给了一张PNG图,如下图,需要提取其中北极航线. 策略是ArcMap中先配准PNG,使之与底图较好重合.再新建线图层,描出航线.这种彩色丰富的图,很难用栅格转矢量的方式,故应用描边法. 一.配准PNG 1.把原底图,和PNG图,都赋予3995北极坐标. 由于坐标系不同,PNG在很小范围,无法正确叠加,需要GeoReference工具纠正. 2.ArcMap工具栏空白处右键,打开GeoReferencing(地理参考)工具和Effect(效果)工具. 红框为添加控制点.我们配合Effect工具

提取PROPERTY_L字段空格分隔符前面的地址编号 提取前:5105 ABERDEEN LANE 提取后:5105 提取的表达式:!PROPERTY_L!.split(" ")[0]

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

1.ArcMap中模型转为Python脚本 [模型]→右键→[编辑]→[模型]→[导出]→[至Python脚本] 2.一般来说,植被指数NDVI,-1<=NDVI<=1. 3.用landsat影像,提取真实河流 [图像处理](提取NDVI等)→[非监督分类]([监督分类])→[重分类]→[栅格转面] 4.ArcScene只看山体阴影效果 可用[属性]→[符号系统]→[山体阴影] 5.在ArcMap中landsat影像的处理 首先进行[波段合成],[属性]→[符号系统]→选择RGB波段 6.城市

本文转载自:http://blog.3snews.net/space.php?uid=6955280&do=blog&id=67981 前一段时间想在Arcmap中打开互联网地图中的地图数据,如影像数据.基础地图数据等,经过简单研究目前总结了四种方法,整理下与大家分享,有些内容可能理解有误,希望大家多多指教.4种方法如下: a)        如果地图支持OGC(开放地理空间信息联盟)协议的话,可以通过WMS,WMTS服务资源在Arcmap中打开,如天地图等. b)        通过相关

一 RPC正射校正的原理 影像正射校正的方法有很多,主要包含两大类:一类是严格的几何纠正模型,另一类是近似几何纠正模型.当遥感影像的成像模型和有关参数已知时,可以根据严格的成像模型来校正图像,这种方法属于严格几何纠正,最具代表的是共线方程法.当传感器成像模型未知或者无法获取相关的辅助参数时,可以用假定的数学模型模拟成像模型,对影像实现校正,这种方法属于近似几何纠正,主要有:几何多项式纠正.有理函数法.局部区域校正等模型.本文将主要对RPC正射校正模型进行展开讨论. RPC模型将像点坐标d(lin

1.       Arc catalog的配置 打开catalog,如图新增刚刚创建的server 1. Use GIS services: 用户身份连接 使用此种连接,可以浏览.使用站点内发布的所有服务.但是,不能编辑服务器属性.发布服务.编辑服务属性或者添加.删除.启动.停止或暂停服务. 2. Pulish GIS services: 发布身份连接 使用此种连接,可以发布GIS服务,也可以配置和发布草案服务,但是不能编辑站点的任何属性. 3. Administrator GIS servic

ArcGIS影像配准与空间配准 ArcGIS影像配准与空间配准 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. 2. 把需要进行纠正的影像增加到ArcMap中,会发现Georeferencing工具条中的工具被

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,

转:http://blog.csdn.net/zssureqh/article/details/8846337 背景介绍: 医学影像PACS工作站的服务端需要对大量的dcm文件进行归档,写入数据库处理.由于医学图像的特殊性,每一个患者(即所谓的Patient)每做一次检查(即Study)都至少会产生一组图像序列(即Series),而每一组图像序列下会包含大量的dcm文件(例如做一次心脏CTA的诊断,完整的一个心脏断层扫描序列大约有200幅图像).DICOM3.0协议中对每一幅影像是按照特定的三个

转自http://blog.3snews.net/space.php?uid=6955280&do=blog&id=67981 前一段时间想在Arcmap中打开互联网地图中的地图数据,如影像数据.基础地图数据等,经过简单研究目前总结了四种方法,整理下与大家分享,有些内容可能理解有误,希望大家多多指教.4种方法如下: a)        如果地图支持OGC(开放地理空间信息联盟)协议的话,可以通过WMS,WMTS服务资源在Arcmap中打开,如天地图等. b)        通过相关插件打开

ArcGIS中的影像色彩校正 在遥感影像处理工作中,影像镶嵌是最常用影像处理方式之一,关于影像镶嵌的相关功能,在ArcGIS中有多种实现途径,如使用Mosaic工具.创建镶嵌数据集来进行虚拟镶嵌等等.然后,由于待镶嵌影像常常是不同来源.不同时相的数据,使得影像在执行镶嵌之后,常常出现色调不统一.影像接边区域过渡不自然的情况,那么面对这种问题,我们应该如何解决呢? 栅格目录和镶嵌数据集是针对大规模影像数据管理所提出的数据管理模型,使用栅格目录和镶嵌数据集所管理的影像在执行了动态镶嵌之后,还可对其中

版权声明:本教程涉及到的数据仅练习使用,禁止用于商业用途. 目录 1.概述 2.详细操作步骤 第一步:输入立体像对 第二步:定义地面控制点 第三步:定义连接点 第四步:设定DEM提取参数 第五步:输出DEM并检查结果 第六步:编辑DEM 1.概述 数字高程模型(Digital Elevation Model),简称DEM,它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型.DEM除了包括地面高程信息外,还可以派生地貌特性,包括坡度.坡向等,还可以计算地形特征参数,包括山峰.山脊.平原.位面

本文整体思路:在Python中使用Geopandas库,依次读取shp文件的每一个面状要素,获取其空间边界信息并裁剪对应的栅格影像,计算所裁剪影像Value值的众数,将其设置为对应面状要素的NewTYPE值,所有要素属性值都改好之后保存为新的shp文件. 使用Python处理空间数据确实用的不多,所以一个星期以来一直深受这个程序的折磨,官方文档.博客.谷歌.百度.论文,能用的方法都给用了,但是进度还是很慢,特别是当看到这篇博客的时候...好气啊.. 不过幸亏头比较铁,虽败不馁,慢慢一步一步调试找

在博客肺结节CT影像特征提取中,已经实现了肺结节的灰度.纹理和形态特征的提取.但是,对于进一步了解ROI区域像素值或者说CT值的分布来说,还存在一定的不足,不能够很好的显示ROI区域. 因此,本文将进一步对ROI区域进行处理,实现ROI区域的图形化显示.主要包含灰度直方图和ROI区域图形化. 1.1  ROI区域灰度直方图 灰度直方图是描述像素值分布的一种图形,根据灰度级各个值的像素分布比例所画出的一种直方图.这里,为了更加直观看到每个灰度级像素的个数,横轴采用灰度级,纵轴为像素个数. 根据前几