目录 前言 复杂原因及思路分析 实现过程 总结 一.前言        今天我们来研究一下这个看似简单的问题,在地理信息系统中颜色渲染应当是最基本的操作和功能,比如我们将一幅Landsat数据拖拽到Arcgis或者QGis等软件中,软件会自动为我们呈现出漂亮的图案,一切看似来的那么容易,但是在分布式海量空间数据的情况下实现色彩渲染操作实在也是要了命的.今天我们就接着上一篇文章中的数据处理(权且将色彩渲染归结到数据处理中)来介绍一下如何在Geotrellis中为栅格数据渲染漂亮的色彩. 二.复杂原

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

本篇博文简单介绍一下利用PhotoShop对影像数据进行匀色的相关技术 影像一般有img和tif两种各种.一般的影像如果在PS中打开,会丢失坐标信息.在做匀色处理中,普通的做法是,先将坐标信息导出来,然后用PS调好色之后,再将坐标信息复原.我的师兄推荐我使用GlobalMapper12这款软件,称这款软件可以保存坐标信息.但鄙人并没有尝试过. 武汉大学遥感信息工程学院有一位老师开发过一款插件,是基于Photoshop CS 4开发的.这款插件可以令影像在ps中打开而不丢失坐标信息.不过这款软件有

在使用ArcGIS对栅格影像进行分析时,难免要进行一些统计类的分析.如统计框选区域的像素的个数,面积.均值等内容. 下面给出使用“Spatial Analyst Tools -- > Zonal --> Zonal Statistics as Table ” 进行操作的例子,以便让GIS开发者有一个开发的思路. 以下为图示的操作过程,不再赘述,亲们只懂得大意就好.不明白的地方请留言.

一般的各种遥感影像都是采用某种地理或投影坐标的栅格影像,对于从事影像相关工作的人来说,得到现有影像的覆盖范围是确定研究内容,购买遥感影像的基础.怎么得到这个覆盖范围呢?当然我们可以在ArcGIS或ERDAS中打开,就可以看到影像范围了.不过当影像数量达到TB级时,这种方式显然是行不通的.这里我们就需要通过一定的办法将每幅影像的范围以矢量图形的方式表示出来. 一般来说,如果需要的精度不高,可以采用AO获得影像的四至范围Extent,对于TB级别的数据,这样处理速度很快,相对来说是一种比较简便的处理

目录 前言 涉及到的技术 优雅切割 总结 一.前言        前面一篇文章(使用Python实现子区域数据分类统计)讲述了通过geopandas库实现对子区域数据的分类统计,说白了也就是如何根据一个shp数据对另一个shp数据进行切割.本篇作为上一篇内容的姊妹篇讲述如何采用优雅的方式根据一个shp数据对一个栅格影像数据进行切割.废话不多说,直接进入主题. 二.涉及到的技术 本方案涉及以下技术点: geopandas:已经在上一篇文章中简单介绍. numpy:这是一个开源的数据分析处理库,非常

早些时间段,做了Matlab中FFT_HDL_Optimzed模块FFT HDL代码仿真,并与Xilinx Vivado自带的xfft IP进行单精度浮点比较(后面随笔叙述).因为FFT_HDL_Optimized只有在设置输入为定点格式fixdt()的时候,生成的HDL代码才能进行综合,否则只能用于仿真,因此做了相应的定点生成. 对于系统的输入为定点格式fixdt(1,32,23),而在不改变FFT输出幅值时,FFT_HDL_Optimzed输出定点模型fixdt(1,45,23),为了进行F

1.[Sql Server](70)  SELECT CONVERT(varchar(100), CAST(@testFloat AS decimal(38,2)))SELECT STR(@testFloat, 38, 2) 从Excel中导入到sql2000,有一列“联系方式”变成了float类型,我想转换成nvarchar类型,用下面的语句 select convert(nvarchar(30),convert(int,联系方式)) from employeego //数据溢出,不行! se

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

  1.算法功能简介 影像格式转换可以实现通用栅格数据格式之间的自由转换.可自由转换的格式包括: GeoTIFF. ERDAS img. ENVI img. PIE支持算法功能的执行,下面对影像格式转换算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1. 实现步骤 第一步 算法参数设置 第二步 算法执行 第三步 结果显示 2.2. 算法参数 C#算法DLL PIE.CommonAlgo.dll C#算法名称 PIE.CommonAlgo.RasterConverterAlgo 参数结构体 Rast

转自原文 Arcgis栅格时序地图制作---时间轴动态展示多期影像 效果如何???满意您go on,不满意咱 say goodbye··· 题外话: 为了在这里动态展示下制作结果,也是费了老劲了,转换了N多种格式的视频插入进来都不显示啊啊啊··· 最后只好自己做个gif图片了,如此甚好,方便了广大手机党们查看.顺便推荐个小工具“GifCam”,可以直接录制gif图片. 这广告帮忙打的,有人给赞助点广告费么??? —————————————————————————————————— 切入正题: A

http://blog.csdn.net/giser_whu/article/details/41679515 首先,看下本篇博客要达到的效果图: 下面逐步分析如何加载影像及高程文件. 1.WorldWind Java导入数据包 在src源码文件中找到dataimport包,这个包里面的示例代码演示了如何向WW上加载影像及高程文件.可以看到有import和install两种方式,import是简单的以图层的形式加载到WW上:install是指当文件较大时,将文件以本地缓存的方式加载,这里先以im

栅格金字塔   如果上面的部分都已经看过了,那么如何在ArcMap中更好的渲染一个栅格数据你已经知道了.可仅展示好一个栅格数据是不够的,我们还需要知道如何快速的展示一个栅格数据. 讲金字塔之前,先解释一下重采样的概念. 现如今我们有的影像数据大都是几十M到几十G不止.这样大小的栅格数据在ArcMap中是不能直接显示的.还记得我们前面举的那个例子么,一个606.903 MB的3波段8bit的栅格数据,共有15781列13442行.这个行列数已经是目前我们所使用的屏幕分辨率的10倍以上,也就是说在一

细看Raster属性 如果你已经看完了上一章,你已经了解了栅格数据是由一个个像元(Cell)按照行列方式构成的,每一个像元都有自己的像元值,并且这些像元值根据栅格类型的不同,可以代表反射值,或高程值,或分类类别等等.But,关于栅格数据属性的细节还是有很多问题.好像是像元值是不是也可以分成Integer, Float,或者Double?为什么栅格数据有的只有一个band,有的确有多个band?栅格统计值是干什么用的? 在ArcCatalog(10.1版本)里面查看栅格数据的属性,见下图: 红框中

Esri OptimizeRasters是一个高效.可配置的开源工具包. OptimizeRasters提供了以下功能: 影像格式转换和压缩.支持输出优化栅格格式:MRF.分块TIFF.云存储优化GeoTIFF. 在云存储(例如Amazon S3.微软Azure.Google云存储)和本地企业存储系统之间传输栅格影像. 创建本地代理文件,引用存储在云存储或者企业存储系统中的栅格影像,提升影像访问速度. 使用OptimizeRasters工具包的好处: 流程化的数据管理. 更快的读取速度 简化云存

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

/// <summary> /// 输入Float格式数字,将其转换为货币表达方式 /// </summary> /// <param name="ftype">货币表达类型:0=带￥的货币表达方式:1=不带￥的货币表达方式:其它=带￥的货币表达方式</param> /// <param name="fmoney">传入的int数字</param> /// <returns>返回转换

1 前言 Caffe对于像我这样的初学者来说是一款非常容易上手的深度学习框架.关于用Caffe跑自己的数据这样的博客已经非常多,感谢前辈们为我们提供的这么好的学习资源.这里我主要结合我所在的行业,说下如何对跑通具有多通道多格式的遥感数据. 2 数据准备 Caffe封装的非常好,要想将我们的数据运用于Caffe上,我们唯一要做的工作就是准备好Caffe支持的数据输入格式(leveldb/lmdb). Caffe解决方案下有一个工程convert_imageset为我们提供了接口,主要是将图像文件转

笔试题: #include <iostream>#include <stdio.h>#include <string.h>#include <conio.h>using namespace std; int main(){ float a = 1.0f; cout << sizeof(int) <<endl;//4 cout << sizeof(float) <<endl;//4 cout << (

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

影像图层类ImageLayer 影像图层类ImageLayer将单张影像作为纹理映射到星球表面上去.源影像必须是平面笛卡尔坐标系.该类的类图如下. 影像图层类ImageLayer提供的主要字段.属性和方法简要描述如下: protected double layerRadius;//图层半径,实际是添加影像纹理的星球半径 protected double minLat; //图层的最小纬度 protected double maxLat; //图层的最大纬度 protected double mi