作者: 蔡建良 2016-7-6 地图瓦片起始层数: xMin=栅格数据最小经度 xMax=栅格数据最大经度 起始层数=Log(第0层经纬度跨度/当前地图的经纬度跨度,2) minzoom = (int)( Log(360/(xMax - xMin), 2) 地图瓦片最大层数: tilesize=256 xsize=栅格数据X方向的象素值 ysize=栅格数据Y方向的象素值 levels=CEILING((LOG(MAX(xsize/tilesize,ysize/tilesize),2)) 也可

基于GDAL的遥感影像显示(C#版) - 菜菜的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET  http://blog.csdn.net/RSyaoxin/article/details/9220735

一.前言 GDAL具有强大的图像读写功能,但是对常用图像处理算法的集成较少,OpenCV恰恰具有较强的图像处理能力,因此有效的结合两者对图像(遥感影像)的处理带来了极大的方便.那么如何实现GDAL与openCV间的数据交换成为影像处理中的关键步骤.接下来我将记录下:1 如何将GDAL读取的影像转化为openCV支持的的MAT格式?2 如何将处理后MAT数据转化为合适的图像格式存储?(PS:本人也是初次使用GDAL和openCV,代码很水...只是记录下自己学的,和大家交流下) 二.GDAL数据到

一.前言 GDAL具有强大的图像读写功能,但是对常用图像处理算法的集成较少,OpenCV恰恰具有较强的图像处理能力,因此有效的结合两者对图像(遥感影像)的处理带来了极大的方便.那么如何实现GDAL与openCV间的数据交换成为影像处理中的关键步骤.接下来我将记录下:1 如何将GDAL读取的影像转化为openCV支持的的MAT格式?2 如何将处理后MAT数据转化为合适的图像格式存储?(PS:本人也是初次使用GDAL和openCV,代码很水...只是记录下自己学的,和大家交流下) 二.GDAL数据到

C#下GDAL的使用这里就不多赘述了.參见上一篇博客. 代码中都加了凝视,这里就不再一一叙述了.代码例如以下: class FloodSimulation { #region 类成员变量 public Dataset m_DEMDataSet; //DEM数据集 public Dataset m_FloodSimulatedDataSet; //洪涝淹没范围数据集 public int m_XSize; //数据X方向栅格个数 public int m_YSize; //数据Y方向栅格个数 pu

作为一名图像处理方面的工程师,在面对大数据量的遥感影像时,往往会利用到强大的GDAL库,但是GDAL库却没有方面的算法函数进一步进行处理:同时我们看到Opencv库能提供强大的算法支持,却对大数据影像没有办法,因此两者的结合就显得十分有必要. 以本篇博客为开头,首先利用GDAL进行影像的读取,实现转换成OpenCV库中的Mat格式. cv::Mat GDAL2Mat(string strName) { GDALAllRegister(); // 注册... GDALDataset *poData

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 在地图服务器的整体方案中,移动端采用矢量切片,样式解析采用thinkgeo定义的thinkgeo_stylejson(https://wiki.thinkgeo.com/wiki/thinkgeo_stylejson)规范,该规范对属性过滤等做了详细描述,不过实际运用中也发现还有不少需要优化的地方需要自己修改.同时我们开发了一套在线配图平台(类似mapboxs

博客小序:NetCDF格式数据广泛应用于科学数据的存储,最近几日自己利用python处理了一些NetCDF数据,特撰此博文以记之. 参考博客: https://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/9068379.html https://blog.csdn.net/EWBA_GIS_RS_ER/article/details/84076201 http://www.clarmy.net/2018/11/01/python%E8%AF%BB%E5%8F%96nc%E6%96

本博客为原创内容,未经博主允许禁止转载,商用,谢谢. 一.前言 关于GDAL与openCV间的数据格式转换,在我之前的博客中已有简要说明,这里,由于最近工作上经常用到openCV里的函数进行图像处理,所以写了一个程序,进一步对这两个开源库进行连接. 除了格式转换外,该类还支持数据的分块读入与写出. 二.代码 所有功能在一个GDALOPENCV类中完成,其头文件如下: /////////////////////////////////////////////////////////////////

最近有个项目,其中有个功能是要将遥感影像按标准图幅分割,一开始用AE的接口,慢的让人抓狂,就改用GDAL,速度提升很大.我主要通过http://blog.csdn.net/liminlu0314/学习GDAL.本篇主要记录GDAL实现分割的代码,下篇用AE写个demo. int CutImageByGDAL(const char* pszInFile,const char* pszOutFile,double XMin,double XMax,double YMin,double YMax,co

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Nov 30 11:45:03 2018 @author: Administrator """ from osgeo import gdal from osgeo import osr import numpy as np import math import time lonMeter = 0.00001141 latMeter = 0.00000899 #M

一.参考资料 https://commenthol.github.io/leaflet-rastercoords/ https://github.com/commenthol/gdal2tiles-leaflet https://www.jianshu.com/p/2372fe239130 https://github.com/commenthol/gdal2tiles-leaflet/blob/master/gdal2tiles.py https://www.jianshu.com/p/3b3

环境:VS2010,C#,GDAL1.7 读取影像: using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Diagnostics; using System.

影像读取 并缩放 读取大影像某一部分,并缩放到指定大小,我们有时会用如下代码: #include "gdal.h" #include "gdal_priv.h" #include "gdalwarper.h" void main() { GDALAllRegister(); CPLSetConfigOption("GDAL_FILENAME_IS_UTF8","NO");//support Chinese

一.概述 遥感影像和地理坐标进行关联的方式一般有好几种,一种是直接给出了仿射变换系数,即6个參数,左上角地理坐标,纵横方向上的分辨率,以及旋转系数.在这样的情况下,求出某一像素点的地理坐标非常easy,直接用公式能够求出,详细代码例如以下: void CPL_STDCALL GDALApplyGeoTransform(double *padfGeoTransform, double dfPixel, double dfLine, double *pdfGeoX, double *pdfGeoY

在上篇实现了遥感影像的切割,本篇讲切割前的准备.主要分为以下几步: (1)将影像的投影坐标转换为地理坐标,以便于之后的图幅划分.AE坐标转换函数如下 private bool Proj2Geo(ISpatialReference pspr, double xProj, double yProj, ref double xGeo, ref double yGeo) { if (pspr is IGeographicCoordinateSystem) return false; IProjected

转:https://blog.csdn.net/theonegis/article/details/50805520 https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/82778409 https://blog.csdn.net/Amrser/article/details/77595603?locationNum=3&fps=1 Xgeo = GT(0) + Xpixel*GT(1) + Yline*GT(2) Ygeo = GT(3)

如果把地球比做一个人,地形就相当于这个人的骨骼,而影像就相当于这个人的外表了.之前的几个系列,我们全面的介绍了Cesium的地形内容,详见: Cesium原理篇:1最长的一帧之渲染调度 Cesium原理篇:2最长的一帧之网格划分 Cesium原理篇:3最长的一帧之地形(1) Cesium原理篇:3最长的一帧之地形(2:高度图) Cesium原理篇:3最长的一帧之地形(3:STK) Cesium原理篇:3最长的一帧之地形(4:重采样) 有了前面的"骨骼",下面我们详细介绍一下影像篇的调度

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.背景 在GIS领域,金字塔技术一直是一个基础性技术,WMTS规范专门制定了针对切片请求的格式.利用这种技术,前端可以快速展示出指定级别的地图或影像. 但是,由于切图本身是一张图片,图片上看似是兴趣点的要素根本无法进行前端交互.于是,针对兴趣点等矢量数据的展示,基本原理都是先获取到矢量的地理信息(比如GeoJson),在前端绘制(内核为一个element),于是该e

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