GDAL库是一个跨平台的栅格地理数据格式库,包括读取.写入.转换.处理各种栅格数据格式(有些特定的格式对一些操作如写入等不支持).它使用了一个单一的抽象数据模型就支持了大多数的栅格数据.这里有GDAL库支持的格式:http://www.gdal.org/formats_list.html 注:本文在Qt开发环境下使用GDAL库. 在Qt中使用GDAL库时,除了要加gdal_priv.h头文件外,还需要在xxx.pro文件内加上LIBS += -lgdal ,文件用可编辑的文档打开. 使用GDAL

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

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

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

# -*- 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

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

前言:没用cookie管理器去管理cookie是因为它自动匹配的cookie不对 1.已登录接口为案例,查询接口需要依赖登录后返回的cookie 2.首先调登录接口 可以看到 响应头里面返回了一串cookie 3.使用jmeter正则表达提取器.可以将我们想要的内容提取出来各配置项介绍: APPly to:作用范围(返回内容的断言范围) 1.Main sample and sub-samples:作用于主节点的取样器及对应子节点的取样器 2.Main sample only:仅作用于主节点的取样

Google Earth Engine城市水体提取 大家都知道城市水体提取相比较于山区,丘陵的地区,肯定是比较难的,为什么呢,因为城市水体有很多高层建筑导致的阴影,这个就非常复杂了,而且现在很多高分影像只有可见光和近红外波段,那么我们如何准确提取城市水体呢? Remoe Sensing2018年刊发了一篇城市水体高分影像自动提取算法(Two-Step Urban Water Index (TSUWI): A New Technique for High-Resolution Mapping of

开始研究遥感影像的分割,尝试去通过gdal对影像进行读取并对图像进行分割.过程中遇到了许多问题,现总结如下. 1.error1:range must be finite 报这个错误是因为数组中有Nan值.一开始很纳闷,因为readasarray的图像在envi里打开并没有问题,黑边也作了处理.查询satckoverflow后发现是因为影像太大,无法读取,崩溃导致nan.通过采用分块读取的方法解决了问题. 但是仍有不足,这里的分块读取分割成四部分,不够intelligence.后续将作改进. 2.

读写影像可以说是图像处理最基础的一步.关于使用GDAL读写影像,平时也在网上查了很多资料,就想结合自己的使用心得,做做简单的总结. 在这里写一个例子:裁剪lena图像的某部分内容,将其放入到新创建的.tif文.以此来说明GDAL读写影像的具体实现. 1.打开图像 用GDAL打开lena.bmp,实现如下.注意这里打开图像,指的是获取图像的头文件,以此得到图像的一些信息,没有涉及到读取像素操作. GDALAllRegister(); //GDAL所有操作都需要先注册格式 CPLSetConfigO

作者:朱金灿 来源:http://blog.csdn.net/clever101 最近应同事的请求帮忙研究下使用C#版的gdal库读取hdf文件,今天算是有一点成果,特地做一些记录. 首先是编译C#版的gdal库,请参考下面两篇文章: 1. GDAL源码剖析(三)之Swig编译和帮助文档生成 2. Windows下编译C#可用的GDAL附带netCDF格式支持库的一点拾遗 不过我没有遇到安全透明代码无法调用本机代码的问题,倒是遇到了OSGeo.GDAL.GdalPINVOKE"的类型初始值设定项

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

一.应用场景说明: 在一个线程组中,B请求需要使用A请求返回的数据,也就是常说的关联,将上一个请求的响应结果作为下一个请求的参数,则需要对A请求的响应报文使用后置处理器,其中最方便最常用的就是正则表达式提取器了. 1.实例一:提取token 1)A请求响应结果: {"code":"0","msg":"OK","info":{"token":"eyJuYW1lIjoi5pu-6L

技术背景 海洋地形数据主要是通过美国全球地形起伏数据(GMT)获得,数据格式为grd(GSBG)二进制数据,打开软件通过是Surfer软件,surfer软件可进行数据的编辑处理,以及进一步的可视化表达等功能操作:由于Surfer软件不支持二次开发,没有提供相应的SDK供开发者进行使用,所以这一切只能通过相应类似的技术进行实现,首先,数据的读取,如何通过编程实现数据的读取操作呢?这里就要说一下GIS软件所使用的一个开源库-GDAL,GDAL库的具体解释资料,请查阅官方网站[https://www.

ArcGIS 栅格数据教程 全部8个教程,带详细操作步骤和原始数据. 技术咨询:谢老师,135_4855_4328,xiexiaokui#139.com ArcGIS 10.5 此教程中的练习将使用样例数据分步指导您构建简单的镶嵌数据集(以及略微复杂的镶嵌数据集),并帮助您理解处理数据时所需要考虑的决策以及镶嵌数据集的用法.同时还提供了一些练习,可帮助您学习如何使用栅格目录和栅格数据集. 教程数据 默认情况下,数据将从教程 DVD 安装至 C:\arcgis\ArcTutor\Raster\Da

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann

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