作者:朱金灿 来源:http://blog.csdn.net/clever101 使用GDALOpen函数打开ENVI的img文件,如果使用更新的方式即GA_Update会改写对应的hdr文件.改写hdr文件后重新读取hdr文件,就会导致其投影信息读不出来.但是如果采用GA_ReadOnly即只读的方式来读取,就只能创建ovr格式的金字塔或内置的金字塔(设置USE_RRD),而ovr格式的金字塔不能被ArcGIS或ERDAS识别.解决办法是一种补救的办法,以GA_Update的方式打开ENVI文

RPC(Remote Procedure Call Protocol)远程过程调用协议,它是一种通过网络,从远程计算机程序上请求服务,而不必了解底层网络技术的协议.说的再直白一点,就是客户端在不必知道调用细节的前提之下,调用远程计算机上运行的某个对象,使用起来就像调用本地的对象一样.目前典型的RPC实现框架有:Thrift(facebook开源).Dubbo(alibaba开源)等等.RPC框架针对网络协议.网络I/O模型的封装是透明的,对于调用的客户端而言,它就认为自己在调用本地的一个对象.至

自从在园子里,发表了两篇如何基于Netty构建RPC服务器的文章:谈谈如何使用Netty开发实现高性能的RPC服务器.Netty实现高性能RPC服务器优化篇之消息序列化 之后,收到了很多同行.园友们热情的反馈和若干个优化建议,于是利用闲暇时间,打算对原来NettyRPC中不合理的模块进行重构,并且增强了一些特性,主要的优化点如下: 在原来编码解码器:JDK原生的对象序列化方式.kryo.hessian,新增了:protostuff. 优化了NettyRPC服务端的线程池模型,支持LinkedBl

Netty开发实现高性能的RPC服务器 RPC(Remote Procedure Call Protocol)远程过程调用协议,它是一种通过网络,从远程计算机程序上请求服务,而不必了解底层网络技术的协议.说的再直白一点,就是客户端在不必知道调用细节的前提之下,调用远程计算机上运行的某个对象,使用起来就像调用本地的对象一样.目前典型的RPC实现框架有:Thrift(facebook开源).Dubbo(alibaba开源)等等.RPC框架针对网络协议.网络I/O模型的封装是透明的,对于调用的客户端而

如果在 WPF 需要用多进程通信,一个推荐的方法是 WCF ,因为 WCF 是 RPC 计算.先来讲下 RPC (Remote Procedure Call) 远程过程调用,他是通过特定协议,包括 tcp .http 等对其他进程进行调用的技术.详细请看百度 现在不会告诉大家如何使用 WCF ,下面讲的是使用 remoting 这个方法.需要知道 dotnet remoting 是已经过时的技术,建议使用 wcf 但是 wcf 部署难度比较高,对于性能要求比较高或想快速使用,建议使用 remot

title author date CreateTime categories WPF 使用RPC调用其他进程 lindexi 2018-06-24 14:41:29 +0800 2018-2-13 17:23:3 +0800 dotnetremoting rpc WPF 如果在 WPF 需要用多进程通信,一个推荐的方法是 WCF ,因为 WCF 是 RPC 计算.先来讲下 RPC (Remote Procedure Call) 远程过程调用,他是通过特定协议,包括 tcp .http 等对其他

本节将介绍如何在Python中用GDAL实现根据矢量边界裁剪栅格数据. from osgeo import gdal, gdal_array import shapefile import numpy as np import os #批量shp裁剪tiff影像 try: import Image import ImageDraw except: from PIL import Image, ImageDraw def read_tiff(inpath): ds=gdal.Open(inpath

使用GDAL进行RPC坐标转换 对于高分辨率遥感卫星数据而言,目前几乎都提供了有理函数模型(RFM)来进行图像校正(SPOT系列提供了有理函数模型之外还提供了严格轨道模型).对遥感影像进行校正目前最常用的就是使用有理函数模型来进行校正. 有理函数模型的计算公式网上可以搜到,同时我之前的博客中也有比较详细的说明,可以参考这篇博客http://blog.csdn.net/liminlu0314/article/details/24810593. GDAL库从1.3左右就开始提供基于RPC的坐标转换,

最近在做基于RPC的像方改正模型,方便对数据进行测试,修改了GDAL库中的RPC纠正模型,使之可以支持RPC像方改正参数. 下面是RPC模型的公式,rn,cn为归一化之后的图像行列号坐标,PLH为归一化后的经度纬度高程. 将上面的公式变形,使用偏移系数和缩放系数带入,可以得到图像的行列号坐标与经纬度坐标之间的坐标转换关系.整理后的公式如下所示,下标带s的为缩放系数,下标为0的表示偏移系数,rc为图像行列号,此处的PLH为地面经纬度坐标,P1-P4为有理函数的多项式系数. 使用像方改正模型的公式如

近期在做基于RPC的像方改正模型.方便对数据进行測试,改动了GDAL库中的RPC纠正模型,使之能够支持RPC像方改正參数. 以下是RPC模型的公式,rn,cn为归一化之后的图像行列号坐标,PLH为归一化后的经度纬度高程. 将上面的公式变形,使用偏移系数和缩放系数带入,能够得到图像的行列号坐标与经纬度坐标之间的坐标转换关系.整理后的公式例如以下所看到的.下标带s的为缩放系数,下标为0的表示偏移系数,rc为图像行列号,此处的PLH为地面经纬度坐标.P1-P4为有理函数的多项式系数. 使用像方改正模型

部分源码选自GDAL库的官方网址:www.gdal.org,其余的代码为笔者自己编写. // readfile.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // /* part of the codes were cite from: http://www.gdal.org/gdal_tutorial.html and remaining of code were created :by www.cnblogs.com/AmatVictorialCuram/‎ and please mark th

很快就会GDAL库更新1.11版本号之后,在发现之前写RPC像方误差修正模型校准结果特别大(在更新结果之前的版本号和PCI结果一致).所以初步推断是GDAL库的bug,经过各个參数改动发现原来是指定的DEM採样方式导致的. 当指定DEM的採样方式为最邻近时,校正结果偏差非常大,当DEM採样方式为双线性採样和三次立方卷积採样时,处理的结果与之前的结果一样.截图如图1所看到的.红色区域为对照区域,如图2所看到的. 图1 PCI校正结果全图 图2  图1中的红色区域按实际像素放大显示结果 以下是使用g

最近将GDAL库更新至1.11版本之后,发现之前写的RPC像方改正模型校正的结果偏差特别大(更新版本之前结果和PCI处理的结果一致).所以初步判断是GDAL库的bug,经过各个参数修改发现原来是指定的DEM采样方式导致的. 当指定DEM的采样方式为最邻近时,校正结果偏差很大,当DEM采样方式为双线性采样和三次立方卷积采样时,处理的结果与之前的结果一样.截图如图1所示,红色区域为对比区域,如图2所示. 图1 PCI校正结果全图 图2  图1中的红色区域按实际像素放大显示结果 下面是使用gdalwa

作者:朱金灿 来源:http://blog.csdn.net/clever101 使用gdal创建一个100*100的红色的geotiff图像,代码如下: #include <assert.h> #include <string> #include <gdal.h> #include <gdal_priv.h> #include <gdalwarper.h> int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { // 用于

技术背景 在对物理海洋数据处理过程中,表层温度是众多要素中的一种,本文书要是针对海洋表温数据批量日平均处理的一个工具设计.首先要在对当前的SST数据文件作一下简要的说明,SST全称为sea surfer Temperature,文件后缀为.nc,文件里面主要有两个数据集(datasets),第一个数据集全球的海洋表温的温度数据,其中标记值为-999(float数据类型),第二个数据集为遗失数据补充说明,具体大家可以参考附件链接中的文本文件,表温数据集主要分为8个时间节点,每个时间节点是一层,共有

GDAL2.0版本的更新日志中提到了对RPC校正的优化,今天测试了一下,发现提升的速度还是蛮快的,测试的数据是一个IRS-P5的数据. 单线程测试 首先使用一个线程进行测试,使用下面的批处理进行运行,将OPENCL禁用,测试结果见图1. echo %time% F:\gdal1112\gdalwarp.exe -rpc -t_srs WGS84 -r cubic -wm 1024 -et 0 -wo USE_OPENCL=FALSE F:\Data\711_214_26sep2006_p5\P5

排查步骤如下: 1.检查并确保 Remote Procedure Call (RPC) 和 Remote Procedure Call (RPC) Locator这两项服务是否都已经启动 2.确认此2个服务依赖的服务处于启动状态 ps: 如集群里面的服务器没有出现,可手工添加

GDAL原生支持超过100种栅格数据类型,涵盖所有主流GIS与RS数据格式,包括•  ArcInfo grids, ArcSDE raster, Imagine, Idrisi, ENVI, GRASS, GeoTIFF •  HDF4, HDF5•  USGS DOQ, USGS DEM •  ECW, MrSID •  TIFF, JPEG, JPEG2000, PNG, GIF, BMP 完整的支持列表可以参考http://www.gdal.org/formats_list.html 导入

//总体来说这个过程就是构建数据源->构建层->构建要素->构建形状->关闭数据源. //要包含的GDAL头文件 #include <gdal_priv.h> #include <ogrsf_frmts.h> #include <iostream> using namespace std; #pragma comment(lib,"gdal_i.lib") bool Creatshape(const char* pszFile

0.目的 GDAL库中提供了四五种读取Jpeg2000的驱动,但是各个驱动读取数据的效率各不相同,下面就针对三种读取jpeg2000的效率进行测试. GDAL库中提供的读取Jpeg2000的驱动有下面六个,具体的说明请移步GDAL官网查看.地址为:http://www.gdal.org/formats_list.html. JPEG2000 - Implementation of the JPEG-2000 part 1 JP2ECW – ERDAS JPEG2000 (.jp2) JP2KAK