想找有海底地形的全球DEM数据作为三维地球展示用,发现很多都是只有陆地DEM而不带海底的,而且还需要通过Web页面进行选择然后数据下载. 找到一个学校的Ftp可以直接下载数据集,特别是这篇文章几乎汇集了所有的数据资源,非常好用! https://grasswiki.osgeo.org/wiki/Global_datasets  详细介绍了每个数据的基本情况和下载页面 ftp://topex.ucsd.edu/pub/srtm30_plus/srtm30/     这个Ftp里面有很多数据.下载速

1/数据下载(首先感谢earthexplorer提供了免费的全球DEM数据) 下载地址  https://lta.cr.usgs.gov/GTOPO30  ,首先要注册才可以下载,登陆网站后点击getData按钮, 再点击Data Set 这个tab,然后在Data Set Search:中输入GTOPO30进行搜索,在最下方点击result按钮.就会进入以下界面: 这里就可以下载全球范围的DEM数据. 2.geoserver发布前准备 因为从上面所指示的地址下载的数据类型是16 byte的ge

https://centaurus.caf.dlr.de:8443/short_guide/index.html https://centaurus.caf.dlr.de:8443/eoweb-ng/template/default/welcome/entryPage.vm

本文主要介绍如何使用“迈高图-地图数据下载器”(以下简称:迈高图)下载全球DEM高程数据,任意下载范围自动拼接.裁剪.DEM高程数据支持下载导出为:GeoTIFF.XYZ.南方CASS等常用数据格式. SRTM简介 SRTM(航天飞机雷达地形测绘任务)是由美国航空航天局,地理空间情报局以及德国和意大利的航天机构于2000年2月开始的.SRTM的全称是Shuttle Radar Topography Mission,即航天飞机雷达地形测绘使命,2000年2月11日上午11时44分,美国“奋进”号航

GLCF大家都知道吧?http://glcf.umiacs.umd.edu/data/ +++++++++++++++去年12月份听遥感所一老师说TM08初将上网8万景,可是最近一直都没看到相关的网页. 今天搜了下,终于找到一个,不过这个貌似是国内的,那么老美的那个在哪呢? +++++++++++++++http://datamirror.csdb.cn/[国内镜像 单线程普速1MB/S左右]+++++++++++++++ ++++++++++++++++++http://glovis.usgs

之前写过一篇短文对比过几种数字高程数据的区别:5种全球高程数据对比,这篇文章简要介绍下如何下载这些数据.       1.DLR的数字高程数据.该数据也是SRTM(shuttle radar topography mission,航天飞机雷达地形测绘任务)数据,一般提到SRTM都是指NASA在2000年利用奋进号跑出来的数字高程数据,覆盖全面.公开数据早.精度在今天仍相当可观,所以更加有名.但SRTM并不只专指这一家,当年德国航天局DLR同在奋进号上用自己的雷达搞地形测绘,美国人用的C波段雷达,

Python3.x:将数据下载到xls时候用xml格式保存一份读取内容 核心代码: import json import xml.dom.minidom from urllib import request, parse from sqlalchemy import func dataDate = "2018-01-24" url = 'http://********/ShowReport.szse?SHOWTYPE=xml&CATALOGID=1804&ENCODE=

新疆是我国陆地面积最大的省级行政区,总面积达166万平方公里.新疆的地形也十分的复杂,新疆的地形呈山脉与盆地相间排列,盆地被高山环抱,,俗称"三山夹两盆".三山指阿尔泰山.昆仑山.天山,两盆是指塔里木盆地和准噶尔盆地. 新疆30米地形数据大小:9.26GB来自ASTER v3的新疆30米地形数据 30米地形数据下载 新疆12.5米地形数据 12.5米DEM数据由于精度比较高,一般不会用到全省的数据,通常用的是一个地区的,因此,可以单独分拆开来下载.来自ALOS的新疆12.5米地形数据,

这次给大家介绍一个arcgis里的实用功能:通过地形数据提取高程点. 首先做好准备工作: 1.地形数据下载获取 2.软件准备 locaspace viewer:http://rj.baidu.com/soft/detail/39338.html?ald ARCGIS10.1:链接:https://pan.baidu.com/s/1cManZC 密码:4ck8 3.辅助数据下载 县级行政边界:链接:http://pan.baidu.com/s/1c2uoAbQ 可以看一下我之前写的帖子,介绍了如何

一.位图格式信息 位图BITMAPINFOHEADER 与BITMAPFILEHEADER: 先来看BITMAPINFOHEADER,只写几个主要的 biSize包含的是这个结构体的大小(包括颜色表) biWidth和biHeight分别是图片的长宽 biPlanes是目标绘图设备包含的层数,必须设置为1 biBitCount是图像的位数,例如24位,8位等 biXPelsPerMeter, biYPelsPerMeter 是现实世界中每米包含的像素数 设为3780即可 biSizeImage

1 数据下载 根据时间选择不同的Landsat卫星传感器 根据经纬度选择对应的条带: Lansdat Analysis Ready Data (ARD) Tile Conversion Tool: 把 Landsat WRS-2 path/rows 或者 latitude/longitude 坐标转换为对应的Landsat ARD tiles. Landsat Path/Row - Latitude/Longitude Conversion Tool: 把 latitude/longitude

1.简介: 数字高程模型(Digital Elevation Model),简称DEM,是通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟. 这次分享的数据是全国34个省份的DEM裁剪数据,一共有6期数据. 分享的数据效果如上图所示. 2.背景介绍 首先,自己的百度云盘堆满了各种DEM数据,但都是单景,每一次使用都需要进行按区域裁剪.镶嵌.做得多也就烦了. 正好,前段时间研究了一下GDAL与Geopandas结合到一起,进行栅格的批量裁剪与转换.我就一次性地把DEM都裁剪到了省. 人数多了,就想

ios的网络数据下载和json解析 简介 在本文中,笔者将要给大家介绍如何使用nsurlconnection 从网上下载数据,以及解析json数据格式,以及如何显示数据和图片的异步下载显示. 涉及的知识点: NSYRLConnection异步下载和封装 JSON格式和JSON格式解析 数据显示和使用SDwebimage异步下载图片 内容 网络下载基础知识介绍 NSURLConnection使用 JSON格式说明和格式化工具 一个完成页面的实现(包含model和SDWebimage) 什么是网络应

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(下载的时候没有提示 不知道是正在下 还是出现错误 卡着了)..一直没有反应 下载前要以管理员身份运行 sudo su 再 python examples/finetune_flickr_style/assemble_data.py --workers=1 --images=2000 --seed 831486 或者在命令前加sudo 参考了 http://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/50495454 在使用这个教程时,主要遇到了两个问题:

前言 在Word中创建报告时,我们经常会遇到这样的情况:我们需要将数据从Excel中复制和粘贴到Word中,这样读者就可以直接在Word中浏览数据,而不用打开Excel文档.在本文中,您将学习如何使用Spire.Office for Java将Excel数据转换为Word表格并保留格式. 程序环境 安装Spire.Office for Java 首先,你需要在你的Java程序中添加Spire.Office.jar文件作为一个依赖项.该JAR文件可以从这个链接下载.如果你使用Maven,你可以通过

在Word中制作报表时,我们经常需要将Excel中的数据复制粘贴到Word中,这样则可以直接在Word文档中查看数据而无需打开另一个Excel文件.但是如果表格比较长,内容就会存在一定程度的丢失,无法完整显示数据.并且当工作量到达一定程度时,整个过程会非常费时,降低工作效率.那么如何轻松地将带格式的 Excel 数据导出到 Word 表格呢?不用担心,本文将通过Java应用程序详细介绍如何把带格式的Excel数据导入Word表格.希望这篇文章能对大家有所帮助. 使用工具:Free Spire.O

一.mnist数据 深度学习的入门实例,一般就是mnist手写数字分类识别,因此我们应该先下载这个数据集. tensorflow提供一个input_data.py文件,专门用于下载mnist数据,我们直接调用就可以了,代码如下: import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 执行完成后,会在当前目录下

DEM描述的是地面高程信息,它在测绘.水文.气象.地貌.地质.土壤.工程建设.通讯.军事等国民经济和国防建设以及人文和自然科学领域有着广泛的应用.如在工程建设上,可用于如土方量计算.通视分析等:在防洪减灾方面,DEM是进行水文分析如汇水区分析.水系网络分析.降雨分析.蓄洪计算.淹没分析等的基础;在无线通讯上,可用于蜂窝电话的基站分析等等. 建立DEM的方法有很多,本文所介绍的方法是通过高程点.等高线和边界数据来制作DEM数据. 本实验不直接提供实验数据,而将如何得到实验数据的帖子方法分享给大家,