Cesium Cesium 是一款面向三维地球和地图的,世界级的JavaScript开源产品.它提供了基于JavaScript语言的开发包,方便用户快速搭建一款零插件的虚拟地球Web应用,并在性能,精度,渲染质量以及多平台,易用性上都有高质量的保证. 关于克里金插值 小专栏下有一篇文件已经详细介绍了 https://xiaozhuanlan.com/topic/5064381279 效果图如下 温度数据 全国气温数据可以从 http://data.cma.cn/dataGis/gis.html 

克里金插值 克里金插值是依据协方差函数对随机过程或随机场进行空间建模和插值的回归算法. 克里金插值法的公式为: 式中为待插入的各点的重金属污染值,为已知点的重金属污染值,为每个点的权重值. 用BLUP理论求解克里金权重: 将随机场中变量的估计表示为包含随机误差的线性系统,则BLUP可表示为选择线性系统参数使估计值和真实值方差最小: 式中为未知点,{为随机场的样本,为权重系数,通常被称为克里金权重.由方差定义可知,当估计值和真实值的数学期望相同时,两者的方差最小 使用上述BLUP条件求解的权重系数

本篇的亮点是利用kriging.js结合arcgis api for js,实现克里金插值渲染图,截图如下: 具体实现的思路如下: 1.kriging.js开源js,可以实现针对容器canvas克里金插值效果,但是没有结合地图一起的,不能随着地图拖动缩放的,需要跟地图绑定在一起才行的,这里先实现canvas渲染插值效果,kriging.js的plot函数可以达到这样的目的: kriging.plot(canvas, grid, [113.220276, 113.476929], [29.7379

    最近做关于雨量插值的项目,本来使用后台的GP工具做的,但是处理时间比较长需要十几秒钟左右,所以研究怎么通过前台来计算.     参考下克里金例子,思路是生成要计算区域的100乘以100网格,然后通过函数进行计算该网格克里金值,最后利用网格和值进行渲染,使用该方法绘制速度有所提高,七秒左右就能绘制完成,不过速度还是能提高的,提高的要诀是使用多线程.     多线程使用比较简单,只要new worker('krigingworker.js'),然后通过postmessage以及onmessa

前言 关于本篇功能实现用到的 api 涉及类看不懂的,请参照 esri 官网的 arcgis api 3.x for js:esri 官网 api,里面详细的介绍 arcgis api 3.x 各个类的介绍,还有就是在线例子:esri 官网在线例子,这个也是学习 arcgis api 3.x 的好素材. 内容概览 基于 arcgis api 3.x 实现克里金插值渲染图 源代码 demo 下载 本篇的亮点是利用 kriging.js 结合 arcgis api 3.x for js,实现克里金插

基于空间自相关,R语言克里金插值 library(gstat) Warning message: In scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote, dec = dec, : EOF within quoted string library(sp) data(meuse) head(meuse) x y cadmium copper lead zinc elev dist om ffreq soil lime landuse 1

前言 openlayers4 官网的 api 文档介绍地址 openlayers4 api,里面详细的介绍 openlayers4 各个类的介绍,还有就是在线例子:openlayers4 官网在线例子,这个也是学习 openlayers4 的好素材. openlayers4 入门开发系列的地图服务基于 Geoserver 发布的,关于 Geoserver 方面操作的博客,可以参考以下几篇文章: geoserver 安装部署步骤 geoserver 发布地图服务 WMS geoserver 发布地

前言 leaflet 入门开发系列环境知识点了解: leaflet api文档介绍,详细介绍 leaflet 每个类的函数以及属性等等 leaflet 在线例子 leaflet 插件,leaflet 的插件库,非常有用 内容概览 leaflet 实现克里金插值功能源代码 demo 下载 本篇 demo 利用 leaflet api 结合 kriging 实现克里金插值功能,效果图如下: 实现思路kriging 渲染空间插值在容器 canvas,然后 canvas 容器以图片图层形式叠加在 lea

1.算法功能简介 克里金插值法基于一般最小二乘法的随机插值技术没用方差图作为权重函数,被应用于任何点数据估计其在地表上分布的现象,被称为空间自协方差最佳插值法,是一种最优内插法也是一种最常用的空间插值算法,例如地质学中的地下水位和土壤湿度的采样:环境科学研究中的大气污染(例如臭氧)和土壤污染物的研究:以及大气科学中的近地面风场.气温.降水等的单点观测. PIE支持算法功能的执行,下面对等值线生成算法功能进行介绍. 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

本店冲人气优惠,不搞倒闭之类的事 23寸尤克里里 单板 单板 单板 彩贝镶边演出大气 单板 单板 单板 彩贝镶边演出大气 单板 单板 单板 彩贝镶边演出大气 配件选购40元全套(加棉琴包.金属变调夹.调音器.琴弦套装.入门手册.背带.拨片.擦琴布) 60元全套(加棉琴包.金属变调夹.调音器.琴弦套装.系统教材.背带.拨片.擦琴布) 三百多就能买单板,要的赶快加微新 :  solq123987654

插入值一切手段: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxNDQ5MjI1Nw==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 2.插值的演示样例源代码: %interp1_example.m %用不同插值方法对一维数据进行插值,并比較其不同 x = 0:1.2:10;   y = sin(x);

图像乘除法运算涉及到immultiply.imdivide函数,实现代码如下: 1.图像之间的乘法运算 close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc A=imread('ipexroundness_04.png');%读入原始图像赋值给A和B B=imread('ipexroundness_01.png'); C=immultiply(A,B); %计算A和B的乘法,计算结果返回给C A1=im2double(A); %将A和

拼接字符串是我们常干的事情.与其用很多的 "" + "",不如用一下字符串插值,可读性好些. 方法是在字符串中加入#{ 变量.表达式.函数等} getOtherName = -> "everyone" name = "leftfist" hi = "Hello #{name} !" alert hi hi = "Hello #{getOtherName()}" alert hi #

转自:http://testerhome.com/topics/1043 1.关于没有name,没有ID的元素的定位---通用篇解题思路:因为没有name,id:其实剩下的选择已不多,要么xpath,要么className.xpath木有好印象(稳定性不高,加之1.0x后需要写全路径,相当崩溃),我决定十分个人色彩的建议使用className.具体方法:用className获取所有该类型的元素:根据元素的位置确定元素的index;获取目标元素.示例: <span style="white-

前言: 很多同学呀,对数据库的操作仅仅只能在于Navicat 等第三方可视化的工具上面!!!! 这是可怕的,数据库的操作十分的重要,甚至,他是程序最重要的部分. 面试经常问题, 了解那个数据? 写一个sql分页 查10w条数据的前50条    .  说说索引.         然后有些同学就 what???      不要着急 万丈高楼平地起!!!!!!!加油,让我们从基础开始一步一步脚印建起属于你的高楼. 从今天开始,让我原生的接触SQl   ,克里斯的 环境是 win10x64    + m

空间插值技术应用必读论文---P. Goovaerts, Geostatistical approaches for incorporating elevation into the spatial interpolation of rainfall. Journal of Hydrology, 2000, 113-129. 本博文从研究意义.研究区及预处理.所使用的插值方法以及对插值方法的评价这四个角度对该文进行了详细评述,并分析了该文的一些不足. 1内容评述 该文利用三种以高程作为辅助信息的

python风控评分卡建模和风控常识(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 高斯过程(gaussian process) 可用于回归和分类器 高斯过程主要应用于各领域的建模和预报,在时间序列分析中,高斯过程被用于时间序列的多

​ 前言 在数字孪生和仿真研究过程中,会产生大量和三维空间相关的数值信息,比如设备外观的扫描数据.地形扫描数据.生产设备温度场/压力场.流体的速度场.流体扩散,以及各种仿真数据:速度,压力,应力,温度等. 这些数据的特点是数量大,使用二维图表呈现不直观,无法直观呈现数据的三维分布和数据随时间的变化. 图扑软件是基于 WebGL 的三维可视化引擎,在 WebGL 基础上封装了基本的三维模型创建.呈现的 API.同时还封装了丰富的数学运算库,涵盖多维变换,几何计算等. 图扑 SDK 开放灵活的架构也

1. 3D分析 1.1. 3D Features toolset 工具 工具 描述 3D Features toolset (3D 要素工具集) Add Z Information 添加 Z 信息 添加关于具有 Z 值的要素类中的要素的高程属性的信息. Buffer 3D 3D 缓冲 围绕点或线创建三维缓冲区以生成球形或圆柱形的多面体要素. Difference 3D 3D 差异 消除目标要素类中部分与减法要素类中闭合的多面体要素体积重叠的多面体要素. Enclose Multipatch 封闭