前言:(个人建议) 1.进行数据处理工作,由于通常数据量比较大.所以在个人电脑中,要将基础数据.不断增长的过程数据.结果数据等分门别类,使得简单易找. 2.将重要数据备份,因为在数据处理过程中,由于出错使重要数据损失,勿让重要数据成绝版.所以生成或保存压缩文件是很好的选择. 3.当数据量大,需要进行批量处理时.模板文档或代码要杜绝出现细节错误.容易一锅端,费时间且低效率. 处理工具:ArcMap 处理数据:MOD13Q1的NDVI成品(.tif)文件 研究区矢量文件(以河南省省界为例) 处理流程

原文地址:http://www.cnblogs.com/onsummer/p/7451128.html 从第一次上地图学的课开始,对GIS最基本的地图坐标系统就很迷.也难怪,我那时候并不是GIS专业的学生,仅仅是一门开卷考试的专业选修课,就没怎么在意. 等我真正接触到了各种空间数据产品,我才知道万里长征第一步就是:处理坐标系统. 想必多多少少都会听说过几个名词,也许悠远,也许模糊.高斯克吕格,北京54,西安80,WGS84,投影坐标系统,etc. 今天就从头说起,讲讲那些坐标系统的事情. 惯例,

横轴墨卡托 (Transverse Mercator) 投影 描述 此投影又称为高斯-克吕格投影,它与墨卡托投影相似,不同之处在于圆柱是沿经线而非赤道纵向排列.通过这种方法生成的等角投影不会保持真实的方向.中央经线位于感兴趣区域的中心.这种中心对准方法可以最大程度地减少该区域内所有属性的变形.此投影最适合于南北向分布的地区. 了解有关高斯-克吕格投影的详细信息了解有关墨卡托投影的详细信息 “美国国家平面坐标系统”对所有南北向分布的区域使用此投影.UTM 和高斯-克吕格坐标系基于横轴墨卡托投影.

关键词:投影,重投影,坐标转换,坐标系,空间参考,北京54,西安80,中国2000,WGS84,UTM,墨卡托,网络墨卡托 软件名称:通用坐标投影转换器Uneversal Coord Transformer 功能:支持任意投影.重投影,例如高斯投影正反算,3度和6度转换,跨带转换,加带号,去带号等. 支持的坐标系:对全球所有空间参考系进行坐标转换,包括如北京54,西安80,中国2000,WGS84,UTM,墨卡托,网络墨卡托等数千种坐标系,只有你用不到,没有我做不到. 高精度计算:对于同椭球基准

转自群友的博客:https://www.xiaofengyu.com/?p=108 群友的github地址:https://github.com/jfwangncs/GPSConvert  各种坐标系的各种转换 public class TempGps { public double Tlng; public double Tlat; } public class GPS { public string oLng;//经度 度分秒坐标 public string oLat;//纬度 度分秒坐标

这里记录一下使用自定义七参数进行投影转换的过程. 1.主动创建自定义地理(坐标)变换 首先在系统工具箱里面选择创建自定义地理(坐标)变换 在弹出的窗口中输入相关参数即可. 转换方法选择COORDINATE_FRAME(坐标系框架) 2.进行投影变换 在系统工具箱中选择投影栅格进行重投影操作. 在弹出的对话框中设置相应的参数,然后点击确定. 可以在结果窗口查看任务 3.动态投影 动态投影是指将不同坐标系的数据,动态投影到某一坐标系(数据框的坐标系). 先设置数据框的坐标系 选择坐标系后点击应用.

从我们构造模型的局部坐标系(Local/Object Space)经过一系列的处理最终渲染到屏幕坐标系(Screen Space)下,这个过程有6种坐标系. 一.世界坐标系(World Coordinates) 学名:右手笛卡尔坐标系统. 在OpenGL中,世界坐标系是以屏幕中心为原点(0, 0, 0),且是始终不变的.x轴正方向为屏幕从左向右,y轴正方向为屏幕从下向上,z轴正方向为屏幕从里向外.长度单位这样来定:窗口范围按此单位恰好是(-1,-1)到(1,1),即屏幕左下角坐标为(-1,-1)

1. WGS84与WGS84 Web Mercator 1.1 关于WGS1984投影坐标系 UTM (Universal Transverse Mercator)坐标系是由美国军方在1947提出的.虽然我们仍然将其看作与“高斯-克吕格”相似的坐标系统,但实际上UTM采用了网格的分带(或分块).除在美国本土采用Clarke 1866椭球体以外,UTM在世界其他地方都采用WGS84. UTM是由美国制定,因此起始分带并不在本初子午线,而是在180度,因而所有美国本土都处于0-30带内.UTM投影采

前面我们从宏观上分析了Cesium的整体调度以及网格方面的内容,通过前两篇,读者应该可以比较清楚的明白一个Tile是怎么来的吧(如果还不明白全是我的错).接下来,在前两篇的基础上,我们着重讨论一下地形相关的内容. Cesium提供了TerrainProvider基类,该Provider负责每一个Tile对应的地形数据的构建,定义了一套地形Provider需要实现的接口和规范,但本身并不会参与其中的操作.这里列举一些关键的属性和函数: tilingSchemeProvider内部地球网格的剖分方式

转自:http://www.cnblogs.com/fuckgiser/p/5824743.html 简述 前面我们从宏观上分析了Cesium的整体调度以及网格方面的内容,通过前两篇,读者应该可以比较清楚的明白一个Tile是怎么来的吧(如果还不明白全是我的错).接下来,在前两篇的基础上,我们着重讨论一下地形相关的内容. Cesium提供了TerrainProvider基类,该Provider负责每一个Tile对应的地形数据的构建,定义了一套地形Provider需要实现的接口和规范,但本身并不会参

数据集预览: GlobeLand30是30米空间分辨率全球地表覆盖数据,目前可供下载使用的有3年的数据:2000-2010-2020,本文主要讲述GlobeLand30的官网下载地址和数据集简介. 数据处理方法.成果数据下载: [ArcGIS风暴]ArcGIS平台实现中国地表覆盖数据GlobeLand30预处理(批量投影.拼接.掩膜提取) [ArcGIS风暴]ArcGIS生成GlobeLand30土地利用数据集中国区域行列号shp格式对照图 目录 一.GlobeLand30简介 1 数学基础 2

WGS-84:是国际标准,GPS坐标(Google Earth使用.或者GPS模块)GCJ-02:中国坐标偏移标准,Google Map.高德.腾讯使用BD-09:百度坐标偏移标准,Baidu Map使用//WGS-84 to GCJ-02GPS.gcj_encrypt();//GCJ-02 to WGS-84 粗略GPS.gcj_decrypt();//GCJ-02 to WGS-84 精确(二分极限法)// var threshold = 0.000000001; 目前设置的是精确到小数点后

WGS-84:是国际标准,GPS坐标(Google Earth使用.或者GPS模块)GCJ-02:中国坐标偏移标准,Google Map.高德.腾讯使用BD-09:百度坐标偏移标准,Baidu Map使用 //WGS-84 to GCJ-02GPS.gcj_encrypt(); //GCJ-02 to WGS-84 粗略GPS.gcj_decrypt(); //GCJ-02 to WGS-84 精确(二分极限法)// var threshold = 0.000000001; 目前设置的是精确到小

主成分分析(PCA)是一种经典的降维算法,基于基变换,数据原来位于标准坐标基下,将其投影到前k个最大特征值对应的特征向量所组成的基上,使得数据在新基各个维度有最大的方差,且在新基的各个维度上数据是不相关的,PCA有几个关键的点: 1)归一化均值与方差,均值归一化后便于计算,方差归一化后便于对各个维度进行比较 2)新基为正交基,即各个坐标轴是相互独立的(可理解为垂直),只需要取新基上取方差最大的前几个维度即可 3)PCA的前提是只对服从高斯分布的数据特征提取效果较好,这就大大限制了它的应用范围.如

WGS-84:是国际标准,GPS坐标(Google Earth使用.或者GPS模块)GCJ-02:中国坐标偏移标准,Google Map.高德.腾讯使用BD-09:百度坐标偏移标准,Baidu Map使用 //WGS-84 to GCJ-02GPS.gcj_encrypt(); //GCJ-02 to WGS-84 粗略GPS.gcj_decrypt(); //GCJ-02 to WGS-84 精确(二分极限法)// var threshold = 0.000000001; 目前设置的是精确到小

#!/usr/bin/env python # coding:utf-8 # @author: KaiVen """ GPS坐标转换: WGS-84:是国际标准,GPS坐标(Google Earth使用.或者GPS模块) GCJ-02:中国坐标偏移标准,Google Map.高德.腾讯使用 BD-09:百度坐标偏移标准,Baidu Map使用 """ import math def transformLat(x, y): ret = -100.0

openlayers 知识 前段时间帮助同事重构一个地图类的项目,然后就学习了openLayer3这个框架,但是官网上没有中文版,也没有详细的例子解释,我只能遇到看不懂的就翻译成中文来用,为了方便以后再用这个ol,能够更快的上手,就花了几天的时间总结了ol的知识,ol功能很丰富,API也很多,没有写太多,只是写了怎么用的,只要学会了根本,就可以很快的使用API去操作map. 另外,在总结知识的同时,还写了demo,加深自己的理解,大家觉得不错的话,给个star- GitHub 那么开始吧! 目录

数学原理参考:https://blog.csdn.net/aiaiai010101/article/details/72744713 实现过程参考:https://www.cnblogs.com/eczhou/p/5435425.html 两篇博文都写的透彻明白. 自己用python实现了一下,有几点疑问,主要是因为对基变换和坐标变换理解不深. 先附上代码和实验结果: code: from numpy import * import numpy as np import matplotlib.p

PNP方法是为了解决在当前两帧图像中,已知前一帧图像上的3dLandmark点和当前帧的2d特征点,求取当前帧的pose. PNP主要有P3P.EPNP.UPNP.DLT.MRE(LS Iteration,g2o). 一.p3p p3p主要是根据针孔模型原理,即3d点投影到相机归一化坐标系再汇集到光心,如下图所示:

作者: 狐狸家的鱼 Github: 八至 版权声明:如需转载请获取授权和联系作者 1.关于空间参考 空间参考可以通过众所周知的ID(WKID) - 整数值来引用. 官网指南中也有对此的专门说明 https://developers.arcgis.com/qt/latest/qml/guide/spatial-references.htm 要将空间数据集成到地图中或执行分析时,ArcGIS Runtime必须知道地球表面上的位置,并使用坐标来执行此操作. 坐标是相对于坐标系表示的,坐标系是围绕地球

GIS知识分类 我认为GIS知识,大体可分为以下三类. G——测量学.地图学.误差理论等基础——测绘方面 I——数据库.开发——IS方面 S——GIS原理——结合前面两种知识的理念 第一类,是基础,有时候我们只是在操作软件,所以会忘记,但忘记了很捉急,不像第二种可以变通,偶尔需要复习. 第二类,一般用着用着就会越来越会用,不用复习. 第三类,结合前两者的理念,还有些惯例的意味,我已经有了以数据为核心的一种理解. ------------------------------------------