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…

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…

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…

对于低分数据来说,常用的校正方式就是给定数据的经纬度查找表来进行校正.在GDAL中,这种校正方式叫Geolocation array.常用的数据有国外的MODIS数据,国内的如风云系列(FY)和海洋系列卫星(HY)都是使用这种方式来进行处理. GDAL库读取MODIS数据(HDF格式)的时候,会自动读取里面的经纬度查找表,并构造一个叫做GeoLocation的元数据段.如下所示: 只要有这个信息,使用GDAL就可以来对数据进行校正,但是对于国内的风云系列以及海洋系列卫星的数据来说,在数据里面会有…

一 RPC正射校正的原理 影像正射校正的方法有很多,主要包含两大类:一类是严格的几何纠正模型,另一类是近似几何纠正模型.当遥感影像的成像模型和有关参数已知时,可以根据严格的成像模型来校正图像,这种方法属于严格几何纠正,最具代表的是共线方程法.当传感器成像模型未知或者无法获取相关的辅助参数时,可以用假定的数学模型模拟成像模型,对影像实现校正,这种方法属于近似几何纠正,主要有:几何多项式纠正.有理函数法.局部区域校正等模型.本文将主要对RPC正射校正模型进行展开讨论. RPC模型将像点坐标d(lin…

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…

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_27045589/article/details/81062586 一.几何校正方法 图像校正本质是建立一种从原始图像行列号到某种投影的数学关系,即实现图像行列坐标到投影坐标的转换.不同的校正方法利用了不同的方法来表示转换关系,但本质上式相同的.常用的几何校正方法包括:几何多项式校正.有理函数模型校正.局部区域校正模型.地理查找表校正等.  GDAL库中可以实现的校正方法就包括以上四种方法,即:1~3次的几何多项式校正.RPC(有理函数…

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…

python实现多线程参考http://www.runoob.com/python/python-multithreading.html #!/usr/bin/env python # coding:utf-8 # # Description: # # # Author: LC # Date: # try: from osgeo import gdal except ImportError: import gdal import Queue import threading import tim…

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…

本文档主要对如何使用GDAL提供的工具对FY3系列卫星数据进行校正处理.FY3系列卫星提供的数据一般是以HDF5格式下发,一个典型的FY3A和FY3B的数据文件名如下: FY3A_MERSI_GBAL_L1_20100321_0150_1000M_MS.HDF FY3B_MERSI_GBAL_L1_20130620_0600_1000M_MS.HDF 下面分为三个部分来对FY3系列数据校正进行处理,分别是数据预处理.构造子数据集和校正三个部分,下面分别进行详述. 该文档用到的GDAL[1]工具主…

经常看到这些词汇,也有baidu或google过,但记忆里总是模糊,不确定,以至于别人问及的时候,总说不清楚.开篇随笔记录下.大家有补充或者意见的尽请留文. 本文顺序: 一.Rest(Restful)跟RPC 二.SOAP啥意思? 三.实例区分RESTful风格的 Web API与采用RPC风格的SOAP WebService? 一.REST(REpresentational State Transfer) 翻译为 表现状态转换  有个老头(Fielding)又称之为“分布式超媒体应用” RES…

前言 GDAL库中提供的gdalwarp支持各种高性能的图像重采样算法,图像重采样算法广泛应用于图像校正,重投影,裁切,镶嵌等算法中,而且对于这些算法来说,计算坐标变换的运算量是相当少的,绝大部分运算量都在图像的重采样算法中,尤其是三次卷积采样以及更高级的重采样算法来说,运算量会成倍的增加,所以提升这些算法的处理效率优先是提高重采样的效率.由于GPU的多核心使得目前对于GPU的并行处理非常热,同时也能大幅度的提升处理速度.基于上述原因,GDALWARP也提供了基于OPENCL的GPU加速,之前在…

引自https://blog.csdn.net/qq_27045589/article/details/81062586 def main(): infile = "F:\\Temp_Data\\MOD13A2_20180610_H23V04_NDVI.tif" outfile = "F:\\Temp_Data\\MOD13A2_20180610_H23V04_NDVI_GEO.tif" dataset = gdal.Open(infile, gdal.GA_Upd…

目录 简述 C++代码 效果对比 GDAL融合效果和原始多光谱波段对比 GDAL融合效果和原始全色波段对比 ARCGIS融合效果与原始全色和多光谱对比 GDAL融合效果与ArcGIS融合效果对比 简述 最近在GDAL的代码中看见了gdalpansharpen.cpp,于是简单的尝试了一下. 融合后的效果比较差,这应该是我对这个算法的使用还不熟悉,还有些地方没有弄清楚.这个代码比较新,是2.1版本才加上的,我在看的时候,代码还有一些小问题,已经在github上提交了issuse了. 融合使用的数据…

关于怎样解决PHP服务器时间不准的问题,得针对不同的情况进行不同的处理. 下面是经常遇到的情况,及应对办法. 1.PHP服务器时区不对,使用下面代码修正: <?php $timezone = "PRC"; if(function_exists('date_default_timezone_set')){ date_default_timezone_set($timezone); } echo date('d-m-Y H:i:s'); ?> 或修改PHP.INI文件后重新启动…

1. 算法功能简介 正射校正是对影像空间和几何畸变进行校正生成多中心投影平面正射图像的处理过程.它除了能纠正一般系统因素产生的几何畸变外,还可以消除地形引起的几何畸变 PIE支持算法功能的执行,下面对正射校正算法功能进行介绍. 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 第三步 结果显示 2.2. 算法参数 算法名称 正射校正 C#算法DLL PIE.CommonAlgo.dll C#算法名称 PIE.CommonAlgo.PIEOrthoAlgo 参数结…

在维护一段代码时看到前任程序员写的获取栅格数据的CellSize的功能,竟然在知道GDAL的情况下去调用AE的接口来解算,觉得费解. 原来的思路是使用AE的Raster对象读取出Raster的文件大小和真实投影坐标对构造的矩形外框,再来算每个cell的长宽,觉得实在无语. 于是研究了下GDAL怎么获取到一些数据基本信息(Metadata)的. 搬运一下GDAL官方对其数据模型的Metadata的描述: GDAL metadata is auxiliary format and applicati…

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.…

这是一篇关于纯C++RPC框架的文章.所以,我们先看看,我们有什么? 1.一个什么都能干的C++.(前提是,你什么都干了) 2.原始的Socket接口,还是C API.还得自己去二次封装... 3.C++11,这是最令人兴奋的.有了它,才能够有这篇文章:否则,CORBA之类的才是唯一的选择.(因为需要代码生成) 那么,我们没有什么,或者需要什么? 1.一套完善的序列化框架:在不同的进程间传输数据,序列化是第一步,如何可靠且方便地将对象转化为二进制(或者其他格式),在对端则是如何正确且安全地将其从…

最近线上碰到一点小问题,分析其原因发现是出在对 RPC 使用上的一些细节掌握不够清晰导致.很多时候我们做业务开发会把 RPC 当作黑盒机制来使用,但若不对黑盒的工作原理有个基本掌握,也容易犯一些误用的微妙错误. 虽然曾经已经写过一篇<RPC 的概念模型与实现解析> 从概念模型和实现细节上讲述了 RPC 的原理,这一篇就从使用上的一些注意点来捋一捋吧. 同步 RPC 的调用通常为了方便使用,会被伪装成普通方法调用的形式.但实际二者之间存在巨大的差异,进程内的方法调用的时间量级是 ns(纳秒),而…

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…

运行环境,客户端一般编译为.Net 3.5 Unity兼容,服务端因为用了一些库,所以一般为4.0 或往上.同一份代码,建立拥有2个项目.客户端引用: WindNet.Client服务端引用: OpLog.Core WindNet.Web 然后服务端添加编译标记为SV 看代码: //PostSharp AOP标记 拥有此标记的方法将可以远程调用 [TypeProxy] public class LocalTest { //callback为必须,如果没有此方法,则不可进行远程调用 //远程调用模…

由于项目组现在用的rpc是基于google protobuf rpc协议实现的,所以花了点时间了解下protobuf rpc.rpc对于做分布式系统的人来说肯定不陌生,对于rpc不了解的童鞋可以自行google,这里只是做个简单的介绍.rpc的主要功能是让分布式系统的实现更为简单,为提供强大的远程调用而不损失本地调用语义的简洁性.为了实现这个目标,rpc框架需要提供一种透明调用机制让使用者不必显示区分本地调用还是远程调用.rpc架构涉及的组件如下: 客户方像调用本地方法一样去调用远程接口方法,R…

本部分将介绍使用spider RPC开发分布式应用的客户端和服务端. spider RPC中间件基于J2SE 8开发,因此需要确保服务器上安装了JDK 8及以上版本,不依赖于任何额外需要独立安装和配置的依赖程序. 注:spider RPC 1.0.1版本之前基于JDK 1.7开发,最后改为了使用JDK  1.8主要是出于公司内部系统对接的考虑,使用了1.8新增的Parameter类,因为内部系统需要解析参数名. spider RPC中间件的核心设计初衷是像调用本地服务一样调用远程服务,能够灵活的…

在本人写的前一篇文章中,谈及有关如何利用Netty开发实现,高性能RPC服务器的一些设计思路.设计原理,以及具体的实现方案(具体参见:谈谈如何使用Netty开发实现高性能的RPC服务器).在文章的最后提及到,其实基于该方案设计的RPC服务器的处理性能,还有优化的余地.于是利用周末的时间,在原来NettyRPC框架的基础上,加以优化重构,本次主要优化改造点如下: 1.NettyRPC中对RPC消息进行编码.解码采用的是Netty自带的ObjectEncoder.ObjectDecoder(对象编码…

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…

Redola.Rpc 的一个小目标 Redola.Rpc 的一个小目标:20000 tps. Concurrency level: 8 threads Complete requests: 20000 Time taken for tests: 0.886 seconds Time per request: 0.044 ms (avg) Requests per second: 22573 [#/sec] (avg) Concurrency level: 8 threads Complete r…

原创文章转载请注明出处:@协思, http://zeeman.cnblogs.com 自SOA架构理念提出以来,应用程序间如何以最低耦合度通信的问题便呈现在所有架构师面前. 互联网系统的复杂度让我们不得不大量使用分布式应用,早期通过数据库来交互通信,慢慢地大家发现数据库的耦合是最难解的,并且数据库是最难做负载均衡的,水平拆分,垂直拆分,读写分离让开发的复杂度在不断增加.最终大家发现我们可以把持久化要求不高,结构化程度不强的数据通过分布式缓存.消息队列.NoSQL等一系列手段降低对数据库的依赖,而…