1.算法功能简介 反距离权重 (IDW) 插值使用一组采样点的线性权重组合来确定像元值.权重是一种反距离函数.进行插值处理的表面应当是具有局部因变量的表面.此方法假定所映射的变量因受到与其采样位置间的距离的影响而减小.例如,为分析零售网点而对购电消费者的表面进行插值处理时,在较远位置购电影响较小,这是因为人们更倾向于在家附近购物. 根据给定的控制点对和控制点的位移矢量(方向和距离),实现图像每一个像素点的位移.反距离加权插值的方法是通过得到每一个像素点和选定控制点对的逼近关系,以及相对应的权…

图形渲染中,idw反距离权重插值算法是一个应用非常广泛的方法,但是js实现的比较少,目前实现一个: //idw算法 //输入[[x:0,y:0,v:0],[x:0,y:0,v:0],[x:0,y:0,v:0]] function idwcomputer(datas,result){ if(datas.lenght<3) return result; var m0=datas.length; var m1=result.length; //console.info(datas); //距离列表 v…

反距离权重 (IDW) 插值显式假设:彼此距离较近的事物要比彼此距离较远的事物更相似.当为任何未测量的位置预测值时,反距离权重法会采用预测位置周围的测量值.与距离预测位置较远的测量值相比,距离预测位置最近的测量值对预测值的影响更大.反距离权重法假定每个测量点都有一种局部影响,而这种影响会随着距离的增大而减小.由于这种方法为距离预测位置最近的点分配的权重较大,而权重却作为距离的函数而减小,因此称之为反距离权重法.…

1.PIE SDK介绍 1.1.  PIE软件介绍 1.2.  PIE SDK介绍 1.3.  PIE支持项目介绍 1.4.  PIE.NET-SDK插件式二次开发介绍 1.5.  PIE.NET-SDK组件式二次开发介绍 1.6. PIE.NET-SDK支持功能表 2.PIE SDK地图操作 2.1.  地图范围的设置 2.2.  地图图层控制 2.3.  地图范围设置和图层事件监听 2.4.  地图显示范围截图 2.5.  屏幕和地图坐标的转换 2.6.  地图鼠标事件监听 3.PIE SD…

PIE SDK Command&&Tool工具命令一览表 编号 模板 名称(中文) Command&Tool 程序集 备注 1 数据管理 加载栅格数据 PIE.Controls.RasterCommand PIE.Controls.dll 2 加载矢量数据 PIE.Controls.VectorCommand 3 加载科学数据集数据 PIE.Controls.ScientificDatasetCommand 4 加载环境数据 PIE.Controls.LoadHJDataComma…

   1.算法功能简介 监督分类,也叫训练场地法.训练分类法,是遥感图像分类的一种,用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程.监督分类算法有平行算法.平行六面体法.最小距离法.最大似然法.马氏距离法.二值编码分类法等算法. 最小距离法是一种原理简单,应用方便的分类方法,它利用训练样本中各类别在各波段的均值,根据各像元离训练样本平均值的距离大小来决定其类别,其在遥感分类中应用并不广泛,主要缺点是此方法没有考虑不同类别内部方差的不同,从而造成一些类别在其边界上的重叠,引起分类误差,因此需要…

1. 功能简介 亮度是指发光体(反光体)表面发光(反光)强弱的物理量:对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量:透明度是描述光线透过的程度 栅格数据增强控制主要是通过对亮度.对比度.透明度三个数值进行调整,从而达到数据显示的增强,显示不同的图像效果. PIE SDK中设置属性值时,对比度.亮度.透明度均为0~100之间的整数. 2.功能实现说明 2.1. 实现思路及原理说明 第一步 获取栅格图层Render进行接口转换. 第二步 设置对比度.亮度.透明度属性值. 第…

1.算法功能简介 K-Means 算法的基本思想是:以空间中 k 个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 算法首先随机从数据集中选取 K 个点作为初始聚类中心,然后计算各个样本到聚类中的距离,把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类.计算新形成的每一个聚类的数据对象的平均值来得到新的聚类中心,如果相邻两次的聚类中心没有任何变化,说明样本调整结束,聚类准则函数已经收敛.本算法的一个特点是在每次迭代中都要考察每个样本的分类是否正确…

1.算法功能简介 神经网络是模仿人脑神经系统的组成方式与思维过程而构成的信息处理系统,具有非线性.自学性.容错性.联想记忆和可以训练性等特点.在神经网络中,知识和信息的传递是由神经元的相互连接来实现的,分类时采用非参数方法,不需对目标的概率分布函数作某种假定或估计,因此网络具备了良好的适应能力和复杂的映射能力.神经网络的运行包括两个阶段:一是训练或学习阶段( Training or Learning Phase),向网络提供一系列的输入-输出数据组,通过数值计算和参数优化,不断调整网络节点的连接…

地图平移校正,当加载两幅空间参考一样的影像,其中一幅影像有点偏移,这时就以另一幅影像为基准将其进行平移校正,然后保存,再次加载就不会出现偏移了. 下面来介绍下实现的主要代码: 首先通过选中目录树中的要平移的图层,拖动图层进行平移校正,计算出图层平移的偏移量,然后修改栅格数据集的仿射变换参数的坐标即可,核心方法就是PIE SDK的SetOffset 和GetOffset方法: 平移校正的过程主要涉及到鼠标的MouseDown.MouseUp和MouseMove事件. 当鼠标按下,记录鼠标的坐标,为…