1.准备全国省级行政区数据,需要有省级行政区信息,如下所示: 2.生成渔网数据,操作完成会生成一个面数据和一个点数据,我们主要用点数据进行后面的操作. 3.提取栅格数据的值到渔网点数据中. 4.将区域地名赋予给栅格点值(分析工具-标识),设置如下图 5.数据的筛选过滤. 6.数据的汇总统计

栅格数据获取像元值, 使用ISurface.GetElevation(IPoint pnt),功能是实现了,获取的 不是像元值,是插值结果.而由于栅格数据是离散的值,每个栅格值代表了特殊的含义,插值之后的结果超出了原有的值域范围,比如原有栅格值 是13,14,20,不能插值,而插值之后却 出现了18,完全超出了后续的解析计算的范围,导致了异常. 查阅之后,发现像元值的查询使用如下代码实现 pRaster.GetPixelValue(0, pRaster.ToPixelRow(pPt.Y), pR

1. 功能简介 栅格数据唯一值渲染,是以像元为单位,不同的像元值设置不同的颜色,从而达到唯一值显示的效果. 2. 功能实现说明 2.1. 实现思路及原理说明 第一步 实例化唯一值渲染对象 第二步 初始化唯一值对象,将各级值加入到唯一值对象中 第三步 初始化Color列表,对每一个值设置对应颜色 第四步 唯一值渲染对象属性赋值,包括唯一值.颜色.波段索引 第五步 栅格渲染接口转换 第六步 栅格图层渲染赋值 2.2. 核心接口与方法 接口/类 方法 说明 Carto. IRasterUniqueVa

最近的一个项目需要在电子海图中下载已知水深点,导出点的地理坐标(经纬度).然后在arcgis中打开这些地理坐标输出为shp,利用GDAL读取不同波段的点对应的像元值,从而构建水深和像元值的对应关系. 其实想要根据经纬度得到像元值有两种方法. 1.通过arcpy选择点输出像元值,这个方法简单快捷,依赖于arcgis. 2.通过GDAL读取经纬度(度分秒),转换成小数形式.使用GDAL的CoordinateTransformation方法将经纬度转换成投影坐标,再转换成行列坐标,最后读取像元值.这里

很多时候,我们需要得到矢量数据区域所对应栅格数据的像元统计值(求平均.求和等),然后将获得的统计值赋给矢量图层的属性表,在ArcGIS中操作如下:(PS:第一次写技术文章,望大家多多体谅与支持,么么哒)   1.栅格统计:统计栅格数据,按照需要(求和.求平均)用所需要的矢量数据(矢量目标图层)进行统计,(注:考虑到统计分析较为常见,第一步前期并未实例截图).   2.栅格转矢量:将统计出栅格图层转换为矢量点图层:Raster to Point:              3.矢量点图层赋值:将第

在旅游规划中,考虑旅游景点周边的人口负载量是很重要的一个方面,这将直接影响资源的投入和配置,开发潜力和规模等.基于GIS可以将人口信息进行空间化的展示,还可以通过空间分析的方法计算出旅游景点辐射区的人口负载量,从而为规划提供依据.我们需要的就是去找到人口数据和旅游景点的数据,让ArcGIS来帮助我们统计出旅游辐射区的人口信息. 一.数据获取 我们可以从该网站上下载到GRID格式的人口密度栅格数据,http://sedac.ciesin.columbia.edu/data/set/gpw-v3-p

1.RasterLayer的结构 图层的话,除了FeatureLayer外,用的最多的就是RasterLayer了.较FeatureLayer而言,RasterLayer比较简单,这点可以从栅格图层的属性对话框中可以看出. 其中General选项卡对应着RasterLayer继承实现的ILayerGeneralProperties接口,Source选项卡对应IRasterLayer的Ratser属性,Display选项卡对应着ILayerEffects接口,Symbology选项卡对应着IRas

此文问获得栅格数据的像元值(即高程),有可能部分见解不到位,望大神看到了不惜指教! /// <summary> ///  得到高程(通过像素值)         /// </summary>         /// <param name="maskTifPath">Raster路径</param>         private List<int> GetElevation(string maskTifPath, List&

目录 前言 实现方法 总结 一.前言        其实这个功能之前已经实现,今天将其采用1.0版的方式进行了重构与完善,现将该内容进行总结.        其实这个功能很常见,比如google地球上当我们鼠标移动的时候能够自动获取到鼠标所在位置的高程信息就是本文所讲的一种效果.本文我们也以DEM数据为例,但是读者应当清楚任何栅格数据都可以采用此种方式获取点状目标栅格数据值.如果我们采用传统的方式很难能够对全球的SRTM数据实时获取某个点的值,采用Geotrellis分布式的方式可以很好的解决这

https://www.v2ex.com/api/nodes/show.json?name=python 接口返回: { "avatar_large": "//cdn.v2ex.com/navatar/8613/985e/90_large.png?m=1534882576", "name": "python", "avatar_normal": "//cdn.v2ex.com/navatar/86

var itemdata = "OrderFilter=0&ProjectTag=15&DateType=0"; var projectTag = itemdata.replace(/.*projecttag=([\d]+).*/gi, "$1"); 重点就是第二行,用匹配到的括号里的值替换整个文本. 如果用传统方法,肯定要先split"&"符号,再split"="符号,然后再取值. 这样多好,就一行代

我想做到,按照voronoi多边形分割地图土地利用类型文件,统计每个多边形内不同地物的种类和数量.-----如图: 我的第一个想法是:首先用上层多边形将下层栅格图切割开来,然后就可以分别统计栅格内的地物总数了. 矢量分割栅格目前可能有三种方法: 方法1:data management ----raster----split raster 按多边形分割栅格数据--我的电脑并不能出结果,统一坐标系也不能,无解,,, 方法2:先用split将voronoi多边形矢量文件的多边形全部切分开成一个一个的多

栅格数据用一个规则格网来描述与每一个格网单元位置相对应的空间现象特征的位置和取值.在概念上,空间现象的变化由格网单元值的变化来反映.地理信息系统中许多数据都用栅格格式来表示.栅格数据在许多方面是矢量数据的补充,将两种数据相结合是GIS项目的一个普遍特征. 一.栅格数据模型要素: 栅格数据模型在GIS中也被称为格网(Grid).栅格地图.表面覆盖(Surface Cover)或影像.格网由行.列.格网单元组成.行.列由格网左上角起始.在二维坐标系统中,行作为y坐标.列作为x坐标.在这点上与纬度作为

把DEM数据(.tif)获得栅格数据对应的经纬度及高程信息,存到地理数据库 一.预处理工作 栅格数据的合并--目的:将原始4张Dem(.tif)数据合并为一张Dem(.tif) https://wenku.baidu.com/view/26191ab5b8d528ea81c758f5f61fb7360b4c2bd5.html 栅格数据由地理坐标系转投影坐标系,使单位从度变为米 在Arcmap中转换:例如从 WGS_1984 转 Beijing_1954 1.加载要转换的数据全部到视野中 2.点击

Turing渲染着色器网格技术分析 图灵体系结构通过使用 网格着色器 引入了一种新的可编程几何着色管道.新的着色器将计算编程模型引入到图形管道中,因为协同使用线程在芯片上直接生成紧凑网格( meshlets ),供光栅化器使用.处理高几何复杂度的应用程序和游戏得益于两阶段方法的灵活性,该方法允许有效的剔除.详细程度的技术以及程序生成. 本文介绍了新的管道,并给出了 GLSL 中用于 OpenGL 或 Vulkan 渲染的一些具体示例.新功能可以通过 OpenGL 和 Vulkan 中的扩展以及使

GRWL数据库,全称Global River Widths from Landsat Database,是由Allen, George H & Pavelsky. Tamlin M等人基于Landsat数据制作的全球河网(宽度)数据库(Global extent of rivers and streams,Allen, George H. & Pavelsky, Tamlin M. DOI: 10.1126/science.aat0636),主要包含三种数据: GRWL矢量产品  :[GR

运用Jmeter正则提取器,可以从请求的响应结果中取到需要的内容,从而实现关联. jmeter之关联 的个人理解: 关联是请求与请求之间存在数据依赖关系,需要从上一个请求获取下一个请求需要回传回去的数据

网格布局特点: l  使容器中的各组件呈M行×N列的网格状分布. l  网格每列宽度相同,等于容器的宽度除以网格的列数. l  网格每行高度相同,等于容器的高度除以网格的行数. l  各组件的排列方式为:从上到下,从左到右. l  组件放入容器的次序决定了它在容器中的位置. l  容器大小改变时,组件的相对位置不变,大小会改变. l  设置网格布局行数和列数时,行数或者列数可以有一个为零.若rows为0,cols为3,则列数固定为3,行数不限,每行只能放3个控件或容器.若cols为0,rows为

注:本文内容源自于三十一.Java图形化界面设计——布局管理器之GridLayout(网格布局),笔者在学习过程中根据自身理解修改了部分代码. 网格布局特点: l  使容器中的各组件呈M行×N列的网格状分布. l  网格每列宽度相同,等于容器的宽度除以网格的列数. l  网格每行高度相同,等于容器的高度除以网格的行数. l  各组件的排列方式为:从上到下,从左到右. l  组件放入容器的次序决定了它在容器中的位置. l  容器大小改变时,组件的相对位置不变,大小会改变. l  设置网格布局行数和

ORBSLAM2中ORB特征提取的特点 ORBSLAM2中通过对OpenCV中的ORB特征点提取类进行修改,对图像进行分块提取,而后划分节点,使得每个节点中保存的特征点性能是该节点所有特征点中最好的. 可能按照上面说的方式,大家不太能理解. 这么说吧.将铺满苹果的桌子进行画格子,然后每个格子中就会有不同数量的苹果,在每个格子中选出最好吃的苹果,格子中其他的苹果全部扔掉.(虽然有点可惜,但是大局为重嘛),那么原先摆满苹果的桌子(如图1所示),现在就剩下每个格子一个苹果的桌子,尽管苹果少了很多,但是