摘要 使用经常使用測量比例叠加多个栅格数据,并依据各栅格数据的重要性分配权重. 插图 插图中,两个输入栅格已又一次分类为 1 至 3 三种公共測量级别.为每一个栅格均分配了一个影响百分比.这些像元值与其影响百分比相乘,两者所得结果相加创建输出栅格.以左上角像元为例. 这两个输入的值变为 (2 * 0.75) = 1.5 与 (3 * 0.25) = 0.75.1.5 和 0.75 的和为2.25. 由于加权叠加获得的输出栅格为整数,所以终于值取整为 2. 使用方法 · 全部输入栅格数据必须为整型

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

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

数据类型 datatype 关键字 描述 地址定位器 DEAddressLocator 用于地理编码的数据集,存储地址属性.关联的索引以及用于定义将地点的非空间描述转换为空间数据这一过程的规则. 地址定位器样式 GPAddressLocatorStyle 用于创建新地址定位器的模板. 分析像元大小 analysis_cell_size 栅格工具使用的像元大小. 任何值 GPType 接受任何值的数据类型. ArcMap 文档 DEMapDocument 包含一个地图.它的布局以及它的关联图层.表

ArcGIS 10.2 for Desktop是在10.1的成功基础上进行的改进,它的改进包括:性能提升.附加的安全性.40多个新的分析工具.3D功能提高.栅格增强.新的地理数据管理能力以及其它更多的功能. 1 安全性 1.1 单点登录 ArcGIS支持从任何客户端一次登录到ArcGIS 系统,并且允许这些凭证在整个ArcGIS系统中使用.例如, 当使用Esri的全球地理编码服务批量处理地理编码的时候,凭证可通过从ArcMap自动传递给ArcGIS Online. 1.2 PKI支持      

1.ARCGIS在导入Excel坐标点的时候出现"没有注册类"的情况怎么办? 确保你本机上装有office,并且版本要能够识别XLSX格式.2007以上. 2.导入excel时result报错 ERROR 000361: The name starts with an invalid characterFailed to execute (FeatureClassToFeatureClass). 描述 任何数据库都可以对表名和字段名的命名进行限制.例如,文件地理数据库中的表不能以数字或

2019年ArcGIS规划专业专项培训(四天) 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com   第一天:GIS入门 第一章 GIS概述及其应用 掌握GIS的概念.功能.软件及其在城市规划中的作用 第二章 GIS空间查询和数据转换 学习在ArcGIS中查阅城市规划常用的GIS数据和CAD数据,掌握GIS通用软件ArcGIS10的操作技能.包括认识GIS数据格式.坐标转换和配准.管理地图图层.查询表格.数据可视化等 案例实操 案例:CAD导

原文 GIS基础软件及操作(八) 练习八.地理建模 地理建模:Model Builder 土壤侵蚀危险性建模分析 认识ModelBuilder操作界面 1: 添加硬盘上的数据或工具到模型中,数据也可以从ArcMap或ArcCatalog从直接拖到模型中,工具可以直接从Arctoolbox直接拖到模型中 2: 显示全部模型要素,并充满ModelBuilder窗口 3: 自由缩放,点击此按钮,按住鼠标不放,向上或向下移动鼠标可以缩放ModelBuilder中的流程图 4: 选择,用以选择模型中的数据

1. 引言 最近老师有一个需求,就是想要抓取实时的矢量交通流量数据来做分析,类似于百度地图,高德地图的"实时路况"那种.平时的网络抓取工作一般是抓取网页上现成的数据,但是交通流量数据只有栅格的切片,没有矢量数据,而且数据购买的费用一年就好几十W,基本不可能拿得出.实验室的师兄们都有事情忙,所以这个苦逼的任务自然摊派到我的头上. 图1. 高德和百度地图的实时路况数据 因为网络上现成的数据只有切片数据,因此这个问题就转化为了如何将切片数据矢量化.如果直接用ArcGIS Engine将栅格数

接口,开发包??我要做一个移动端的,完了之后和5G挂一下钩, web/桌面/移动 C#就是.NET.... 和专业程序设计课程的区别 a kind of boring hope it helpful,,编程思维训练吧当作,其他浮云,不必在意 01 GIS类型:应用型(专题/区域综合,业务型,产品型)和工具型(太源了,接触不多,采集,管理分析制图等,功能就那几个) 二次开发&独立开发&单纯二次开发&集成二次开发(开发平台和开发工具的区别),独立开发的开发成本 呃...对于我这种懒人,

Spatial Analyst Tools 1.区域分析 # Process: 以表格显示分区几何统计 arcpy.gp.ZonalGeometryAsTable_sa("", "", 输出表, "") # Process: 以表格显示分区统计 arcpy.gp.ZonalStatisticsAsTable_sa("", "", "", 输出表__2_, "DATA"

1.地图四要素: 图名.图例.比例尺.指北针 2.[栅格计算器].[加权叠加]和[加权总和]的不同 [栅格计算器]的结果是浮点型小数 [加权叠加]工具,输入栅格必须为整型.若成本栅格涉及重分类,最好用[加权叠加],权重和必须为100 [加权总和]工具,权重和为1,输入栅格可以为整型或浮点型. 3.密度分析 [点密度分析],分析点落到每个单元 [核密度分析],根据点拟合为光滑锥面(或线) [线密度分析],一定半径范围内折线 4.要生成注记图层数据必须在geodatabase中 5.标注表达式(JS

### `highgui`的常用函数: `cv::namedWindow`:一个命名窗口 `cv::imshow`:在指定窗口显示图像 `cv::waitKey`:等待按键 ### 像素级 * 在灰度图像中,像素值表示亮度,所以0表示黑色,255表示白色: * 图像在本质上都是一个矩阵,但是灰度图像的值就是一个矢量,而彩色图像则是多通道的向量,所以可以通过`image.at<>(row,colomn)[]`来取值,灰度就是`uchar`,常用的RGB通道则是`cv::Vec3b`,b代表ush

近几个月研读了不少RGBD-SLAM的相关论文,Whelan的Volume Fusion系列文章的效果确实不错,而且开源代码Kintinuous结构清晰,易于编译和运行,故把一些学习时自己的理解和经验写出来,供大家参考,同时希望各位批评指正. 研读之前已经发现有中文博客做了一些解析,我也受益不少.参见fuxingyin的blog:Kintinuous 解析 .不过有些地方已经不够详细,故此文重新进行解读.可能某些地方会重复. 本文是在自己阅读.整理.代码实践的基础上做的一些结果,希望对相关研究者

原文链接:https://yq.aliyun.com/topic/111 本文是对原文内容中部分概念的摘取记录,可能有轻微改动,但不影响原文表达. 08 - BP算法双向传,链式求导最缠绵 反向传播(Back Propagation,简称BP) 算法 在神经网络(甚至深度学习)参数训练中,BP算法占据举足轻重的地位. 实际上BP算法是一个典型的双向算法,但通常强调的是反向传播. 工作流程分两大步: 正向传播输入信号,输出分类信息(对于有监督学习而言,基本上都可归属于分类算法).简单说来,就是把信

本文由云+社区发表 作者:董超 导语:现在人工智能是个大热点,而人工智能离不开机器学习,机器学习中深度学习又是比较热门的方向,本系列文章就从实战出发,介绍下如何使用MXnet进行深度学习~ 既然是实战而且本文是入门级别的我们就不讲那么多大家都听不懂的数学公式啦- 0x00 深度学习简介 虽然吧,我们不讲哪些深奥的数学原理,但是基本的原理还是要掌握下的- 在介绍深度学习之前我们要先了解两个概念,机器学习和神经网络. 机器学习: 在介绍深度学习之前,我们先简单介绍下机器学习,我们引用下维基百科上机器

啰嗦开场白 读本科期间,信号与系统里面经常讲到卷积(convolution),自动控制原理里面也会经常有提到卷积.硕士期间又学了线性系统理论与数字信号处理,里面也是各种大把大把卷积的概念.至于最近大火的深度学习,更有专门的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN),在图像领域取得了非常好的实际效果,已经把传统的图像处理的方法快干趴下了.啰啰嗦嗦说了这么多卷积,惭愧的是,好像一直以来对卷积的物理意义并不是那么清晰.一是上学时候只是简单考试,没有仔细思考过具体

原文地址:https://blog.csdn.net/dangxw_/article/details/49001413 代码中使用滤镜参见上一篇博客:http://blog.csdn.net/dangxw_/article/details/48999109. 命令行使用滤镜参见ffmpeg官网:http://www.ffmpeg.org/ffmpeg-filters.html#Video-Filters. 视频素材原效果: 1:boxblur 功能:模糊处理. 接受参数有: luma_radiu

今天,主要和大家分享一下最近研究的卷积网络和它的一些变种. 首先,介绍一下基础的卷积网络. 通过PPT上的这个经典的动态图片可以很好的理解卷积的过程.图中蓝色的大矩阵是我们的输入,黄色的小矩阵是卷积核(kernel,filter),旁边的小矩阵是卷积后的输入,通常称为feature map. 从动态图中,我们可以很明白的看出卷积实际上就是加权叠加. 同时,从这个动态图可以很明显的看出,输出的维度小于输入的维度.如果我们需要输出的维度和输入的维度相等,这就需要填充(padding). 现在我们来看

人脸检测及识别python实现系列(4)——卷积神经网络(CNN)入门 上篇博文我们准备好了2000张训练数据,接下来的几节我们将详细讲述如何利用这些数据训练我们的识别模型.前面说过,原博文给出的训练程序使用的是keras库,对我的机器来说就是tensorflow版的keras.训练程序建立了一个包含4个卷积层的神经网络(CNN),程序利用这个网络训练我的人脸识别模型,并将最终训练结果保存到硬盘上.在我们实际动手操练之前我们必须先弄明白一个问题——什么是卷积神经网络(CNN)? CNN(Conv