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.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

(2017-04-10 银河统计) KNN算法即K Nearest Neighbor算法.这个算法是机器学习里面一个比较经典的.相对比较容易理解的算法.其中的K表示最接近自己的K个数据样本.KNN算法是用来做归类的,也就是说,一个样本空间里的样本已经分成很几个类型,然后,给定一个待分类的数据,通过计算接近自己最近的K个样本来判断这个待分类数据属于哪个分类.你可以简单的理解为由那离自己最近的K个点来投票决定待分类数据归为哪一类. 一个比较经典的KNN图如下: 从上图中我们可以看到,图中的有两个类型

技术背景 在对物理海洋数据处理过程中,表层温度是众多要素中的一种,本文书要是针对海洋表温数据批量日平均处理的一个工具设计.首先要在对当前的SST数据文件作一下简要的说明,SST全称为sea surfer Temperature,文件后缀为.nc,文件里面主要有两个数据集(datasets),第一个数据集全球的海洋表温的温度数据,其中标记值为-999(float数据类型),第二个数据集为遗失数据补充说明,具体大家可以参考附件链接中的文本文件,表温数据集主要分为8个时间节点,每个时间节点是一层,共有

格网插值就是使用离散的数据点创建一个栅格图像的过程.通常情况下,有一系列研究区域的离散点,如果我们想将这些点转换为规则的网格数据来进行进一步的处理,或者和其他网格数据进行合并 等处理,就需要使用格网插值算法. 我们的应用是在海洋数据的处理的处理上,像海洋温度数据,在海洋与陆地的接触部分,数据会有缺失 ,对这些数据缺失的点就需要进行数据的插值处理,才能进行接下来其他的处理,所以插值处理尤为重要. 在gdal库中有对应各个插值算法的算法参数结构体,我一直用的是反距离权重插值算法(GDALGridIn

1.生成插值图 插值工具: 方案1:Spatial Analyst 工具-->插值分析-->反距离权重法 (IDW) + Spatial Analyst 工具-->提取分析-->按掩膜提取(Extract by Mask) 方案2:Spatial Analyst 工具-->插值分析-->反距离权重法 (IDW)+在工具的环境设置中设置掩膜.如下图所示: 2.进行arcMap制图 (1)切换到布局视图. (2)点击布局工具栏上的更改布局按钮,弹出选择模板窗口,进行A1-A

ArcGIS案例学习笔记2_2_txt/excel空间可视化和空间插值 计划时间:第二天下午 教程:pdf page=337 数据:chapter8/ex4 方法: 1.加载xy.txt和gdp.txt文本文档 2.xy图层/右键/显示XY 3.连接GDP 4.加载边界gdp.mdb/bound 5.设置环境(处理范围=bound,像元大小=500,掩膜=bound) 6.插值:sa工具箱/插值分析/克里金,反距离权重,地形转栅格 结果: 补充: 克里金:数学家 反距离权重,IDW Y = a*

1 前言 这期博主将根据示例大概讲一下插值分析. 2 问题阐述 根据要求,完成以下操作: (1)请就以上条件确定此地区适合X的生活范围,并制作专题图.专题图内容要求以地形和水系作为背景,且给出适宜区域面积(投影面积即可). (2)根据location数据统计该只鸟在2012年5月到2012年11月份的飞行里程. (3)自1990年以来,该地加强了对其保护,其数量逐年增长,作折线图说明. 3大概思路 用[反距离权重法]对温度,降水量进行插值,用[重分类]对各因素适合区域进行提取,用[栅格计算器]进

4 具体思路 4.1 加载数据 (1)点击[添加数据],选择"中国地面气候资料国际交换站数据集台站信息.csv"."省份.shp"和"2011年中国地面国际交换站年平均降水量.csv",单击添加. 图4.1.1  添加数据参数设置 (2)选择"中国地面气候资料国际交换站数据集台站信息.csv"图层,右键,[显示XY数据],X字段为"经度",Y字段为"纬度",输入坐标的坐标系"地

1. 3D分析 1.1. 3D Features toolset 工具 工具 描述 3D Features toolset (3D 要素工具集) Add Z Information 添加 Z 信息 添加关于具有 Z 值的要素类中的要素的高程属性的信息. Buffer 3D 3D 缓冲 围绕点或线创建三维缓冲区以生成球形或圆柱形的多面体要素. Difference 3D 3D 差异 消除目标要素类中部分与减法要素类中闭合的多面体要素体积重叠的多面体要素. Enclose Multipatch 封闭

接了一个任务,要处理DEM原始数据中的高程异常值,如图中的异常亮点. 想了一下,以前处理过建筑物附近的DEM铲平,那么高程异常值应该如何处理呢? 显然直接铲平时不太合理的,需要利用异常值周围的高程进行内插(没有高精度的DEM). 思路如下: 1.首先建立一个面图层,手工圈出异常值的区域. 2.建立一个点图层,在异常值框选区周围采样一些点.获取DEM高程用“添加表面信息”工具. 3.根据点和面图层进行插值处理,利用反距离权重方法,哪种插值方法好需要斟酌,使用局部内插方法. 如果有高精度的DEM,这

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 在之前的博文<WebGIS中等值面展示的相关方案简析>中我提到了两种生成等值面的方法: a.使用GP服务发布等值面生成服务,前端调用该服务生成等值面图片然后叠加至地图上. b.使用AE开发等值面生成工具,将等值面图片瓦片化后叠加至地图上. 从实现方式上来说,这两种方案均是通过后台生成等值面图片,前端进行图片叠加展示. 如果项目中我们的观察值频繁变化,比如五分

克里金法是通过一组具有 z 值的分散点生成估计表面的高级地统计过程.与插值工具集中的其他插值方法不同,选择用于生成输出表面的最佳估算方法之前,有效使用克里金法工具涉及 z 值表示的现象的空间行为的交互研究. 什么是克里金法? IDW(反距离加权法)和样条函数法插 值工具被称为确定性插值方法,因为这些方法直接基于周围的测量值或确定生成表面的平滑度的指定数学公式.第二类插值方法由地统计方法(如克里金法)组成, 该方法基于包含自相关(即,测量点之间的统计关系)的统计模型.因此,地统计方法不仅具有产生预

ArcGIS案例学习笔记2_2 联系方式:谢老师,135_4855_4328,xiexiaokui#qq.com 时间:第二天下午 2018年8月12日 案例1:模型构建器,山顶点提取 背景:数据量大,工程大 目的:自动化,批处理,定制业务流程,不写程序 教程:Pdf/343 数据:chap8/ex5 建模过程 模型运行界面 模型运行结果: 案例2:txt/excel空间可视化和空间插值 教程:pdf337 数据:chapter8/ex4 方法: 1.加载xy.txt和gdp.txt文本文档 2

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

einyboy 原文LINK Kriging插值法 克里金法是通过一组具有 z 值的分散点生成估计表面的高级地统计过程.与插值工具集中的其他插值方法不同,选择用于生成输出表面的最佳估算方法之前,有效使用克里金法工具涉及 z 值表示的现象的空间行为的交互研究. 什么是克里金法? IDW(反距离加权法)和样条函数法插 值工具被称为确定性插值方法,因为这些方法直接基于周围的测量值或确定生成表面的平滑度的指定数学公式.第二类插值方法由地统计方法(如克里金法)组成, 该方法基于包含自相关(即,测量点之间的

原文 GIS基础软件及操作(五) 练习五.空间分析的基本操作 空间分析的基本操作 空间分析模块 空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术,其目的在于提取和传输空间信息.空间分析是地理信息系统的主要特征.空间分析能力(特别是对空间隐含信息的提取和传输能力)是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面,也是评价一个地理信息系统成功与否的一个主要指标. 本章的大部分练习都会用到空间分析扩展模块,要使用“空间分析模块”首先在ArcMap中执行菜单命令[自定义]>[扩展模块],在扩展模块管理窗

1.作者可能把scannet数据集分成了训练集和测试集并处理成了.pickle文件. 2.在代码运行过程中,作者从.pickle文件中读出训练集1201个场景的x.y.z坐标和测试集312个场景的x.y.z坐标. 3.考虑把点存到.txt文件中,用cloudcompare可视化一下. 2--地板 3--椅子 8--沙发 20--靠枕 单独存入训练数据到txt文件 : TRAIN_DATASET = scannet_dataset.ScannetDataset(root=DATA_PATH, np

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). MIA] Image matching as a diffusion process[