一个小测试程序开发全过程实录,完全新手入门级的实例,如果你还在为处理大影像而发愁,来试试这个称手的工具吧. Imagec 开发日记 2013-6-25 需求: 影像数据切割,重采样 数据切割的要求是简单的给予矩形的等分切割,并以2的幂次为分割单元,无需使用AOI裁切, 重采样需要实现多种采样模式,用户可以切换采样模式(下文中所提供的代码只是利用了RasterIO的一个特性使用了默认的最近邻重采样方法) 基本思路 考虑是否存在使实用的gdal接口, 自行设计,利用GDAL的读写接口完成数据输入输出

一.需求:计算网页访问量前三名 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 需求:计算网页访问量前三名 * 用户:喜欢视频 直播 * 帮助企业做经营和决策 * * 看数据 */ object UrlCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.加载数据 val conf:SparkConf = new Spa

1. 使用编译好的安装jdal http://www.gisinternals.com/release.phpgdal-111-1800-x64-core.msi下载地址:http://download.gisinternals.com/sdk/downloads/release-1800-x64-gdal-1-11-3-mapserver-6-4-2/gdal-111-1800-x64-core.msi 2. 配置maven pom.xml <dependency> <groupId&

研究通常会涉及到多源数据,需要进行基于像元的运算,在此之前需要对数据进行地理配准.空间配准.重采样等操作.那么当不同来源,不同分辨率的数据重采样为同一空间分辨率之后,各个像元不一一对应,有偏移该怎么办呢? 在ArcGIS进行重采样操作时(resample 或者project raster)可以通过设置Environment --> Processing Extent --> Snap Raster 为参考栅格数据,解决这一问题.详见我的这一篇博客和知乎文章 但面对大批量数据的时候,我们希望通过

技术背景 海洋地形数据主要是通过美国全球地形起伏数据(GMT)获得,数据格式为grd(GSBG)二进制数据,打开软件通过是Surfer软件,surfer软件可进行数据的编辑处理,以及进一步的可视化表达等功能操作:由于Surfer软件不支持二次开发,没有提供相应的SDK供开发者进行使用,所以这一切只能通过相应类似的技术进行实现,首先,数据的读取,如何通过编程实现数据的读取操作呢?这里就要说一下GIS软件所使用的一个开源库-GDAL,GDAL库的具体解释资料,请查阅官方网站[https://www.

读取shp文件,并把它转化为json import org.gdal.ogr.*; import org.gdal.ogr.Driver; import org.gdal.gdal.*; public class GdalShpTest { public static void main(String[] args) { // 注册所有的驱动 ogr.RegisterAll(); // 为了支持中文路径,请添加下面这句代码 gdal.SetConfigOption("GDAL_FILENAME_

读写影像可以说是图像处理最基础的一步.关于使用GDAL读写影像,平时也在网上查了很多资料,就想结合自己的使用心得,做做简单的总结. 在这里写一个例子:裁剪lena图像的某部分内容,将其放入到新创建的.tif文.以此来说明GDAL读写影像的具体实现. 1.打开图像 用GDAL打开lena.bmp,实现如下.注意这里打开图像,指的是获取图像的头文件,以此得到图像的一些信息,没有涉及到读取像素操作. GDALAllRegister(); //GDAL所有操作都需要先注册格式 CPLSetConfigO

C++ MFC C++ STL C++ 模板 C++ DLL C++ OpenGL C++ OSG C++ GIS (GRASS QGIS POSTGRE GDAL/OGR) _________________________________C++ Visual Studio Java

在提供地理信息系统客户端时,NASA还为用户提供了开源的WMS Server 服务器应用:World Wind WMS Server.利用这个应用,我们可以架设自己的WMS服务并使用自己的数据(也支持缓存转发),这样开发的应用就不必依赖于互联网连接,也可以抛开NASA提供的数据源而独立运行. 1.准备工作 运行WWS服务器需要JDK.JOGL.GDAL包以及World Wind Server压缩包.资源已上传至WorldWind Java配置WMS服务器,请自行下载. 2.安装JDK 随便一搜都

GDAL是一个操作各种栅格地理数据格式的库.包括读取.写入.转换.处理各种栅格数据格式(有些特定的格式对一些操作如写入等不支持).它使用了一个单一的抽象数据模型就支持了大多数的栅格数据(GIS对栅格,矢量,3D数据模型的抽象能力实在令人叹服).当然除了栅格操作,这个库还同时包括了操作矢量数据的另一个有名的库ogr(ogr这个库另外介绍),这样这个库就同时具备了操作栅格和矢量数据的能力,买一送一,这么合算的买卖为什么不做.最最最重要的是这个库是跨平台的,开源的!如今这个库对各种数据格式的支持强大到

1 前言 之前在写影像融合算法的时候,免不了要实现将多光谱影像重采样到全色大小.当时为了不影响融合算法整体开发进度,其中重采样功能用的是GDAL开源库中的Warp接口实现的. 后来发现GDAL Warp接口实现的多光谱到全色影像的重采样主要存在两个问题:1 与原有平台的已有功能不兼容,产生冲突:2 效率较低.因此,决定重新设计和开发一个这样的功能,方便后期软件系统的维护等. 2 图像重采样 图像处理从形式上来说主要包括两个方面:1 单像素或者邻域像素的处理,比如影像的相加或者滤波运算等:2 图像

主要转自http://blog.csdn.net/liminlu0314?viewmode=contents 部分GDAL工具功能简介 gdalinfo.exe 显示GDAL支持的各种栅格文件的信息. gdal_translate.exe 在不同的格式间进行转换.同时,潜在的执行了一些切割.重采样和使像素比例变化的任务. gdalwarp.exe 投影转换和投影绑定.同时也可以进行图像镶嵌.这个程序可以重新投影所支持的投影,而且如果图像("raw" with)控制信息也可以把GCPs

转自:http://www.cdtarena.com/javapx/201307/9105.html 镶嵌数据集结合了之前arcgis管理影像的栅格目录和栅格数据集,为解决海量影像管理提供了很好的方案!为什么要使用镶嵌数据集?•可伸缩性海量影像管理 •重叠影像管理•管理离散数据集大量的空值区域•多种传感器数据支持•流畅的影像更新•所有比例尺下无缝显示•保留有价值的元数据信息•动态处理减少处理时间•减少冗余存储•减少重采样,提升影像质量开发代码使用java调用ArcEngine环境.首先初始化AE

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 为利于项目实施,团队用AE写过一个插件式的工具集,主要包括了数据入库.数据统计.数据修改.数据发布等功能. 由于arcgis环境的不同,数据库的环境不同,导致工具的版本出现了arcgis10.0,10.1,10.2,以及相对的Oracle版本和mysql版本,从而使维护量直线上升. 痛定思痛,我们决定采用GDAL来将各工具逐一开源化,并且将不同数据库操作封装成

一.准备工作 安装编译环境 sudo yum install gcc gcc-c++ gcc-g77 flex bison autoconf automake bzip2-devel zlib-devel ncurses-devel libjpeg-devel libpng-devel libtiff-devel freetype-devel pam-devel openssl-devel libxml2-devel gettext-devel pcre-devel 注意:如果嫌麻烦的话,那就直

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

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

说下你所知道的设计模式与使用场景 a.建造者模式: 将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示. 使用场景比如最常见的AlertDialog,拿我们开发过程中举例,比如Camera开发过程中,可能需要设置一个初始化的相机配置,设置摄像头方向,闪光灯开闭,成像质量等等,这种场景下就可以使用建造者模式 装饰者模式:动态的给一个对象添加一些额外的职责,就增加功能来说,装饰模式比生成子类更为灵活.装饰者模式可以在不改变原有类结构的情况下曾强类的功能,比如Java中的Buff

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

此文已由作者叶海啸授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. FFmpeg是一个开源免费跨平台的视频和音频流方案,可以快速对音视频流进行多方面的处理,本文主要介绍FFmpeg常用的命令与参数讲解,如何在JAVA中使用FFmpeg以及遇到的一些问题. 背景 项目需求中涉及到有关于视频.音频的一系列处理,包含视频中音频提取.视频首帧提取.音频重采样.字幕压缩的功能,一直在研究ffmpeg,仅仅几个功能,却深受ffmpeg的折磨. 今天谈谈ffmpeg在java中的简单使