影像读取 并缩放 读取大影像某一部分,并缩放到指定大小,我们有时会用如下代码: #include "gdal.h" #include "gdal_priv.h" #include "gdalwarper.h" void main() { GDALAllRegister(); CPLSetConfigOption("GDAL_FILENAME_IS_UTF8","NO");//support Chinese

java 三次样条插值 画光滑曲线 例子 主要是做数值拟合,根据sin函数采点,取得数据后在java中插值并在swing中画出曲线,下面为截图  不光滑和光滑曲线前后对比:    代码: 执行类: package com.yang.logic; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Comparator; import java.util.List; import com.yang.l

插值查询:如果有这样一张表,有一列叫水位,有一列叫库容,比如下面的图. 我现在想做这么一件事情:对于这个测站而言,当我输入某一个水位或者库容的时候,想要查询到对应的水位或者库容呢? 而这个值不一定是存在数据库中的,也许这只是一个推导出来的近似值呢? 算法要点:如果这个输入的值是位于数据库值的某一个区间内的话,那么取最小的区间,然后求这个区间内单位数量的值. 大家听得可能有点不太明白,我画张图. 呵呵,应该有点眉目了吧?这个第一步也是最重要的一步就是确定区间哦 算法的话很简单,用一句公式来概括就是

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&

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

本文根据<大话数据结构>一书,实现了Java版的顺序查找.折半查找.插值查找.斐波那契查找. 注:为与书一致,记录均从下标为1开始. 顺序表查找 顺序查找  顺序查找(Sequential Search):从第一个到最后一个记录依次与给定值比较,若相等则查找成功. 顺序查找优化:设置哨兵,可以避免每次循环都判断是否越界.在数据量很多时能提高效率. 时间复杂度:O(n),n为记录的数. 以下为顺序查找算法及其优化的Java代码: package Sequential_Search; /** *

转自 基于GDAL的栅格图像空间插值预处理——C语言版 基于GDAL的栅格图像预处理 前言 栅格数据和矢量数据构成空间数据的主要来源,怎样以开源方式读取并处理这些空间数据?目前有多种开源支持包,这里只介绍GDAL包.GDAL包的优点是支持库简洁.支持栅格和矢量.与多种开发平台结合.OpenGis方式读取空间数据,有利于自己编写程序进行图像预处理和智能识别等等,比如:遥感影像的降噪.锐化:红外图像的林火识别:工厂监控视频识别等等.本文中利用GDAL包读取高程栅格DEM,并添加气象自动站点的数据,进

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_

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

一.数组 1.一维数组 (1).数组的定义 数据类型 数组名[]=new 数据类型[大小] public class Demo1 { public static void main(String[] args) { //第一种定义方式 int arr[]; arr=new int[5]; //第二种定义方式 int arr2[]=new int[5]; //第三种定义方式 int[] arr3; arr3=new int[5]; //第四种定义方式 int arr4[]={1,2,3,4}; }

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

一.数组 1.一维数组 (1).数组的定义 数据类型 数组名[]=new 数据类型[大小] public class Demo1 { public static void main(String[] args) { //第一种定义方式 int arr[]; arr=new int[5]; //第二种定义方式 int arr2[]=new int[5]; //第三种定义方式 int[] arr3; arr3=new int[5]; //第四种定义方式 int arr4[]={1,2,3,4}; }

Heapsort (堆排序)是最经典的排序算法之一,在google或者百度中搜一下可以搜到很多非常详细的解析.同样好的排序算法还有quicksort(快速排序)和merge sort(归并排序),选择对这个算法进行分析主要是因为它用到了一个非常有意思的算法技巧:数据结构 - 堆.而且堆排其实是一个看起来复杂其实并不复杂的排序算法,个人认为heapsort在机器学习中也有重要作用.这里重新详解下关于Heapsort的方方面面,也是为了自己巩固一下这方面知识,有可能和其他的文章有不同的入手点,如有错

http://git.oschina.net/huangyong/jodd_demo/blob/master/jodd-example/src/main/java/jodd/example/service/AppService.java Jodd 是一个 Java 的工具包和一个微型框架.Jodd 工具增强了 JDK 提供很多强大的功能,帮助你实现日常的一些开发任务,让代码更加可靠和健壮.而 Jodd 框架是一个轻量级的应用框架,紧缩但强大.设计遵循 CoC.DRY 和 SCS 原则,让开发更加

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

很快就会GDAL库更新1.11版本号之后,在发现之前写RPC像方误差修正模型校准结果特别大(在更新结果之前的版本号和PCI结果一致).所以初步推断是GDAL库的bug,经过各个參数改动发现原来是指定的DEM採样方式导致的. 当指定DEM的採样方式为最邻近时,校正结果偏差非常大,当DEM採样方式为双线性採样和三次立方卷积採样时,处理的结果与之前的结果一样.截图如图1所看到的.红色区域为对照区域,如图2所看到的. 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 以下是使用g

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