抱歉原文链接未知 Technorati 标签: DRG,DLG,DOM,DEM 以下有不同的说法,但是意思都很相近. 一. DOM (数字正射影像图):利用数字高程模型对扫描处理的数字化的航空相片.遥感影像,经逐个像元纠正,按图幅范围裁切生成的影像数据,它的信息比较直观,具有良好的可判读性和可量测性,从中可直接提取自然地理和社会经济信息. DEM (数字高程模型) :通过等高线.或航空航天影像建立以表达地面高程起伏形态的数字集合. DRG (数字栅格地图) :数字栅格地图是纸制地形图的栅格形式的

简介 2013年2月11号,NASA 成功发射了 Landsat 8 卫星,为走过了四十年辉煌岁月的 Landsat 计划重新注入新鲜血液.LandSat- 8上携带有两个主要载荷:OLI和TIRS.其中OLI(全称:Operational Land Imager ,陆地成像仪)由卡罗拉多州的鲍尔航天技术公司研制:TIRS(全称:Thermal Infrared Sensor,热红外传感器),由NASA的戈达德太空飞行中心研制.设计使用寿命为至少5年. OLI技术指标 OLI陆地成像仪包括9个波

在GIS中,根据数据存储的表现形式不同,通常将空间数据分为矢量数据和栅格数据.最简单的区别是:当栅格数据放大到一定程度时,就会呈现出我们熟悉的讨厌的"马赛克". 栅格数据存储 最简单的栅格由按行和列组成,其中每个单元格(像元)都代表一个数值,例如温度.高度.浓度等.引用ESRI官方帮助的一张图. 栅格有分辨率.如果分辨率为30米,那么代表在现实地理世界中30x30的格网范围中只存了一个值 . 栅格数据显示 那么一个点怎么在屏幕上显示成面呢?所有的软件都使用重采样的方式,以ArcMap为

CVPR2020:4D点云语义分割网络(SpSequenceNet) SpSequenceNet: Semantic Segmentation Network on 4D Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Shi_SpSequenceNet_Semantic_Segmentation_Network_on_4D_Point_Clouds_CVPR_2020_paper.pdf 摘要

时间管理的4D原则   时间矩阵:每个人,每天要做的事情大致分为四类:一类:必须做的,不做会产生不良后果的二类:需要做的,为将来或者今后阶段做准备工作的三类:可以不做,但又不得不做的,例如通过简约形式可以解决可是没有采纳,而是通过常规古板方式解决的事情,如例会.书面报告的筹备和写作.以及外来干扰的其他事情等四类:可以完全不做,但已经花时间去做了,例如午饭后喝茶聊天.跟同事联络工作之际闲聊,抽空走神上网浏览网页,内容大致有娱乐八卦新闻等   普通人的时间安排:对上述一类事情:花25%-30%的时间

前言 最近事情很多,各种你想不到的事情--such as singing and dancing--再加上最近又研究docker上瘾,所以geotrellis看上去似乎没有关注,其实我一直在脑中思考着geotrellis.之前看geotrellis源码看到有关geotrellis.slick的相关部分,仅大概浏览了一番,知道是用于读取PostGIS数据库的,未做深入研究,又恰巧前几日有老外在gitter上问了如何读取PostGIS数据库,我当时回答他可以用传统的JDBC方式或者使用geotrel

实验要用到遥感影像,,TM,,之前是可以在美国USGS上下载的,但是要FQ了,有点麻烦,, 想到之前本科实在地理空间数据云平台下载的,就试了一下以前的账号,完美!,, TM数据很丰富,到2017年的都有,,可以提供FTP批量下载,,按照提示,下载了filezilla软件,, 按照地理空间数据云平台提供的地址,输入自己的账号和密码,就可以连接了. 打开远程站点,可以看到批量TM数据,右键下载就可以了.速度很快,很方便,, 至于下载地址,应该是左边的本地站点,我没改,应该可以修改下载地址的,, PS

ps:摘抄地址http://blog.163.com/wangqing_rs/blog/static/16451519120111026102916472/  什么是4D(DRG.DLG.DOM.DEM)数据?(转自gisriver的空间) 蓝色部分为本作者根据自己专业特点及自身知识结构添加,版权归属个人. 什么是4D(DRG.DLG.DOM.DEM)数据? 以下有不同的说法,但是意思都很相近. 一. DOM (数字正射影像图):利用数字高程模型对扫描处理的数字化的航空相片.遥感影像,经逐个像元

cinema 4d 一.视图控制与物体控制 1.摇移      alt+鼠标左键   转圈看物体  改变角度 2.平移  alt +鼠标中键      不改变角度  移动 3.推拉  alt+鼠标右键 远近推拉 4.视图切换   鼠标中键      切换到对应的视图     分为透视视图   顶视图  左视图  正视图 5.上面的1-3  操作中,鼠标点击对象之后,出现的白色十字 称为作用点,如果点击空白位置,则作用点位视图对角线交点. 6.各种视图的参数选项  shift+v 7  E 移动对

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/MongChia1993/article/details/69941783 第一部分 空间数据的背景介绍 空间数据的建模 基于实体的模型(基于对象)Entity-based models (or object based) 常用的空间数据查询方式 空间数据获取的方法 R树 简介 R树的数据结构 一个更具体的使用场景 一棵R树满足如下的性质: 结点的结构 R树的操作 搜索 插入 插入操作存在的情况 如

有两种类型的空间数据.geometry 数据类型支持平面或欧几里得(平面球)数据.geometry 数据类型符合适用于 SQL 规范的开放地理空间联盟 (OGC) 简单特征 1.1.0 版. 另外,SQL Server 支持 geography 数据类型,该数据类型可存储诸如 GPS 纬度和经度坐标之类的椭圆体(圆球)数据. geometry 和 geography 数据类型支持十一种空间数据对象或实例类型.但是,这些实例类型中只有七种“可实例化”:可以在数据库中创建并使用这些实例(或可对其进行

在采用文件形式空间数据的时代,空间数据的备份仅仅是操作系统中的文件拷贝.备份和归档的过程:而空间数据的恢复也不过是复制.覆盖的操作:在基于ArcSDE和关系型数据库的空间数据库时代,空间数据的备份更多的依赖于关系型数据库的备份和恢复技术,当然也不能缺少ArcSDE所提供的备份工具.按照备份的方式和对象,ArcSDE中空间数据的备份和恢复可以分为如下两类:指定空间数据对象的备份恢复,和整体空间数据库的备份恢复. 一.指定空间数据对象的备份和恢复 这种方式主要用于备份指定的空间数据对象,比如某个图层

第一部分 空间数据的背景介绍 空间数据的建模 基于实体的模型(基于对象)Entity-based models (or object based) 常用的空间数据查询方式 空间数据获取的方法 R树 简介 R树的数据结构 一个更具体的使用场景 一棵R树满足如下的性质: 结点的结构 R树的操作 搜索 插入 插入操作存在的情况 如何合理地分裂到两个组 删除 另一个例子再次理解删除 第二部分 R树的Java实现 UML 第一部分 空间数据的背景介绍 空间数据的建模 基于实体的模型(基于对象)Entity

原文地址:https://cesiumjs.org/tutorials/Visualizing-Spatial-Data/ 这篇教程教你如何使用Cesium的Entity API去绘制空间数据,如点,图标,文字标注,折线,模型,图形和立体图形.虽然这章不需要什么前提,但是如果你对Cesium一无所知,最好从第一个教程开始. Entity API是什么? Cesium丰富的空间数据可视化API分为两部分:Primitive API 面向三维图形开发者,更底层一些.Entity API 是数据驱动更

GIS行业通常将GIS常用的数据产品概括为“4D”,即:DOM(数字正射影像图).DEM(数字高程模型).DLG(数字线划地图).DRG(数字栅格地图).以及复合模式派生数据组成. DOM:数字正射影像图(Digital Orthophoto Map) 也就是我们所说的影像图.它包括航空相片以及遥感卫星影像图经过校正.镶嵌按照一定的图幅范围裁剪生成的数字正射影像集.它是GIS最重要的数据源之一,具有一定的地图几何精度和影像特征.可用来生产DLG等其他类型的数据.主要应用方向包括:国土土地利用现状

4D雷达成像技术 当我们谈及3D捕捉时,总是先想到光学传感器.当我们讨论在第四维度(时间)讨论视觉数据时,倾向于考虑场景数据调度.这些是我们多年来关注激光雷达(LiDAR)和摄影测量,以及用户针对缓慢移动的大型项目,在时间尺度上将这些技术应用于静态物体所造成的偏见. 对自动驾驶汽车不可思议的需求推动了多种传感器的发展,因为,我们不能随便将从某个应用中获取的传感技术,毫不改动地投入其它应用.就像4D成像雷达这样的新型传感器,该技术使用回声定位(如海豚.蝙蝠.或某些人可以确定物体位置的方法)和飞行时

Cesium中文网:http://cesiumcn.org/ | 国内快速访问:http://cesium.coinidea.com/ 本教程将教读者如何使用Cesium的实体(Entity)API绘制空间数据,如点.标记.标签.线.模型.形状和物体.不需要Cesium的先验知识,但是如果读者完全没有这方面的经验,那么读者可能希望从"新手入门中文教程(原创)"开始学习. 什么是实体(Entity)API? Cesium具有丰富的用于空间数据的API,可以分为两类:面向图形开发人员的低级

文章转载自:https://blog.csdn.net/UbuntuTouch/article/details/106531939 随着人类在不断地探索空间,地理空间数据越来越多. 收集信息的速度以及提供位置信息的来源正在迅速增长.政府和商业卫星继续扩张.与GPS一起,它们提供了一系列不同的空间丰富的数据源,包括天气和温度模式,土地使用,土壤化学,减灾和响应,电信等. ​ 移动设备和底层网络将人员,汽车,卡车和大量踏板车变成了位置信息的来源.计算机网络将位置信息嵌入IP地址元数据中,这可以帮助I

目录 前言 前台实现 后台实现 总结 一.前言        看到这个题目有人肯定会说这有什么可写的,最简单的我只要用文件系统一个个查找.打开就可以实现,再高级一点我可以提取出所有数据的元数据,做个元数据管理系统就可以实现查找功能,有必要用geotrellis用分布式吗?这不是杀鸡用牛刀吗?理论上是这样的,但是要看我们考虑问题的尺度,如果你只是一些简单的数据用传统方法当然好,省事.省时.简单.速度快,但是当我们将数据的量放大到一个区域乃至全球的时候恐怕事情就不是那么简单了,比如我们有了全球Lan

上周末参加了公司组织的领导力培训课程-4D卓越团队(创业型团队领导力训练项目),感觉有一些用,在这里分享一下. 课前游戏 培训老师先带我们做了一个游戏:每一个人,在同时参加培训的人中找到另外的 6 个人,与他沟通,互相进行夸奖,自己记录下这些“优点”.我找了三个互相熟悉的同事,和另外三个第一次见面的陌生人.他们对我的评价如下: (徐总.秦总.宫总是我同事,其他几位是同时上课的同学. 平时和秦总开玩笑比较多,所以互相给对方夸了一个“逗B”,理解为乐观.开朗吧……) 自己在这些词中找出三个最喜欢的词

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