上述方案存在着以下的不足之处： 1）栅格设计的粒度较粗，显示精度低。 2）采用KEY枚举的方式查询HBASE，效率较低。...根据每个级别下的地图象素距离，选择对应栅格级别：取小于象素距离的最大值。 优化二：重组栅格数据的存储结构，实现批量检索。 在全高分辨率下，象素量多达200多万个，涉及的栅格量非常大。...为了提升查询效率，必须调整栅格只进行简单排序的方式，以实现批量检索数据。一般来说，栅格数据的存储结构包括：直接编码、链式编码、游程编码、块式编码、四叉树编码等。直接编码就相当于我们的简单排序方式。...2）通过重构栅格数据组织结构，把栅格数据进行分组聚合和比邻分区，把数据检索效率提升了10倍以上。...3.大数据高耗时的任务则转移到后台，以分布式地架构执行。 — 完 —
从HBASE查询出所需栅格的数据 基于在线电子地图的Canvas渲染 （在Browser侧的处理) 上述方案存在着以下的不足之处 1．栅格设计的粒度较粗，显示精度低 2．采用KEY枚举的方式查询HBASE...全高分辨率下，清象素量多达200多万（1920*1080=2，073，600）一般来说，栅格数据的存储结构可以有以下几种方式： 直接编码/链式编码/游程编码/块式编码/四叉树编码 我们对直接编码进行改进采用方阵...最后，小结一下我们大栅格可视化模块的优势： 充分运用计算机集群算力，采用完全分布式的架构完成从数据检索到切片图生成的全过程，实现了全高清分辨率下象素级栅格图的高效可视化功能。...通过重构栅格数据组织结构，把栅格数据进行分组聚合和比邻分区，把数据检索效率提升了10倍以上。...2.尽可能地把处理任务放在客户端完成，减轻服务端的压力。 3.大数据高耗时的任务则转移到后台，以分布式地架构执行。 — 完 —
三次卷积由于考虑的参考点数太多、运算较复杂等原因，速度最慢，但是重采样后图像的灰度效果较好。 1.2 作用 金字塔通过仅检索使用指定分辨率(取决于显示要求)的数据，可以加快栅格数据的显示速度。...利用金字塔，可在绘制整个数据集时快速显示较低分辨率的数据副本。而随着放大操作的进行，各个更精细的分辨率等级将逐渐得到绘制;但性能将保持不变，因为您在连续绘制更小的各个区域。...其中最临近像元法速度最快，如果对图像的边缘要求不是很高，最适合使用该方法。三次卷积由于考虑的参考点数太多、运算较复杂等原因，速度最慢，但是重采样后图像的灰度效果较好。...具体设置位置：GP工具面板——>Environments——>ParallelProcessing 并行处理因子以数字或者百分数的形式进行设置。...如果以百分数的形式设置，最终的进程数将是电脑CPU核数与百分比相乘的结果或近似结果。比如说，4核的电脑。 如果设置为50%，那么将启用2个进程。
“ 基于OpenstreetMap的栅格化数据集-以中国为标准” 中国范围OSM数据的栅格道路长度统计数据集-2021年。该数据集我们曾经生成过2015-2020年数据集，详见后附 往期 01....相关研究 以机器学习、协变量插值、反演、人文地理等相关专业为基础的研究里，往往需要结合道路长度数据集。栅格数据具有处理方便、便于量化、可以CUDA运算等优点。...为此，本文提供了一项OSM矢量转栅格的数据集。 该数据集基于约1KM分辨率的基准栅格，统计每个栅格覆盖面下，OSM提供的道路矢量长度（相对）。...本文在数据处理时，提出了一种较新的轻量化多进程快速处理方式。较以往的直接统计处理速度提高了约20倍，较间接统计处理速度提高了约5倍。...同时对计算机硬件，特别是内存的需求量下降了70%左右，极大保证了处理稳定性。 03. 相关结果展示 研究区概况 局部 03. 展望 未来，我们还将稳定提供每年的OSM栅格数据集。
数据特性 该数据空间坐标系为WGS84，分辨率约1km，数据时间为2023年OSM数据集（www.openstreetmap.com）。 数据组成为OSM数据集的亚洲区域下，中国和台湾地区组合。...生成方法较2015-2020年效率最大提升约50倍。 该数据解决了OSM矢量数据在部分研究中无法直接使用的不足，提供给部分1km分辨率以下的研究一个基准。 该数据以相对长度为基准。...与此同时，相较于原始的shp文件格式，栅格数据具有处理方便、便于量化、可以CUDA运算等优点。为此，本文基于轻量化多进程快速处理方式，提供了一项OSM矢量转栅格的数据集。...该数据集基于约1KM分辨率的基准栅格，统计每个栅格覆盖面下，OSM提供的道路矢量长度（相对）。 本文在数据处理时，提出了一种较新的轻量化多进程快速处理方式。...较以往的直接统计处理速度提高了约20倍，较间接统计处理速度提高了约5倍。同时对计算机硬件，特别是内存的需求量下降了70%左右，极大保证了处理稳定性。 03.
空间数据空间数据是对空间事物的描述，空间数据（Spatial Data）实质上就是指以地球表面空间位置为参照，用来描述空间实体的位置、形状、大小及其分布特征诸多方面信息的数据。...但是，传统数据库系统的数据模拟主要针对简单对象，管理的实体类型较少，因而，无法有效地支持以复杂对象为主体的GIS领域。（5）空间数据库有许多与关系数据库不同的显著特征。...传统数据库一般事务控制，而空间数据库一般允许访问时间相对滞后的数据，一方面因为空间对象的变化较缓慢；另一方面因为人为因素未能及时更新，但这不影响对先前更新的数据的访问；再者GIS系统一般是作为决策支持系统出现的...栅格数据存储和管理栅格、影像数据库采用金字塔结构存放多种空间分辨率的栅格数据，同一分辨率的栅格数据被组织在一个层面（Layer）内，而不同分辨率的栅格数据具有上下的垂直组织关系：越靠近顶层，数据的分辨率越小...栅格数据集的物理存储采用“金字塔层—波段—数据分块”的多级索引机制进行组织：金字塔层—波段索引表现为栅格数据在垂直方向上多尺度、多波段的组织形式，金字塔层—数据分块索引表现为栅格数据在水平方向上多分辨率
数据特性 该数据空间坐标系为WGS84，分辨率约1km，数据时间为2022年OSM数据集（www.openstreetmap.com） 生成方法较2015-2020年效率最大提升约50倍 该数据解决了...OSM矢量数据在部分研究中无法直接使用的不足，提供给部分1km分辨率以下的研究一个基准。...相关研究 以机器学习、协变量插值、反演、人文地理等相关专业为基础的研究里，往往需要结合道路长度数据集。栅格数据具有处理方便、便于量化、可以CUDA运算等优点。...为此，本文基于轻量化多进程快速处理方式，提供了一项OSM矢量转栅格的数据集。 该数据集基于约1KM分辨率的基准栅格，统计每个栅格覆盖面下，OSM提供的道路矢量长度（相对）。...本文在数据处理时，提出了一种较新的轻量化多进程快速处理方式。较以往的直接统计处理速度提高了约20倍，较间接统计处理速度提高了约5倍。
地理变换信息指的就是栅格数据的地理坐标起点和分辨率，笔者在另外一篇文章中《GDAL读取的坐标起点在像素左上角还是像素中心？》论述了栅格数据集中坐标起点位置存在半个像素差的问题。...然而，如果你需要可视化这个栅格数据，通常需要将栅格值传递到GUI画布的Image对象值中，将栅格像素对齐GUI像素，每个像素的值应该是其像素中心的地理坐标的像素值，这时最好以像素中心作为起点进行计算。...接下来计算以像素中心为起点，地理变换信息： 分辨率不会发生变化，同样是Pixel Size = (0.500000000000000,-0.49997780933783064)。...，每个金字塔层级影像的起点坐标是会变化的，因为每个金字塔层级的分辨率不同。...原理也是一样的，要优先保证buffer块的四至范围与影像块的四至范围一致，先算分辨率，在偏移半个像素的距离算出具体的起点位置。
设计动机 论文提出了“时序特征机器” (Time Series Pattern Machine, TSPM)的概念，作为一个能在广泛时序任务中表现出色的模型，必须能提取各种各样的时序特征，以适应任务的要求...时间序列是从连续的现实世界中以不同尺度进行采样得到的（如秒、分钟、小时），而不同尺度下展现的周期性是不同的。该多尺度、多周期性的特性，引导了模型架构的设计。...其中，每个MixerBlock内部，按顺序包括了 (1) 多分辨率时间成像，(2) 时序图分解，(3) 多尺度混合，和 (4) 多分辨率混合。...MCM以季节和趋势混合为动力，将季节图由细粒度到粗粒度逐步聚合，并利用较粗尺度的先验知识深入挖掘宏观趋势信息，最终实现过去信息提取中的多尺度混合。对趋势图，则采用由粗粒度到细粒度的逐步聚合。...TimeMixer++的创新之处在于将时间序列转化为图像，并在时域与频域、多尺度、多分辨率下进行特征提取，从而提升了模型的表现。
HydroSHEDS是一个制图产品，以一致的格式为区域和全球范围的应用提供水文信息。它提供了一套不同尺度的地理参考数据集（矢量和栅格），包括河流网络、流域边界、排水方向和流量积累。...HydroSHEDS是基于2000年NASA的航天飞机雷达地形任务（SRTM）获得的高程数据。 该数据集根据15角秒（赤道上约500米）分辨率的栅格数据，提供了嵌套的、分层的流域多边形。...分水岭的范围从1级（粗略）到12级（详细），使用Pfastetter代码。技术文件。...https://hydrosheds.org/images/inpages/HydroBASINS_TechDoc_v1c.pdf 请注意，在北纬60度以上的地区，HydroSHEDS数据的质量要低得多...，因为没有基本的SRTM高程数据，因此采用了更粗的分辨率DEM（美国地质调查局提供的HYDRO1k）。
从30厘米图像到15厘米图像的超级分辨效果最好;mAP改进了13 - 36%。对于较粗的分辨率而言，超级分辨率的好处要小一些，但仍然可以在性能上提供小的改进。...虽然没有本地的15厘米卫星图像可供比较，但可以将这些数据与较粗的分辨率进行比较，以测试超分辨率所带来的好处。这样一项研究的成本效益分析是巨大的。卫星制造商把大部分预算花在卫星的设计和发射上。...3.1、光和传感器的模拟所有数据都经过了一致的预处理，以模拟更粗分辨率的图像，并测试我们的SR技术对一系列分辨率的影响。...总的来说，我们观察到，当图像在较粗的分辨率中具有较少的需要识别的精细特征时，算法无法产生幻觉并恢复所有目标类型。...在较粗分辨率的SSD中，SR技术提供了更大的性能提升，但是大多数类的性能仍然比本地图像的YOLT差。
为了提高效率，本文从粗到精的 3D 分辨率中迭代处理大点云，在每个分辨率下，快速提取表面法线来描述表面元素（面元），将无法与来自较粗分辨率的平面关联的面元分组为具有霍夫变换的共面簇。...简介 我们将 Hough 变换与 RANSAC 相结合以稳健地提取来自 3D 点云的平面片段（图 1）。为了提高效率，我们采用由粗到细的策略：以多种分辨率提取局部表面法线来描述表面元素（面元）。...我们使用八叉树实现了一种高效的多分辨率法线方法估计。在每个分辨率下，我们确定哪些面元可以用较粗分辨率上拟合的平面来解释。在剩余的面元上，我们应用霍夫变换将场景预分割为共面面元。...对于采样深度 d，我们确定采样深度的所有节点或较粗分辨率的所有叶节点。此外，八叉树允许有效地计算 节点体积中的积分值：在每个节点中，我们维护位于节点体积内的点值的积分。...我们将 Hough 变换与RANSAC 相结合，以在多种分辨率下拟合平面。通过使用由粗到精的策略，我们可以有效地利用可用数据。它允许考虑最大可能的上下文来做出共面性的决定。这也使我们的方法数据高效。
，以便将生成的片段聚合。...作者推导了一种新颖的多粒度引导扩散损失函数，并提出一种简洁的实现方法，以有效利用不同粒度级别的粗粒度数据。该方法不依赖于额外的外部数据，使其具有通用性并适用于各种领域。...，本文利用这种多分辨率时间结构，提出了多分辨率扩散模型（mr-Diff），采用季节-趋势分解方法，从时间序列中顺序提取从精细到粗糙的趋势，进行前向扩散。...去噪过程则以易到难的方式进行，首先生成最粗糙的趋势，然后逐步添加更精细的细节，同时利用预测的较粗糙趋势作为条件变量。...此外，非自回归的去噪过程使得模型能够逐步构建时间序列的预测，从粗到细地添加细节，提高了预测的准确性和稳定性。
问题 笔者在处理地理栅格数据的时候，总是会发生偏差半个像素的问题。...[4] 的正北向图像 的分辨率 那么GDAL读取坐标起点也就是左上角点坐标(...TIF内部可以不存储地理信息，此时GDAL/ArcMap会以TFW里面存储的起点位置为准，但因为TFW是像素中心的位置，读取的起点位置会偏移半个像素的距离。...一旦TIF内部可以存储地理信息，此时GDAL/ArcMap会以TIF内部可以存储地理为准。此时TFW文件就不起作用了。 3....例外 GDAL和ArcMap都没有区分处理的地理栅格数据是DEM（地形）还是DOM（影像），其实对于地形栅格数据，很多时候会把起点位置处理成左上角像素中心的位置。
同时，由于鞍部点的特殊地貌形态，使得鞍部点的提取方法较山顶点和山谷的提取更难，目前没有什么有效的方法来提取鞍部点，利用水文分析的方法可以来提取一些鞍部点，但是它还是具有一定局限性。...三、要求 结合水文地质分析的方法和空间分析的方法提取研究区域的地形鞍部点。 四、数据 一幅25m分辨率的黄土地貌DEM数据，数据的区域大概有59 km2。...六、操作步骤 1、正地形、等高线和晕渲图的提取 同山脊线与山谷线的提取中一样，由于鞍部点的整体位置是处于山脊上的，需要提取出正地形以舍弃那些在负地形上的错误的提取结果。...图1 用11×11窗口进行提取平均值的邻域分析 ? ? 图2 原始DEM与meandem相减 ? ? 图3 以0为界进行重分类 ? 图4 重分类的结果 ? ?...最后得到的鞍部点数据如图23所示。 ? ? 图21 栅格数据转成矢量结构数据 ? ? 图22 剔除那些处于研究区域边缘以及内部的伪鞍部点 ? 图23 鞍部点数据
点击下面图片链接，查看详细介绍： 如何找到靠谱的科研数据？免费的国家数据中心为你服务！...数据链接 数据均为2.5分分辨率，WGS84地理坐标系 时间序列1961-2018年，下面链接是1961和2018的数据，其余自行检索 登录网站即可下载 全球2.5分分辨率累积降水量栅格数据集 http...dataguid=212701034900081&docId=1001 全球2.5分分辨率最低气温栅格数据集 http://www.geodata.cn/data/datadetails.html?...dataguid=8360639&docId=798 全球2.5分分辨率最高气温栅格数据集 http://www.geodata.cn/data/datadetails.html?
通常，栅格分辨率数值很小的是地理坐标系，栅格分辨率的数值很大则为投影坐标系。以经常使用的SRTM DEM栅格数据为例。...当然，大尺度的全球栅格数据在地理坐标系下其分辨率数值可以很大，比如1度，而小区域的栅格数据在投影坐标系其分辨率数值也可以很小，比如1米。...图3 同一个栅格数据在“地理坐标系”和“投影坐标系”下的分辨率数值相差巨大 数据属性所标称的坐标系是指数据文件的属性所标称的坐标系。...栅格数据的坐标系转换与矢量数据的坐标系转换的一个重要不同是：栅格数据的坐标系转换需要设置栅格分辨率（图21）。...由于这里的转换是对数据的真实坐标系的永久性转换，和在地图显示中的“临时性坐标转换”不同，栅格数据的坐标系转换不但使栅格数据的分辨率数值改变，也使新数据在目标坐标系中显示时其每个栅格不再“倾斜”，尽管其整体轮廓可能还是
这些特整体通过本问题出的自适应元素的聚合模块形成不同尺度的代价体，最终，深度图会通过一种从粗到精的方式从不同尺度的代价体中预测和完善。...weightnet由若干2DCNN和ResNet组成，以挤压的2D特征作为输入，公式如下： ?...公式4 体素尺度聚合公式 2.3 由粗到细的深度估计 在上一步中，得到了几个不同尺度的代价体，这一步中，使用类似于DeepMVS中plane-sweep的方法，使用不同的代价体对深度图进行不断优化，同时使用一个编码解码的...图3 由粗到细的深度图优化 2.4 PVA-MVSNet结构 ?...图5多尺度金字塔深度图优化方式 其中多度量金字塔深度图聚合方式(如图5所示)，是指用低分辨率的深度图中可信度高的部分来代替高分辨率深度图中可信度低的部分，来代替重建过程中产生的错误匹配来达到优化深度图的效果
内部尺度INR分支 给定一个雨图像，其中表示输入图像的空间分辨率，作者的方法首先使用双线性插值将输入图像下采样为多尺度版本（即1/2和1/4）。...从最粗到最细的图像尺度，作者将每个尺度的重采样图像分别指定为、和。与之前的多尺度方法不同，作者的方法在较细尺度上使用更深的架构来处理空间变化的雨纹。...具体来说，作者在相邻Transformer分支的输入之间插入INR，以同步实现雨纹重建。首先，输入图像被转换为一个特征图，具有像素和通道的空间分辨率。...跨尺度双向分支 尽管内部尺度INR分支从粗到细进行特征估计，但当较粗尺度的特征估计不正确时，它会影响后续尺度的特征估计。...通过这种设计，跨尺度双向分支具有三个优势：（1）它可以利用后续（较细）尺度的互补信息来帮助当前（较粗）尺度的图像恢复，（2）它可以在不等待前一尺度去雨结果的情况下提前进行特征传播流，（3）它对图像内容的变化
步骤四：栅格转面 将分类导出的栅格数据转为面矢量数据。 需要注意的是，根据工具中是否勾选简化面，结果会有差别。 下面左边没有勾选简化面，右边勾选了简化面，有较为明显的差别。...另外最后导出的矢量效果和下载栅格数据的空间分辨率也有一定的关系，注意事项中会详细说明。...注意事项 栅格空间分辨率 一开始下载的栅格数据的空间分辨率对最后的结果有非常大的影响，下面左边是下载的1米空间分辨率的天地图矢量瓦片，右边是0.5米，仅从图片上就能明显看到清晰度的差异。...所以提高下载栅格的空间分辨率能有效把关最后的提取轮廓矢量质量。 当然一味的高空间分辨率也是不可取的，因为原始栅格影像的切片级数已经到头了，再高也不会有清晰度的提升，只会增加数据存储大小。...更具体的处理步骤是在二值化后，整个栅格数据的像元值分布在0-255，确定道路的值后，使用栅格计算器精确打击！ 完毕！建议收藏！ 抛砖引玉，欢迎大家后台提出建议！
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