本文介绍基于C++语言GDAL库,批量创建大量栅格遥感影像文件,并将数据批量写入其中的方法。
有没有觉得用GDAL的Python绑定书写的代码很不Pythonic,强迫症的你可能有些忍受不了。不过,没关系,MapBox旗下的开源库Rasterio帮我们解决了这个痛点。
讲完了geotiff格式数据的读取和保存,本文讲下怎么用python处理一系列的栅格数据(本文以时间序列为例)。
在open()函数当中,我们可以像GDAL中的Create()方法一样,设置数据类型,数据尺寸,投影定义,仿射变换参数等一系列信息
一、前言 前面一篇文章(使用Python实现子区域数据分类统计)讲述了通过geopandas库实现对子区域数据的分类统计,说白了也就是如何根据一个shp数据对另一个shp数据进行切割。本篇作为上一篇内容的姊妹篇讲述如何采用优雅的方式根据一个shp数据对一个栅格影像数据进行切割。废话不多说,直接进入主题。 二、涉及到的技术 本方案涉及以下技术点: geopandas:已经在上一篇文章中简单介绍。 numpy:这是一个开源的数据分析处理库,非常高效、简洁。 rasterio:这是一个开源的影像处理
很久没更新公众号啦,给看客老爷们汇报下我最近都在忙啥。由于工作和自己的原因,需要搞一点科研,这一直是我的短板。所以我浅学了一下大学数学(线代、高数和概率论),准备结合Python做一些事情。后面可能会更新我学数学的一些心得,大家记得关注哦(我先学会再说)。
在之前GDAL系列文章中的《栅格数据投影转换》提到过,做投影转换最重要的是计算数据在目标空间参考系统中的放射变换参数(GeoTransform)和图像的尺寸(行数和列数)。而且我们使用GDAL基本库自己写代码进行了计算。
本文介绍基于C++语言的GDAL库,基于一个存储大量遥感影像的文件夹,依据每一景遥感影像的文件名中表示日期的那个字段,找出这些遥感影像中缺失的成像日期,并新生成多个像元值全部为0的栅格文件,作为这些缺失日期当日的遥感影像文件的方法。
Sentinel 2 是一个卫星系统,可提供地球表面的高分辨率多光谱图像。这些图像包含大量信息,可用于监测土地利用、植被、水资源和许多其他环境因素的变化。分析 Sentinel 2 图像可能是一项艰巨的任务,但在 ChatGPT 和 Python 的帮助下,它可以变得更加简单和高效。在本文中,我们将讨论如何使用 ChatGPT 分析 Sentinel 2 图像,我们将提供一些 Python 示例代码以帮助您入门。本文中的代码是由 chatGPT 创建的。
本文介绍基于C++语言GDAL库,为CreateCopy()函数创建的栅格图像添加更多波段的方法。
Conda的下载和安装 什么是Conda? 官方定义:Package, dependency and environment management for any language—Python, R
黄土高原位于中国中部偏北部,为中国四大高原之一。黄土高原是世界上水土流失最严重和生态环境最脆弱的地区之一,除许多石质山地外,大部分区域为厚层黄土覆盖,经流水长期强烈侵蚀,逐渐形成千沟万壑、地形支离破碎的特殊自然景观。
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。
xarray 支持多种文件格式(从 pickle文件到 netCDF格式文件)的序列化和输入输出。
本文介绍基于C++语言GDAL库,批量读取大量栅格遥感影像文件,并生成各像元数值的时间序列数组的方法。
有关如何用xarray处理NetCDF数据前面已经介绍过四期了。把一些处理NetCDF的基本方法都介绍了一下。
本文介绍基于Python语言中的gdal模块,读取一景.tif格式的栅格遥感影像文件,提取其中每一个像元的像素数值,对像素值加以计算(辐射定标)后,再以一列数据的形式将计算后的各像元像素数据保存在一个.csv格式文件中的方法。
今天我将介绍大范围高精度栅格可视化方案。它是结合大数据技术解决实际应用问题的一个典型例子,我们给它起了个大标题,叫做“如何应用大数据技术秒杀一个貌似不可能的任务”。
不知道该怎么详细地写,直接上代码算了! (开发环境的搭建参考我的博文:GDAL开发环境搭建(VS2010 C++版))
大部分我们处理的降水、气温等栅格数据的格式是nc形式,需要我们将他转换成栅格数据并导入至Arcgis中,进行下一步操作。
上次我们介绍了rasterio和arcgis来制作土地利用转移矩阵,这次我们就来看看envi是如何制作的吧。
作为摄影测量与遥感的从业者,笔者最近开始深入研究gdal,为工作打基础!个人觉得gdal也是没有什么技术含量,调用别人的api。但是想想这也是算法应用的一个技能,多学无害!
前言 这两天帮一个朋友处理了些 nc 数据,本以为很简单的事情,没想到里面涉及到了很多的细节和坑,无论是“知难行易”还是“知易行难”都不能充分的说明问题,还是“知行合一”来的更靠谱些,既要知道理论又要知道如何实现,于是经过不太充分的研究后总结成此文,以记录如何使用 python 处理 nc 数据。 一、nc 数据介绍 nc 全称 netCDF(The Network Common Data Form),可以用来存储一系列的数组,就是这么简单(参考https://www.unidata.ucar.edu/so
在上一篇推文中,我展示了如何使用Python结合Landsat制作遥感影像图(Python干货 | 制作遥感影像图)。
modis的hdf文件在存储上有优势,但是在实际使用过程中存在一定的弊端。例如本次重点讲解的NDVI-16D-1km、MAIAC-1D-1km两类文件,其中maiac的文件在aod属性中包含4个波段的文件,需要将4个波段最大化的利用起来。而ndvi文件则较为简单只需要把hdf文件中对应部分取用即可。
1.Theil-Sen Median方法又被称为 Sen 斜率估计,是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法。该方法计算效率高,对于测量误差和离群数据不敏感,常被用于长时间序列数据的趋势分析中。对于后续代码计算结果中的slope.tif解读,当slope大于0表示随时间序列呈现上升趋势;slope小于0表示随时间序列呈现下降趋势。
下面我介绍的是大范围高精度栅格可视化的方案,它是我们结合大数据技术解决实际应用问题的一个典型例子,看着有点标题党的味道,其实这里我们想强调的是,我们设计和实现这个方案时,一开始直接调用HBASE检索,看着要检索的数据量,多达数百万,还真是觉得不可能几秒内完成任务。所以这个技术难题,或者说是省公司的业务需求提出来以后很长时间以来我们迟迟没有解决。
gdal.open(r'D:/Thesis/ML/modis3km/MOD04_3K.A2018001.0320.061.2018003202214.hdf')
这两周我在使用python进行大量的栅格数据的运算,在运算过程中遇到了数据量超级大但算力不足的问题。通过这两周的探索,也慢慢找到了一些加快栅格数据计算的方法,和读者分享。
将提供的2DLiDAR数据集’b0-2014-07-11-10-58-16.bag’,转为matlab的.mat数据文件,这其中包括有5522批次扫描数据,每次扫描得到1079个强度点。如下:
本文介绍利用Python语言arcpy等模块,实现栅格图层建立与多幅遥感影像数据批量拼接(Mosaic)的操作。
2.在ArcCatalog 目录树中,右键单击载入数据库的要素类或表,选择加载——加载数据,打开简单数据加载程序向导。
GIS 或地理信息系统是对地理或空间数据的收集、可视化和分析。在本节中,我们将介绍 GIS 应用程序中常用的数据类型。
直接在栅格属性表中,新建双精度型字段,调出字段计算器,输入表达式:[Count] * 16.08 * 16.08,结果如下:
%d 输出 向量 路径长度,若t==[],则返回从起点到所有节点的路径长度
根据GDAL文档,JPG/PNG格式支持读取和批量写入,但不支持实时更新。也就是不支持Create()方法,但是支持CreateCopy()方法。也可能是由于JPG/PNG格式是轻量化的压缩格式决定的。
导语: 在测试流畅度的过程中,必不可免的要与FPS,Jank等指标接触,但为了加深理解,今天来简单扒一扒安卓的渲染原理; PerfDog使用Jank作为来代表游戏流畅度的指标,详情可以看 APP&游戏需要关注Jank卡顿吗?
提到响应式,就不得不提两个响应式框架——bootstrap和foundation。在标题上我已经说明白啦,今天给大家介绍的是foundation框架。 何为“尝鲜”?就是带大伙初步一下foundati
这里举个例子,有一个学生structure,包含姓名、邮箱、学号、成绩,应该如何创建这个structure
主要有两种方法绘制栅格,contour/contourf 绘制等值线或填充等值线图,pcolor/pcolormesh 绘制伪彩色图。
下面的例子打开一副GeoTIFF影像,输出了影像的一些信息,然后遍历了所有波段,输出波段的一些信息
霍夫空间极坐标与图像空间的转换公式: p = y * sin(theta) + x * cos(theta);
注意读取数据的数组下标不要越界!GDAL并不会自动帮你处理下标越界的问题,它只会报错。因此特别当你想用部分读取的方式处理一个很大的文件时,对边界的处理需要你特别的注意,必须正好读完不能越界也不能少读。
经过一番研究,研究出大概的思路,先将有经纬度的表中的数据筛选出表并生成xy事件,接着利用核密度工具生成栅格,最后呢裁剪栅格通过mapping包出图。
本文主要是关于 pointNet,pointNet++,frustum point 的一些整理和总结,内容包括如何将点云进行深度学习,如何设计新型的网络架构,如何将架构应用的3D场景理解。文章由于篇幅过长,将分成上下两部分。
df 中RSRP<=-110占比字段为 str ,需要先转换为 float 再除以100,最后用1-该值得到RSRP覆盖率
本文详细介绍基于Python语言gdal等模块实现多波段HDF栅格图像文件(即.hdf文件)的读取、处理与像元值可视化等操作。此外,基于gdal等模块读取.tif格式栅格图层文件的方法可以查看Python中gdal实现多幅栅格影像批量绘制直方图,读取单波段.hdf格式栅格图层文件的方法可以查看Python中gdal栅格影像读取计算与写入及质量评估QA波段筛选掩膜。
arcgis地理处理包括了查找工具、工具箱、地理处理环境、模型、python脚本、arcpy等一系列自动执行地理任务的框架。
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