裁剪 提取与裁剪要素相重叠的输入要素。 📷 用法 输出要素类将包含输入要素的所有属性。 由面要素裁剪线要素： 📷 由面要素裁剪点要素： 📷 由线要素裁剪线要素： 📷 由点要素裁剪点要素： 📷 相交 计算输入要素的几何交集。然后输出相交的要素 📷 输入要素必须是简单要素：点、多点、线或面。输入要素不能是复杂要素，比如注记要素、尺寸要素或网络要素。 如果输入具有不同几何类型（即，面上的线、线上的点等），则输出要素类几何类型默认与具有最低维度几何的输入要素相同。例如，如果一个或多个输入的类型为点，则默认输出为点；
输入要素：要进行缓冲的输入点、线或面要素。也可以是注记，注记图层的缓冲是注记图形的缓冲。
矢量数据就是点、线、面和注记，不能是栅格，也不能是TIN等数据，矢量数据的处理和分析基本原理如下。
PostGIS是一个空间数据库，空间数据库像存储和操作数据库中其他任何对象一样去存储和操作空间对象。
大家好我是费老师，geopandas作为在Python中开展GIS分析的利器，可以帮助我们快捷地解决很多日常GIS操作需求。而我们平时工作研究中使用到的各种矢量数据，由于原始数据加工过程的不规范等问题，偶尔会导致某些要素自身的矢量数据信息非法。
楼主按：在今年的Esri中国用户大会上，我听了几场关于ArcGIS用于制图方面的讲座，也在体验区与Esri中国的技术老师有一些交流。一直觉得ArcGIS在空间数据管理和分析方面很强大，而在制图方面却表现得不怎么样。我看到在国内很多人制图用的是CorelDraw、AI（可能不仅仅是国内，国外的专业制图也是），诚然这些软件作为专门的图形软件，在很多方面有不可比拟的优势，但是对于地理信息制图来说，图形不能和地理信息相关联却是这些软件最大的软肋。而ArcGIS越来越注重在制图方面的发展与应用，每年举办的制图大赛就是推广之一。
人类理解世界其实是按照三维的角度，而传统的关系型数据库是二维的，要想描述空间地理位置，点、线、面，我们就需要一个三维数据库，即所谓空间数据库。
还是这张老图，16年到18年CVPR和ICCV的高频词词云。从2012年进入深度学习时代开始，目标检测、图像分割这样的视觉基本任务到现在已经火了有10年已久了（如果算上传统图像处理的方法，那么目标检测到现在已经被集中攻克22年了）。
拓扑主要用于确保空间关系并帮助其进行数据处理，在很多情况下拓扑也用于分析空间关系，概括下来就两点，一是分析有无错误，二是利用拓扑进行编辑。
这里的编辑只针对点线面或注记也就是ArcGIS要素类，在编辑的过程中无法增加新的字段，编辑结束后要记得保存。
空间数据模型可以分为三种： 场模型：用于描述空间中连续分布的现象； 要素模型：用于描述各种空间地物； 网络模型：可以模拟现实世界中的各种网络；
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。
影像数据指的是栅格数据，影响配准是指使用地图坐标为影像数据指定特定的空间位置。
我们提出了一个简单的、完全卷积的实时实例分割模型，在MS-COCO上达到29.8map，在单个Titan Xp上以33.5fps的速度进行评估，这比以往任何竞争方法都要快得多。而且，我们只在一个GPU上训练就得到了这个结果。我们通过将实例分割分成两个子任务来实现这一点：（1）生成一组原型掩码；（2）预测每个实例的掩码系数。然后，我们通过将原型与掩码系数结合起来，生成实例masksby。我们发现，由于这个过程不依赖于再冷却，这种方法产生了非常高质量的掩模，并免费展示了时间稳定性。此外，我们还分析了原型的涌现行为，并展示了它们在完全卷积的情况下，以一种翻译变体的方式学会了自己定位实例。最后，我们还提出了快速NMS，它比仅具有边际性能损失的标准NMS快12 ms。
使用arcmap对数据进行剪裁,Arcgis中的裁剪分为很多种，有矢量裁剪矢量，矢量裁剪栅格，栅格裁剪栅格。本文主要操作，掩膜裁剪（矢量裁剪栅格）和clip 裁剪。
3.按Shift+F8，调出“变换/对齐”工具。通过此工具中的数值法和坐标法，调整图像大小和位置，达到对齐。
ArcGIS中的地理处理允许您执行空间分析和建模以及自动执行GIS任务。典型的地理处理工具获取输入数据（要素类、栅格或表），执行地理处理任务，然后生成输出数据作为结果。ArcGIS包含数百种地理处理工具。地理处理工具的示例包括用于创建缓冲区、用于向表添加字段以及用于对地址表进行地理编码的工具。
本文介绍了如何在大数据GIS应用中利用SuperMap iObjects Java for Spark实现分布式空间大数据处理和分析，包括空间数据索引、空间数据复制、空间数据连接、空间数据聚合等。通过这些功能，用户可以方便地对空间大数据进行预处理、分析、可视化，从而为城市规划、公共安全、环境保护等领域提供有价值的决策支持。
之前研究了 GIS，接触到了很多 GIS 的概念。因此找了《 ArcGIS 地理信息系统教程（第 4 版）》来看。书的版本比较老了，不过一些基本概念还是想通的，因为我重点在于 GIS 概念整理，而不是 ArcGIS。
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
目标检测 rcnn：根据颜色等特征，将图像分为许多小区域（一般情况下颜色相同的都是一类物体） 合并区域，然后进行区域内的物体检测 即到卷积中进行预测（每个框一个卷积网络） 缺点：找到的框太多 fast-rcnn:整张图片卷积得到特征图 图片映射到特征图， faster-rcnn:RPN 层，根据标注中框的位置，让卷积网络自己学习框应该在哪 （在特征图上提取框） 怎么学习？ 有基数128,256,512，3种方式 对于一个像素点生成9个框，以他为中心 128*256,256*128,128*12
注意：当一个面层有重叠面时，数据时按记录先后顺序显示的。当有一大一小的面重叠时，如果大面在后，小面在前，两个面都会显示正确，但是当大面在前，小面在后时，小面就会被大面遮挡，这是需要利用工具箱中的【排序】工具，更具面的大小关系进行排序，已达到正确的显示目的。
这是一份建筑面数据建筑面数据,这个面图层中有很多个面,有些面相互挨着的,有些单独分布,不与其他任何面相邻。如何把有相邻面的面全部给提出来
在基于geopandas的空间数据分析系列文章第8篇中，我们对geopandas开展空间计算的部分内容进行了介绍，涉及到缓冲区分析、矢量数据简化、仿射变换、叠加分析与空间融合等常见空间计算操作，而本文就将针对geopandas中剩余的其他常用空间计算操作进行介绍。
论文：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 空间金字塔池化，大神何恺明于2014年写的paper: 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf RCNN在2013年发表后，大佬在2014年提出了空间金字塔池化，性能和准确率都大幅提高，且在后面很多网络中都延续了这一思想。这篇文章比较长，我们也基于论文将其大体翻译了一下，伙伴们要耐心看呀！ 那么让我们一起开始学习吧！先放上大佬的照片来镇楼：
1、什么是 shader shader 中文名为着色器，全称为着色器程序，是专门用来渲染图形的一种技术。通过 shader，我们可以自定义显卡渲染画面的算法，使画面达到我们想要的效果。小到每一个像素点，大到整个屏幕。通常来说，程序是运行在 CPU 中的，但是着色器程序比较特殊，它是运行在 GPU 中的，所以当我们在编写 shader 程序的时候，实际上也是在编写 GPU 程序。在 OpenGL 中，对应的着色器语言是 GLSL（OpenGL Shading Language）。通过 shader 编程，我们
Geobuilding是一款GIS数据生产工具，可以制作点线面、无缝地理网格、矢量建筑物含高度GIS数据、城市漫游规划设计。支持对已有数据的修改标注。可导出geojson shapefile osm svg格式
计算机视觉中最基本和最广泛研究的挑战之一是目标检测。该任务旨在在给定图像中绘制多个对象边界框，这在包括自动驾驶在内的许多领域非常重要。通常，这些目标检测算法可以分为两类：单阶段模型和多阶段模型。在这篇文章中，我们将通过回顾该领域一些最重要的论文，深入探讨用于对象检测的多阶段管道的关键见解。
矢量数据是通过记录空间对象的坐标及空间关系来表达空间几何位置的数据，主要是点、线、面，在ArcGIS中也成要素类。
图片裁剪的目的是自动挖掘图片中最具美观的视图，广泛应用于图片美学构图，例如缩略 图生成[1]、摄影辅助[2]和肖像推荐[3]等。其中，图片缩略图或封面裁剪是新兴的 User Generated Content (UGC) 领域的重要应用。
现在随着数字孪生如火如荼的发展，各地都在建设智慧城市、数字城市、数字乡村、数字园区等等，所有这些数字可视化的基础都离不开建筑物。目前网上开放的建筑物数据最火的当属”77个建筑物轮廓矢量图“，我也下载了一份。
这是目前的主页预览图。上一个版本带有学校logo，根据比赛规则，删掉了学校logo。
“三维”可能是最直接、最易于理解、最有需要的一个前期分析中的功能了，我们都希望从测绘CAD直接能看到三维空间——ArcGIS可以办到，不要看本篇文章很长，但是后面熟练起来，真的真的很快。
Turf.js是JavaScript 空间分析库，由Mapbox 提供，Turf 实现了
腾讯多媒体技术专栏 伴随手机等智能设备的广泛使用以及短视频平台的兴起，越来越多的“竖屏”视频开始占据人们的视野。目前，许多“竖屏”视频仍是由16:9等宽高比的“横屏”视频剪辑而成，然而传统的静态裁剪和补充黑边等视频宽高比转换算法已经不能满足用户对横屏到竖屏的内容转换需求。对此，多媒体实验室“智媒”平台提出了一种基于显著性的视频裁剪方法，它可以根据视频的内容实现横屏到竖屏的自动裁剪。与竞品相比，本文方法可以获得更智能、更稳定的裁剪结果。 1、背景 1.1背景介绍 快速发展的智能传感器和多媒体技术让人们
CW，广东深圳人，毕业于中山大学（SYSU）数据科学与计算机学院，毕业后就业于腾讯计算机系统有限公司技术工程与事业群（TEG）从事Devops工作，期间在AI LAB实习过，实操过道路交通元素与医疗病例图像分割、视频实时人脸检测与表情识别、OCR等项目。
最近工作上需要用到geotools工具进行开发，发现资料真的少得可怜，可能很少人用吧。后来发现这个工具类对于简单的地理信息处理还是蛮厉害，高难度(缝隙检测、道路线压盖面之类，这些可以用arcpy或者ArcEngine)的就压根没有对应的api了。本着既然用过了就总结一下，万一以后遇到就直接可以用了呗。
在本系列之前的文章中我们主要讨论了geopandas及其相关库在数据可视化方面的应用，各个案例涉及的数据预处理过程也仅仅涉及到基础的矢量数据处理。
在本系列之前的文章中我们主要讨论了geopandas及其相关库在数据可视化方面的应用，各个案例涉及的数据预处理过程也仅仅涉及到基础的矢量数据处理。在实际的空间数据分析过程中，数据可视化只是对最终分析结果的发布与展示，在此之前，根据实际任务的不同，需要衔接很多较为进阶的空间操作，本文就将对geopandas中的部分空间计算进行介绍。
不知道图片你们看不看得清，就是在一个区域内有一些点，他想在除了这些区域内创建随机点
将二维视图和图纸导出为 PDF 文件。为批量导出 PDF 文件提供自定义命名规则。
https://www.zhihu.com/question/35887527/answer/147832196
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1501.04587.pdf
缓冲区分析的概念及原理请查看帮助文档 http://desktop.arcgis.com/zh-cn/arcmap/latest/tools/analysis-toolbox/how-buffer-analysis-works.htm
深度卷积神经网络最近在一系列图像识别基准测试中取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测一个边界框和图像中每个目标类别的置信度得分。这样的模型捕获目标周围的整个图像上下文，但是如果不天真地复制每个实例的输出数量，就不能处理图像中相同目标的多个实例。在这项工作中，我们提出了一个显著性激发的神经网络模型用于检测，它预测了一组与类无关的边界框，以及每个框的一个得分，对应于它包含任何感兴趣的目标的可能性。模型自然地为每个类处理可变数量的实例，并允许在网络的最高级别进行跨类泛化。我们能够在VOC2007和ILSVRC2012上获得具有竞争力的识别性能，同时只使用每张图像中预测的前几个位置和少量的神经网络评估。
平移和缩放地图以选择感兴趣的区域。使用绘图工具在地图上绘制多边形研究区域，然后在地图绘制点用来标记研究区域的起点，如果没绘制点则选取研究区域的中心点作为起点。
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。
选自arXiv 作者：Adam Zewe 机器之心编译 编辑：赵阳、张倩 本文提出了训练视觉 Transformer（ViT）的三种数据增强方法：灰度、过度曝光、高斯模糊，以及一种简单的随机修剪方法 (SRC)。实验结果表明，这些新方法在效果上大大优于 ViT 此前的全监督训练方法。 Transformer 模型 [55] 及其衍生模型在 NLP 任务中取得巨大成功后，在计算机视觉任务中也越来越受欢迎。这一系列的模型越来越多地用于图像分类 [13]、检测与分割 [3]、视频分析等领域。尤其是 Dosov
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