哥白尼数字高程模型（Copernicus DEM，COP-DEM）是欧洲航天局（ESA）发布的全球范围30米和90米分辨率数字高程模型（DEM）。该模型是数字表面模型（DSM），它表示地球表面（包括建筑物、基础设施和植被）的高程。COP-DEM是开源的，并且具有平面和高程精度最高的DEM之一。前言 – 人工智能教程
1. https://bitbucket.org/osrf/gazebo_tutorials/raw/default/dem/files/
ALOS(Advanced Land Observing Satellite)是日本的对地观测卫星，于2006年发射。ALOS卫星载有三个传感器：全色遥感立体测绘仪(PRISM)，主要用于数字高程测绘；先进可见光与近红外辐射计-2(AVNIR-2)，用于精确陆地观测；相控阵型L波段合成孔径雷达（PALSAR），用于全天时全天候陆地观测。前言 – 人工智能教程 ALOS-12.5米dem数据来自于ALOS卫星相控阵型L波段合成孔径雷达(PALSAR)采集，该传感器具有高分辨率、扫描式合成孔径雷达、极化三种观测模式。该数据的水平及垂直精度可达12.5米。
本次我们的教程主要市通过加载全国的矢量边界和遇上传的栅格数据，并通过上传的DEM数据进行相应的山阴、坡度、坡向数据，这里我们首先需要看几个函数：
有读者私信问想要单独绘制一个省的雷达数据。 实际上是比较容易的，目前cnmaps加上pycinrad即可解决
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。 Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元 售后保障 童叟无欺 转载自http://www.cnblogs.com/yinxiangpei/articles/2574502.html，仅用作资料保存
在 上一篇博客 【Android 逆向】启动 DEX 字节码中的 Activity 组件 ( DEX 文件准备 | 拷贝资源目录下的文件到内置存储区 | 配置清单文件 | 启动 DEX 文件中的组件 | 执行结果 ) 的代码基础上 , 使用类加载器加载 com.example.dex_demo.MainActivity2 组件前 , 先替换 LoadedApk 的类加载器 , 就可以成功加载 DEX 文件了 , 该操作类似于热修复 ;
本文旨在利用Python编程语言，将山体阴影与雷达速度产品相结合，以探索其可视化效果 环境：python 3.9
// I don't know if some standard value exists for the radius, in the same, I will assume that some software would prefer to use square shape, but circle makes more sense to me. // pixels is noice if you want to zoom in and out to visualize, but maybe for export or computation you would prefer meters
lope: Layer error: Terrain.slope, argument 'input': Invalid type. Expected type: Image<unknown bands>. Actual type: ImageCollection.
上一篇文章《学习|Android使用TTS语音合成》我们学习了Android用TTS语音合成播放声音，其中因为要播放中文，所以需要下载讯飞的语音合成包，项目应用中的话如果让用户自己寻找并下载太麻烦，所以为了增加用户体验，这一篇我们就研究一下怎么检测是否需要下载安装包，如果需要并自动下载。
在地理信息系统（GIS）和地形分析中，山体阴影（也称为地形阴影）是一种重要的可视化技术，它通过模拟太阳光照对地形起伏产生的阴影效果，增强地形的三维感觉，使地图读者能够直观地感受到地形的高低起伏和复杂性。这种技术不仅广泛应用于地质研究、城市规划、环境评估等领域，而且因其所提供的美观、直观的视觉效果，也常见于各类地图和地理信息产品中。
在上一篇教程《WebGL简易教程(八)：三维场景交互》中，给三维场景加入了简单的交互，通过鼠标实现场景的旋转和缩放。那么在这一篇教程中，综合前面的知识，可以做出一个稍微复杂的实例：绘制一张基于现实的地形图。
我们这次用国家的边界通过name进行筛选到宿迁市进行分析，本次计算的水稻面积用到的指数是NDVI，LSWI，EVI三种指数进行分析，用到的影像是Landsat 8数据，DEM数据（计算坡度、坡向）还有指定5月和8月份SAR影像（"VH1","VH2"）最后分别加入到Landsat波段影像，可导出我们所合成的影像。先看所用到的函数：
在本篇博客中，我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对特定区域内的地形进行分析。我们将使用SRTM（Shuttle Radar Topography Mission）数据集获取高程信息，并计算坡度、坡向等地形属性。此外，我们还将使用ALOS（Advanced Land Observing Satellite）数据集来分析数字地表模型（DSM）。
在这个教程中，我们将学习如何使用three.js渲染土耳其最高的Ağrı山脉的数字高程模型（DEM）数据，使用的工具包括Three.js、geotiff、webpack和QGIS。
Dictionary.get: Dictionary does not contain key: VV_stdDev.
该系列最后一篇，我们以卫星影像为例简述其正射制图流程，详述与无人机影像处理流程的差异。
2. 停机修复：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/shard-tool.html
今天做一张立体黑龙江dem地形图，使用黑龙江省的省界shp数据，剪裁dem数据，形成的数据再进行渲染。方法之前的类似，可以参考：
接着上一篇《NanoMsg框架|Android Studio编译NanoMsg源码》来说的，我们介绍了Nanomsg的几个常用的函数，以及一段简单的调用代码，这篇我们介绍一下在Android下使用PAIR模式的简单封装。
本文介绍在Anaconda环境下，安装Python中的一个高级地理空间数据分析库whitebox的方法。
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作者从TCGA数据库下载乳腺癌(以下简称BRCA)样本的miRNA相关数据（104个Normal,1103个Tumr）。 进行了如下分析： 1.下载数据 2.筛选差异表达的miRNA(DEM)：使用EdgeR包 得到370个DEM，108 Down DEM, 262 Up DEM 对筛选出的370个DEM绘制了热图,文章使用的gplots 包中的heatmap.2()绘图
代码往往在不断写的情况下学习到新的东西，本以为NDK程序这块出完番外篇后应该就不用再出了，结果在使用过程中还是会有新的东西加入，所以又有了今天这一篇。
本篇博客将介绍如何使用Google Earth Engine (GEE) 对湖泊水位变化进行监测。通过MODIS数据集，我们可以识别2001年和2023年的湖泊范围，并计算湖泊的高程变化。
前面的文章《Android通过OpenCV和TesserartOCR实时进行识别》我们已经搭好一个利用NDK方式实时处理摄像头数据的程序了，今天我们就在看看OpenCV中通过级联方式实时进行人脸检测。
上一篇我们介绍了《Android NDK编程（四）--- C/C++调用Java中的方法》，主要是C/C++中调用Java的方法，这一篇我们针对上一篇的内容再延伸说一下，关于调不同类中的静态方法。
网上有很多关于中国地图绘制教程，但是关于省市级地图绘制非常少，本推文就是来解决这个问题。下面推文主要以浙江省、温州市为例，使用 leaflet 包绘制省/市级地图。
MERIT DEM a high accuracy global DEM at 3 arc second resolution (~90 m at the equator) produced by eliminating major error components from existing DEMs (NASA SRTM3 DEM, JAXA AW3D DEM, Viewfinder Panoramas DEM). MERIT DEM separates absolute bias, stripe noise, speckle noise and tree height bias using multiple satellite datasets and filtering techniques. After the error removal, land areas mapped with 2 m or better vertical accuracy were increased from 39% to 58%. Significant improvements were found in flat regions where height errors larger than topography variability, and landscapes such as river networks and hill-valley structures became clearly represented.
前面几章我们学习了检测App是否安装，能过AsyncTask下载App并调用安装，还有实现进度条按钮的功能，这一篇我们把这几章连着RecyclerView进行一个综合实战练习，在实战过程中又顺便学到了几个新的知识点。
前面几篇文章实现了pyTorch训练模型，然后在Windows平台用C++ OpenCV DNN推理都实现了，这篇就来看看在Android端直接实现一个手写数字识别的功能。本篇最后会放出源码地址。
经常看到别人基于高程文件制作出精美的3D地图，笔者按照互联网几种制作方式进行尝试后，写的DEM高程裁剪和3D地形图教程，或许其中有一些错误的，也请指出。
又有读者来信 要求如下： 希望小编帮忙看看能不能解决。是关于能不能在已经截取出来的省份中添加对应的dem地形呢，并且根据需要添加上需要的城市所在的地理位置，比如在已绘制的图中标注出三亚的所在地
I'm trying to use a classifier to classify the land use of Landsat images, but when I use the function which is "classifier. conflusionMatrix", I get an error as follows: Classifier confusionMatrix: Property 'type' of feature '00000000000000000014_ 0' is missing. (Error code: 3). I don't know how to correct it. I really need your help to solve this problem. By the way, I finally remembered to share the assets.
检测新的版本升级这个好几年前就做过了，不过最近项目中要移植过来，因为原来直接在别的项目中做的，不方便直接拷贝，所以准备做个Demo移植过来，并介绍下怎么实现的。《学习|Android检测并自动下载安装包(Kotlin)》以前这篇用的AsyncTask的方式下载过，现在AsyncTask慢慢废弃了，所以本篇也是初学Flow后的第一次体验使用。
This Digital Elevation Model (DEM) is constructed from a combination of ASTER and SPOT-5 DEM's for the ice sheet periphery and margin (i.e. below the equilbrium line elevation) south of approximately 82.5°N, and AVHRR photoclinometry in the ice sheet interior and far north (Scambos and Haran, 2002).
对图像进行土地利用分类，因此下面是监督分类的流程以及代码案例。 1.首先分类最开始应该建立样本数据集，在这里我分了四类，然后就开始自己的采样，设立好分类后，对目标进行分类。
冰岛DEM v1.0 10m 自2015年起，北极（北纬60度以北，包括冰岛）的高程数据开始通过ArcticDEM项目公开提供，该项目由明尼苏达大学极地地理空间中心领导（https://www.pgc.umn.edu/data/arcticdem/）。
后台回复“批量”可以获取批量重采样、批量掩膜、批量坡度提取和批量分区统计的代码，不过你们懂得。
Photoscan是一款操作轻便，速度快的处理软件，以前一直被利用在处理实景三维或者近景建模，但是被用在测绘中，也是十分方便和精准。更重要的是photoscan可以轻松导出其他空三格式文件，后续很方便在Context capture进行重建，还可以在航天远景Mapmatrix或者CHCmapping中进行立体测图。本文重点介绍如何进行空三，并导出空三成果，相机文件和去畸变影像。
GIS数据有很多种分类方式，按照数据结构可分为矢量数据、栅格数据、DEM数据，还可以再细致的分为数据库格式、点云格式、3D格式，也可以按照各厂家和标准类别来分等等。
前言
在用Python进行矩阵运算（尤其是大型矩阵运算）的时候，最忌讳的是写循环，循环的执行效率极其的低，想要提高计算效率，有很多方法可以尝试，今天我们就来看一下如何在仅基于numpy的条件下，召唤一些技巧来加速矩阵的计算效率。
前面的文章我们基本已经把NDK的基本应用全部讲完了，我们在JAVA的调试中经常会用到Log.i什么的方法进行输出跟踪，这一篇我主要来说一下在NDK开发中，C++的代码中怎么实现日志输出。
上一篇文章我们介绍了《Android NDK编程（七）--- JNI中List结构的类数据返回》，这章主要介绍把List结构的类做为参数在方法中进行实现。
The Hydrologically Enforced Digital Elevation Model (DEM-H) was derived from the SRTM data acquired by NASA in February 2000. The model has been hydrologically conditioned and drainage enforced. The DEM-H captures flow paths based on SRTM elevations and mapped stream lines, and supports delineation of catchments and related hydrological attributes. The dataset was derived from the 1 second smoothed Digital Elevation Model (DEM-S; ANZCW0703014016) by enforcing hydrological connectivity with the ANUDEM software, using selected AusHydro V1.6 (February 2010) 1:250,000 scale watercourse lines (ANZCW0503900101) and lines derived from DEM-S to define the watercourses. The drainage enforcement has produced a consistent representation of hydrological connectivity with some elevation artefacts resulting from the drainage enforcement. A full description of the methods is in preparation (Dowling et al., in prep).
The Smoothed Digital Elevation Model (DEM-S) was derived from the SRTM data acquired by NASA in February 2000. DEM-S represents ground surface topography (excluding vegetation features) and has been smoothed to reduce noise and improve the representation of surface shape. An adaptive process applied more smoothing in flatter areas than hilly areas, and more smoothing in noisier areas than in less noisy areas.
Spring通过各种模板类降低了开发者使用各种数据持久技术的难度。这些模板类都是线程安全的，也就是说，多个DAO可以复用同一个模板实例而不会发生冲突。我们使用模板类访问底层数据，根据持久化技术的不同，模板类需要绑定数据连接或会话的资源。但这些资源本身是非线程安全的，也就是说它们不能在同一时刻被多个线程共享。虽然模板类通过资源池获取数据连接或会话，但资源池本身解决的是数据连接或会话的缓存问题，并非数据连接或会话的线程安全问题。 按照传统经验，如果某个对象是非线程安全的，在多线程环境下，对对象的访问必须采用synchronized进行线程同步。但模板类并未采用线程同步机制，因为线程同步会降低并发性，影响系统性能。此外，通过代码同步解决线程安全的挑战性很大，可能会增强好几倍的实现难度。那么模板类究竟仰仗何种魔法神功，可以在无须线程同步的情况下就化解线程安全的难题呢？答案就是ThreadLocal！ ThreadLocal在Spring中发挥着重要的作用，在管理request作用域的Bean、事务管理、任务调度、AOP等模块都出现了它们的身影，起着举足轻重的作用。
本文所使用的DEM数据来源于地理空间数据云（https://www.gscloud.cn/search），国内最具影响力的地学大数据平台。
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