本周将连载关于ArcGIS技术应用的文章。来源于我的师兄。他有丰富的工作经验。如有问题欢迎大家留言或者访问博客进行交流：https://blog.csdn.net/symBBD
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。
原文链接：http://blog.sciencenet.cn/blog-290812-1016263.html
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。
本文介绍基于gdal模块，在命令行中通过GDAL命令的方式（不是Python或者C++代码，就是gdal模块自身提供的命令行工具），对栅格遥感影像数据加以投影，即将原本的地理坐标系转为投影坐标系的方法。
目录 前言 实现方法 总结 一、前言 其实这个功能之前已经实现，今天将其采用1.0版的方式进行了重构与完善，现将该内容进行总结。 其实这个功能很常见，比如google地球上当我们鼠标移动的时候能够自动获取到鼠标所在位置的高程信息就是本文所讲的一种效果。本文我们也以DEM数据为例，但是读者应当清楚任何栅格数据都可以采用此种方式获取点状目标栅格数据值。如果我们采用传统的方式很难能够对全球的SRTM数据实时获取某个点的值，采用Geotrellis分布式的方式可以很好的解决这一问题。最近
本文介绍基于ENVI软件，利用“Pixel Based Mosaicking”工具实现栅格遥感影像镶嵌拼接的方法。
前面给大家分享了GIS格式总结，今天讲一下GIS数据的读取和转换，主要基于ArcGIS和QGIS这两个用的最广泛的GIS软件平台来讲。
（若两图层投影不一致，裁剪前需先投影，此处投影已同），操作时在[环境]可设置extent，精度更高（如下图对比）
本文介绍2024届秋招中，北京易控智驾科技有限公司的高精度地图开发工程师岗位的2场面试基本情况、提问问题等。
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。
对于自动驾驶来说，建图是必不可少的，目前主流厂商技术都在从HD到"无图"进行过渡筹备中，不过想要最终实现真正的"无图"还是有很长的一段路要走。对于建图来说，包含了很多的道路元素，车道线，停止线，斑马线，导流属性，道路边缘以及中心线(包含引导线)等。这里，中心线的预测通常是根据轨迹，通过数学公式进行拟合，目前学术上逐渐采用模型进行预测，但是对于下游(PNC)来说，还是存在不够平滑，曲率不够精准等问题，不过这个不在本次方案讨论范围内，先忽略，以后有空可以写一写。道路边界对于PNC来说也是至关重要，约束车辆行驶范围，避免物理碰撞发生。通常道路边界的生成有几种方法，一种是当做车道线的一部分，跟着模型一起输出，但是没有车道线的特征明显，容易漏检，而且道路边界是异形的，基于分割的方案会比基于Anchor的方案效果稳定一些。另一种是HD的方法，根据处理后的车道线，按照距离和规则等虚拟出道路边界线。本文给出一种新的解决方案，略微繁琐，但是优点是可以延用已有的公开数据集进行处理生成，快速落地验证，缺点是本方案不具备时效性，是离线的方法。
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。
中国GDP空间分布公里网格数据集是在全国分县GDP统计数据的基础上，考虑人类活动密切相关的土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度数据与GDP的空间互动规律，通过空间插值生成的空间格网数据。数据包括1995、2000、2005、2010、2015和2019年6期。该数据集反映了GDP数据在全国范围内的详细空间分布状况，数据为1Km栅格数据，每个栅格代表该网格范围（1平方公里）内的GDP总产值，单位为万元/平方千米。前言 – 人工智能教程
文章：PLVS: A SLAM System with Points, Lines, Volumetric Mapping, and 3D Incremental Segmentation
前面写了几篇博客介绍了Geotrellis的简单使用，具体链接在文后，今天我主要介绍一下Geotrellis在数据处理的过程中需要注意的细节，或者一些简单的经验技巧以供参考。 一、直接操作本地Geotiff 如果不想将tiff数据切割成瓦片存放到集群中，也可以直接使用Geotrellis操作本地geotiff文件，可以直接使用SinglebandGeoTiff读取单波段的tiff，使用MultibandGeoTiff读取多波段tiff。 val geotiff = SinglebandG
如下图所示，我们已知一张栅格图像以及其上的几个点要素；本文就以此数据为例，介绍获取点要素所处行列号的方法。
这部强调：投影坐标一定要一致（shp和栅格）！！！投影坐标一定要一致（shp和栅格）！！！投影坐标一定要一致（shp和栅格）！！！CRS.from_epsg('32650')!CRS.from_epsg('32650')!!CRS.from_epsg('32650')!!
这部分包含的时 wrf-python 模块中的API，如果wrf-python提供的函数不能满足你的需求，你也可以根据已有的API重新编写一个处理函数或是其它的诊断函数。当然，大多数时候我们仅需要wrf-python已经提供的诊断函数和其它可调用函数，可能都不会使用到这些API。
是不是经常作图没有矢量底图，是不是裁剪没有合适的边界？你需要一个全国的矢量图啦，别再去CSDN网站花钱买了，来我这免费拿啊，全国范围包含南海！藏南没缺！台湾没丢！钓鱼岛也在！又不是猫片，拿了不会有道德罪恶感，不会被举报，关注一下不难的！来来来，我给你们看看它长啥么样（记住看图要看全，不能只看一张）~
空间分析定义：空间分析是指分析具有空间坐标或相对位置的数据和过程的理论和方法，是对地理空间现象的定量研究，其目的在于提取并传输空间数据中隐含的空间信息。
北极-北方脆弱性实验（ABoVE）开发了两种标准化空间数据产品，以加快研究活动的协调，促进数据的互操作性。ABoVE 研究域包括美国阿拉斯加的北极和北方地区，以及北美加拿大的西部省份。在该域内指定了核心和扩展研究区域，并以矢量表示法（Shapefile）、栅格表示法（空间分辨率为 1,000 米的 GeoTIFF）和 NetCDF 文件的形式提供。已开发出一个标准参考网格系统，覆盖整个研究区域，并延伸至北美东部。该参考网格以嵌套多边形网格的形式提供，空间分辨率分别为 240 米、30 米和 5 米。5 米网格是第 2 版中新增的网格。请注意，所有 ABoVE 产品的指定标准投影是加拿大阿尔伯斯等面积投影。 该数据集包含五个数据文件：(1) 一个形状文件（压缩为 .zip），包含核心研究区和扩展研究区的矢量图；(2) 一个形状文件（压缩为 .zip），包含 240 米、30 米和 5 米空间分辨率的嵌套标准参考网格；(3) 以 .kmz 格式提供的网格数据；(4) 一个形状文件（压缩为 .zip），包含核心研究区和扩展研究区的矢量图。kmz 格式的网格数据；(4) 一个以 1,000 米像素分辨率表示核心研究区和扩展研究区的栅格的 GeoTIFF 文件；(5) 一个核心研究区和扩展研究区的 NetCDF 文件，供国际陆地模型基准 (ILAMB) 建模环境使用。
上一篇从渲染史的角度，通过栅格化和光线追踪两个渲染技术，给出了真实感渲染的三个标准：照片级别，物理正确和高性能。本篇是系列二，从技术角度介绍当前真实感渲染。
MK检验是曼－肯德尔法，又称Mann—Kenddall 检验法，是一种气候诊断与预测技术，应用Mann-Kendall检验法可以判断气候序列中是否存在气候突变，如果存在，可确定出突变发生的时间。Mann-Kendall检验法也经常用于气候变化影响下的降水、干旱频次趋势检测。目前常用于长时间序列的栅格数据的显著性检验，在植被覆盖度，NDVI，NPP等方面尤为常见。 该检验功能强大，不需要样本遵从一定的分布，部分数据缺失不会对结果造成影响，不受少数异常值的干扰，适用性强。不但可以检验时间序列的变化趋势，还可以检验时间序列是否发生了突变。
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。
在普通的matplotlib的三维投影中，我们似乎并不能获得我们想要的结果，尤其是视觉上的，虽然倾斜了图形，但是文字等标注仍然是二维的，例如下面这张图片：
本文介绍基于ENVI软件，对不含有任何地理参考信息的栅格遥感影像添加地理坐标系或投影坐标系等地理参考信息的方法。
Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 需求说明 实现方案 总结 一、前言 最近一段时间比较忙，没能继续推进Geotrellis项目开发，周末和这两天抽空又实现了一个功能——导出自定义的Tiff文件。又恰巧碰上今天这么重要的日子，当然要写点东西来纪念一下，所以就有了这篇文章，闲话莫说，进入正题。 二、需求说明 很多时候我们需要从一块（或者很多块）大的Tiff中根据需要
本文是‘Differentiable Monte Carlo Ray Tracing through Edge Sampling’这篇论文的学习总结。论文作者是Tzu-Mao Li(李子懋 mào), Miika Aittala, Frédo Durand 以及Jaakko Lehtinen。李子懋的博士论文（dissertation）获得了SIGGRAPH2020最佳博士论文奖，称其‘为新兴的可微计算机图形学奠定了基础’。而这篇论文(paper)则首次提出了如何解决光路微分的方式(propose a comprehensive solution to the full light transport equation)。插一句题外话，我没有读论文Acknowledgments的习惯，我无意间瞥了这篇论文其中的一段，驱使我读完了整个Acknowledgments，推荐大家读一下该论文的Acknowledgments。
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！
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。
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
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Geospatial Data Abstraction Library （GDAL）是使用C/C++语言编写的用于读写空间数据的一套跨平台开源库。现有的大部分GIS或者遥感平台，不论是商业软件ArcGIS，ENVI还是开源软件GRASS，QGIS，都使用了GDAL作为底层构建库。
首先我想声明，这并不是什么难以理解的事。世界上很多图形学程序员，并非人人都是天才。读者朋友大可自信地去理解我下面的写的内容（仅仅从字面意义上）。
Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 问题探索 采样说明 实现方案 总结 一、前言 上一篇文章讲了通过Geotrellis导出自定义的Tiff文件（见geotrellis使用（十四）导出定制的GeoTiff），但是实际中有时会有BUG，就是数据值发生非常明显的变化，理论上只进行了切割、重投影操作，数据值不应该会发生特别大的变化。今天认认真真查找了下问题，发现是因为采样方式造成的。 二
在之前的博客中，我们曾多次介绍过将图层的地理坐标系转为投影坐标系的方法，也就是投影操作——例如ArcGIS矢量图层投影与地理坐标系转为投影坐标系——ArcMap，以及Google Earth Engine谷歌地球引擎地理坐标系、投影坐标系的变换与重投影，还有ArcMap通过模型构建器导出地理与投影坐标系转换的Python代码等。而在本文中，我们将反过来，介绍把一个栅格图像原本的投影坐标系转为地理坐标系的方法。
这种布局具有很强的稳定性与可控性，也没有兼容性问题，但不能根据用户的屏幕尺寸做出不同的表现。即如果用户的屏幕分辨率小于这个宽度就会出现滚动条，如果大于这个宽度则会留下空白。
使用Python进行栅格数据处理，很多时候，我们会将GDAL的Dataset对象转化为NumPy的ndarray对象，这样我们可以使用很多通用的Python库对数据进行处理，然后再借助GDAL库将数据写回到文件。
“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。
目录 前言 栅格化处理 总结 参考链接 一、前言 首先前几天学习了一下Markdown，今天将博客园的编辑器改为Markdown，从编写博客到界面美观明显都清爽多了，也能写出各种样式的东西了，有关Markdown，网上内容很多，暂且不表，开始进入今天的主题。 前几天碰到一个任务，需要将矢量数据导入到Accumulo中，然后通过geotrellis进行调用。这一下又犯难了，之前处理的全是raster数据，通过ETL类可以直接进行导入生成金字塔等，如何将矢量数据导入平台之前未曾碰到，
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。
地理坐标系就是把地球当成一个球体来看，以球心为参照点，通过经纬度来定位某个坐标点。
虽然也有一些生成矢量图形的算法，但是在监督训练中，又受限于矢量图数据集有限的质量和规模。
原文地址：动态环境SLAM | Remove, then Revert - 基于多分辨率深度图的动态物体移除方法
所有步骤都是用ArcGIS中各种工具操作组合，未使用Arcpy与Python等需要使用代码的工具！
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。
您可以使用资产管理器或 命令行界面 (CLI)以 Shapefile 或 CSV 格式上传数据集。（有关使用代码编辑器或 CLI导入栅格的详细信息，请参阅导入栅格数据。）您上传的资产最初是私有的，但可以按照共享资产部分中的说明进行共享。
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