相对而言，影像比较容易访问，影像内部存储顺序一般比较规律：BSQ 、BIL、BIP，只要知道行列号，波段数目、像元深度，即可方便地访问每个像元值，而矢量数据的关键性信息不仅有行列号、字段值，还需知道字段的数据类型...SHAPE@XY 一组要素的质心 x,y 坐标。 SHAPE@TRUECENTROID 一组要素的真正质心 x，y 坐标。 SHAPE@X 要素的双精度 x 坐标。...通过访问 NumPy 数组中的各个像元来开发自定义函数（例如，执行邻域记数法，更改各个像元值，或者对整个栅格运行累积运算符）。...Raster lower_left_corner 可从 in_raster 中的左下角提取处理块以转换为数组。x 值和 y 值采用地图单位。若未指定值，则将使用输入栅格的原点。...若未指定值，则将使用 in_raster 的 NoData 值。 (默认值为 None) Variant 将栅格数据转换为 NumPy 数组旨在计算整个栅格行中的像元值的百分比。
： ST_X(geometry) —— 返回X坐标 ST_Y(geometry) —— 返回Y坐标 线串空间函数： ST_Length(geometry) —— 返回线串的长度 ST_StartPoint...如果两个相同类型的几何图形具有相同的x、y坐标值，即如果第二个图形与第一个图形的坐标信息相等（相同），则ST_Equals()返回TRUE。...ST_MakeEmptyRaster用于创建一个空的没有像元值的栅格（没有波段），各个参数用于定义这个空栅格的元数据： width、height —— 栅格的列数和行数 upperleftx、upperlefty... —— 对应空间坐标系中栅格左上角的坐标 scalex、scaley —— 单个像元的宽度和长度（单位等同于空间参考坐标系的单位）。...当scalex和scaley相等时，就可以直接使用这个参数设置像元大小。 上面的第一个函数签名传入现有的栅格数据作为新创建栅格的模板，会返回具有相同元数据（没有波段、没有像元值）的栅格数据。
使具有共享边或点的要素按照拓扑关系共享边或点。 创建拓扑关系后，拓扑关联要素之间就具有共享边或或点，在编辑共享边或点的过程中，拓扑关联的要素将自动更新其形状。...，在y方向（或x方向）内插两次，再在x方向（或y方向）内插一次，得到（x，y）点的栅格值。...结果相应类所分配到的像元数有多有少 最大似然法——分类置信度 在最大似然法分类中可生成置信栅格数据，来显示分类置信度，共有14类 在置信栅格数据中像元值为1的置信度中所包含的像元与输入特征文件中所存储的任意均值向量距离最短...，表示这些像元的分类具有最高确定性 在置信栅格中最低的置信度值是14，表示显示的像元进行分类可能性最小 分类置信度与有效剔除分数值的个数直接关系，当[剔除分数]为0. 99或更小时，才会对第二个置信度所包含的像元...(在置信栅格中像元值为2)进行分类 当[剔除分数]为0. 005或更大，将不对此置信度的像元进行分类。
本文介绍基于Python语言，读取文件夹下大量栅格遥感影像文件，并基于给定的一个像元，提取该像元对应的全部遥感影像文件中，指定多个波段的数值；修改其中不在给定范围内的异常值，并计算像元数值在每一景遥感影像中变化的差值...此外，每一景遥感影像都具有5个不同的波段。 ...我们现在希望，给定一个像元（也就是给定了这个像元在遥感影像中的行号与列号），提取出在指定的波段中（我们这里就提取全部的5个波段），该像元对应的每一景遥感影像的数值（也就是提取了该像元在每一景遥感影像、每一个波段的数值...读取当前波段的数据，并存储在band_data变量中。随后基于我们给定的像元位置，提取目标像元的数值（位置就是这个[target_row, target_col]）。...接下来，通过time_series_df.at[date, f'Band_{band + 1}']，将像元值存储在DataFrame中，行索引为日期，列名为Band_1、Band_2等；随后，将数据集对象
更新步骤为：判断预测的下一位姿和当前位姿在x或y或theta上是否存在较大的差别？...(8)把下一位姿并入路径中。 因此，路径为位姿[x;y;theta]的集合，如下： ? (9)绘图(全局地图、路径、当前位姿)（PlotMap.m） 最终绘制的结果如下： ?...),10);%bwdist(grid)表示grid中0元素所在的位置靠近非零元素位置的最短距离构成的矩阵 gridmap.pixelSize = pixelSize;%栅格单元边长对应的实际长度 gridmap.topLeftCorner...= minXY;%栅格地图的x最小值和y最小值构成的向量的全局坐标 (8)FastMatch.m %根据当前位姿的栅格地图 优化预测的下一位姿 使下一位姿的栅格地图与当前位姿的栅格地图达到最大的重合度...(1);%x和y坐标的搜索分辨率 r = searchResolution(3);%theta的搜索分辨率 while iter < maxIter noChange = true;
本文介绍基于Python语言中的gdal模块，对2景不同的遥感影像加以对应位置像素值匹配的方法——即基于一景遥感影像的每一个像元，提取另一景遥感影像中，与之空间位置相同的像元的像素值的方法。 ...我们现在希望，对于小遥感影像中的每一个像元（除了NoData值的像元），找到其在大遥感影像中对应位置处的像元，并将这个大遥感影像对应像元的像素提取出来。...变量中；接下来，使用get_pixel_size()函数从小遥感影像的地理转换参数中提取像素大小，并分别存储在gf_pixel_size_x和gf_pixel_size_y变量中。 ...类似地，对大遥感影像文件同样执行上一段中描述的操作。 接下来，创建一个与小遥感影像的数组具有相同形状和数据类型的空数组。...我们到ArcGIS中验证一下，将小遥感影像从左上角开始，向下数20行，可以看到对应的像元（如下图中左下角的紫色框内所示）确实位于大遥感影像像元的分界处，且二者的像素值也都和上图中2个二维数组所示的一致。
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...（比如像元个数、空间参考信息等）都和原本的文件一致即可，只要保证全部的像元都是0就行。 ...x_size和y_size）；我们后期的操作需要用到这个行列数，并且会将这个实际存在的栅格文件作为生成新的栅格文件的模板。 ...对于不存在的栅格图像文件，使用GDALDriver创建一个新的数据集（poDataset），并将其中的像元值设置为0。如果栅格图像文件已经存在，则跳过不处理。...随后，我们用0填充新创建的栅格图像，并使用RasterIO函数对栅格图像的像元进行写入操作。 最后，在上述处理完成后，使用GDALClose函数关闭数据集，并输出新创建的栅格图像的文件名。
本文介绍基于Python中的gdal模块，对大量长时间序列的栅格遥感影像文件，绘制其每一个波段中、若干随机指定的像元的时间序列曲线图的方法。 ...在之前的文章Python GDAL绘制遥感影像时间序列曲线中，我们就已经介绍过基于gdal模块，对大量多时相栅格图像，批量绘制像元时间序列折线图的方法。...其中，所有遥感影像都是同一地区、不同成像时间的图像，其各自的空间参考信息、像元行数与列数等都是一致的，文件名中有表示成像日期的具体字段；且每1景遥感影像都具有2个波段。...现在我们希望，在遥感影像覆盖的区域内，随机选取若干的像元，基于这些像元，我们绘制其随时间变化的曲线图。...随后，我们即可绘制两个时间序列图，分别表示2个波段在不同影像日期上的数值。最后，我们将图像保存到指定的文件夹pic_folder中，命名规则为x_y，其中x与y分别代表像素的横、纵坐标。
假设我们有某地区每一年的降水序列，一共几十年，现在想要得到每个像元上年降水的变化趋势以及趋势的显著性检验（得到P值），怎么做呢？ 思路 对于一个栅格数据，其包括元信息+数据。...我们求每个像元上年降水的变化趋势以及对应的P值，实际上只是对数据进行处理，元信息基本上是不变的。...在处理的过程中，我们是求每个像元在时间维度上的变化趋势，类似下图： 引用自arcgis网站 也就是说我们对上图中的每一个条柱时间序列求趋势即可。有了思路，就非常简单了，我们直接上代码。.../slope.tif') as src: show(src) 到这里就完成了每个像元的线性趋势计算，不过上面的代码只保存了趋势值，并没有保存R方和p值，读者根据代码改一下即可。...因为在计算趋势的时候，如果你不关心截距，那么年份是从0-35还是1980-2015，你算出来的趋势值（也就是下面公式中的a，x是年份）都是一样的，那么就不必要多浪费那点算力了： Y = ax + b
以点(Point)数据类型为例，一个点可以由它在某一坐标参考系下的X、Y坐标值来表示，如“POINT(116.4074 39.9042)”表示了一个位于北京市中心的点。...VACUUM命令要求PostgreSQL回收表页面中因记录的更新或删除而留下的任何未使用的空间。...12.用于创建空栅格的ST_MakeEmptyRaster函数 ST_MakeEmptyRaster用于创建一个空的没有像元值的栅格（没有波段），各个参数用于定义这个空栅格的元数据： width、height...—— 栅格的列数和行数 upperleftx、upperlefty —— 对应空间坐标系中栅格左上角的坐标 scalex、scaley —— 单个像元的宽度和长度（单位等同于空间参考坐标系的单位）...skewx、skewy —— 旋转角度，如果栅格数据北方朝上，该值为0。默认值为0。 srid —— 空间参考坐标系，默认被设置为0。 pixelsize —— 单个像元的宽度和长度。
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...其优点体现在以下几个方面：对栅格数据浏览显示时，其屏幕的可见区域只是整个数据中的一个小矩形区域，采用数据分块管理的方法，就可以减少数据的读盘时间；分块管理也利于栅格数据的压缩，因为栅格数据具有局部相关性...存储结构分层分块索引在栅格数据库中，可同时包含多个栅格数据集和栅格目录，而栅格数据集既可由栅格数据库直接管理，也可由栅格目录组织管理，可根据用户需求灵活定制。...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...DEM的核心是地形表面特征点的三维坐标数据和一套对地表提供连续描述的算法，最基本的DEM是由一系列地面点x,y位置及其相联系的高程z做组成，用数学函数式表达为z=f(x,y), (x,y)∈DEM所在的区域
“ 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....数据特性 该数据空间坐标系为WGS84，分辨率约1km，数据时间为2021年OSM数据集（www.openstreetmap.com） 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。...该数据以相对长度为基准，意味着像元值并不直接代表每个像元内道路的绝对长度。例如：某像元内道路总长度为20KM，但本数据集仅以相对长度表示（如：256）。如有绝对长度需求，可以直接联系博主。...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）。
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。...，下面我们通过python代码实现快速的栅格属性导出至EXCEL表中。...:\CN\RasterT_tif1.shp' #点数据文件 InputRasterFolder = r'E:\CN\train' #放栅格数据的文件夹 # 设置Excel编码 file = xlwt.Workbook...() #############获取点位所在像元的栅格值 #读取栅格 #获取注册类 #打开栅格数据 input_folder_list = os.listdir(InputRasterFolder)...= xValues[j] y = yValues[j] #获取点位所在栅格的位置 xOffset = int((x - xOrigin) / pixelWidth
在窗口的第一个选项中，输入我们待重采样的栅格文件；在第二个选项中，配置输出结果的路径与文件名称；随后，第三个选项是设置重采样后栅格像元大小的参数，可以直接通过其下方X与Y的数值来指定像元大小，也可以通过其他栅格文件来指定...首先，最邻近分配法是速度最快的插值方法。这一方法主要用于离散数据（如土地利用分类数据），因为这一方法不会更改像元的值。使用这一方法进行重采样，最大空间误差将是像元大小的一半。 ...众数算法将在与输出像元中心最接近的输入空间中查找相应的4 x 4像元，并使用4 x 4相邻点的众数作为像元的新值。 再次，双线性插值法基于四个最邻近的输入像元中心的加权平均距离来确定像元的新值。...最后，三次卷积插值法通过拟合穿过16个最邻近输入像元中心的平滑曲线确定像元的新值。这一方法仅适用于连续数据，但要注意其所生成的输出栅格可能会包含输入栅格范围以外的值。...重采样后，可以看到结果数据中像元的大小已经是我们需要的数值了。 至此，大功告成。
： 298735.10954000003：左上角像元x坐标 0.057460000000000004：x方向比例尺(像元宽度) 0.0：x方向旋转角度 3779222.4793800004：左上角像元y...坐标 0.0：y方向旋转角度 -0.057460000000000004：y方向比例尺(像元高度) 若影像不含地理坐标信息，默认返回值是：(0,1,0,0,0,1) 空间参照系统信息 ·GetProjection...方案二：瓦片显示 瓦片是一个遥感术语，是指将一定范围内的地图按照一定的尺寸和格式，切成若干行和列的正方形栅格图片。整幅图显示不了，那就切分成多个瓦片进行分块显示，再进行组装，可以有效减小资源依赖。..." # 遍历纵向瓦片个数 for h in range(self.h_t): h_range_start = h * self.size # h下表索引...System.signal.signal_progress.emit("正在切分瓦片:", (h + 1) * 100 / self.h_t) QApplication.processEvents() 影像分析 影像分析这步主要是用来统计更新中的影像极值
在数学表示法中，我们将通过符号 f: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R} 来表示一元标量运算符（只接收一个输入）。...同样，我们通过符号 f: \mathbb{R}, \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R} 表示二元标量运算符，这意味着该函数接收两个输入，并产生一个输出。...**运算符是求幂运算 “按元素”方式可以应用更多的计算，包括像求幂这样的一元运算符。...X == Y 对张量中的所有元素进行求和，会产生一个单元素张量。 X.sum() 三、广播机制 在上面的部分中，我们看到了如何在相同形状的两个张量上执行按元素操作。...在机器学习中，我们可能有数百兆的参数，并且在一秒内多次更新所有参数。
本文介绍基于Python中gdal模块，对大量多时相栅格图像，批量绘制像元时间序列折线图的方法。 ...我们希望分别针对这三个文件夹中的多张遥感影像数据，随机绘制部分像元对应的时间序列曲线图（每一个像元对应一张曲线图，一张曲线图中有三条曲线）；每一张曲线图的最终结果都是如下所示的类似的样式，X轴表示时间节点...，Y轴就是具体的像素值。 ...我们前面选择好了50个随机位置的像元，此时就可以遍历这些像元，对每一个像元在不同时相中的数值加以读取——通过.ReadAsArray()函数将栅格图像各波段的信息读取为Array格式，并通过对应的行号与列号加以像素值的获取...；随后，将获取得到的像元在不同时相的数值通过.append()函数依次放入前面新生成的列表中。
主要包括地理空间数据的介绍，常用的python包，对矢量数据的处理，对栅格数据的处理，以及常用的算法和示例。 地理空间数据包括几十种文件格式和数据库结构，而且还在不断更新和迭代，无法一一列举。...地理空间数据最重要的组成部分： •地理位置 标示数据空间位置的信息，例如经纬度•主题信息 主题信息涵盖的范围广泛，可以是卫星的光谱数据，也可以是对应地理位置的统计数据如人口，面积，长度等•此外，空间索引一般也是地理空间数据的共性...地理空间栅格数据常用来存放卫星遥感数据，使用一个像元对应的地面距离来表达空间分辨率；此外栅格数据可以包含多个光谱波段的数据，例如常用的可见光以及红外波段，有的像高光谱数据，会包含成百上千个波段数据，可以通过不同波段的组合生成不同的专题地图...文件头基本包含行列数，起始坐标，单位，无效值的定义等信息 全球文件 世界文件由一些简单的文本构成，能够以外部文件的形式提供地理空间参考信息，世界文件结构非常简单，常包含的信息包括：•x方向单位大小•y轴偏转角的...•x轴偏转角度•y方向单元大小•左上角x坐标•左上角y坐标 通过世界文件提供的信息（常用的6要素），可以计算坐标系内任意单元的坐标，从而获取文件的地理参考信息。
GDAL栅格数据处理 栅格数据介绍 栅格数据读取 读取部分数据集 坐标变换 重采样 什么是栅格数据 基本上是一个大的二维或三维数组 没有独立的几何对象，只有像素的集合 二维：黑白图片 三维：彩色/假彩色...out_ds.BuildOverviews('average', [2, 4, 8, 16, 32]) del out_ds # 打开QGIS，或者ArcGIS，看看输出文件 坐标变换 到目前为止，我们都在像处理数组一样处理栅格数据...Convert the offsets to integers. xoff, yoff = map(int, offsets) print(xoff, yoff) 4262 2581 # 按照偏移量读取一个像元...# 可以先把大量数据读入内存，再按照偏移量取出对应位置的像元 # Reading in one pixel at a time is really inefficient if you need to...y = map(int, gdal.ApplyGeoTransform(inv_gt, 465200, 5296000)) value = data[y, x] # 注意numpy需要的偏移量为[行,
xw,yw,zw表示世界坐标系下的三维坐标点。zc表示相机坐标的z轴值，即目标到相机的距离。R,T分别为外参矩阵的3x3旋转矩阵和3x1平移矩阵。...（图像到相机的变换） （u0, v0）是图像坐标系原点(图像中心)在像素坐标系(以左上角为原点)中的坐标，dx 和 dy分别是每个像素在图像平面x和y方向上的物理尺寸。...以相机的光心为坐标原点，X 轴和Y 轴分别平行于图像坐标系的 X 轴和Y 轴，相机的光轴为Z 轴，用（Xc, Yc, Zc）表示其坐标值。...以图像平面的中心为坐标原点，X轴和Y 轴分别平行于图像平面的两条垂直边，用( x , y )表示其坐标值。图像坐标系是用物理单位（例如毫米）表示像素在图像中的位置。...以图像平面的左上角顶点为原点，X 轴和Y 轴分别平行于图像坐标系的 X 轴和Y 轴，用(u , v )表示其坐标值。数码相机采集的图像首先是形成标准电信号的形式，然后再通过模数转换变换为数字图像。
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