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。
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。
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。
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。
【ArcGIS Python系列】系列笔记为学习ArcGIS Pro和ArcPy过程中的总结,记下来方便回看,最新版本会优先发布在我的博客和GITHUB。 洪水发生之后,有时候需要快速分析卫星影像,及时确定被洪水淹没的区域。在本文中,利用了Python自动化识别卫星影像中的洪水区域。首先,会在 ArcGIS Pro 中使用notebook,一步步实现洪水检测的目的。然后,会将代码转换为脚本工具,给其他没有编程基础的人使用。
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。
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。
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!
要上传和管理地理空间数据集,请使用代码编辑器中的资产管理器。资产管理器位于代码编辑器左侧的资产选项卡上(图 1)。有关上传栅格(图像)数据的说明,请参阅导入栅格数据,有关上传表格数据的说明,请参阅导入表数据。您的资产最初是私有的,但可能会与他人共享。有关详细信息,请参阅 共享资产部分。
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。
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。
Geoserver默认支持的栅格数据源比较少,包括ArcGrid,GeoTiff,WorldImage,ImageMosaic等,是不支持Erdas Img格式的栅格数据源的,因此,为了能够让Geoserver支持发布Erdas Img格式的数据源,需要用GDAL的插件对Geoserver进行扩展,本文讲述如何在Geoserver中配置并支持Erdas Img格式的数据源。
金字塔可用于改善性能。它们是原始栅格数据集的缩减采样版本,可包含多个缩减采样图层。金字塔的各个连续图层均以 2:1 的比例进行缩减采样。如下图所示。从金字塔的底层开始每四个相邻的像素经过重采样生成一个新的像素,依此重复进行,直到金字塔的顶层。重采样的方法一般有以下三种: 双线性插值(BILINEAR)、最临近像元法(NEAREST)、三次卷积法(CUBIC)。其中最临近像元法速度最快,如果对图像的边缘要求不是很高,最适合使用该方法。三次卷积由于考虑的参考点数太多、运算较复杂等原因,速度最慢,但是重采样后图像的灰度效果较好。
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。
本文主要对GEE中的各类外部数据导入、下载与管理以及数据与代码分享等操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第七篇,更多GEE文章请参考专栏:GEE学习与应用(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html)。
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。
GeoTrellis是一个基于Apache spark 的用于处理栅格数据的scala库和框架 1.可以高效的读/写和操作栅格,实现了地图运算和矢栅转换工具 2.可以将栅格数据渲染成PNG图片,元数据转换成JSON
随着新一代 GIS平台ArcGIS Pro的发布以及破解版的流传,相信大家或多或少也接触或者使用了ArcGIS Pro。毫无疑问的说,Pro作为新时代的GIS产品必定是我们未来需要接触和进行数据生产的,那么你做好了把工程和项目迁移到他的准备吗?
本文介绍在ArcMap软件中,进行分割栅格(Split Raster)工具处理后,得不到结果文件的解决方法。
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。
南方CASS是一款专业的地形地貌分析软件,旨在为用户提供高效、准确、全面的地形地貌分析和可视化服务。南方CASS具有先进的算法和强大的功能,可用于地形坡度、坡向、高程等方面的分析和可视化,也支持栅格数据和矢量数据的处理和分析。
本文介绍基于R语言中的raster包,读取单张或批量读取多张栅格图像,并对栅格图像数据加以基本处理的方法。
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
基于栅格数据的空间分析,常常需要根据特定的分析场景对栅格数据进行处理,如栅格数据的噪声处理。噪声是属性值具有突跃特征的像元位置,直接对带有噪声的栅格数据进行分析会对结果造成较大的影响。而降噪的主要方法之一是平滑,包括均值平滑、中值平滑等。
在地球科学、气象学以及环境监测等领域,遥感影像数据是一种重要的信息源,它们可以提供地表的地形、植被覆盖、气候变化等丰富信息。然而,随着观测技术的进步,我们通常会获得大量的遥感影像数据,如何高效地处理和分析这些数据成为了一项挑战。本文将介绍如何利用 Python 中的 GDAL 库处理遥感影像数据,并通过计算年度平均影像来提取更有意义的信息。
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本文介绍在利用R语言的GD包,实现自变量最优离散化方法选取与执行、地理探测器(Geodetector)操作时,出现各类报错信息、长时间得不到结果等情况的解决方案。
栅格数据使用一定尺寸的网格来划分空间,认为每个网格内的空间具有相同的属性,具有确定的数值(网格的属性)。使用栅格数据,可以对某一个或一组空间数值在空间上的分布进行简单有效的描述。对栅格数据,传统的空间分析方法,如叠置、切割、求交等都可以进行操作和计算。
(2)使用【数据管理工具】—【栅格】——【栅格数据集】——【镶嵌至新栅格】工具
ArcGIS API for Javascript 是由美国 Esri 公司推出,跟随ArcGIS 9.3 同时发布的,是Esri 基于dojo 框架和 REST 风格实现的一套编程接口。通过 ArcGIS API for Javascript可以对ArcGIS for Server 进行访问,并且将ArcGIS for Server 提供的地图资源和其它资源(ArcGIS Online) 嵌入到 Web 应用中。
本文介绍基于R语言中的raster包,批量读取多张栅格图像,对多个栅格图像计算平均值、标准差,并将所得新的栅格结果图像保存的方法。
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《空间数据库》课程整理汇总,106篇课程,内容太长,学习中,把一些关键点,汇总记下笔记
栅格数据通常用于表示空间连续现象,如海拔。栅格将世界划分为大小相同的矩形网格,在遥感数据中称为像素,所有这些网格都有一个或多个值(或缺失值)的变量。栅格单元值通常应该代表它所覆盖区域的平均(或大多数)值或者是中心点的值
我们知道将GIS数据大致分成矢量数据和栅格数据(地形和三维模型都是兼具矢量和栅格数据的特性)。但是如果用来Web环境中,那么使用图片这个栅格形式的数据载体无疑是最为方便的,因为图片本身就是一种非常重要的GUI元素,使用非常广泛。另外,基于矢量的地图叫做线划图,基于栅格的地图则是影像图。这也是网络地图服务(Web Map Service,以下简称WMS)的含义,可以将传统意义上的矢量数据或者栅格数据,发布成图片形式的地图数据,供浏览器的用户使用。
在气象数据分析中,地理空间要素是一个必须考虑的关键特征项,也是重要的影响因素。例如气温会随着海拔的升高而降低,地形的坡向朝向也会影响风速的分布,此外,典型的地形会形成特定的气候条件,也是数据挖掘中可以利用的区域划分标准。数据分析中,地理空间分析往往能提供有效的信息,辅助进行决策。随着航空遥感行业的发展,积累的卫星数据也成为了数据挖掘的重要数据来源。 地理空间分析有好多软件可以支持,包括Arcgis,QGIS等软件平台,本系列文章将会着重分享python在地理空间分析的应用。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。本文将讨论一些常用的地理空间数据,对地理空间分析的对象做一个大概的了解。 地理空间数据最重要的组成部分:
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。
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。
本文介绍基于R语言中的raster包,遍历文件夹,读取文件夹下的大量栅格遥感影像,并逐一对每一景栅格图像加以拼接、融合,使得全部栅格遥感影像拼接为完整的一景图像的方法。
相邻两山头之间呈马鞍形的低凹部分称为鞍部,鞍部是两个山脊和两个山谷会合的地方。鞍部点是重要的地形控制点,它和山顶点、山谷点以及山脊线、山谷线等构成的地形特征点线,具有对地形具有很强的控制作用。因此,对这些地形特征点、线的分析研究在数字地形分析中具有很重要的意义。同时,由于鞍部点的特殊地貌形态,使得鞍部点的提取方法较山顶点和山谷的提取更难,目前没有什么有效的方法来提取鞍部点,利用水文分析的方法可以来提取一些鞍部点,但是它还是具有一定局限性。
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)。
本文介绍基于R语言中的geodetector包,依据多张栅格图像数据,实现地理探测器(Geodetector)操作的详细方法。
目录 前言 实现过程 总结 一、前言 上一篇文章介绍了如何使用Geotrellis渲染单波段的栅格数据,已然很是头疼,这几天不懈努力之后工作又进了一步,整清楚了如何使用Geotrellis将多个(3个)波段的栅格数据渲染成真彩色,废话不多说,进入正题。 二、实现过程 其实基本延续上一篇文章的思路,多波段真彩色就是要将三个波段数据分别作为rgb组合起来得到rgb值进行真彩色渲染。所以与单波段不同的是需要提前获取三个波段的整体信息,以及对波段进行rgb合并。 2.1 获取三个波段整体
矢量数据基于对象模型(object-based)的空间数据描述模型。矢量数据使用对象(点,线,面)及其对象之间的关系描述空间实体。
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。
本文介绍基于Python中GDAL模块,实现基于一景栅格影像,对另一景栅格影像的像元数值加以叠加提取的方法。
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。
本文介绍基于R语言中的GD包,依据栅格影像数据,实现自变量最优离散化方法选取与执行,并进行地理探测器(Geodetector)操作的方法。
CentOS 7系统通过geoserver官方提供的war包形式部署,tomcat启动正常,确定tomcat没问题,将下载的geoserver.war包放置tomcat的webapps路径下,tomcat启动状态会自动部署,通过启动log查看报错:
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