处理栅格数据时，有时可能需要处理数据间隙。这些可能是传感器故障、处理错误或数据损坏的结果。以下是航拍图像中数据间隙（即无数据值）的示例。...（注意：数据间隙是使用python脚本模拟的，不是原始数据集的一部分） 如果数据间隙很小，则可以通过插入来自相邻像素的值来有效解决。我将概述解决此问题的 2 种方法。...第一个使用 QGIS，另一个使用纯 Python。 此处显示的方法使用该gdal_fillnodata工具应用反距离加权插值和平滑。...如果源栅格设置了无数据值并且与缺失数据值相同，则可以跳过此步骤。否则，第一步是将栅格的无数据值设置为数据间隙的像素值。...为将指定的无数据值分配给输出波段选项设置值 0，并为转换后的栅格输入文件名。 现在我们准备好从 Processing Toolbox运行Fill nodata工具 此工具一次适用于 1 个频段。
Z绝对值小于等于1.96不显著 Slope被划分为三级： SNDVI≤−0.0005 植被退化 −0.0005≥SNDVI≥0.0005 植被生长稳定 SNDVI≥0.0005 植被改善 使用重分类...（Reclassify）对slope进行划分 由于slope.tif文件研究区范围外的值非空，所以在这里先裁剪了一下 裁剪所用矢量和栅格数据坐标系需要一致，否则范围容易出错 统一使用了WGS84地理坐标系作为空间参考...使用Model builder构建地理处理流 图7 重分类 三、Slope划分过程 重分类结果： -1退化 0稳定 1改善 图8 重分类结果 四、Z值划分 对Z值进行重分类，确定显著性...|Zs|≤0.196 未通过95%置信度检验，不显著 |Zs|≥0.196 通过95%置信度检验，显著 图9 重分类 五、Z值重分类 重分类结果： 1不显著 2显著 图10 重分类结果...六、变化趋势计算 使用栅格计算器将Slope和Z值计算结果相乘，最后得到趋势变化划分 -2严重退化 -1轻微退化 0稳定不变 1轻微改善 2明显改善 图11 栅格计算器相乘 图12
如果两个指数都指示某个像素是水，则与只有一个指数将其分类为水相比，您对结果的置信度更高。 要将两个栅格相加，可以使用 Raster()创建栅格对象，然后使用栅格代数的运算符将它们相加。...（3）提取高置信度值的像素 使用重分类工具Reclassify()，将0和1重分类为0，将2重分类为1。...# 创建重映射对象，将1重映射为0 remap_value = RemapValue([[1, 0]]) # 用法为[[oldValue, newValue],......# 创建重映射对象，将2重映射为1，将0重映射为"NoData" remap_value_final = RemapValue([[-2, "NoData"], [0, "NoData"]]) #...重映射为1，将0重映射为"NoData" remap_value_final = RemapValue([[-2, "NoData"], [0, "NoData"]]) # Reclassify
我们将 Mapnik 及其 Python 捆绑包与一个定制版本的 OpenStreetmap-Carto 样式表组合到了一起，得到了一个快速栅格化器（rasterizer），我们可以将其用于生成图像瓦片...自监督学习：三重网络 三重损失概念的灵感源自孪生网络（siamese network）架构，这是 Ailon et al. [2] 为无监督特征学习执行深度度量学习而提出的一种方法。...为了搞清楚嵌入空间看起来如何，图 15 展示了使用 PCA 将维度降至三维之后的嵌入空间。为便于理解，每一个位置嵌入都在图中用其栅格化图像瓦片表示。 ?...因此，使用这些嵌入作为我们后续分类器中的特征向量，就对应于一种形式的迁移学习，这让我们可以使用非常有限量的有标注数据训练强大的分类器。...此外，这些嵌入还能为我们的分类器增加一定的直觉，因此不正确的分类结果仍具有直觉意义。比如，场地映射器可以快速学习将白天和夜晚的活动与工业区、市中心、公园、火车站等特定区域联系起来。
01 利用【重分类】工具 将DEM转为等高线 利用【重分类】工具对DEM数据进行处理，以固定区间进行分级，这里下载的区域处于平原地带，故设置区间为每10米为1级。...DEM数据的【Value】字段存储内容即为高程值，点击分类即可设置分级区间，这里所使用的【方法】为【定义的间隔】，【间隔大小】为【10】。...工具位置：【Spatial Analyst工具】→【重分类】→【重分类】 使用【栅格转折线】工具将【重分类】工具生成的栅格图层进行处理，这里勾选简化折线，否则会以像元的边界作为折线输出。...工具位置：【转换工具】→【由栅格转出】→【栅格转折线】 02 使用【等值线】工具 将DEM转为等高线 直接使用【等值线】工具，对原始DEM数据进行处理。...本文所使用数据在纬度44°左右，和40相近，故本文的Z因子设置为0.00001171。 03 使用【地形转栅格】工具 将等高线转为DEM 使用【地形转栅格】工具，对等高线数据进行处理。
图1 气象站点数据示意图 图1 平坝区温度空间分布图 图2 平坝区湿度空间分布图 注*：在使用克里金插值法时，需要将数据的字段属性改为双精度。...图3 平坝区坡度图 三、重分类 依据题意，利用重分类工具分别将温度和湿度（图4）、坡度（图5）和海拔分为2级（图6）。这里需要注意一些小细节，重分类Value值的设置。...图4 温度和湿度分级参数示意图 图5 坡度分级参数示意图 图6 海拔分级参数示意图 四、叠加分析 通过上述基础数据的整理和处理，将处理后所得的数据通过ArcGIS地图代数中的栅格计算器通过加权叠加得到...图7 加权叠加示意图 依据题意和重分类之后数据的字段属性可知，最终所需的最佳适宜区即为“温度分级、湿度分级、海拔分级和坡度分级”图层中Value=2所有栅格，经过加权叠加后Value=8即为最佳适宜区（...笔者对此的理解就是无论温度、海拔，重分类后满足题意的图斑就是Value=2的所有栅格，通过栅格计算器叠加后，仅有2+2+2+2=8，也就是满足题意4个条件该物种的最佳适宜区。
整个算法主要由全局感知器和局部感知器组成，首先通过逐行分类模型对道路环境图像栅格化，将车道线检测转换为逐行分类任务；分类过程中使用MLP模块作为全局感知器提取车道线的全局语义信息和车道间的结构信息，使用组卷积模块作为局部感知器提取车道线的色彩和位置信息...，在不牺牲推理速度的情况下换来了不错的精度提升，如Rep-MLP模型，训练时在其内部构建组卷积层获取局部信息，将重参数化技术与MLP结合，此方法在模式识别中获得了较好的效果。...最后将特征数据通过线性分类层实现栅格的分类，整个模型的输出为构成车道线所有点的集合。...，其中 、 为可训练的参数，训练中初始化为 ，在使用仿射操作时，将独立的应用于输入数据的每一列，与标准化处理不同，该仿射变换不依赖于任何批处理信息，可以使训练更稳定。...两个数据集的详细信息如表1所示，实验中使用Python3.7作为开发语言，使用PaddlePaddle。
选择【spaitial analyst tools】|【reclass】|【reclassify】工具， 输入栅格：buildings_g； 重分类字段：value； 将NoData的值改为0，其它值保持不变...局部建筑物与阴影的遮挡关系（虚框为建筑物，黑色为阴影区） 8)由于获得的hillshade数据中，仅值为0的栅格为建筑物的阴影，为了方便对该时间段阴影的叠加分析，首先应先将hillshade数据进行【重分类...对hillshade数据重分类结果 然后，利用【raster calculator】将3个时刻的阴影栅格，累加为一个图层sh_all，即建筑物在12:00 – 14:00时段内的阴影范围。...阴影区域累加结果 9)对累积结果进行重分类。 因为阴影区的数值还不统一，所以用【重分类】工具对sh_all数据分类，使“阴影栅格”为1，非阴影栅格为0. ? 图28....阴影区与非阴影区重分类结果 10)通过矢量包含关系来判断建筑物与阴影的遮挡关系。 所以我们需要将栅格数据转换为矢量面数据。
在之前的文章中，我们也多次介绍过基于ArcGIS等软件，或者GEE等在线平台，直接或间接地实现矢量、栅格数据投影（或者重投影）的具体方法，大家可以参考文章ArcGIS矢量图层投影与地理坐标系转为投影坐标系...——ArcMap，或者文章ArcMap通过模型构建器导出地理与投影坐标系转换的Python代码，再或者文章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加以查看。...其中，需要注意，我们也可以不cd进入存储有原文件（也就是待投影的栅格遥感影像文件）的路径，但那样就必须在上述代码的前2个参数中，将栅格遥感影像文件的名称用完整的绝对路径来表示；否则就会如上图紫色框上方的那个报错一样...遇到这种情况，我们就需要首先找到配置gdal模块时的路径，并在其中找到proj这个文件夹；因为我这里是在Anaconda环境的Python中配置的，所以就在Anaconda环境的Library文件夹找这个...除了上述命令行工具，按道理我们还可以用Python代码的方式，基于gdal模块提供的Python语言的API——gdal.Warp()函数，或者gdal.Translate()函数等，来实现栅格投影的需求
在文章ArcPy批量掩膜、批量重采样栅格图像中，我们介绍了基于Python中Arcpy模块对栅格图像加以批量重采样的方法；而在ArcMap软件中，我们可以实现不需要代码的栅格重采样操作；本文就对这一操作方法加以具体介绍...首先，如下图所示，是我们待重采样的栅格图像的属性界面。其中，可以看到此时栅格像元的边长为0.4867左右（由于图层是地理坐标系，所以单位就是度）。 接下来，我们即可开始重采样操作。...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...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。 ...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。如果大家不想出现这种情况，按照官方的说法，就需要转而使用双线性插值法。
可使用最大可能性估计直接计算出 实现过程中 多项式的阶，该值介于1-12的整数，选择值1会对点进行平面拟合，选择高值会拟合更为复杂的曲面，默认值是1 数据重采样 栅格插值除了包括简单栅格表面的生成还应包括栅格数据重采样...重分类 基于原有数值，对原有数值重新进行分类整理从而得到一组新值并输出 新值替换——用一组新值取代原来值 旧值合并——将原值重新组合分类 重新分类——以一种分类体系对原始值进行分类...，对于任何-一个像素，可反过来求它属于各类的概率，取最大概率对应的类为分类结果 当总体分布不符合正态分布时，其分类可靠性将下降，这种情况下不宜采用最大似然分类法。...自然分类法步骤 在最大似然分类中需要特征文件 将各个像元指定给以特征文件表示的类时，同时考虑类特征的方差和协方差 假设类样本呈正态分布，可使用均值向量和协方差矩阵作为类的特征。...这种重分类方法就是贝叶斯分类法 当“先验概率权重”为SAMPLE时，在特征文件中进行采样的所有类所分配到的先验概率与按各个特征捕获的像元数量成正比 当像元数少于样本平均值的类所获得的权重将小于平均值
在遥感中，重采样是从高分辨率遥感影像中提取出低分辨率影像的过程。 简单的说采样就是根据栅格图中坐标点周围的一些值重新计算该点的值。...很简单，重采样要根据坐标点周围的几个点的值来重新计算当前点的值，在图像边缘处，只有部分临近点有数据，其他无数据的地方会用NODATA值来替代，所以计算结果当然会出问题。 ...四、实现方案 1.缓冲区分析 之前在做矢量数据栅格化的时候已经讲解过一次（见geotrellis使用（十）缓冲区分析以及多种类型要素栅格化）。...这里用到缓冲区分析的思想，首先将要导出的区域做一个缓冲区分析，将范围扩大，然后根据扩大后的区域进行切割、重投影、数据类型转换等工作，待处理完毕之后再根据原始区域进行切割，这样虽然投影变换时的边缘问题依然存在...当然该方法不止能解决重采样造成的问题，凡是涉及到边缘值计算的都可以采用该方法，下一篇文章我将讲解如何使用该方法解决瓦片计算过程中的边缘问题。
提取过程分别是：利用11×11窗口进行提取平均值的邻域分析，结果为meandem（图1）；原始DEM与meandem相减（图2），并以0为界进行重分类，大于0的属性重新赋值为1，小于0的赋值为0，结果命名为...图3 以0为界进行重分类 ? 图4 重分类的结果 ? ? 图5 等高距为40m的等高线数据ctour ?...图19 鞍部点的栅格形式数据 (3) 将栅格数据rasteranbu进行重分类，所有0值和NO DATA数据赋为NO DATA数据，属性为1的值保持不变，重分类之后数据为rasteranbu2，如图20...图20 重分类数据 (4) 将栅格数据rasteranbu2转成矢量结构数据anbudian，如图21，并配合等高线数据和晕渲图对矢量形式的鞍部点数据进行编辑，剔除那些处于研究区域边缘以及内部的伪鞍部点...将伪鞍部点数据剔除完毕之后，停止编辑并保存结果。最后得到的鞍部点数据如图23所示。 ? ? 图21 栅格数据转成矢量结构数据 ? ? 图22 剔除那些处于研究区域边缘以及内部的伪鞍部点 ?
这是上传栅格数据的界面 开始上传后，“资源摄取”任务会出现在代码编辑器右侧的“任务”选项卡上。将鼠标悬停在任务管理器中的任务上会显示 ? 可用于检查上传状态的图标。...更具体地说，要导入对导出图像所做的预测（作为图像）， 将图像导出为一个或多个 TFRecord 文件。 对图像进行推理（即model.predict()）。...Earth Engine 在应用ImageCollection日期过滤器时使用此属性 。输入图 2 所示格式的日期，或表示自 1970 年 1 月 1 日以来的毫秒数的数字。...选择“平均”、“最小”或“最大”金字塔策略，将图像金字塔的较低分辨率级别计算为每个 2x2 高分辨率像素组的平均值、最小值或最大值。这是连续值图像的合适选项。...要指定无数据值，请选择“无数据值”并输入值。具有此值的像素将在上传的图像中被屏蔽。该值独立地应用于图像的每个波段。
与数据类型和无数据值相关的属性是Tile类的CellType，Geotrellis中定义了与各种类型相对应的CellType类型，具体在geotrellis.raster.CellType类中，当然程序中可以使用...三、获取瓦片编号或者瓦片的范围（Extent） 将数据上传到集群后，一般可以使用LayerReader将整层的瓦片信息全部读出， val r = reader.read[SpatialKey, Tile..., TileLayerMetadata[SpatialKey]](layerId) 其中reader为LayerRander的实例，可以是AccumuloLayerReader等，具体看用户将瓦片数据存放到什么位置...四、数据的重投影 程序中如果需要对tile进行点、线、面的相交取值等处理就必须使用与tile相同的投影方式，否则处理过程中会出现错误，可以使用ReProject首先对点、线、面进行重投影。...六、结束语 本文简单记录了近期使用Geotrellis过程中遇到的一些问题，及其解决方案，目前项目只用到了栅格数据，所以只是针对Raster模块，后续会探索其他模块功能，并随时将心得发布到博客园中
背景介绍 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。...问题与解决方法 （1）数据量超过电脑内存，使用分块运算 在计算栅格数据时，是把数据放到内存中进行计算，如果栅格计算数量巨大，会爆内存。 分块方法就是采用横纵切割原始栅格，最后再将数据拼接起来。...可以，使用多线程。 Python的多线程技术可以使用内置的 threading 模块来实现。...该计算多期数据量超大的栅格平均值代码，这个代码不仅能处理栅格预算，也可以进行裁剪、重分类、镶嵌等，只需要把里面的功能换一换，自己调整一下参数便可以用来处理数据量超大的栅格数据。...（3）固态硬盘用来存放中间文件mmap，固态硬盘不够大，可以像我一样，把生成文件移动到机械硬盘中去 （4）tif文件超过4G，要记得gdal导出栅格时参数设置为“BIGTIFF=YES” （5）栅格分块跑数据
前言 图表可形象展示统计数据的特征（如分类、趋势等），以“可视化”方式直观传达信息，帮助用户抓住重点。在管理端后台系统中，往往使用图表来呈现监控数据，便于运维人员快速获取数据特征，理解业务状况。...据统计分析，在微博、微信等渠道做营销传播时，将数据用图表的形式展现会比纯文字获得更高的点击量、收藏等，也更容易被人记住，从而制造话题，提升口碑。...恰当使用图表呈现数据 既然使用图表比直接呈现数据信息更能抓住用户的注意力，帮助用户更好理解、分析数据特征。那么，该如何恰当使用图表，为用户准确、清晰呈现数据呢？ ?...图11 参考线 5.7 栅格 为了方便用户对图表数据进行阅读，有时候也会在图表区使用栅格做辅助，常见有点状、线状和斑马线等。一般来说，横向栅格增强水平方向的引导，纵向栅格则增强垂直方向的引导。...总结 使用图表要有明确的目标，需反映隐藏在数据背后的信息、特征等，帮助用户直观、快捷理解数据，更好分析问题。 当我们开始尝试使用图表呈现数据时，需要读懂数据，明确目标用户所需要的数据特征。
前言 图表可形象展示统计数据的特征（如分类、趋势等），以“可视化”方式直观传达信息，帮助用户抓住重点。在管理端后台系统中，往往使用图表来呈现监控数据，便于运维人员快速获取数据特征，理解业务状况。...据统计分析，在微博、微信等渠道做营销传播时，将数据用图表的形式展现会比纯文字获得更高的点击量、收藏等，也更容易被人记住，从而制造话题，提升口碑。...恰当使用图表呈现数据 既然使用图表比直接呈现数据信息更能抓住用户的注意力，帮助用户更好理解、分析数据特征。那么，该如何恰当使用图表，为用户准确、清晰呈现数据呢？...图11 参考线 5.7 栅格 为了方便用户对图表数据进行阅读，有时候也会在图表区使用栅格做辅助，常见有点状、线状和斑马线等。一般来说，横向栅格增强水平方向的引导，纵向栅格则增强垂直方向的引导。...总结 使用图表要有明确的目标，需反映隐藏在数据背后的信息、特征等，帮助用户直观、快捷理解数据，更好分析问题。 当我们开始尝试使用图表呈现数据时，需要读懂数据，明确目标用户所需要的数据特征。
研究区FABDEM数据 方法 简要流程 预处理：包括对原始数据进行重投影、制作山地阴影底图等。 流域分析：使用水文分析工具，基于 DEM 数据划分研究区子流域。...研究流程图 三、案例内容 步骤一 预处理 DEM 数据重投影 地貌分类数据重投影 山体阴影 1.1 DEM 数据重投影 Reproject 将获取得到的 DEM 栅格投影至 CGCS2000 高斯投影...clip：可选，将显示最大值裁剪 1%； pntr：输入是否为 D8 流向栅格，若为否，输入设置为填洼后的 DEM； esri_pntr：是否采用 Esri 的流向编码方式（ArcGIS 和 Whitebox...步骤四 沟坡沟底划分 面转栅格 提取平原 提取沟底 提取沟坡 4.1 面转栅格 Vector Polygons To Raster 将区域基本地貌分类矢量数据转为栅格，以便后续分析。...参数说明： reclass_vals：重分类表达式，每三个一组，分别代表新赋值，重分类范围最小值和范围最大值，如 1;0;200;代表将 0-200 的值赋值为 1 outVec2ras = temp_dir
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