本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量栅格遥感影像文件进行批量掩膜与批量重采样的操作。 首先，我们来明确一下本文的具体需求。...我们希望，依据一个已知的面要素矢量图层文件，对上述文件夹中的全部.tif格式遥感影像进行掩膜，并对掩膜后的遥感影像文件再分别加以批量重采样，使得其空间分辨率为1000 m。 ...（即遍历tif_file_name），并利用ExtractByMask()函数进行掩膜操作；其次，对于掩膜好的图层，在其原有文件名后添加"_Mask.tif"后缀，作为新文件的文件名。 ...对全部图像文件完成掩膜操作后，我们继续进行重采样操作。...以上便是本次操作的全部代码；我们这里选择在 IDLE (Python GUI) 中运行代码。运行完毕，得到的一个结果文件如下图；可以看到，遥感影像已经完成了掩膜，且空间分辨率已经为1000 m。
一个有趣的灵魂W Arcgis Pro为例(arcgis 10.2和10.3 非正版软件在输入栅格连接掩膜工具的时候会造成软件崩溃）演示建模工具。利用矢量图层每个子图层对栅格进行裁剪。...在不使用python的前提下，如果不运用建模工具，你可能需要运行操作的流程是：选中要素-导出要素-利用要素裁剪栅格。假如你的图层属性丰富，将带来极其复杂的操作步骤和流程。...栅格： 矢量： 打开Arcgis Pro中的建模工具： 我们要理解我们要做的事情，通过迭代的方法一步一步提取矢量对应的栅格区域，所以我们要选择迭代要素： 显示如下： 紧接着，迭代的要素应该是在迭代器之前...接着，我们要输入按掩膜提取方法，同时输入栅格，依照图片连接： 这里landcover代表栅格。...整个模型的意思是：矢量经过迭代器进行迭代选择，每次选择的结果和栅格一并输入到按掩膜提取工具中，并得到一个结果。
建设成本也可以控制在预算范围里 最优路径查找 点的位置可以通过三种方式设置 在屏幕上添加点，如果用户添加的点不在路径之上，则系统会根据“捕捉”设置，将该点自动咬合到近处的点 通过输入“地址”...，并且所有的单元是同样的大小 捕捉栅格 设置栅格数据集捕捉范围 输出的所有栅格数据单元与指定的栅格单元匹配 掩膜 选择地理处理——环境——栅格分析——掩膜 选择已经创建的掩膜栅格数据...设置分析掩膜后，所有的分析只在掩膜范围内进行 距离制图 根据每一个栅格相距其最邻近要素（也称“源”）的距离分析制图，从而反应每一栅格与其最邻近源的相互关系 通过距离制图可以获得很多相关信息...重采样是栅格数据空间分析中，处理栅格分辨率匹配问题的常用数据处理方法。...利用邻域统计的平均值还可以进行边缘模糊等多种操作 分类区统计 以一个数据集的分类区为基础，对另一个数据集进行数值统计分析。
今日分享： 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。 01 主要内容 ?...，并对散点图进行拟合，通过回归算法求得回归方程的系数及常数项。...基于不同分辨率DEM提取每种地貌类型的平均坡度。 3. 以DEM分辨率为横坐标、区域平均坡度为纵坐标做不同地貌类型的散点图，并对散点图进行拟合，通过回归算法求得回归方程的系数及常数项。...表1｜不同分辨率DEM下提取的每种地貌类型的平均坡度 以DEM分辨率为横坐标、区域平均坡度为纵坐标做不同地貌类型的散点图，并对散点图进行拟合，通过回归算法求得回归方程的系数及常数项（使用的工具是excel...除此之外，在利用矢量边界对不同分辨率的DEM进行批量剪裁的时候出现了错误，在这之前我也编写ArcPy做过不少批量剪裁，不过是用不同的矢量边界去裁剪同一个栅格，遍历矢量数据的语法是：Features=arcpy.ListFiles
，用这些点作为种子进行区域生长，搜索出的聚类即是动态聚类；此外，Yoon等人也提出了一种基于区域生长过滤动态聚类的方案。...其基本原理是，激光点打到的栅格，hits计数+1，激光光束穿过的栅格，misses计数+1，通过hits和misses计算栅格的占据概率，占据概率低于阈值，则抹除掉这个栅格内的所有点。...这类方法的基本假设是：如果一个激光点的光路穿过了另一个激光点，那么另一个激光点就是动态点。...Revert的核心策略，就是通过多分辨率深度图对比（下文细讲）的方法，将 中被误杀的静态点恢复到 中。...（不同分辨率层级）；将所有batch的动态地图合到一起，得到最终的动态地图（不同分辨率层级）；完成。
； 按矢量的方范围裁剪，使用按掩膜提取工具； 影像的批量剪裁，使用模型工具或者Python脚本。...分割栅格 按掩膜提取 类似于PS中的剪切蒙版上图下形！在使用之前先选择扩展模块！ 影像的批量剪裁 按照相应的字段进行批量剪裁。...矢量化 矢量化是将栅格数据变成矢量数据的过程，这里的栅格数据是以前的纸质地图扫描后的数据，将其矢量化，需要先地理配准，矢量化用的是ArcAcan 栅格图矢量化之前应先将栅格图色彩模式转换成灰度。...栅格数据二值化 创建文件数据库 矢量化的成果需要保存在新的文件下，所以应先创建新的文件，其中包括各要素类。...交互式半自动矢量化：先创建要素类，然后人工半自动矢量化，生成结果放在不同的图层。 栅格清理 对栅格图做一些处理，方便矢量化操作。
01 背景与思路 对全球数据掩膜的重要性 鉴于很多数据如CRU、GLDAS、TerraClimate、GLASS数据等都是全球NC数据，如何利用Python对这些数据进行裁剪，得到属于自己研究区范围的数据一直困扰着许多人...在这里我的思路： 1.利用全球和研究区的shp文件进行拼接 2.将shp转变为研究区属性为1，区以外为0的Raster文件 3.将Raster转变为NC文件 02 数据 在这里，我所使用的数据是研究区...研究区展示 03 矢量文件融合与拼接 1.分别将世界国家和研究区的shp文件进行融合，得到整个世界和研究区的面Shp。 ? 点击Edior开始编辑 ? 在Editor找到Merge进行融合 ?...选择需要拼接的数据 04 矢量数据转栅格 将具有研究区面的全球面矢量转变成栅格 ? 首先创建属性Field，对研究区赋值1，研究区以外赋值0 ?...选择需要转化的变量 这样研究区为1，全球为0的NC文件就制作好了，其中还有很多细节，需要自己动手去发现，在python计算中使用np.multiply将掩膜NC与全球数据相乘，再利用一些if判断，获取研究区边界内的方形格网
通过分析直方图的形状和峰值，可以选择一个合适的阈值来将图像分割为两个部分。所有低于阈值的像素被标记为一个类别（通常是背景），而高于阈值的像素被标记为另一个类别（通常是前景）。...为此，您需要计算两个水掩膜栅格之间的差异，从洪水后水掩膜中减去洪水前的水掩膜。...# 使用栅格运算符计算两个水掩膜栅格之间的差异 flooded_area_calc = after_water_mask_reclass - before_water_mask_reclass flooded_area_calc...): """计算洪水后影像的水掩膜，并重分类为0和1。...参数： img_folder: 洪水后影像所在的文件夹 返回值： water_mask_reclass: 洪水后影像的水掩膜 """ # 当前处理的文件夹是：
本文介绍基于Python中ArcPy模块，基于矢量数据范围，对大量栅格遥感影像加以批量裁剪掩膜的方法。 首先，话不多说，本文所需要的代码如下所示。...，逐一取出tif_file_name列表中的栅格文件，进行裁剪处理。...其中，因为是批量操作，所以需要对每一个输出的裁剪后栅格文件加以分别命名；我们就先通过字符串截取的方式，将原有栅格文件名称的.tif后缀前的全部内容保留，并在其后添加一个字段_C，表示是裁剪后的栅格文件，...随后，通过ExtractByMask()函数，基于矢量数据，对栅格文件加以裁剪，并最终通过.save()函数加以保存。 ...通过上述代码，我们即可在clip_file_path路径中看到批量裁剪后的栅格遥感影像文件。
本文主要对GEE中的栅格图层像元条件筛选与掩膜操作加以介绍。...接下来，就进行图层像元筛选的操作。在GEE中，我们可以直接通过.gt()（大于）、.lt()（小于）、.gte()（大于等于）等函数，对像元数值加以关系判别并选取。...我们还可以对筛选后的像元加以掩膜，从而将不满足筛选条件的像元直接删除，在地图中不显示。...Map.addLayer(NDVI,{min:[-0.2098],max:[0.5692],palette:["ff3d6a","645aff","b1ff80","fff687"]},"NDVI"); 再依据同样的像素筛选与掩膜代码...执行代码可以看到，大于0.45的NDVI被显示为黑色，其余地区则依旧显示为彩色。 接下来，我们尝试对同一个图层进行两个限定条件的筛选。
前期推文Python中gdal栅格影像读取计算与写入及质量评估QA波段筛选掩膜详细介绍了基于Python语言gdal等模块实现遥感影像栅格数据的读取，以及基于质量评估（QA）波段实现栅格像元筛选与掩膜的全部操作...首先，需要下载好对应的MODIS数据，大家可以依据基于LAADS DAAC的MODIS遥感影像批量下载中的方法进行下载。本文就以一景MODIS的LAI产品——MCD15A3H产品为例进行操作。 ...下载后，打开HDF文件可以看到，其具有很多波段，同时包括质量控制QC波段；且在FPAR与LAI波段中，像元数值方面还具有精度较低的像元值、填充值等无效数值。...结合上图，我们可以对照下图这样一个实例进行理解： 结合以上基本信息，我们已经对MCD15A3H产品的基本信息有了一定了解。接下来就可以进行栅格数据的读取与处理、筛选了。 ...在这里需要注意的是，之前的两篇推文：Python中gdal栅格影像读取计算与写入及质量评估QA波段筛选掩膜以及Python中gdal读取多波段HDF栅格影像并绘制直方图中，已经对本次所要用到的大部分需求与代码加以实现并进行了详细讲解
QA波段筛选掩膜。 ...本文期望实现的需求为：现有一存放.tif格式的全球LAI产品栅格数据的路径，需将这一路径下的全部LAI产品栅格数据依据另一路径下存放的全球MODIS植被覆盖类型产品栅格数据进行像元分类，并绘制全球每一种植被类型对应的...在这里，由于有前述两篇推文作为铺垫，本文对代码的讲解就着重于多波段HDF栅格图像文件的读取部分；其它内容由于前面两篇推文已经详细介绍，这里就不再赘述~ 首先将本文所需代码展示如下： # -*- coding...例如，通过上述代码读取一景具有六个波段的MODIS LAI产品——MCD15A3H产品，其第一个波段为FPAR数据，第二个波段为LAI数据。...其第二个元素包含了该波段对应的数据行数与列数（即[2400×2400]）、数据名称（即Fpar）、数据空间分辨率（即500m）、数据产品简称（即MOD_Grid_MCD15A3H），以及数据格式（即8-
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。...之后我们根据自己的研究区进行裁剪【Spatial Analyst 工具-提取分析-按掩膜提取】 下面我们将裁剪好的研究区进行栅格转点【转换工具-由栅格转出-栅格转点】 转好之后的数据我们就可以拿来用了...，下面我们通过python代码实现快速的栅格属性导出至EXCEL表中。...csv import xlwt inputSHP = r'E:\CN\RasterT_tif1.shp' #点数据文件 InputRasterFolder = r'E:\CN\train' #放栅格数据的文件夹...value = data[0, 0] * 0.01 #乘以参数，这个根据自己的数据情况做出修改 #将数据经纬度和对应栅格数值写入excel表 sheet1
原本自己尝试实现过一套矢量地图做栅格掩膜的方案，但是效率很低。...在炸鸡人的帮助下，使用他的递归方案大幅提高了效率，使掩膜方法的可用性大幅提高。...炸鸡人介绍该方法的博客：https://zhajiman.github.io/post/cartopy_polygon_to_mask/，气象备忘录对该方法的介绍：Python 利用多边形生成掩膜数组...下面是cnmaps生成一套掩膜矩阵的例子。...裁剪和绘图的效率提高了 新版本的 cnmaps 对裁剪和绘图的程序进行了性能优化（虽然可能还有很大的优化空间） 今天特意在我的Intel Mac上测试了一下以下面这段代码： import time import
、时间等分为很多不同的部分，每一部分拼接在一起），可以参考Python中gdal栅格影像读取计算与写入及质量评估QA波段筛选掩膜，利用其中的循环方式实现需求。 ...之所以要进行这一步骤，是因为本文后期选择用arcpy.Mosaic_management()函数进行栅格的批量拼接，因此需要首先创建一个新的、空的栅格图层作为拼接的基准。...如果大家的需求不是批量拼接栅格数据，而是单纯想利用arcpy进行新栅格的创建，那就只看这一部分的代码即可。 ...完成以上步骤后，将已获取的第一栅格的各类信息通过函数arcpy.CreateRasterDataset_management()带入新栅格中。...如果大家的栅格像素数据包含小数，可以通过乘上一个缩放系数的方式进行数据整数化。
现有通过文章ArcPy读取Excel时序数据、批量反距离加权IDW插值与掩膜所绘制的北京市在2019年05月18日00时至23时（其中不含19时）等23个逐小时PM2.5浓度插值数据栅格图层，每小时一个图层...首先，我们可以看到前述23个栅格图层的符号系统都为灰度拉伸的状态，因此希望按照一个给定的模板图层文件m.lyr，调整这23个栅格图层的样式（即拉伸的颜色），并分别以.lyr格式导出这23个栅格图层文件；...大家如果只是希望在IDLE中运行代码，那么直接对这些变量进行具体赋值即可。...；png_path参数表示最终出图结果的保存路径；dpi参数表示最终出图结果的图像分辨率，单位为DPI（Dots per Inch）。 ...不过还有一点，就是如果大家是在ArcMap中直接通过工具箱运行上述代码，则可以看到代码运行过程中出现的提示——程序运行过程中，对每一个时刻的PM2.5浓度数据分别完成图层格式保存与图片格式保存等2个操作后
这种薄片几何形状带来了巨大的各向异性 - 不同于医学计算机断层扫描，在其中大致为圆柱形的病人可以从其轴线周围的所有角度进行X射线扫描，当样本相对于照明光束倾斜超过大约60度时，通过薄片单粒子样本在电子显微镜栅格上呈现出优选取向时也会出现这个问题...在其最常见的形式中，复合物的溶液手动施加到支撑栅格上，通过吸去多余的液体形成薄层，只留下0.1皮升的样本在栅格上，然后立即将其浸入液态冷却剂，通常是乙烷。...添加非常薄的碳层、石墨烯或氧化石墨烯到多孔栅格上，以及对这些表面的不同处理，可以缓解这些问题的一部分（综述，请参见Drulyte等人[2018]）。向栅格提供溶液样本的创新非常适合某些样本。...如果这些方法都不可行，优选取向可以通过倾斜栅格进行数据收集来减小，这将减小丢失信息的区域(Tan等人，2017年)。...通过引入100 keV场发射枪显微镜，筛选冷冻栅格的速度将加快，理想的是具有多样本处理能力，这应该比用于高分辨率数据收集的300 keV显微镜对单个实验室更加负担得起(Naydenova等人，2019年
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...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...我们来看一下ArcGIS官网对不同方法的介绍；如下图所示。 ...这一方法对连续数据非常有用（且只能对连续数据使用），且会对数据进行一些平滑处理。 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。...与通过运行最邻近分配法获得的栅格相比，三次卷积插值法的输出结果的几何变形程度较小。三次卷积插值法的缺点是需要更多的处理时间。 了解上述原理，我们就对选择哪一个方法有了比较清楚地认识。
数字高程模型(DEM)是目前用于流域地形分析的主要数据。DEM数据中包含了丰富的地形、地貌、水文信息,它能够反映各种分辨率下的地形特征。...通过DEM可以提取精准的地表形态信息,如流域网格单元的坡向、坡度、流向、汇流区域及单元格之间的关系等,它是进行径流模拟和流域控制的地形与水文数据基础。...(2)提取出流域范围内汇水面积累积量>100m’的河道,并对河网进行分级。...而河网分级是一种将级别数分配给河流网络中的连接线的方法。此分级是一种根据支流数对河流类型进行识别和分类的方法。...(1)集水区流向、流量提取:在AreToolbox中点击【空间分析】->【提取分析】-【按掩膜提取】,提取出集水区域内的流向、流量数据,设置如下图所示： 结果如图： (2)提取河道:在ArcToolbox
本文主要对GEE中的栅格代数与波段计算操作加以介绍。...GEE，并对其做好重命名。...在Google Earth Engine谷歌地球引擎像元条件筛选与掩膜中，我们利用normalizedDifference()函数计算了NDVI图层；而在本文中，我们则尝试手动进行波段运算的方式计算NDVI...其中，.select()表示从遥感影像中选择对应的波段，.subtract()函数表示波段之间进行相减的操作；同理，.add()函数表示相加操作，.divide()表示相除操作。...此外，我们还可以按照Google Earth Engine谷歌地球引擎栅格数据可视化代码嵌入中方法，对NDVI图层加以手动可视化配置，并将配置嵌入到代码中，从而实现每一次代码运行得到的NDVI图层可视化设置都是一致的
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