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python与地理空间分析(一)

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:

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DBA不失业:云时代的数据库性能优化全攻略

性能问题是数据库中最重要也是最迫切要解决的问题之一,随着业务的发展和数据的不断加增,用户对于系统的响应速度的要求越来越高。而归根结底就是要提高数据库系统的性能。对于大部分的DBA来说,性能优化并不是一件容易的事情,造成性能问题的原因多种多样,在现实中,优化过程也会受到重重阻碍,随着云时代的到来以及自动化智能化运维的发展,那么云时代的DBA该如何优化数据库的性能呢? 在今年的数据技术嘉年华上,我们邀请了来自国内外各大企业的性能优化专家,从不同的角度分析云时代数据库性能优化的技术与技巧。 重点嘉宾与主题抢先一

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开发丨图像处理一定要用卷积神经网络?这里有一个另辟蹊径的方法

近年来,卷积神经网络(CNN)以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理等方面得到了快速发展,特别是大型图像处理方面,更是表现出色,逐渐成为了行业内一个重要的技术选择。 不过,好用并不代表万能。这里 AI 科技评论从一个卫星图像分析的具体实例出发,介绍了CNN建模和本地拉普拉斯滤波这两种分析技术的效果对比,最终我们发现,本地拉普拉斯滤波的效果反而更好。 卷积神经网络 为了从卫星图像中分析和评估一项自然灾害造成的损失,首先需要得到相关地理区域实时的高分辨率的卫星图像,这是进行后续所有分析的数据基础。目

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