下面的例子打开一副GeoTIFF影像,输出了影像的一些信息,然后遍历了所有波段,输出波段的一些信息
【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。
JavaScript 是一种具有面向对象能力的、解释型的程序设计语言。更具体一点,它是基于对象和事件驱动并具有相对安全性的客户端脚本语言。它的主要目的是,验证发往服务器端的数据、增加 Web 互动、加强用户体验度等。
xarray 支持多种文件格式(从 pickle文件到 netCDF格式文件)的序列化和输入输出。
(若两图层投影不一致,裁剪前需先投影,此处投影已同),操作时在[环境]可设置extent,精度更高(如下图对比)
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库,专用于存储和处理大型矩阵,相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多,是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习,可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层:从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度: 1.导入模块numpy并以np作为别名,查看其版本 难度:1 问题:导入模块num
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。
之前工作中处理过风暴潮的数据,也获取到了不同等级台风水淹的DEM数据,不过还是很好奇是怎么推演出来的,最近一段时间看QGIS比较多,加上看到了一篇文章《GIS软件进行风暴潮沿海洪水建模》 ,于是简单尝试了一下,我也东施效颦了一把。
Labelme 是一个图形界面的图像标注软件。其的设计灵感来自于 http://labelme.csail.mit.edu/ 。它是用 Python 语言编写的,图形界面使用的是 Qt(PyQt)。
一、前言 前面一篇文章(使用Python实现子区域数据分类统计)讲述了通过geopandas库实现对子区域数据的分类统计,说白了也就是如何根据一个shp数据对另一个shp数据进行切割。本篇作为上一篇内容的姊妹篇讲述如何采用优雅的方式根据一个shp数据对一个栅格影像数据进行切割。废话不多说,直接进入主题。 二、涉及到的技术 本方案涉及以下技术点: geopandas:已经在上一篇文章中简单介绍。 numpy:这是一个开源的数据分析处理库,非常高效、简洁。 rasterio:这是一个开源的影像处理
平时用 xarray 库在处理 nc 格式的数据非常方便,但偶尔还是要用到一些站点数据来辅助分析,而站点数据一般都是用文本文件存储的,比如下图这种格式,从外到内的坐标依次是:年、月、站点、日
一般有12.5m数据下载,可惜精度根本不够,比如mapbox的免费在线的,或者91卫图提供百度网盘打包下载的,没法用,差距太大。而91卫图自己使用的,精度估计是5m的,是可以的。
· 理解递归神经网络及其不同实现,例如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU),它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据;
强度是反映生成某点的激光雷达脉冲回波强度的一种测量指标(针对每个点而采集)。该值在一定程度上基于被激光雷达脉冲扫到的对象的反射率。其他对强度的描述包括“回波脉冲振幅”和“反射的后向散射强度”。反射率是所用波长(通常是在近红外波段)的函数。
Marker 能够将 PDF、EPUB 和 MOBI 文件转换为 Markdown 格式。它比 nougat 快 10 倍,在大多数文档上更准确,并且具有较低的错误风险。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 LabelMe 可用于实例分割,语义分割,目标检测,分类任务的数据集标注工作。 在线标注版本:http://labelme2.csail.mit.edu/Re
编写一个程序,接受用户输入的布尔值,然后根据布尔值的值输出相应的结果。如果布尔值为 True,则输出 “真”;如果布尔值为 False,则输出 “假”。
使用Python进行栅格数据处理,很多时候,我们会将GDAL的Dataset对象转化为NumPy的ndarray对象,这样我们可以使用很多通用的Python库对数据进行处理,然后再借助GDAL库将数据写回到文件。
这是因为只有数值格式才能进行计算,而这一列是文本格式,无法进行计算。这时候,就需要将这一列转换为数值格式。
Python中常见的数据结构可以统称为容器。 序列(如列表和元组)、 映射(如字典) 集合(set)是三类主要的容器。
上一节主要学习了利用python写第一个程序,学会使用了print函数进行输出。本节知识主要开始介绍输出与输入的方法。
互联网本身就像是一张庞大的网络图,甚至搜索引擎所使用的知识也是以图的形式进行组织和呈现。
本文转载自CodeProject上的一篇博文适用于 VS 2022 .NET 6.0(版本 3.1.0)的二维码编码器和解码器 C# 类库,作者是Uzi Granot QR Code库允许程序创建二维码图像或读取(解码)包含一个或多个二维码的图像。 QR Code库允许程序创建(编码)二维码图像,或读取(解码)包含一个或多个二维码的图像。代码已升级到 VS 2022 和 .NET 6.0。
问题:在不使用硬编码的前提下创建以下模式。仅使用 NumPy 函数和以下输入数组 a。
Virtual DOM是虚拟节点,它通过Javascript的Object对象模拟DOM中的节点,然后通过特定的render方法将其渲染成真实的DOM节点。
Landsat 卫星计划由美国地质勘探局 (USGS) 和美国国家航空航天局 (NASA) 管理,从 1972 年起至今,一直致力于采集覆盖整个地球的图像。这个海量资料档案库包含超过四百万图像,全部可通过公共下载渠道获得 - 但是对用户来说,找到最合适的图片是一大挑战。在本课程中,您作为一名城市规划师,正在研究东南亚人口稠密的城邦岛屿新加坡,并且您正在寻找支持发展规划项目的影像。使用 USGS Global Visualization Viewer (GloVis) 应用程序,您将标识并下载代表新加坡的 Landsat 图像。
NLP(自然语言处理)是一组用于处理文本问题的技术。这个页面将帮助你从加载和清理IMDB电影评论来起步,然后应用一个简单的词袋模型,来获得令人惊讶的准确预测,评论是点赞还是点踩。
选自Machine Learning Plus 作者:Selva Prabhakaran 机器之心编译 参与:路雪、刘晓坤 本 NumPy 测试题旨在为大家提供参考,让大家可以使用 NumPy 的更多功能。问题共分为四个等级,L1 最简单,难度依次增加。机器之心对该测试题进行了编译介绍,希望能对大家有所帮助。每个问题之后附有代码答案,参见原文。 原文链接:https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/ 如果你想先回顾一下 Num
原文链接:https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/
本文介绍基于Python语言,逐一读取大量.nc格式的多时相栅格文件,导出其中所具有的全部时间信息的方法。
exe2hex 将可执行二进制文件编码为 ASCII 文本格式。然后,将结果传输到目标计算机(回显 ASCII 文件比回显二进制数据容易得多)。执行exe2hex的输出文件后,使用或PowerShell(默认情况下在Windows上预安装)还原原始程序。可以使用exe2hex中的内置 Telnet 或 WinEXE 选项自动将文件传输到目标计算机。 Binary EXE -> ASCII Text -> *Transfer* -> Binary EXE
今天这篇介绍数据类型中因子变量的运用在R语言和Python中的实现。 因子变量是数据结构中用于描述分类事物的一类重要变量。其在现实生活中对应着大量具有实际意义的分类事物。 比如年龄段、性别、职位、爱好,星座等。 之所以给其单独列出一个篇幅进行讲解,除了其在数据结构中的特殊地位之外,在数据可视化和数据分析与建模过程中,因子变量往往也承担中描述某一事物重要维度特征的作用,其意义非同寻常,无论是在数据处理过程中还是后期的分析与建模,都不容忽视。 通常意义上,按照其所描述的维度实际意义,因子变量一般又可细分为无序因
在 Go 中,字符串(string)是一种不可变的数据类型,用于表示文本数据。以下是关于 Go 中字符串的一些重要特性和底层实现:
input函数有一个返回值,这个返回值就是输入的值,返回值的类型是string,我们现在可以理解为文本类型,就是根据用户输入的字符构成的一串文本。
要将字符串编码为数字字符串,一种简单有效的方法是使用ASCII值编码。ASCII(美国标准信息交换码)为每个字符提供了一个唯一的数值表示。通过将每个字符转换为其ASCII值,我们可以将任何字符串转换为一串数字。
在这个数据驱动的时代,掌握大数据技术成为了每一位开发者必不可少的技能。而在众多技术栈中,Flink无疑占据了重要的位置。作为一个高性能、可扩展的实时数据处理框架,Flink已经成为了很多企业和开发者的首选。但对于初学者来说,Flink的学习曲线可能会显得有些陡峭。因此,我们决定打造一系列通俗易懂的Flink学习文章,希望能帮助大家更快地掌握这一强大的技术。
在几年前,回调是 JavaScript 中实现执行异步代码的唯一方法。回调本身几乎没有什么问题,最值得注意的是“回调地狱”。
文中代码与数据请点击https://pan.bnu.edu.cn/v/link/view/0cd746194a1e42858583e84ac7fc4e40直接下载,不需要转存。
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。
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。
「学习内容总结自 coursera 上的 Natural Language Processing 课程」
在数据处理和分析中,JSON是一种常见的数据格式,而Pandas DataFrame是Python中广泛使用的数据结构。将JSON数据转换为Pandas DataFrame可以方便地进行数据分析和处理。在本文中,我们将探讨如何将JSON转换为Pandas DataFrame,并介绍相关的步骤和案例。
针对本周的学习主题,如果单纯来写这些知识点,自己没有细致的看书,没有无异化的见解,不对概念性东西照搬了。总结一些这几天看的面试题目,题目中无形中包含了这些基础知识点。
目录 前言 图像渲染 总结 参考链接 一、前言 前面几篇文章讲解了如何使用Geotrellis进行数据处理、瓦片生成等,今天主要表一下如何使用Geotrellis进行栅格渲染。 昨日完成了两种数据叠加生成瓦片的工作,然而在进行瓦片渲染的时候始终得不到想要的漂亮的颜色效果,由于这块代码是从之前Geotrellis官方DEMO中拷贝过来的,从未进行深究,所以折腾半天也没能实现,无奈那么就看源代码吧,在源代码中找到了这样一篇文档(rendering.md),里面详细讲述了在系统中如何直
需要注意的是,Go语言中支持隐式类型转换,但是不同类型之间的转换需要满足特定的规则。另外,Go还提供了一种复合类型complex,用于表示复数。complex由实部和虚部两个float32或float64类型组成,可以用于数学运算。
通过在属性、getter 方法或类级别上使用 @JsonSerialize 注解,可以指定要使用的序列化器。
一个CDATA(字符数据)区段不能包含字符串]]>,因为这个字符串标志着区段的结束。 这也意味着CDATA区段不能嵌套。
Boost 库是一个由C/C++语言的开发者创建并更新维护的开源类库,其提供了许多功能强大的程序库和工具,用于开发高质量、可移植、高效的C应用程序。Boost库可以作为标准C库的后备,通常被称为准标准库,是C标准化进程的重要开发引擎之一。使用Boost库可以加速C应用程序的开发过程,提高代码质量和性能,并且可以适用于多种不同的系统平台和编译器。Boost库已被广泛应用于许多不同领域的C++应用程序开发中,如网络应用程序、图像处理、数值计算、多线程应用程序和文件系统处理等。
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