DEM 安装部署一、环境概述操作系统：Red Hat Enterprise Linux Server release 6.9 (Santiago) 中间件：tomcat-8JDK：操作系统自带jdk1.8.0_211 (/usr/java/jdk1.8.0_211-amd64)数据库：达梦8DEM包：基于DM8（$DM_HOME/web/dem.war)IP Addr: 192.168.15.1
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2021-02-26 15:16:07
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DEM 安装部署一、环境概述操作系统：Red Hat Enterprise Linux Server release 6.9 (Santiago) 中间件：tomcat-8JDK：操作系统自带jdk1.8.0_211 (/usr/java/jdk1.8.0_211-amd64)数据库：达梦8DEM包 ...
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2020-08-19 17:09:00
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Linux系统中，软件通常以源代码或者预编译包的形式提供。软件源代码需要您亲自编译为二进制的机器代码才能够使用，安装比较耗时，不过您可以自行调节编译选项，决定您需要的功能或组件，或者针对您的硬件平台作出优化。预编译的软件包，通常是由软件的发布者进行编译，您只要将软件拷贝到系统中就可以了。考虑到预编译软件包的适用性，预编译软件包通常不会针对某种硬件平台优化。它所包含的功能和组件也是通用的组合。Ubu
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2024-02-26 18:13:16
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一、 测试环境介绍操作系统：中标麒麟，64位6.0版本数据库：达梦，7.6企业版ODBC：2.3办法二、 测试环境准备安装Linux操作系统（略）上传数据库及ODBC安装软件 用root用户传文件（注意事项） &nb
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2024-05-09 22:20:28
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文章目录前言一、几个常用的DEM 网站1.ASTER2.SRTM3.NASA DEM二、DEM处理1.所需范围拼接2.导入成envi格式3.导入sar格式4.修改格式 前言虽然sarscape和或envi软件中内置了dem的下载程序，但是一般下载速度极慢，不推荐使用，建议手动下载研究区域的dem数据并且转换成sarscape处理的所需格式。一、几个常用的DEM 网站dem数据比较常用的又ASTE
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2024-07-29 23:07:53
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1. 概述前段时间，我们在"100TB全球卫星影像与12.5米全国高程上线 "一文【点击查看】提到微图中已经上线了谷歌全球高程、NASA12.5米高程DEM与NASA30米高程DEM，今天我们将对这些数据进行进一步的说明。在微图软件中，我们可以通过地图菜单选择对应的高程DEM数据，如下图所示。选择高程DEM数据现在，只需要在微图中就可以很方便地预览NASA12.5米高程渲染图，如下图所示
文章目录一、DEM二、DTM三、DSM四、DOM五、TDOM 一、DEM数字高程模型（DEM） 数字高程模型（Digital Elevation Model)，是通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟（即地形表面形态的数字化表达）。它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型，是数字地面模型(Digital Terrain Model，简称DTM)的一个分支，其它各种地形特
1.DEM渲染（分类和拉伸） DEM栅格数据的渲染可以在其图层属性里的符号系统里设置，按分类或者拉伸的方式显示 可以设置， DEM显示的色带可以采用系统提供的色带也可以自己根据需求定制颜色色带 &n
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2024-05-28 08:26:04
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文章目录1. 概述2. 实例2.1. TerrainViewer.html2.2. TerrainViewer.js3. 结果4. 参考 1. 概述在上一篇教程《WebGL简易教程(八)：三维场景交互》中，给三维场景加入了简单的交互，通过鼠标实现场景的旋转和缩放。那么在这一篇教程中，综合前面的知识，可以做出一个稍微复杂的实例：绘制一张基于现实的地形图。地形也就是DEM（数字高程模型），是由一组网
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2024-07-04 21:58:03
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文章目录1、DEM数据采集方法1.1 地面测量1.2 现有地形图数字化1.3 空间传感器1.4 数字摄影测量方法2、DEM数据采样策略与采样方法2.1 沿等高线采样2.2 规则格网采样2.3 剖面法2.4 渐进采样（Progressive Sampling）2.5 选择性采样2.6 混合采样3、DEM数据采集过程中需要考虑的因素3.1 地形曲面的几何特征。3.2 地形的复杂程度。3.3 地貌单元
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2024-04-14 12:48:27
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DTM、DEM与DSM的区别HYL概述：DEM是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型，是数字地形模型DTM的一个分支。一般认为，DTM是描述包括高程在内的各种地貌因子，如坡度、坡向、坡度变化率等因子在内的线性和非线性组合的空间分布，其中DEM是零阶单纯的单项数字地貌模型，其他如坡度、坡向及坡度变化率等地貌特性可在DEM的基础上派生。1）DTM（Digital Terrain Mod
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2024-06-16 20:10:29
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DEM搭建1、概念DM 企业管理器的英文全称 DM Enterprise Manager，简称 DEM。DEM 提供一个通过 Web 界面来监控、管理并维护 DM 数据库的集中式管理平台，可以从任何可以访问 Web 应用的位置通过 DEM 来对 DM 数据库进行各种管理和监控。DEM 不仅包含了传统桌面工具、管理工具 Manager 和数据迁移工具 DTS 等的功能，还提供了集群部署、监控和告警的
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2024-05-09 10:40:35
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笔者在学习SARScape的时候需要用到_dem格式的数据，这个格式的数据一般都要
原创
2022-10-22 15:25:25
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## Python DEM实现流程
### 准备工作
在实现Python DEM之前，需要确保已经具备以下几个条件：
1. 安装Python的开发环境，如Anaconda等。
2. 熟悉Python的基本语法和常用的库，如NumPy、Pandas等。
### DEM实现步骤
| 步骤 | 描述 | 代码 |
| ------ | ------ | ------ |
| 1 | 导入所需的库
原创
2023-10-24 19:22:09
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机器学习（ML），自然语言处理（NLP），信息检索（IR）等领域评价指标一般有如下几点：准确率（Accuracy），精确率（Precision），召回率（Recall）和F1-Measure。同时深度学习目标检测领域的评价指标更注重平均精确率（Mean Average Precision），召回率（Recall），以及速度（rate）。在介绍上面三个参数之前，首先介绍混淆矩阵。~PositiveN
最近一直在做土地利用分类，尝试了非监督分类、随机森林，感觉制作标签好费事，就想通过光谱指数阈值偷懒。当然结果表明，这样分割只能看大致趋势！！实际分类结果不准！！对于一些趋势分析倒是勉强可以用用，而且确实省时省力。选取典型土地利用类型，查看光谱特征首先我在地图上选取了几种典型的土地利用类型，计算他们的NDVI、MNDWI、SI、NDBI等光谱指数，查看哪种光谱指数能分类得更好。结果发现，EVI和SA
事件Debounce策略概述Dem模块提供了几个优化信号质量的Debounce策略，包括基于计数的Debounce算法、基于时间的Debounce算法以及特定的Debounce算法。Dem模块可以通过配置事件的DemDebounceAlgorithmClass容器来选择相应的Debounce算法。基于计数的Debounce算法Dem模块根据上报检查结果（Passed/Failed），内部Debou
积雪是气温、降水变化的最敏感的指示因子之一，ENVI为积雪面积信息的提取提供了多种技术方法光谱统计学方法 光谱统计学提取积雪面积信息主要利用感兴趣区域ROI（样本）的选择，利用传统的监督方法实现。决策树方法&n
使用Convert命令进行显示转换今天阅读《C#入门经典》第5版，边学习边记录。Convert命令可进行显示转换汇总命令结果Convert.ToBoolean(val)val转换为boolConvert.ToByte(val)val转换为byteConvert.ToChar(val)val转换为charConvert.ToDecimal(val)val转换为decimalConvert.ToDou
几年前的一个简单整理，可能不是很完善。 问题的范围：大规模的、高精度需求的地形绘制。地形数据（DEM神马的）是以四叉树方式管理的，四叉树的叶子是一个个的数据块，这里讨论怎样绘制地形块的网格。 方案一：规则网格。直接用规则网格绘制整个地形块，地形块以四叉树方式组织。在预处理阶段计算每个地形块的误差，渲染阶段依据地形块和视点的距离选择合适的地形块绘制。这种方
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2024-05-19 12:29:17
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