重分类工具可通过多种方法将像元值重分类或更改为替代值。一次对一个值或成组的值进行重分类方法是:使用替代字段;基于某条件,如指定的间隔(如按照 10 个间隔将值分组);按区域重分类(例如,将值分成 10 个所含像元数量保持不变的组)。这些工具可帮助您将输入栅格中的众多值轻松地更改为所需值、指定值或替代值。  所有重分类方法适合区域中的每个像元。也就是说,当对现有值应用某替代值时,所有重分类方法都
下面要讲的种重分类方法,网上很多。但是好像 System.Array pSafeArray = pPixelBlock.get_SafeArray(0) as System.Array;这一句一直报下面的错误。我还没有解决。 不过还是将这种方法整理一下,转载自此。 作者本人的初步的解决方法为: 将
转载 2017-05-10 21:54:00
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     眼看就要端午节了,屌丝还在写代码,话说过节也不给轻松,折腾了一天终于解决了一个BUG,并完成了老板安排的求DEM坡度的任务,那么就分两段来表。一、BUG调试      首先记录一天的BUG调试,简单copy了之前写好的代码(在前面几篇博客中已有介绍),然后添加了求坡度的代码,坡度代码暂且不表,然后满
Python 调用 OccupancyGrid 处理栅格地图创建订阅者并处理数据(利用Python解析bag文件)运行可执行程序 创建订阅者并处理数据(利用Python解析bag文件)#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on 2020-06-06 Updated on 2020-06-06 @author: 小
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在GIS中,栅格属性里有关于栅格自身的信息,背景(nodata value)对于识别一张图像的边界像元尤为重要,我们目的只要把每行每列中的第一次出现不是nodata的像元和最后一次出现nodata的前一个像元就可以了。对于栅格,可以用ArcPy中的RasterToNumpyArray函数将将栅格转成numpy数组,然后就可以按照所想读取出每行列中首尾像元。以下是部分代码提取边界像元的核心算法,其实
转载 2023-07-05 14:49:19
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1.gdal包简介gdal是空间数据处理的开源包,其支持超过100种栅格数据类型,涵盖所有主流GIS与RS数据格式,包括Arc/Info ASCII Grid(asc),GeoTiff (tiff),Erdas Imagine Images(img),ASCII DEM(dem) 等格式。2.安装gdal包(1)通过此链接查找并下载gdal包:https://www.lfd.uci.edu/~go
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gdalgdal.warp矢量裁剪栅格from osgeo import gdal,gdalconst shppath = r'D:\Africa\Africa_city.shp' tifpath = r'D:\regionImg\VNL_2012Africa.tif' outtif1 = r'D:\Africa\Africa_FID0.tif' cutlineWhere = 'FID = 248
前言:挺久没有更新博客了,前段时间课程实验中需要用代码将矢量数据转成栅格,常见的点栅格化方法通过计算将点坐标(X,Y)转换到格网坐标(I,J),线栅格化方法主要有DDA算法、Bresenham算法等,根据实现效果也可分为八方向和全路径栅格化方法等,面栅格化方法主要有种子点填充、扫面线算法、边界代数法等。详细算法实现可参考GIS中将矢量数据转换栅格数据算法 和 GIS算法基础(五)矢量数据向栅格数据
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1 # 版本2,2018—04—09 2 # 所有节点的g值并没有初始化为无穷大 3 # 当两个子节点的f值一样时,程序选择最先搜索到的一个作为父节点加入closed 4 # 对相同数值的不同对待,导致不同版本的A*算法找到等长的不同路径 5 # 最后closed表中的节点很多,如何找出最优的一条路径 6 # 撞墙之后产生较多的节点会加入closed表,此时开始删除closed
简单说几句简单说几句,算法的基本逻辑请看其他文章,很多,不介绍。本文旨在提供一份python代码供各位后来学习者多一些资料理解学习GA,同时对于那些只需简单使用GA解决路径规划的人提供一个并不麻烦的途径。注意,非路径规划,非栅格图模型的,本文代码99.99%无法运行!考虑到随机生成的初代路径解的效果非常非常不好,难以生成看上去像那么回事儿的路径。因此,本GA的初代解来源基本ACO算法的初代解。本文
栅格数据分析使用的栅格最好是一个波段,多个波段只能对第一个波段进行运算。重分类工具可通过多种方法将像元值重分类或更改为替代值。一次对一个值或成组的值进行重分类的方法包:使用替代字段;基于某条件重分类,如指定的间隔;按区域重分类等。重分类(Reclassify):将栅格图层的数值进行重新分类组织或者重新解释,关键是确定原数据到新数据之间的对应关系,只能从(详)细到粗(略),不能相反、可逆操作。1.&
Meta-Analysis时,经常需要整合文献报道的数据,但大多数时候我们是无法完全获取到这些信息的,比如在研究降水对生态系统生产力的影响时,可能就很少会报道土壤氢离子浓度指数(pH) 或者土壤容重(BD) 等信息,这时我们可能会需要从一些可信赖的数据源去获取这些信息。一般来说,最优的数据获取方式是直接联系论文的作者,但有时候这并不是最有效的方式;其次就是通过其他相同位点的研究报道来获取,但很多时
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Section Two - Plotting Spatial Data 在本节中,将学习如何使用Python创建和个性化绘制空间数据(包括 矢量 和 栅格 数据)的图形 源代码 学习目标: 创建一个包含多个矢量数据集的地图,并根据属性进行着色 为矢量数据地图添加自定义图例 设置地图的显示范围 使用 folium 实现交互式地图 实现栅格数据的叠加显示
第五章 使用栅格数据1.列出栅格数据 ListRasters函数是以python列表的形式返回工作空间中的栅格数据,该函数语法如下: raster_type通过栅格数据类型限制返回的结果。 以下为示例代码:import arcpy from arcpy import env env.workspace="D:/PythonforArcGIS/study/raster/test.png" rast
当前有效matplotlib版本为:3.4.1。概述eventplot()函数的作用是在给定位置绘制长度相同的平行线。 这种图形通常在神经科学中用于表示神经事件,通常称为尖峰栅格(spike raster)、点栅格( dot raster)或栅格图(raster plot)。也可用于显示多组离散事件的时间或位置。函数的签名为matplotlib.pyplot.eventplot(positions
本文介绍基于Python语言arcpy模块,实现栅格影像图层建立与多幅遥感影像数据批量拼接(Mosaic)的操作~   本文介绍基于Python语言arcpy模块,实现栅格影像图层建立与多幅遥感影像数据批量拼接(Mosaic)的操作。  首先,相关操作所需具体代码如下:import os import arcpy file_path="G:/Postg
转载 2023-06-30 20:57:25
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利用PyCharm画简单的桥面栅格地图,黄色代表桥的起点,紫色代表桥的终点,红色为桥面,蓝色为水面。 import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from matplotlib import colors ''' # # -------------------
  本文介绍基于Python中gdal模块,对大量多时相栅格图像,批量绘制像元时间序列折线图的方法。  首先,明确一下本文需要实现的需求:现有三个文件夹,其中第一个文件夹存放了某一研究区域原始的多时相栅格遥感影像数据(每一景遥感影像对应一个时相,文件夹中有多景遥感影像),每一景遥感影像都是.tif格式;第二个文件夹与第三个文件夹则分别存放了前述第一个文件夹中原始遥感影像基于2种不同滤波方法处理后的
        GIS研究的数据是地理空间数据,这是区别于其他系统的根本原因。栅格数据与矢量数据是地理信息系统中空间数据组织的两种最基本的方式.      栅格数据是以二维矩阵的形式来表示空间地物或现象分布的数据组织方式.每个矩阵单位称为一个栅格单元(cell).栅格的每个数据表
JSON是通过键值对表示数据对象的一种格式,其全称为JavaScript Object Notation,它采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据,轻量级、简洁清晰的层次结构、容易解析等特点使得JSON 成为理想的数据交换语言。它易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成,并有效地提升网络传输效率,正不断成为一种越来越受欢迎的数据格式。GeoJson一种基于Json并对各种地理数据结构进
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