前期系列博客1（）详细介绍了基于ENVI、ERDAS等软件对遥感影像加以各类处理的操作，系列博客2（）则详细介绍了基于GEE在线平台对遥感影像加以处理的方法；而本文则将介绍基于Python语言gdal等模块对遥感影像加以处理的详细代码与操作。 本文所要实现的需求：现有自行计算的全球叶面积指数（LAI）.tif格式栅格产品（下称“自有产品”），为了验证其精确度，需要与已有学者提出的成熟产品——
上文中，我们利用convert命令制作了gif格式的文件。实际运用中，视频格式的动图因为可以随时进行暂停、前进、后退等操作，在讲解时，更容易让听众理解。本文中，我们基于前文绘制的多日的海表温度图，利用ffmpeg和python两种不同方法，将前文所绘GIF动图转化为视频（MP4格式）。同样，我们先上结果。
利用FFMPEG工具将GIF格式转化为MP4首先，我们直接
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
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2024-04-10 14:05:23
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一、项目介绍 本项目利用python实现，为了解slam算法构图原理与过程，所以未采用ros实现，而是采样python+Qt的方式一步步实现，其中雷达数据的解析、里程计数据的融合·、点云数据转化为栅格地图、最终融合为全局地图等算法都是小江一步步实现的，虽然最终融合效果不是很好，但是自己收获还是很大，这里分享出来，感兴趣的伙伴可以看看。
1、A*算法简介 A*算法是一种启发式搜索算法，具有搜索效率高、规划速度快和克服了搜索过程中形成的早熟现象等特点，广泛应用于最优路径的求解。A*算法搜索原理主要是从起始栅格点开始搜索与起始点周围的子栅格点，每次从周围的子栅格点中选择一个评价函数最低的点作下一个的搜索节点，即称为当前节点。再次生成与当前节点相邻的子栅格点，并重新搜索评价函数最低的点作新的当前节点，依次搜索，直到当前节点为目的地的
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2023-08-18 20:29:26
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本文介绍基于Python中gdal模块，实现对大量栅格图像批量绘制直方图的方法~
本文介绍基于Python中gdal模块，实现对大量栅格图像批量绘制直方图的方法。 首先，明确一下本文需要实现的需求：现需对多幅栅格数据文件进行依据其像元数值的直方图绘制，具体绘制内容即各栅格图像像素数值的分布情况；所有栅格数据都保存在同一目标路径下，且均为.tif格式
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2024-04-11 21:59:46
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在ArcToolbox 中，打开【Spatial Analyst Tools】→【Neighborhood】→【Focal Statistics】对话框，【Input raster】设置为“raster”，【Output
原创
2023-12-20 09:15:47
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首先，相同值的邻近像元的数量必须多到可以成为众数值，或者至少一半的像元必须具有相同值。栅格数据获取的途径多种多样，造成了栅格
原创
2023-12-20 09:16:03
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文章目录【可更换其他算法，`获取资源`请见文章第6节：资源获取】1. 原始SSA算法2. 机器人路径规划环境创建3. 路径规划模型建立4. 部分代码展示5. 仿真结果展示6. 资源获取 【可更换其他算法，获取资源请见文章第6节：资源获取】1. 原始SSA算法2. 机器人路径规划环境创建对机器人工作空间的进行环境建模是机器人路径规划研究的重要前提。栅格法为环境建模提供了一种简洁有效的方法，是目前为
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2023-11-03 06:33:05
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目录使用卷积对数据进行平滑处理 数据平滑和离群值检测使用卷积对数据进行平滑处理 可以使用卷积对包含高频分量的二维数据
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2024-10-25 12:56:32
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# Python环境障碍建模栅格路径实现指南
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现障碍物建模和栅格路径规划。我们将使用一个基于栅格的路径规划算法来找到从起点到终点的最短路径，同时避开障碍物。
## 整体流程
以下是实现Python环境障碍建模栅格路径的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 定义地图和障碍
原创
2023-09-08 08:49:33
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# AGV栅格地图路径计算的实现指南
在这篇文章中，我们将为刚入行的开发者提供一个如何在Python中实现AGV（自动导引车）栅格地图路径计算的详细步骤。我们将通过清晰的流程、必要的代码示例以及相应的注释来帮助你理解整个过程。
## 流程概述
以下是实现AGV栅格地图路径计算的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
| -------- | --
以另外一个滤波器而言----均值滤波器, 就是说某像素的颜色, 由以其为中心的九宫格的像素平均值来决定. 在这个基础上又发展成了带权的“平均”滤波器, 这里的高斯平滑或者说滤波器就是这样一种带权（通常我们认为距离要代替的点像素的作用大一些）的“平均”滤波器. 那么这些权重如何分布呢? 我们先来看几个经典的模板例子: 尝试了使用这些滤波器对我们原来的图进行操作, 得到了这样的一组结果:原图: 3x3
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2024-08-01 00:28:56
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直观理解假设一群蚂蚁从起点往终点走起点到终点存在多条路径（如上图）蚂蚁面临路径选择时，在最初会随机选择。因此刚开始蚂蚁们有很大可能把所有的路径都走一遍蚁群的特性是，走路过程里会留下信息素。因此一定时间内，几乎所有路径都会留下信息素那么在单位时间内，所有路径中，那条最短的路径，留下的信息素会更多，即信息素浓度更高蚂蚁再次面临选择时，会优先考虑信息素浓度高的路径走。这也就是起点到终点的最优(最短)路径
基于ArcGIS的栅格图像平滑处理栅格数据获取的途径多种多样，造成了栅格数据质量的很大差异，一些质量较差的栅格数据存在大量“噪音”象元，即在表达同类型的地理要素时，出现个别像元值与周边像元不一致的情况，数据中噪音栅格象元的存在为数据的使用和分析带来了极大的不便，因此经常需要对栅格进行平滑的预处理操作。在ArcGIS软件的空间分析工具箱中，提供了大量的栅格数据处理工具，其中对栅格数据进行平滑处理的工具在去除图像上的椒盐噪音的处理中有非常重要的作用1. 主滤波工具1.1 主滤波工具原理主滤波工具的原理是根据像元邻域内的众数值来替换像元。主滤波需要满足两个条件才能发生替换。首先，相同值的邻近像元的数
原创
2021-07-09 16:05:11
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文章目录路径、画笔1、 路径一、黑白箭头：选择工具、直接选择工具二、直线段工具组：三、shaper工具组：四、钢笔工具组：五、直接选择工具组：六、套索工具：七、对象——路径：八、 橡皮擦工具组：九、路径查找器：2、画笔十、画笔、斑点画笔工具十一、拓展外观、拓展的理解 路径、画笔1、 路径一、黑白箭头：选择工具、直接选择工具二者直接的具体区别二、直线段工具组：直线段工具、弧形工具、螺旋工具、矩形网
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2024-01-17 08:19:36
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# 栅格地图路径规划实现指南（Java）
在这篇文章中，我将逐步引导你实现栅格地图环境下的路径规划。你将学会如何创建一个简单的栅格地图，并使用 A* 算法来找到最短路径。以下是实现的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建栅格地图 |
| 2 | 定义节点和图的结构 |
| 3 | 实现 A* 算法 |
| 4 | 显示结果
1、简介“D*算法”的名称源自 Dynamic A Star,最初由Anthony Stentz于“Optimal and Efficient Path Planning for Partially-Known Environments”中介绍。它是一种启发式的路径搜索算法，适合面对周围环境未知或者周围环境存在动态变化的场景。论文来源：http://web.mit.edu/16.41
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2024-02-05 00:09:41
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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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2023-08-29 15:06:05
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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
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2023-07-05 14:49:19
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