Google Earth Engine（像元值提取） 本期我们讲一下如何利用GEE对某些点的像元值进行提取，我们在做定量遥感建模时有时候就需要提取一些某些地面点的像元值，然后通过像元值和对应的地面实测值建模...如果通过本地提取，就需要下载大量的遥感数据，同时也会花费大量的时间去编程，运行代码。 本次，我们就通过GEE提取两个点对应的一个序列的MODIS像元值。...MODIS像元值提取 数据：MODIS地表温度产品 研究区域：两个点 主要函数：sampleRegions、iterate 我们通过迭代，获取每个时期的两个点所对应的像元值，保存在列表中。...ee.FeatureCollection(ee.List([])) var fill = function(img, ini) { var inift = ee.FeatureCollection(ini) //提取像元值...本次我们讲了如何运用GEE利用经纬度提取数据并导出。下一期，我们会讲到如何对数据进行插值（矢量和栅格）。
这部强调：投影坐标一定要一致（shp和栅格）！！！投影坐标一定要一致（shp和栅格）！！！投影坐标一定要一致（shp和栅格）！！！CRS.from_epsg('32650')!...EPSG:32650: WGS 84 / UTM zone 50N 好了继续，有几个办法，一个是用gdal readRaster，或者把栅格转数组。。。...= int((mx - gt[0]) / gt[1]) #x pixel py = int((my - gt[3]) / gt[5]) #y pixel----- ##实在不行就用数组提取吧...plist.append(intval[0]) ###structval=rb.ReadRaster(px,py,1,1,buf_type=gdal.GDT_UInt16) 解释一下，px是算的，见上面公式，是坐标减去栅格最左值...，除以像元大小，就是第几个像元了，同理，py；1，1是计算一个像元的意思，横着1，竖着1.。。。
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。 ...我们现在希望，对于小遥感影像中的每一个像元（除了NoData值的像元），找到其在大遥感影像中对应位置处的像元，并将这个大遥感影像对应像元的像素提取出来。...换句话说，这个需求有点类似于ArcGIS的“多值提取到点”这一工具的作用——只不过相当于我们需要对小遥感影像的每一个像元都执行一次“多值提取到点”操作。 ...其中，raster2array()用于将栅格数据文件读取为numpy库的数组，get_geotransform()用于获取栅格数据文件的地理转换参数，get_pixel_size()用于从地理转换参数中提取像素大小...我们到ArcGIS中验证一下，将小遥感影像从左上角开始，向下数20行，可以看到对应的像元（如下图中左下角的紫色框内所示）确实位于大遥感影像像元的分界处，且二者的像素值也都和上图中2个二维数组所示的一致。
假设我们有某地区每一年的降水序列，一共几十年，现在想要得到每个像元上年降水的变化趋势以及趋势的显著性检验（得到P值），怎么做呢？ 思路 对于一个栅格数据，其包括元信息+数据。...我们求每个像元上年降水的变化趋势以及对应的P值，实际上只是对数据进行处理，元信息基本上是不变的。...在处理的过程中，我们是求每个像元在时间维度上的变化趋势，类似下图： 引用自arcgis网站 也就是说我们对上图中的每一个条柱时间序列求趋势即可。有了思路，就非常简单了，我们直接上代码。.../slope.tif') as src: show(src) 到这里就完成了每个像元的线性趋势计算，不过上面的代码只保存了趋势值，并没有保存R方和p值，读者根据代码改一下即可。...因为在计算趋势的时候，如果你不关心截距，那么年份是从0-35还是1980-2015，你算出来的趋势值（也就是下面公式中的a，x是年份）都是一样的，那么就不必要多浪费那点算力了： Y = ax + b
本文介绍基于ENVI软件实现栅格遥感影像按照像元个数进行矩形区域裁剪的方法。...接下来，鼠标呈现十字准星的形状；此时在遥感影像中浮动鼠标，可以看到右侧出现了鼠标所指示区域的像元位置与空间位置（即经纬度）。其中，下图红色区域即为鼠标对应点的像元位置。 ...首先，将刚刚记住的像元位置填入下图左侧第一列数据格中（也就是1871与1295所示位置），并按照大家的实际需要填写第二列数据格（也就是红色框内区域）；这个“实际需要”就指的是矩形区域行和列对应的像元个数...，本文中我们就以400*400像元的区域为例，因此需要分别填写前一列数据+400-1之后的像元数量（-1是因为算头不算尾）；最后一列对应的是前两列之间的差值，这里大家暂时不用管。 ...例如，如果要导出为栅格图像，就可以选择“TIFF/GeoTIFF”。 对两景图像进行同样的操作（记得起始像元的位置要选择一致），可以看到裁剪得到的区域范围是一致的。
任务背景：需要根据经纬度坐标提取AIG文件（AIG—Arc/Info二进制网格）对应像素值 了解到gdal能够完成这项任务，但是之前没有接触过gdal，所以现在网络上查找资料，发现如下链接所示的教程。...基于GDAL批量提取经纬度/投影坐标对应像元的值 查找gdal支持的数据格式，了解gdal支持AIG数据格式： gdal文档 具体格式介绍如上，只需知在给予‘hdr.adf'文件的路径的条件下即可打开AIG...打开QGIS对AIG文件进行检查 坐标系统unamed 发现我的AIG文件的坐标系统无法识别，也就是说明没有EPSG编号，但是该文件在QGIS中能够正常加载。...file_path, coordinates, prj_config=None): ''' 根据单个图像坐标，或者依据GDAL的六参数模型将给定的投影、地理坐标转为影像图上坐标后，返回对应像元的像素值...file_path, coordinates, prj_config=None): ''' 根据多个图像坐标，或者依据GDAL的六参数模型将给定的投影、地理坐标转为影像图上坐标后，返回对应像元的像素值
第一种网上通用的用xlsx改zip压缩包，能批量提取出图片。但是无法知道图片在单元格中的顺序信息。
本文介绍在ArcMap软件中，基于矢量面要素集，计算在其中每一个面区域内，遥感影像的像元个数、平均值、总和等统计值，并将统计信息附加到矢量图层的属性表中的方法。 首先，明确一下本文的需求。...我们希望实现的就是，为每一个面要素，计算其区域内NDVI的平均值、累计值（求和），并统计区域内像元的数量。 知道了需求，即可开始操作。...其中，第一个参数就是需要进行统计的矢量要素集；第二个参数则是统计这些统计值时，对矢量面加以区分的字段的名称——我们可以选择其属性表中，任何一个不含有相同值的字段（或者直接选择FID这个字段就行）；第三个参数是需要被统计的遥感影像...可以看到，其按照我们所选的字段，分别对每一个矢量面中，遥感影像的不同统计值加以了计算，如下图所示。 ...如果匹配过程中，出现如下图所示的提示，直接选择“Yes”即可。 完成匹配后，可以看到我们此时的表格中，就既有每一个区域的名称，也有其对应的统计数值了；如下图所示。
脚本简介： 这个脚本主要用于从FASTA格式文件中批量提取指定位置的序列，可以应用在很多不同场景，比如： 提取基因内部特定区域的序列，例如用于分析蛋白质或核酸的二级结构区域； 设计引物时，截取目标区域的序列作为模板...； 需要对特定区域进行比对或变异分析时，快速提取目标序列； 亚细胞定位预测后，提取对应区域的序列进行进一步研究； 根据BLAST比对结果，批量提取匹配到的特定序列； 批量提取UTR区域、基因间隔区等非编码序列...； 批量提取基因启动子区域序列，便于启动子分析； 从基因组中提取基因簇等大段连续序列； 提取各类移动元件序列或特定基因，比如基因组岛、前噬菌体、整合子、插入序列、操纵子区域，以及像16S rDNA这样的功能基因...总之，通过这个脚本，用户可以根据自己的研究需要，从FASTA文件中灵活、精准地提取指定区间的序列，广泛应用于各种生物信息学分析工作中。...install biopython 查看脚本帮助文档： python Extract_fasta_by_site.py -h 脚本使用方方法： 1）脚本准备文件如下图所示 2）fasta文件详解 3）提取位置文件详解
5.3 操作流程 5.3.1 环境设置 在ArcMap主菜单中点击【地理处理】--【环境设置】,设置工作空间和处理范围与DEM相同、空间分析栅格像元大小与DEM相同等,环境设置如下图所示。...false_value}) 这里的 condition 是一个逻辑表达式，用来测试每个像元是否满足特定条件；true_value 是当条件为真时赋予像元的值；而 {false_value...}（可选）是当条件为假时赋予像元的值。...如果没有提供 false_value 参数，那么当条件不满足时，结果栅格中的像元将被赋予 NoData 值。...所以，这段代码的意思是：对于名为 "FlowAcc_Flow1" 的栅格数据，如果某个像元的水流累积量大于或等于100，则在输出栅格中该位置的像元值设置为1；如果小于100，则输出栅格中对应位置的像元将被赋予
强度可用于帮助要素检测和提取以及激光雷达点分类，还可以在无可用航空影像时用于替代航空影像。如果激光雷达数据中包含强度值，则可使用这些强度值绘制出类似黑白航空照片的图像。...（查看某些 LAS 文件的统计数据，则可确认是否确实记录了强度，如果已记录，那么值的范围是多少。强度值没有标准范围。原始值特定于用来捕获激光雷达的传感器。...根据 LAS 数据集图层生成强度图像使用转换工具箱中的LAS 数据集转栅格。来将点强度值生成图像 ? 参数设置一般默认即可，采样值应根据数据的点间距进行设置。比较合理的值是平均点间距的两倍到四倍。...如果指定的输出像元大小相对于激光雷达点的强度而言过小，则会产生大量的 NoData 像元。可通过在栅格图层属性 对话框的符号系统选项卡上为 NoData 像元指定颜色来查看这些像元。...如果产生了许多 NoData，则最简便的做法是返回，然后使用更大的像元大小重新运行 LAS 数据集转栅格工具。 ?
本文介绍基于Python语言，读取文件夹下大量栅格遥感影像文件，并基于给定的一个像元，提取该像元对应的全部遥感影像文件中，指定多个波段的数值；修改其中不在给定范围内的异常值，并计算像元数值在每一景遥感影像中变化的差值...我们现在希望，给定一个像元（也就是给定了这个像元在遥感影像中的行号与列号），提取出在指定的波段中（我们这里就提取全部的5个波段），该像元对应的每一景遥感影像的数值（也就是提取了该像元在每一景遥感影像、每一个波段的数值...）；随后，将提取到的大于1的数值修改为1，并计算像素值在每一景遥感影像中数值的差值；最后，将提取到的数据保存为一个Excel表格文件。 ...读取当前波段的数据，并存储在band_data变量中。随后基于我们给定的像元位置，提取目标像元的数值（位置就是这个[target_row, target_col]）。...运行上述代码，我们即可获得多个遥感影像文件中，给定像元位置处，像元数值的时间变化序列，并可以获得其变化值。 至此，大功告成。
本文介绍基于Python中GDAL模块，实现基于一景栅格影像，对另一景栅格影像的像元数值加以叠加提取的方法。 ...本文期望实现的需求为：现有一景表示6种不同植被类型的.tif格式栅格数据，以及另一景与前述栅格数据同区域的、表示植被参数的.tif格式栅格数据；我们希望基于前者中的植被类型数据，分别提取6种不同植被类型的植被参数数值...代码的整体思路其实也非常简单，首先通过gdal.Open()函数与.ReadAsArray()函数，分别读取两个栅格数据，并将两个栅格数据中的像元数值信息转换为数组格式；随后，因为表示不同植被类型的.tif....tif格式栅格数据的像元数值，将表示植被参数的.tif格式栅格数据的像元数值依次提取、放入不同的列表中。 ...这里有一点需要注意，因为在表示植被参数的.tif格式栅格数据中0为无效值，因此在提取时，加了一个是否为0的判断；这一点大家在实际应用时结合自己的需求加以修改即可。
步骤二：灰度图化 将下载的图像添加到任意 GIS 软件中，比如 ArcGIS Pro 或 ArcMap，我们需要将其灰度图化，我也喜欢叫二值化。...步骤四：栅格转面 将分类导出的栅格数据转为面矢量数据。 需要注意的是，根据工具中是否勾选简化面，结果会有差别。 下面左边没有勾选简化面，右边勾选了简化面，有较为明显的差别。...在处理后，得到的最终结果也有非常大的差别，左边是从1米空间分辨率的天地图中提取的，右边则是0.5米。可以明显看到左边的锯齿更多，不光滑。...通常道路的值都是统一的，毕竟颜色都一致，或者就两三种颜色，通常与建筑物的颜色不一样，我们可以在确定道路的值后，使用栅格计算器将该值得像元抹去，或者设置为其他会被排除的值。...更具体的处理步骤是在二值化后，整个栅格数据的像元值分布在0-255，确定道路的值后，使用栅格计算器精确打击！ 完毕！建议收藏！ 抛砖引玉，欢迎大家后台提出建议！
设置好工作空间,输出坐标系的设置与土地利用类型(landuse)一致,处理范围的设置与土地利用类型(|anduse)一致,空间分析栅格像元大小与高程数据(elevation)一致,环境设置如下图所示。...输入栅格选择坡度结果,点击“重分类”，输入栅格文件为刚提取的坡度文件Slope_elevation1.tif，设置重分类字段为value，点击对话框中的【分类】按钮。...输人栅格选择学校数据，默认输出位置为Result/EucDist_schools1a.tif，设置像元大小为30，结果如下图所示。...=9,1)",此公式的意思是，如果栅格Weighte_Reclass3.tif中的像元值等于9，则输出像元值为1；否则，不输出任何值（默认情况下，不满足条件的地方将被赋予NoData值）。...(3)适宜区处理: 利用众数滤波工具对得到的适宜区进行处理,处理掉细碎的像元,点AreToolbox 中的【空间分析】--【栅格综合】-【众数滤波】,如下图所示。
数据提取 数据提取是从已有的数据中，根据属性表内容选择符合条件的数据，构成新的数据层 可以通过设置SQL表达式进行条件选择 泰森多边形 用途——定性分析、统计分析、邻近分析 网络中流动的管线...默认情况下，ArcGIS中提取的光照灰度表面值的范围为0-255 像元统计 多层面栅格数据叠加分析时，经常需要以栅格像元为单位来进行像元统计分析。...结果相应类所分配到的像元数有多有少 最大似然法——分类置信度 在最大似然法分类中可生成置信栅格数据，来显示分类置信度，共有14类 在置信栅格数据中像元值为1的置信度中所包含的像元与输入特征文件中所存储的任意均值向量距离最短...，表示这些像元的分类具有最高确定性 在置信栅格中最低的置信度值是14，表示显示的像元进行分类可能性最小 分类置信度与有效剔除分数值的个数直接关系，当[剔除分数]为0. 99或更小时，才会对第二个置信度所包含的像元...(在置信栅格中像元值为2)进行分类 当[剔除分数]为0. 005或更大，将不对此置信度的像元进行分类。
使用ArcGIS中【栅格转其他格式（批量）】工具，将提取波段后的数据（.tif）转化为可兼容的格式（.dat）。 ④建立数据列表。...横坐标为影像期数，纵坐标为像元值。提取的点，不同专业有不同叫法。选择拟合函数，大部分用的是S-G，我用的是逻辑斯蒂；根据需要调整阈值提取点位，操作手册上建议的阈值是0.2，我用的是0.14。...如果从原理出发，NVI影像像元值的值域该是[-1，1]，可我处理的影像像元值的值域是（-500,4000），查了文献都没有强调，看了修改值域的博文，嗯，并不是很明白原理，逻辑没有走通，所以先认为可能对提取物候结果没有影响...此时物候影像没有坐标系，需要在ArcGIS中对TIFF影像【定义投影】。 ③影像期数转化为天数。主要使用ArcGIS的栅格计算器 -剔除负值（生成二进制文件时设置的Nodata的值）。...-此时像元值表示为影像期数，所以值域应该在中间年份的影像期数之间。我的就应该是[24,46]。但实际像元值的值域是[0,43]。 -所以再剔除前23景影像的参数值，保证留下的是中间年份的。
环境]可设置extent，精度更高（如下图对比） 提取研究区范围 裁剪范围对比 未在环境设置extent 在环境中已设置extent 目标图层范围 注：在操作前，因先看空值个数，再判断是否需要赋值...理论上，空白处应有值，根据地理学第一定律（地理环境越相似，地理特征越相近），故采用栅格计算器进行赋值 操作后 可多次采用3*3像元大小迭代，直至nodata个数在一定阈值 该阈值自行设置，迭代多次后...，若发现nodata个数不发生变化，可尝试5*5像元大小，7*7像元大小 迭代次数：不建议多次，随着像元设置越大，该像元取值失真 在处理nodata值中，边界处也被赋值，故需裁剪（注：此处并没有采用设置环境处理范围...，因像元会发生些许偏移） 裁剪如下 裁剪因赋值nodata而导致的边界扩张 对比空白值处理前后个数 nodata像元个数无法通过属性表得到，需设置为０，通过查看０值个数间接得nodata个数，对nodata...裁剪注意设置环境extent 空值，先判断是否需要进行处理，若是，需要迭代的次数需自行把握 叠置最容易出现像元偏移而导致地类代码在进行栅格计算时未能重合，叠置前需检验像元是否重合，count值是否相同。
例如，我们可以通过mean()函数与sd()函数，计算栅格图像全部像元数值的平均值和标准差；这里我们用到了na.rm = TRUE参数，具体含义稍后会提到。...可以看到，此时我们已经将指定路径下的.tif格式的栅格图像全部提取出来了。 ...不过在对多个栅格图像数据加以计算时需要注意，在tif_file_all后是否添加[]符号，得到的结果是不一样的——如果不添加[]符号，我们相当于是加以逐像元分析，对每一个位置的像元在12个图层中的数值加以统计...，并计算该像元在12个图层中的平均值；因此最终所得结果是一景新的栅格图像，图像中的每一个像元数值都表示该像元在12个图层中的平均值。...而如果我们添加了[]符号，那么就和前述单一栅格图像的处理一样，计算的结果就是一个数值，即12个图层中每一个像元对应数值的总体的平均值。
“三维”可能是最直接、最易于理解、最有需要的一个前期分析中的功能了，我们都希望从测绘CAD直接能看到三维空间——ArcGIS可以办到，不要看本篇文章很长，但是后面熟练起来，真的真的很快。...从栅格 1) 定义数据框坐标系为投影坐标系，同时数据框属性中常规选项卡单位改为m-选中已添加的高程“*.tif”-右键-数据-导出数据-空间坐标系-数据框-确定并自动加载新tif文件（不能用ArcCatalog...非纯数字注记 n 添加高度字段，数据类型可选择短文本 n 查看命名规则，如1层为“砖”，其他层为“砖x”，检查是否有异常值等 n 提取单数字注记 使用编程语句...6.落到3维地形中 选中建筑基底-右键-属性-基本高度-从表面获取高程-在自定义表面上浮动-选择生成的地形TIN-确认 ? 7.另存为3D数据文件 a....（建筑的基本高程信息也会保留，也就是说建筑不是在一个平面，而是像ArcScene中，落在地形上的） ?
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