要立即识别一个.tif文件在哪个CRS(坐标参考系统)中,可以通过以下步骤进行:
在确定CRS后,可以根据需要进行进一步的空间分析、地图制作或其他地理信息处理操作。
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请注意,本回答仅提供了一种常见的识别.tif文件CRS的方法,具体操作可能因软件版本和设置而有所差异。
大部分情况下,地理绘图可使用 Arcgis 等工具实现。但正版的 Arcgis 并非所有人可以承受。本文基于 Python 的 cartopy 和 matplotlib 等库,为地理空间绘图的代码实现提供参考。
使用 EarthPy 堆叠和裁剪tif栅格数据🔜🔜若没有成功加载可视化图,点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行,点击所在行,可以看到该行的最右角,会出现个三角形,点击查看即可
modis的hdf文件在存储上有优势,但是在实际使用过程中存在一定的弊端。例如本次重点讲解的NDVI-16D-1km、MAIAC-1D-1km两类文件,其中maiac的文件在aod属性中包含4个波段的文件,需要将4个波段最大化的利用起来。而ndvi文件则较为简单只需要把hdf文件中对应部分取用即可。
在之前GDAL系列文章中的《栅格数据投影转换》提到过,做投影转换最重要的是计算数据在目标空间参考系统中的放射变换参数(GeoTransform)和图像的尺寸(行数和列数)。而且我们使用GDAL基本库自己写代码进行了计算。
又有读者来信 要求如下: 希望小编帮忙看看能不能解决。是关于能不能在已经截取出来的省份中添加对应的dem地形呢,并且根据需要添加上需要的城市所在的地理位置,比如在已绘制的图中标注出三亚的所在地
在open()函数当中,我们可以像GDAL中的Create()方法一样,设置数据类型,数据尺寸,投影定义,仿射变换参数等一系列信息
黄土高原位于中国中部偏北部,为中国四大高原之一。黄土高原是世界上水土流失最严重和生态环境最脆弱的地区之一,除许多石质山地外,大部分区域为厚层黄土覆盖,经流水长期强烈侵蚀,逐渐形成千沟万壑、地形支离破碎的特殊自然景观。
我与Cartopy的认识起源于“气象水文科研猫”的这个推文,那时候的我觉得,用代码画地图好酷,arcgis就感觉low爆了。但是一直没有时间学习。前段时间放暑假,磕磕绊绊装完包以后就不想动弹了,折腾环境折腾的我头皮发麻。gdal和cartopy真的是我学python以来装的最麻烦的包。
有关如何用xarray处理NetCDF数据前面已经介绍过四期了。把一些处理NetCDF的基本方法都介绍了一下。
最近很多小伙伴私信小编关于地理空间可视化相关数据可视化的绘制。怎么说呢?小编本身对地理空间可视化了解的还蛮多的。但是,要让大家实现对地理相关的数据进行处理、可视化等操作还是蛮难的~~ 所以小编今天就推荐一个超赞的绘图工具-「gma」 绝对的地理相关同学的福音!,下面小编就简单介绍一下,内容如下:
可以看出直接把这个数据放到ArcGIS里面,已经偏的不行了。这景数据的实际覆盖范围其实是我国的西南部以及部分东南亚区域。
今天给大家介绍下,R处理NASA下载的降雨量数据 在进行环境数据分析时候,经常需要用到降雨量的信息,而NASA提供了每年,每个月甚至每天的降雨量数据。 如何下载NASA降雨量数据,见此链接。
很久没更新公众号啦,给看客老爷们汇报下我最近都在忙啥。由于工作和自己的原因,需要搞一点科研,这一直是我的短板。所以我浅学了一下大学数学(线代、高数和概率论),准备结合Python做一些事情。后面可能会更新我学数学的一些心得,大家记得关注哦(我先学会再说)。
如果您需要更多的灵活性上传图片到谷歌地球引擎(EE),比 代码编辑器UI 或upload在命令 “earthengine”命令行工具 提供,您可以通过描述使用被称为一个JSON文件“的图片上传这么做manifest”并使用upload image --manifest命令行工具的命令。
1、在web端绘制一条曲线; 2、获取各节点处的高程值; 3、根据高程值绘制高程堆积图。
gdal.open(r'D:/Thesis/ML/modis3km/MOD04_3K.A2018001.0320.061.2018003202214.hdf')
地图是表达国家版图最常用、最主要的形式。但在影视剧《亲爱的,热爱的》中出现了明显的错误,从上至下引起了极大的关注度。
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')!CRS.from_epsg('32650')!!CRS.from_epsg('32650')!!
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
何谓“真实场景”,意即图片验证码来源于实际的数据采集过程中遇到的网站,对图片验证码的识别训练工作也是出自于真实的环境。而非像很多文章用一个验证码库生成好几万个验证码图片样本,然后用一个CNN或LSTM模型,把数据扔进去跑。
关于中文的识别,效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了,所以自己亲身试用一下,分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路。 文中所用到的身份证图片资源是百度找的,如有侵权可联系我删除。
1.Theil-Sen Median方法又被称为 Sen 斜率估计,是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法。该方法计算效率高,对于测量误差和离群数据不敏感,常被用于长时间序列数据的趋势分析中。对于后续代码计算结果中的slope.tif解读,当slope大于0表示随时间序列呈现上升趋势;slope小于0表示随时间序列呈现下降趋势。
前面写了几篇博客介绍了Geotrellis的简单使用,具体链接在文后,今天我主要介绍一下Geotrellis在数据处理的过程中需要注意的细节,或者一些简单的经验技巧以供参考。 一、直接操作本地Geotiff 如果不想将tiff数据切割成瓦片存放到集群中,也可以直接使用Geotrellis操作本地geotiff文件,可以直接使用SinglebandGeoTiff读取单波段的tiff,使用MultibandGeoTiff读取多波段tiff。 val geotiff = SinglebandG
有没有觉得用GDAL的Python绑定书写的代码很不Pythonic,强迫症的你可能有些忍受不了。不过,没关系,MapBox旗下的开源库Rasterio帮我们解决了这个痛点。
下载安装tesseract-ocr-setup-3.02.02 训练工具jTessBoxEditor-2.3.0 下载地址
这里不在赘述,参考如何获取NASA数据,下面的例子根据下载的LandCover与Rainfall数据进行展示,如何利用R语音进行读取,然后绘图。先加载所需R包及地图文件
有的时候,并不是说所有验证码用api或者tesseract都可以正确识别出来的,还是需要经过相关训练,让tesseract知道你想让它识别出来的验证码。
「tiff文件下载网址」 https://www.naturalearthdata.com/downloads/50m-raster-data/50m-natural-earth-1/
前文已经简要介绍tesseract ocr引擎的安装及基本使用,其中提到使用-l eng参数来限定语言库,可以提高识别准确率及识别效率。
该数据集以 300 米的空间分辨率提供了 2016-08-18 至 2018-09-12 期间阿拉斯加和加拿大西北部受永久冻土影响的冻原和北方生态系统内发生的土壤呼吸作用产生的二氧化碳(CO2)排放量的网格估算值。估算结果包括月平均二氧化碳通量(gCO2 C m-2 d-1)、按季节(秋季、冬季、春季、夏季)划分的日平均二氧化碳通量和误差估算值、二氧化碳年吸收偏移量(即植被总初级生产力)估算值、植被总初级生产力年度预算(GPP;gCO2 C m-2 yr-1)以及每个 300 米网格单元内开放(非植被)水域的比例。地下呼吸源(即根和微生物)也包括在内。网格化土壤二氧化碳估算值是利用季节性随机森林模型、遥感信息以及来自土壤呼吸站和涡度协方差塔的原位土壤二氧化碳通量新汇编获得的。通量塔数据与每个土壤呼吸站强制扩散(FD)室记录的每日间隙通量观测数据一起提供。数据覆盖 NASA ABoVE 域。
部分图片可能由于背景颜色关系,导致此张图片无法识别,可跳过继续下一张识别。
本文介绍基于Python中的ArcPy模块,基于一个大文件夹,遍历其中每一个子文件夹中所有的遥感影像栅格文件,并将原本的每一景遥感影像文件四等分切割,或裁剪为其他指定个数的小块的方法。
知名的开源OCR引擎Tesseract 3.0版本日前发布,可以在项目网站下载:http://code.google.com/p/tesseract-ocr, 新版本支持中文,中文语言包定义http:
编辑手记:在 DBA 的日常工作中,经常会遇到 RAC 的一个节点失效的情况,或者通过存储迁移主机,如何恢复环境,加入集群是 DBA 的必备技能。 张大朋(Lunar)Oracle 资深技术专家 L
目 录 1 实施需求 2 修改主机名 2.1 停止HAS服务 2.2 修改主机名 3 重新配置服务 3.1 使用root用户重新配置CSS & OHAS服务 3.2 设置cssd自动启动属性 3.3 重启OHAS 3.4 检查css & ohas状态 3.5 添加监听资源并启动 3.6 创建pfile文件 3.7 添加asm实例资源 3.8 设置asm资源自动启动属性 3.9 设置asm_diskstring属性 3.10 启动asm实例 3.11 验证asm磁盘可被识别 3.12 创建新的spfil
地图绘制 大家在绘制栅格地图的时候有可能还在使用ArcGIS进行出图,但是ArcGIS出图比较慢,而且批量出图的时候又比较麻烦。 今天给大家介绍一个Python中用于地图绘制的库,Cartopy,这个库跟basemap非常相似,不过basemap现在已经不再更新。所以大家使用Python绘制地图还是使用Cartopy比较好。 Cartopy简介 Cartopy是一个Python软件包,用于地理空间数据处理,以便生成地图和其他地理空间数据分析。 网址:https://scitools.org.uk/carto
本文根据《K-均值聚类法用于西北太平洋热带气旋路径分类》文献中的聚类方法,对印度洋的台风路径进行聚类分析。 其核心原理就是通过计算每条台风路径的经、纬向质心,以及经、纬、对角向的方差,作为聚类的依据,使用KMEAN算法将上述5个特征进行分类。 最后将分类后的结构进行可视化展示。
rmse = np.sqrt(np.mean((np.array(actual_values) - np.array(predicted_values))**2)) 将对应的数据填入括号即可
说明: 整理文档时发现自己在2010年写的一个RAC容灾方案,觉得有一些用,分享出来。当时为了验证此方案,做了很多PoC。方案相对比较复杂,但是也提供了一种思路,读者需要对RAC的架构有一定了解。本方案为当年个人测试验证,不代表任何官方观点。方案环境为:Oracle 11.2.3+AIX 6.1.7。存储使用IBM DS8800,启用同步复制MetroMirror。本方案的核心点是如何保证在出现站点故障时,RAC voting device票数大于半数,以便恢复CRS。 1.方案介绍 生产环境有两个站点,主
Spatial heterogeneity of the T cell receptor repertoire reflects the mutational landscape in lung cancer
所谓降噪就是把不需要的信息通通去除,比如背景,干扰线,干扰像素等等,只剩下需要识别的文字,让图片变成2进制点阵最好。
具体实践中,公安部会组织攻防两方,进攻方会在一个月内对防守方发动网络攻击,检测出防守方(企事业单位)存在的安全漏洞。通过与进攻方的对抗,企事业单位网络、系统以及设备等的安全能力会大大提高。
11. 注册账号并创建应用 在https://cloud.ocrsdk.com/Account/Welcome中注册一个账号。 创建应用成功之后,会将应用的密码发送到你的邮箱 12. 获取应用密码 在
_Linux服务器重启后crs_stat -t命令无法正常使用以及解决思路 _ 前提:在Linux系统中安装ASM,安装完ASM和Oracle数据库时都是正常使用的,但在重启服务器后Oracle相关命令不识别。
前言 上一篇中简单介绍了 COG 的概念和 Geotrellis 中引入 COG 的原因及简单的原理,本文为大家介绍如何在 Geotrellis 中使用 COG 来写入和读取 GeoTIFF数据。 一、写入数据——ETL 1.1 实现方案 其实这与之前的普通 ETL 操作在概念上是相似的,都是将原始数据转换成系统能用的数据的过程,这是宽泛的 ETL 的定义。在 Geotrellis 中实现很简单,与之前代码基本一致,只要切换一下 writer 类型以及最后建立金字塔额时候略有不同。实现方案如下: val i
玩python期间,看到好多用python做的爬虫,感觉挺好玩,就开始了爬虫之旅的学习,期间受一些教程的启发想去试试学校的教务系统,可惜登录需要验证码,于是四处寻找解决方法,最终找到这个大致能看懂的。
在RAC中有两种Masters,一种是Clusterware层面的,另一种是Block层面的Masters。
因为不同地方人们的使用习惯不同,国内可能截图更多的是使用QQ,微信等即时聊天工具提供的截图功能。所以我们竟然可能会遇到这样的场景:按了截图快捷键却发现并没有任何反应,尝试了多次才意识到 —— 没有开聊天软件。
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