每100米等高线地块标签

是指在地理信息系统（GIS）中，用于表示地形高度的等高线地块标签。等高线是连接相同高度点的曲线，通过等高线地块标签可以更直观地展示地形的起伏和高度变化。

分类：等高线地块标签可以根据高度范围进行分类，例如低地、中地和高地等。

优势：

可视化地形：等高线地块标签可以直观地展示地形的高度变化，帮助人们更好地理解地形特征。
地形分析：通过对等高线地块标签的分析，可以推断出地形的陡峭程度、山脉和山谷的位置等地形特征。
规划和设计：等高线地块标签可以用于城市规划、土地利用规划和工程设计等领域，帮助决策者更好地了解地形情况，做出合理的规划和设计。

应用场景：

地形分析：等高线地块标签可以用于地形分析，如地质勘探、地形测量和地质灾害预警等。
城市规划：等高线地块标签可以用于城市规划，帮助规划师了解城市地形，合理规划建筑和交通设施。
农业和林业：等高线地块标签可以用于农业和林业领域，帮助农民和林业工作者了解土地的高度变化，选择合适的作物和树种种植。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云地理信息服务（GIS）：提供了一系列地理信息相关的服务，包括地图服务、地理编码、路径规划等，可以用于地形分析和地理信息可视化。产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/gis

腾讯云数据分析平台：提供了强大的数据分析和可视化工具，可以用于对等高线地块标签进行数据分析和可视化展示。产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/dap

相关·内容

三调专题（一）宗地四至提取的量化算法及FME实现

图（1）在图（1）中，地块3的北至为：地块1；东至为地块4；南至为：地块5；西至为：地块2。这是最符合定义的情况。现在，我们对以上的情况进行演变。如图（2）所示。 ?...图（2）在图（2）中，地块3的北至为：地块6、地块7、地块8。进一步演变。如图（3）所示。 ? 图（3）在图（3）中，地块3的北至为：地块6、地块7、地块8；东至为：地块8。进一步演化。...图（4）在图（4）中，地块3的北至为：地块2、地块6、地块7、地块8；东至为：地块8、地块5；南至为：地块5、地块2；西至为：地块6、地块2。这个图值得研究。...分解到每一条线段。是的，没错，就是分解到每一条线段。我们从线段的角度进行考量。从宗地边界的每一条边界线段进行考量后，我们发现，四至定义的思路拓展开了。...如果是对每一条边界线段进行考量，判断是东西至线，或是南北至线的话，得到的结论也是令人惊奇的。通过这样的方式，我们把宗地四至的定义量化了。

1.7K3 0

MATLAB绘制三维图形z=5_plot3用法

mesh(X,Y,Z) % (X(j), Y(i), Z(i,j))是线框网格线的交点的坐标 xlabel('x轴'); ylabel('y轴'); zlabel('z轴'); % 加上坐标轴的标签...axis vis3d % 冻结屏幕高宽比，使得一个三维对象的旋转不会改变坐标轴的刻度显示 meshc函数：除了mesh函数图形外，还在xy平面上绘制曲面的等高线 meshc(x,y,z) xlabel...axis vis3d % 冻结屏幕高宽比，使得一个三维对象的旋转不会改变坐标轴的刻度显示 contour函数绘制等高线图 contour(x,y,z) 在x-y平面绘制等高线图，Matlab会自动选择等高线的层级...显示每一层的高度等 maxz = max(max(z)) minz = min(min(z)) levels = linspace(minz,maxz,10) % 从最小值到最大值，等分成10...contourf函数：和contour函数类似，只不过画出来的等高线图有颜色填充 contourf(x,y,z,levels,'ShowText','on') xlabel('x轴'); ylabel

2K2 0

AI模型性能上不去真的不怪我，ImageNet等数据集每100个标签就错3个！

图像数据集的标签错误示例所有10个ML数据集上的所有标签错误演示如下：在这个网站里，可以通过选择数据集和特定类别来查看被错误标记的数据。...置信学习（CL）已成为监督学习和弱监督中的一个子领域，用于：描述标签噪声查找标签错误学习噪声标签发现本体论问题 CL 基于噪声数据剪枝的原理，通过计数对噪声进行评估，并对实例进行排序以进行置信训练...从上图可以看出，CL 需要两个输入：样本外预测概率（矩阵大小：类的样本数）噪声标签（矢量长度：示例数）出于弱监督的目的，CL 包括三个步骤：估计给定噪声标签和潜在（未知）未损坏标签的联合分布，以充分描述类条件标签噪声...标签错误（红色）：存在比给定类标签更适合某一示例的类标签。人工验证接下来是人工验证。研究人员基于算法识别的错误标签，进一步采用众包平台Mechanical Turk展开了研究。...2）CL预测标签，（3）上述两个标签都对，（4）两个标签都不对。

5592 0

1.基础知识(3) --Matlab绘制特殊的图形

---- 1、指定坐标轴刻度值和标签自定义沿坐标轴的刻度值和标签有助于突出显示数据的特定方面。以下示例说明一些常见的自定义，例如修改刻度值的放置位置、更改刻度标签的文本和格式，以及旋转刻度标签。...1.3、更改刻度标签格式创建针状图并将沿 y 轴的刻度标签值显示为美元值。...ax.YAxis.Exponent = 0; ---- 2、突出显示特定等高线层级此示例演示如何突出显示特定层级的等高线，在以往的数学建模比赛中经常需要绘制此类图。...zmin = floor(min(Z(:))); zmax = ceil(max(Z(:))); zinc = (zmax - zmin) / 40; zlevs = zmin:zinc:zmax; 绘制等高线图...zindex = zmin:2:zmax; 保留之前的等高线图。创建第二个等高线图并使用 zindex 每隔一个整数值突出显示等高线。将线宽设置为 2。

3.4K3 0

利用matlab画三维图像_使用变身卡进行擂台切磋

，那么z的最中间的一个值 0/0 = NaN subplot(1,2,1) mesh(x,y,z) xlabel('x轴'); ylabel('y轴'); zlabel('z轴'); % 加上坐标轴的标签...1,2,2) surf(x,y,z) % (X(j), Y(i), Z(i,j))是线框网格线的交点 xlabel('x轴'); ylabel('y轴'); zlabel('z轴'); % 加上坐标轴的标签...contour(x,y,z,n) 在x-y平面绘制等高线图，n是一个标量，那么Matlab会将等高线的层数设置为n，且会自动选择层所在的高度，如果不加n，会自动设置层数。...contour3函数：3维等高线图，等高线不再投影到x-y平面 contour3(x,y,z,levels,‘ShowText’,‘on’) xlabel(‘x轴’); ylabel...(‘y轴’); zlabel(‘z轴’); % 加上坐标轴的标签 [x,y] = meshgrid(-3:0.1:3); % 一个语句太长时，可以加上三个点然后在下一行继续写 z = 3*(1-x).

1.3K2 0

matlab三维图形的绘制

.^2; mesh(x,y,z) 除此之外还有 meshc函数：除了mesh函数图形外，还在xy平面上绘制曲面的等高线。...，那么z的最中间的一个值 0/0 = NaN subplot(1,2,1) mesh(x,y,z) xlabel('x轴'); ylabel('y轴'); zlabel('z轴'); % 加上坐标轴的标签...1,2,2) surf(x,y,z) % (X(j), Y(i), Z(i,j))是线框网格线的交点 xlabel('x轴'); ylabel('y轴'); zlabel('z轴'); % 加上坐标轴的标签...contour(x,y,z,n) 在x-y平面绘制等高线图，n是一个标量，那么Matlab会将等高线的层数设置为n，且会自动选择层所在的高度。...contourf(x,y,z,'ShowText','on') contour3函数：3维等高线图，等高线不再投影到x-y平面 contour3(x,y,z,levels,‘ShowText’,

2.5K4 0

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十九）：Matplotlib详解：2、3d绘图类型（5）3D等高线图（3D Contour Plot）

图表自定义：Matplotlib提供了丰富的图表自定义选项，可以调整图表的标题、标签、坐标轴、线条样式、颜色等。这使得您能够创建符合特定需求和品味的高质量图表。...ax.contour3D(x_mesh, y_mesh, z, 50, cmap='viridis') # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y')...ax.set_zlabel('Z') # 显示图形 plt.show() x和y数组分别表示等高线图的x和y轴数据范围。...使用ax.contour3D函数绘制了3D等高线图。 x_mesh、y_mesh和z参数分别表示等高线图的x、y和z坐标数据。 50参数表示等高线图的轮廓线数量（可以根据需要调整）。...使用ax.set_xlabel、ax.set_ylabel和ax.set_zlabel函数设置了坐标轴的标签。运行示例代码后，将看到一个3D等高线图，其中等高线的位置和形状由z数组确定。

891 0

对抗样本原理分析

图1 神经网络训练过程神经网络模型可以被看成是一个从数据集到标签集的映射，用y=f(x)表示，其中，x 为神经网络的输入数据，y为输出数据，yx为数据x对应的标签。...在训练过程中，对于输入数据x，比较神经网络的输出y与标签yx，根据二者的差值来更新神经网络模型y=f(x)中的参数，即权重和偏置的值。训练好的模型即可以用来进行分类。...对该数据集采用神经网络模型进行分类，其模型的等高线图如图5所示。 ? 图4 线性分类数据集 ? 图5 线性分类的等高线图在图5中，线条表示神经网络模型y=f(x)的等高线。...根据等高线的密集程度，可以将二维平面分为不稳定区域和稳定区域。不稳定区域：等高线密集的区域。...图7 双半月形数据集的等高线图对于双半月形数据集，其分类模型函数的等高线分布更加复杂。在图6可以看出，两类数据之间的距离较近，同时还有部分交叉，因此决策边界处的等高线较密集。

1.4K1 0

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十四）：Matplotlib详解：1、2d绘图（下）：箱线图、热力图、面积图、等高线图、极坐标图

图表自定义：Matplotlib提供了丰富的图表自定义选项，可以调整图表的标题、标签、坐标轴、线条样式、颜色等。这使得您能够创建符合特定需求和品味的高质量图表。...data = np.random.rand(5, 5) # 绘制热力图 plt.imshow(data, cmap='hot') # 添加颜色条 plt.colorbar() # 添加标题和标签...等高线图（Contour Plot）用于显示二维数据的等高线图，其中不同高度的曲线表示不同数值 import numpy as np import matplotlib.pyplot...plt.contour(X, Y, Z) # 添加标题和标签 plt.title("等高线图示例") plt.xlabel("X轴") plt.ylabel("Y轴") # 显示图形 plt.show...使用plt.contour(X, Y, Z)绘制等高线图，其中X和Y表示坐标点的网格，Z表示对应位置的数据值。 10.

1221 0

12个最常用的matplotlib图例！！

、数值标签格式、颜色条标签等。...9、等高线图 等高线图（Contour Plot）：用于可视化二维数据的等高线，通常用于显示函数的等值线。...(figsize=(8, 8)) # 绘制等高线图 contour = ax.contourf(X, Y, Z, levels=levels, cmap=cmap) # 添加等高线线条 contour_lines...ax.set_xlabel('X-axis') ax.set_ylabel('Y-axis') # 添加网格线 ax.grid(linestyle='--', alpha=0.7) # 添加等高线标签...，包括自定义等高线参数、颜色映射、颜色条、等高线线条、标签、标题和网格线等。

2381 0

数据科学 IPython 笔记本 8.7 密度和等高线图

有三个 Matplotlib 函数可以帮助完成这个任务：`plt.contour用于等高线图，plt.contourf用于填充的等高线图，plt.imshow``用于显示图像。...x和y值表示图上的位置，z值将由等高线水平表示。...这可以通过将等高线数设置为非常高的数量来解决，但这会使的绘图相当低效：Matplotlib必须为等高线中的每个阶梯渲染一个新的多边形。...最后，有时可以将等高线图和图像绘图组合起来。...例如，在这里我们将使用部分透明的背景图像（通过alpha参数设置透明度）和绘制在上面的等高线图，标签在它上面（使用plt.clabel()函数）： contours = plt.contour(X, Y

1.6K2 0

基于U-Net检测卫星图像上的新增建筑

如果地块未经审批而存在建筑物，那么需要实地派人去调查是否出现了非法占地行为。如果地块卖给了开发商但是没有实际建设，那么需要调查是否捂地或者是开发商资金链出现问题。...其中包含了国土审批数据中大约5%的地块，这些地块的位置在图像中数值定为1，其余地区的位置在图像中数值定为0。...值得注意的是：政府在2015年度审批的国土建设地块并不一定在2017年完成了建设，同时选手获取的审批地块图片也仅是所有审批纪录中的一小部分。...但是，我们推荐选手对国土审批地块图片进行人工甄别，筛选建造自己的训练集。决赛最终使用的训练集可以来自本次大赛所覆盖的全部地区。 ?...得到所选区域的标签后，再分割成多个小图像组成我们数据集。 ? 从手工标注的mask图像到训练用到的.npy文件，参考代码process_mark.py，该部分的核心代码如下： ?

1.5K2 0

AI和大数据如何落地智能城市？京东城市这6篇论文必读 | KDD 2019

如图2.5所示，在基准模型基础上，每加上一个模块，模型都能取得更好的结果。应用上所有模块后，模型的预测准确率最高。 ?...但同时，城市中的很多数据都是没有标签的，这对很多真实的应用场景带来很大的挑战。为此，本文采用深度无监督学习模型来探索地理表征的学习。...同时为了保存学习时地块内部和地块之间的一些特征和相关性，模型构建了多种结构化的特征，采用基于自动编码器的监督协同学习对抗网络进行表征的学习。问题描述本文首先将城市划分成很对个地块区域 ?...首先，在每个地块区域内部构造多视角图结构特征，比如，每一类POI当做一个节点，可以计算每一类POI之间的平均距离，得到一张图，同时每一类POI之间转移的人口流量可以用来构建另一张图。 ?...实验结果文章利用学习得到的每个地块表征，建立一个简单的线性回归模型来进行地块的流行度预测，地块流行度根据地块流入人口量计算得到，流量越大，流行度越高。

1.1K2 0

NFT考古行动：一文盘点史前NFT 项目

在 Etheia 上，玩家可以购买地块并用类似乐高的积木在地块上建造东西，每块地块售价为 1 个以太坊，每 12 个小时可以建造一次。除了建造，用户还可以修改地块的名称和状态。...Lunar 共有 400 个地块，所有地块大小、位置、形状各不相同，并且均已在 2017 年底被认领。 ...Cryptokitties （https://www.cryptokitties.co/）受到 CryptoPunks 的启发，Dapper Labs 团队推出了一款叫做 CryptoKitties 的加密猫游戏，每一只...在 Decentraland 平台中，用户可以购买、建造或出售地块。Decentraland 上的地块通过笛卡尔坐标（x，y）标识，可以用 MANA 进行购买，购买后由购买者永久拥有。...用户需要先购买 Pickaxe Token (Pkx) 开采水晶，每 pkx 的挖矿量是 10g 水晶，并且会逐年递减。此外，两种相同的水晶还可以进行融合，融合后会得到更大的水晶。

1.1K0 0

Seaborn-让绘图变得有趣

source=post_page-----4951b89a0c07---------------------- 汇入资料为了了解各种地块，从Kaggle选择了一个有关“ 加州住房价格”的数据集。...另外，如果没有适当的标题和轴标签，则绘图是不完整的，因此也添加了它们。...seaborn中的地块也可以text使用来添加到每个条annotate。在仔细查看数据集时，发现缺少许多元数据信息。...proximity to ocean") plt.xlabel("Proximity to the ocean") plt.ylabel("Count of houses") 使用seaborn计数地块...对图该对图会在每对特征和标签之间产生大量的图集。对于特征/标签的每种组合，此图均显示一个散点图，对于其自身的每种组合，均显示一个直方图。绘图本身对于获取手边的数据的本质非常有用。

3.6K2 0

机器学习是什么

为该样本对应的标签（离散值或者连续值，分别对应分类和回归学习任务），我们希望在给定 ? 的情况下得到标签预测值 ? ： ?...3.梯度下降法以批量梯度下降法为例，每一步我们都沿着目标函数的负梯度方向更新参数值: ? ?...image 上图中的多个黑色圆圈是二元函数投影在平面上的等高线（即同一条线代表函数值相同），蓝色的箭头代表函数的梯度方向（即函数值下降速度最快的方向）。...由于函数的等高线是密集的，因此我们只需要在满足函数等高线和约束曲线相切的点集合中寻找可能的极值点。...（相切是极值点的必要非充分条件） 2.转化为数学语言由于在极值点处函数等高线和约束函数的梯度都与切平面垂直，从而他们的梯度方向在同一条直线上，即：对于约束曲面上的任意点 ? ，该点的梯度 ?

8561 0

一键完成室内设计：哈佛学霸造出ArchiGAN，房间规划家具摆放全都有，Demo可玩

每一层还都能实现不一样的布局，而且不会出现这家的出口开在隔壁家墙上的窘境。 ? 整栋公寓，从上到下，楼梯门窗，ArchiGAN都安排得明明白白，每一户的家具摆设还不带重样，太有工匠精神了～ ?...一是在设计多层公寓中每一层的布局时，每一层的设计都有所不同，现在还无法保证承重墙的设计是否合理。二是当前产出的图像清晰度有限。...比如，只给模型展示地块的形状，以及地块所包含的建筑面积。 ? 这就是典型的训练结果。训练这样的序列花费了一天半的时间。为了进行更多次测试和迭代，模型最终在谷歌云的V100上跑了不到两个小时。...ArchiGAN功能的实现要分成三步走，每一步都负责工作流中特殊的一部分任务。 ?...喂食的图像都是成对的，既有原始地块（左），又有绘制上了给定建筑物的相同地块（右），就像这样： ? 模型二：空间规划模型二的主要工作是重新分区和开窗。

1.4K2 0

机器学习归一化特征编码

造成图像的等高线为类似椭圆形状，最优解的寻优过程图像如下：两个特征区别相差特别大。所形成的等高线比较尖锐。当时用梯度下降法时，很可能要垂直等高线走，需要很多次迭代才能收敛。...而数据归一化之后，损失函数的表达式可以表示为：其中变量的前面系数几乎一样，则图像的等高线为类似圆形形状，最优解的寻优过程图像如下：对两个原始特征进行了归一化处理，其对应的等高线相对来说比较圆，在梯度下降时...同样是逐列进行操作，每一条数据都减去当前列的均值再除以当前列的标准差，在这种标准化操作下，如果原数据服从正态分布，处理之后的数据服从标准正态分布。...，即我们给特征变量自定义数字标签，量化特征。...因此总结概括，Label encoding就是将原始特征值编码为自定义的数字标签完成量化编码过程。

831 0

一作解读|Nat. Biotechnol.：水稻NRT1.1B基因调控根系微生物组参与氮利用

我们采用梯度稀释方法培养结合标签高通量测序技术，从水稻籼、粳稻根系分离鉴定了1079株细菌纯培养。...基于之前454平台的鉴定方法，我们进立一了种两步标签靶向V5-V7区16S核糖体基因结合Illumina高通量测序鉴定物种分类的方法(附图10)。...与之前454测序方法中将一板中有标签的孔中PCR产物混合的方法相比(附图11)，我们的方法对每个孔单独培养的细菌进行鉴定，可有效的避免不同板、孔间的嵌合体形成(附图10)。...第二块地种植一种高产杂交水稻——特优009(Teyou009)，它依赖高氮肥投入（每100平方米2公斤氮肥）。...2017年1月，籼稻和粳稻亚种共包括的95个品种在氮肥投入每100平方米1.5千克氮的每块农田中随机种植。

4.2K4 0

机器学习：说说L1和L2正则化

你拿到的数据集可能有上百个特征维度，实际上是很难保证数据集中的所有维度都满足无共线性，所以OLS实际上没有太多的实际应用价值，它必须要想到一种办法解决多重共线性，进而过滤掉那些权重参数等于或接近于0的特征项，因为它们根本就对最终的标签值贡献不了任何东西...，我们最终想要的结果是从这100个维度中，得到一些，可能最后只有10个特征，或个位数个特征是主要的影响标签值的特征，它们才是贡献最大的特征列。...L1正则化项取值的等高线图带有高度的图 ? L2正则化项取值的等高线图，两个坐标轴：w1，w2 ? L2正则化项取值的等高线图带有高度的图 ?...从以上结果图中看到L1的等高线图是一个四边形（对于二维特征来说），L2是一个圆形。...4 L2如何做到防止过拟合从第二节的介绍中我们可以看到L2正则化的等高线是个圆形。

1.6K9 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云