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    使用 EarthPy 堆叠和裁剪tif栅格数据

    使用 EarthPy 堆叠和裁剪tif栅格数据 温馨提示 本文镜像 :气象分析3.9 由于可视化代码过长隐藏,可点击以下链接运行Fork查看 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 使用 EarthPy 堆叠和裁剪tif栅格数据 注意 下面的示例将向您展示如何使用...EarthPy 有一个 ''stack()'' 函数,可让您 获取一组“.tif”文件,这些文件都位于相同的空间范围、CRS 和分辨率中 并将它们一起导出为一个堆叠的“.tif”文件,或者在 Python...安装与导入库 我们将结合多个库堆叠与裁剪tif数据 In [ ]: !.../stacked_rasters.tif' # 假设我们要输出的文件名为stacked_rasters.tif array, raster_prof = es.stack(paths, out_path

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    python_gis实现批量tif转换jpg

    概述 python_gis实现批量tif转换jpg 概述 目的:将tif格式的遥感图片转换为jpg,匹配下级的I/O操作 why:其实基于linux的convert命令集合bash可以做到普通的tif...转jpg,但是对于遥感的图片,也就是栅格数据是不支持这样的转换的,好像是因为tif的格式是32位的,但是普通的图片只有8位数。...代码 思路:通过arcgis将栅格数据导入到arcmap中,再通过界面的导出图片导出,对于少量的图片,完全可以是用手动的方式实现,但是如果量大的数据就不太容易实现了 代码也可以用用gis的批量出图。...(blank_mxd_path) df = arcpy.mapping.ListDataFrames(mxd)[0]#dataframe没具体意义 tif_path =...1024, resolution=300) del mxd, df 结束语 有人说模型构造器也可以实现这个功能,但是不知道具体怎么操作 关于gis和python的结合,我后续抽空将我整理好的代码上传

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    C#引用C++代码

    下面是具体的代码: // NativeCppDll.h #pragma once #ifndef LX_DLL_CLASS_EXPORTS #define LX_DLL_CLASS __declspec...可是,如果需要的C++类很大,或者很多的时候,重写工程将非常庞大。而且这样没有对现有的代码进行重用,浪费了现有资源,开发起来费时费力。 当然,还是有方法解决这个问题的。...那就是用托管C++将C++类给封装一下,然后再提供给C#来使用。下面就用代码来详细说明怎样用托管C++来封装上面的那个C++类。...首先,要创建一个托管C++的DLL工程ManageCppDll,然后在里面添加下面的代码: // ManageCppDll.h #pragma once #define LX_DLL_CLASS_EXPORTS...'; person.Age = 28; // 何问起 熟悉设计模式的看了上面的代码肯定会发现,这样的设计跟BRIDGE模式如出一辙。

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    dask解决超高精度tif读取与绘图难问题

    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 数据:地形tif文件 难点:文件格点过多,可视化会爆内存 解决办法...dask.array as da from cnmaps import get_adm_maps, draw_maps, clip_contours_by_map 数据读取 In [3]: # 读取地形tif...文件 data = rioxarray.open_rasterio("/home/mw/input/dem5930/海南省WGS84.tif") data 地形数据读取成功,但是在实际绘图时常常会爆内存...In [4]: # 读取地形tif文件(使用延迟加载) data1 = rioxarray.open_rasterio("/home/mw/input/dem5930/海南省WGS84.tif", chunks...plt.show() 当然,cnmaps是使用高德数据源,相对shp文件偏西偏南,整体显示效果还是可以的 由于学艺不精,尚不知道怎么对imshow对象进行白化,要是contourf就简单许多 点击链接可查看完整代码与在线运行

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