从网格像元内的栅格中提取随机点 - 腾讯云开发者社区

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python+GDAL+numpy，点图层提取栅格像元数据

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。。。...读对应位置的数据（注意位置要对应上） from osgeo import gdal,ogr import struct src_filename = 'D:/Thesis/ML/aodrepro/MCD19A2...= 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...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.。。。

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ArcGIS空间分析笔记（汤国安）

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...，落入搜索区域内的点具有不同的权重，靠近网格搜索区域中心的点或线会被赋予较大的权重随着其与网格中心距离的加大，权重降低。...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...(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。

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wrf-python 详解之API

这部分包含的时 wrf-python 模块中的API，如果wrf-python提供的函数不能满足你的需求，你也可以根据已有的API重新编写一个处理函数或是其它的诊断函数。...用户API 方法诊断从WRF输出中返回基本诊断变量插值返回3D场插值到2D平面(指定垂直层)的值坐标转换返回经纬度坐标对应的X,Y坐标网格去栅格返回去栅格化后的变量，与NCL中的wrf_user_unstagger...函数效果相同 numpy 提取返回 xarray.DataArray 实例中包含的 numpy.ndarray 数组变量提取从NetCDF文件或NetCDF文件对象序列中提取变量辅助绘图返回文件或是变量的地理边界...原始诊断方法返回2D网格中一个线上的x,y点配置方法如果安装并打开了 xarray 则返回 True 其他如果输入变量名是时间坐标则返回 True 类异常当诊断过程中发生错误是触发异常 CoordPair...装饰器算法装饰器从封装函数输出进行单位转换的装饰器元数据装饰器为封装函数的输出设置元数据的装饰器装饰器工具确定文件中包含哪个变量的可调用类类可迭代封装器类一个生成器和自定义可迭代类的封装类

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一组照片渲染出3D视频，单像素点实时渲染火了，网友：在家也能制作3A游戏了？

合成逼真的虚拟环境是计算机图形学和计算机视觉中研究最多的主题之一，它们所面临是一个重要问题是 3D 形状应该如何编码和存储在内存中。用户通常在三角形网格、体素网格、隐函数和点云之间进行选择。...每种表示法都有不同的优点和缺点。为了有效渲染不透明表面，通常会选择三角形网格，体素网格常用于体绘制，而隐函数可用于精确描述非线性分析表面，另一方面，点云具有易于使用的优点，因为不必考虑拓扑。...通过进一步的性能分析，研究者发现即使在小的分辨率层，数百个点也可以通过单个像素的模糊深度测试。为了将这一数字降低到合理的范围，研究者采用了类似于 [72] 的随机点丢弃方法。...随机丢弃的效果如下图 6 所示，其中基于渲染点的数量对每个像素进行上色。实验展示在实验部分，研究者首先针对前向和后向单像素点栅格化的运行时（runtime）与其他可微渲染系统进行了比较。...出于评估目的，该研究从训练集中删除了 20 个随机选择的帧，并让系统从估计的姿势中合成它们。存储在图像元数据中的测试帧的曝光值传递给色调映射器（tone mapper）。

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R-INLA实现绿地与狐狸寄生虫数据空间建模：含BYM、SPDE模型及PC先验应用可视化

为此，我们需要提取格网中每个单元的空间效应的后验均值（使用emarginal()函数），然后将其添加到原始shapefile中，以便我们可以映射它。...然而，如果数据点落在网格三角形内（深红色点），它的权重将根据与每个顶点的接近程度在三个顶点之间分配（带有深色边框的红色、橙色和黄色点）。...现在回到提取我们的随机项方差。我们可以在此提取的两个最重要的东西是范围参数（kappa）、标称方差（sigma）和范围（r，自相关降至0.1以下的半径）。...现在我们可以绘制GRF（我使用了与区域数据相同的配色方案）：图12：高斯随机场的均值和方差六、绘制空间预测和高斯随机场最后，我将展示如何从INLA模型生成空间预测。...在模型结果的分析和可视化方面，我们不仅展示了如何提取固定效应和随机效应的摘要信息，还介绍了如何计算随机项的方差，以及如何可视化非线性效应、高斯随机场和空间预测结果。

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TIMESAT提取物候信息操作流程

因为软件无论提取的是像元的前两年物候，还是后两年，均有中间的年份，像元的物候更完整；还能保证是完整的物候周期，结果更准确。如果是一年的数据，倒也是可以用一年的数据复制成三年，骗过软件。...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...有异常值也是正常的，毕竟数据有云、有水、有积雪、有……，【但】像元数很少（也就是在误差范围内的意思）。 ④按研究区裁剪。

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做出电影级的 CG 渲染！斯坦福大学研究人员提出神经光图渲染

---- 新智元报道来源：unite ai 编辑：yaxin 【新智元导读】近日，斯坦福研究人员发表的一篇论文中，对现有的2个数量级图像进行了改进，展示了通过机器学习管道实现实时CG渲染的几个步骤...与以前的方法相比，神经光图渲染提供了更好的混合伪像分辨率，并改进了遮挡的处理。 ?...事实上，新视图合成制作了一个完整3D地图的体积空间，意味着它是把这些点缝合到一个传统的计算机生成的网格，有效地捕捉和连接一个实时CGI 角色。...相比之下，魏茨曼科学研究所（Weizmann Institute of Science）在2020年10月发布的隐式可区分渲染(IDR)方法，取决于利用从捕获数组自动生成的3D网格信息。 ?...从阵列图像中提取 CG 网格后，通过 OpenGL 对网格进行栅格化，将网格的顶点位置映射到适当的像素点，然后计算各种贡献图的融合。

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Python提取大量栅格文件各波段的时间序列与数值变化

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]）。...最后，我们将处理后的时间序列数据保存为Excel表格文件即可。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。

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Google Earth Engine ——带缓冲的随机样本选择

生成基于栅格的网格单元非常简单；您只需使用将任何图像重新投影到所需的投影+比例reproject()。...下一步是在每个网格单元中随机选取一个点。这可以通过使用reduceConnectedComponents()单元格结果加上第二个随机图像来完成（仍然在图像空间中），选择每个网格单元格中的最大随机值。...此示例使用原始网格大小 1/16 的第二个随机图像的网格，这意味着在每个网格单元内生成了 256 个随机点。random == maximum每个网格单元格中的位置被标记为 1 值，其余值被屏蔽。...平均而言，点的间距为 distance*2 。可以使用将点的最终结果提取到 FeatureCollection 中reduceToVectors。...下图显示了提取的点，并带有半径缓冲区，distance/2用于可视化目的。请注意，在 50km 版本（左，橙色）中，图像的左下角和右上角有一些点几乎接触，但没有重叠。

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（长期更新）《零基础入门 ArcGIS(ArcMap) 》实验六----流域综合处理（超超超详细！！！）

通过DEM可以提取精准的地表形态信息,如流域网格单元的坡向、坡度、流向、汇流区域及单元格之间的关系等,它是进行径流模拟和流域控制的地形与水文数据基础。...(1)以outlet为出水口,提取出流域集水区范围,像元大小为30m。 (2)提取出流域范围内汇水面积累积量>100m’的河道,并对河网进行分级。...在ArcMap主菜单中点击【地理处理】-【环境设置】,设置工作空间、输出坐标系、处理范围、像元大小等参数,环境设置如下图所示： 6.2.2生成DEM 使用等高线terlk_1和高程点...(2)TIN转DEM: 在ArcToolbox中,点击【3D Analyst】-【转换】--【由TIN 转出】→(TIN转栅格】,输人TIN数据,像元大小设为30m,确定输出路径及名称，设置如下图：点击...(1)集水区流向、流量提取:在AreToolbox中点击【空间分析】->【提取分析】-【按掩膜提取】,提取出集水区域内的流向、流量数据,设置如下图所示：结果如图： (2)提取河道:在ArcToolbox

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Python中GDAL绘制多波段图像的像素时间变化走势图

本文介绍基于Python中的gdal模块，对大量长时间序列的栅格遥感影像文件，绘制其每一个波段中、若干随机指定的像元的时间序列曲线图的方法。 ...在之前的文章Python GDAL绘制遥感影像时间序列曲线中，我们就已经介绍过基于gdal模块，对大量多时相栅格图像，批量绘制像元时间序列折线图的方法。...现在我们希望，在遥感影像覆盖的区域内，随机选取若干的像元，基于这些像元，我们绘制其随时间变化的曲线图。...随后，在函数内使用gdal库打开该影像文件，然后提取其第一个和第二个波段的数据，并分别存储在band1和band2中。最后，函数返回这两个波段的数据。 ...其次，使用random.sample函数从像素索引的范围中随机选择num_pixels个像素的索引，并保存在pixel_indices列表中。

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单阶段6D对象姿势估计

在这项工作中，本文介绍了一种直接从对应关系中回归6D姿势的深度架构。它为每个3D关键点输入一组候选对应关系，并说明每个组内对应关系的顺序无关紧要的事实，而各组（即3D关键点）的顺序是固定的。...CNN输出中的颜色表示从网格单元中心到相应的投影3D边界框角的2D偏移。局部特征提取。本文使用具有三层的MLP为每个对应关系提取局部特征，并在对应关系和整个群集之间共享权重。分组特征聚合。...由于给出了聚类的顺序，但是每个聚类中的点是无序的，为了提取每个聚类的表示，本文设计了一种对对应顺序不敏感的分组特征聚合方法。从理论上讲，本文可以使用与PointNet类似的架构。...为了获得给定对象的对应聚类，本文在输出特征张量上随机抽取m = 200个网格像元，这些像元属于特定类标签的分割掩码。...本文在图像中投影球体3D边界框的每个角，并针对分割蒙版中的每个网格单元，将像元中心x，y和位移dx，dy记录到投影的角。然后，本文从遮罩内的200个随机采样的网格单元中获取结果对应关系。

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以鄱阳湖为例对土地覆被进行分类以测量萎缩的湖泊（二）

在多光谱影像（如 Landsat）中，影像中的每个像素（或像元）对于每个光谱波段都有一个值。从鄱阳湖充满活力的图像中可以看出，各种色调和色调都有许多可能的颜色值。...在地理处理窗格中，在搜索框中输入Iso 聚类无监督分类。单击具有相同名称的结果。将打开Iso 聚类无监督分类工具。此工具对选择的影像图层或栅格运行无监督分类。...所有影像图层都由像素网格（也称为像元）组成，但在原始影像中，像素具有数千种不同的颜色。Iso 聚类无监督分类工具获取原始影像中的所有像素，并根据它们的光谱相似性将它们分类为四个值类。...在地理处理窗格在搜索框中，键入众数滤波。单击众数滤波工具。众数滤波工具是一种数据制图综合工具。它根据大多数相邻像元的值替换影像或栅格图层中的像元。...如果像元已分类为 1 类（水），但其四个相邻像元中有三个已分类为类 2，则该工具将更改像元值以拟合周围的值，换言之，即为类 2。将运行该工具两次，每个分类影像运行一次。

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(长期更新）《零基础入门 ArcGIS(ArcMap) 》实验五----土地整治（超超超详细！！！）

土地整治土地整治是指在一定的区域内,按照土地利用总体规划确定的目标和用途,采取工程和生物措施,以农用地为主要对象,同时视区域内居民点、工矿废弃地和未利用地等适宣性况生费行综合整治,...}（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...提取值范围内的汇流累积量即为栅格河网,栅格河网结果如下图所示。可以根据这两幅图（流量计算图和河网提取图），判断转换过程中是否有出现错误。

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中国GDP空间分布公里网格数据集

该数据集反映了GDP数据在全国范围内的详细空间分布状况，数据为1Km栅格数据，每个栅格代表该网格范围（1平方公里）内的GDP总产值，单位为万元/平方千米。...该数据集包括1995年至2019年6个时间段的数据，每个栅格代表1平方公里范围内的GDP总产值，单位为万元/平方千米。...空间化过程中首先计算土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度的GDP分布权重，进而在对上述3方面影响权重标准化处理的基础上计算各县级行政单元的总权重，然后在计算各县级行政单元单位权重GDP占比的基础上，运用栅格空间计算...计算公式为： GDPij = GDP × (Qij/Q) 式中，GDPij是空间化之后的栅格单元值；GDP为该栅格单元所在的县级行政区单元的GDP统计值；Qij为该栅格单元的土地利用类型、夜间灯光亮度...、居民点密度的总权重；Q为该栅格单元所在县级行政单元的土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度的总权重。

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在 ArcGIS 中由激光雷达创建强度图像

其他对强度的描述包括“回波脉冲振幅”和“反射的后向散射强度”。反射率是所用波长（通常是在近红外波段）的函数。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。...数据供应商也可以将强度值规范化到 0–255 范围内。） ? ? 保存后在ArcSence中加载LAS 数据集，可以看出这是一片村庄 ? 下一步是在仅使用首次回波的 LAS 数据集上定义点过滤器。...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。 ?

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三维重建技术综述

3.结构光法结构光法(Structured Light)通过向表面光滑无特征的物体发射具有特征点的光线，依据光源中的立体信息辅助提取物体的深度信息。...f 为焦距（像平面与相机坐标系原点的距离）。M称之为内参矩阵可以理解为矩阵内各值只与相机内部参数有关，且不随物体位置变化而变化。其中fx,fy的单位为个（像素数目）。...因此能够大幅降低KinectFusion的内存消耗，减少模型冗余点。 ? TSDF算法采用栅格立方体代表三维空间，每个栅格中存放的是其到物体表面的距离。...其中，指的是此时点云到栅格的距离，是栅格的初始距离，是用来对同一个栅格距离值进行融合的权重。如图2-7中右侧所示，两个权重之和为新的权重。...然后计算该体元中十二条棱和等值面的交点，并构造体元中的三角面片，所有的三角面片把体元分成了等值面内与等值面外两块区域。最后连接此数据场中的所有体元的三角面片，构成等值面。

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HybridPose：混合表示下的6D对象姿势估计

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Python GDAL依据栅格图像提取另一影像的像素

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。

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Google Earth Engine谷歌地球引擎直方图与时间序列图绘制

本文主要对GEE中的依据栅格图像绘制直方图与时间序列图并调整图像可视化参数操作加以介绍。...同时，依据Google Earth Engine谷歌地球引擎矢量数据裁剪栅格数据中内容，将美国中西部堪萨斯州的矢量图层提取出来。...随后，ee.Reducer.mean()表示在绘制各波段的折线图时，取我们整个圆形缓冲区域各像元数值的平均；这是由于，因为我们所选的绘图区域并不单单仅有一个像元（如果只选择一个像元的话，就很容易出现部分时间该像元没有遥感影像覆盖...，导致时间序列折现图出现“断线”的情况），而是一个区域；而一个区域中自然是有很多个像元了，那么这么多像元的数值取哪一个作为最终出现在时间序列图中的数值呢？...，相对要高一些；但是高得也并不明显，毕竟这两幅时间序列图对应的绘图区域半径只有300 m，且重采样后的空间分辨率为200 m，即单个像元的面积在圆形区域内也显得比较大。

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