地理公园的面积函数的单位通常是平方米(m²)。地理公园的面积函数是指根据不同的输入参数(如长度、宽度等),计算出地理公园的面积的函数。面积函数可以用于计算地理公园的实际面积,帮助规划和设计人员确定合适的土地面积,以及评估和比较不同地理公园的大小。在实际应用中,可以使用各种测量工具和技术来获取地理公园的实际尺寸,并将其作为输入参数用于面积函数的计算。腾讯云提供了丰富的云计算服务和产品,但与本问题无关,因此不提供相关链接。
我们首先定义了一个多边形区域(Region of Interest, ROI),这是分析湖泊面积的地理范围。坐标点列表表示多边形的顶点,我们使用ee.Geometry.Polygon来创建这个多边形。
打开美团,可以通过自身定位查看附近的商品。打开社交软件,可以查看附近的人交友。打开滴滴,可以查看的附近的共享单车,那这些是如何实现?
今天的数据集来自于之前的爬虫项目:爬取城市二手房数据,今天的文章亦是对深圳存量二手房的一个分析实战。
基于JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL的数据可视化的智慧河南大屏,包含了GDP、人口、土地面积、企业数、人均收入数据排行、地图展示等模块,还包含系统自带的用户管理、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块,数据可视化的智慧河南大屏基于角色的访问控制,给数据管理员、普通用户使用,可将权限精确到按钮级别,您可以自定义角色并分配权限,系统适合设计精确的权限约束需求。
2018年VR线下体验店继续洗牌。不堪重负的“城里人”落荒而逃,带资的“城外人”雄心勃勃走进来。
在快节奏的大时代,一线城市的人们总是步履匆匆,高速的经济发展,催生了高楼林立的钢筋水泥城市。大多数人在繁忙的节奏中似乎忽略了城市中的风景——“公园”,城市公园不仅仅具有增加绿化、塑造城市生态、景观的作用,在快节奏的城市生活中公园也承担着帮助市民身心放松、回归自然和促进社会交往等功能,让你的生活更绿色有氧。正值春暖花开季,城市公园成为大家闲暇放松的好去处,而帝都的公园绿化程度怎么样?是否就是大家印象中的钢铁之城?被誉为对标“雄安新区”的上海浦东在公园绿化等建设中又能给雄安怎样的启示?以及
探索新时代文物和文化资源保护传承利用新路——中央有关部门负责人就《长城、大运河、长征国家文化公园建设方案》答记者问 ---- 2019年7月24日,中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平主持召开中央全面深化改革委员会会议,审议通过《长城、大运河、长征国家文化公园建设方案》(以下简称《方案》)。近日,中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《方案》。对此,中央有关部门负责人就《方案》相关情况,接受了记者专访。 问:请您介绍一下制定《方案》的基本考虑。 答:建设国家文化公园,是深入贯彻落实习近平总书记关于
投影坐标系统 PCS(Projection Coordinate System),它也叫非地球投影坐标系统 (notearth),或者再简单点叫平面坐标系统,也就是使用基于 X,Y 值的坐标系统来描述地球上某个点所处的位置
随着科技和数据科学的迅速发展,我们可以获取到大量关于地球的数据,这些数据包含了丰富的信息,涉及地理、气候、环境等方方面面。而Python作为一门功能强大且易学的编程语言,为我们提供了处理地球数据的优秀工具和技术。在本文中,我们将探索一道关于地球数据的Python程序练习题,通过实践和应用,发现Python编程的魅力。
一次,遇到一个问题,需要计算ArcMap中一个图层的所有面要素的面积。如图,这个图层中包括多个省级行政区矢量面要素,现在需要分别计算其中每一个要素各自的面积。
摘要:以大规模和低成本收集的数据(例如卫星和街道图像)有可能显着提高分辨率,空间覆盖率和测量城市不平等现象的时间频率。对于给定的地理区域,通常可以使用来自不同来源的多种类型的数据。然而,由于联合使用方法上的困难,大多数研究在进行测量时都使用单一类型的输入数据。我们提出了两种基于深度学习的方法,以结合利用卫星图像和街道图像来测量城市不平等现象。我们以伦敦为例,对三项选定的产出进行了案例研究,每项产出均按十分位类别衡量:收入,人满为患和环境剥夺。我们使用平均绝对误差(MAE)将我们提出的多峰模型与相应的单峰模型的性能进行比较。首先,将卫星图块附加到街道级别的图像上,以增强对可获得街道图像的位置的预测,从而将精确度提高20%,10%和9%,以收入,人满为患和居住环境的十分位数为单位。据我们所知,第二种方法是新颖的,它使用U-Net体系结构以高空间分辨率(例如,在我们的实验中为伦敦的3 m×3 m像素)对城市中的所有网格单元进行预测。它可以利用全市范围内的卫星图像可用性,以及从可用的街道级别图像中获得的稀疏信息,从而将准确性提高6%,10%和11%。我们还显示了两种方法的预测图示例,以直观地突出显示性能差异。
住在西雅图,最近搬到了另一个社区。根据Walk Score的专有算法,从第9个最适合步行的西雅图街区搬到了第30个街区。仍然可以轻松地走到当地的咖啡馆和理发店,但那就是它!可以说已经搬到了一个相当不那么适合步行的社区,但目前还不清楚如何量化其规模或者步行性得分。
在上一篇文章中我们对geopandas中的数据结构展开了较为全面的学习,其中涉及到面积长度等计算的过程中提到了具体的计算结果与所选择的投影坐标系关系密切,投影坐标系选择的不恰当会带来计算结果的偏差,直接关乎整个分析过程的有效与否。
人类理解世界其实是按照三维的角度,而传统的关系型数据库是二维的,要想描述空间地理位置,点、线、面,我们就需要一个三维数据库,即所谓空间数据库。
在探索空间数据时,我们经常会遇到空间异质性这一概念。简而言之,空间异质性描述了某一属性或过程在空间上的不均匀分布。为了理解和建模这种异质性,地理加权回归(GWR)成为了一个强大的工具。但GWR有一个基本假设:所有被建模的过程都在同一空间尺度上运行。这在现实中并不总是成立,因此,多尺度GWR(MGWR)应运而生,放宽了这一假设。Python中的mgwr库为我们提供了实现这两种方法的工具。
我在 九方广场,手机上的高德地图导航至 中海九号公馆 显示的距离为 3.6公里,计算结果还是很准确的
在图形学入门(三):基础着色中,我们讨论了 Phong 反射模型,当时我们提到过 Phong 反射模型不是一个物理模型,而是一个经验模型,这意味着这个模型对光照效果的模拟是不准确的。即便在简单情况下它能近似出一些不错的效果,但随着场景的复杂度提升(例如复杂的光照、复杂的材质等),要想继续用 Phong 反射模型达到很强的真实感就变得越来越困难。例如下面的这幅图1中,士兵和长官的铠甲上都投影出了电梯里非常复杂的灯光,在后面的长官的铠甲上还能看到前面两个士兵的投影:
本文是Tableau的案例,为B站视频的笔记,B站视频 参考:https://www.bilibili.com/video/BV1E4411B7ef 参考:https://blog.csdn.net/lianjiabin/category_9826951.html 数据下载地址为:https://download.csdn.net/download/m0_38139250/87346415
在本届翠贝卡电影节上,《国家地理》带来了其全力打造的VR电影。该影片详细描述了保护大象的人们与象牙偷猎者展开的激烈战斗。 在刚果民主共和国,Garamba国家公园的象群正面临着致命的威胁。由于受到全副
多边形地图是填充地图的一种补充,基于地理均码,数据文件绘制一个多边形的区域,实现自定义的填充地图。也可以这样理解:以矢量数据为基础,轮廓界线为多边形的一类地图。
随着VR的不断升温,国内外的VR线下体验店和VR主题乐园如雨后春笋般不断冒出。与普通的VR线下体验店相比,VR主题乐园通过VR的技术增强原本游乐项目的体验,既给予了玩家VR所特有的沉浸感,又能够玩家丰富的游乐体验。机智的小编知道,你们今天都被迪拜的The Void刷了屏,那么就来盘点一下当前主要的VR主题乐园吧。 📷 Zero Latency 位于墨尔本的Zero Latency占地面积并不大,仅仅只有400平方米。为了增加场地利用率,Zero latency每周只在三个时间段开放:周五晚上以
共享单车竟在清明小长假期间成功上了一次头条。 深圳作为众共享单车厂商第一批投放的必选城市,从第一辆单车落地至今年1月22日,已总计约有30万辆共享单车投入了运营。 通常情况下,共享单车会被分散投放在人
今天看文档,无意中发现了 Redis 的一个新功能。 Redis 在 3.2 版本实现了一个地理位置计算的特性。
11月3日,在2021腾讯数字生态大会智慧文旅专场峰会上,成都天府绿道建设投资集团副总经理胡佳上台发表了以主题是"数智创新、生态赋能--助力美丽宜居公园城市建设"的案例分享演讲,胡佳表示,天府绿道体系将建设区域级绿道、城区级绿道和社区级绿道“三级绿道体系”,全域总长将达到16930公里,建成后将成为全球规模最大的城市绿道慢行系统。 为了助力天府绿道体系建设目标快速实现、推动公园城市智慧化建设运营理念有序实践,成都天府绿道集团一方面积极承建天府绿道体系——环城生态公园项目,另一方面与腾讯公司合作成
世界大地测量系统(World geodetic system,简称WGS)是指1960年以来, 由美国国防制图局(DMA)建立的四个世界大地测量系统(WGS60、WGS66、WGS72和WGS84)的统称
本篇文章将介绍钟形曲线是如何形成的,以及π为什么会出现在一个看似与它无关的曲线的公式中。
今日获悉,国家湿地公园“四颗明珠”中的“广州海珠国家湿地公园”,牵手了腾讯云。 这是全国首个“上云”的国家湿地公园。 海珠湿地被誉为“广州绿心”,占地1100公顷,是全国特大城市中心区最大的国家湿地公园。 这里出现过177种鸟类的身影 630种维管植物 万亩果园内种植了荔枝、龙眼等岭南水果 海珠湖位于广州城的中轴线 自1900年以来,全球湿地面积已经减少50%,保护“地球之肾”责无旁贷。过去,为了保卫珍贵的动植物资源,大量的安防人员在辽阔的湿地公园内反复巡逻。 现在,凭借腾讯云智能安防平台
Frontiers in Microbiology 于2019.1.31号在线刊出一篇文章,研究了中国人精液中微生物的生物地理学分布。不知道为什么,看到这个标题就被一股神秘力量所吸引,不得不把文章看完了。。。
导读:在一场60年来进球最多的世界杯决赛中,法国赢得了奖杯,克罗地亚赢得了全世界。通常情况下,竞技场上的亚军往往会被遗忘,但数据叔相信,经历过这届世界杯的人们可能需要更长的时间忘掉克罗地亚。
对生意人来说,店铺的选址一向是个颇为“考究”的事情。在大数据和算法的帮助下,这件事今后或许可以交给机器和模型来完成。在本文中,美国的一位数据侠Mario Aksiyote以纽约为例,为我们演示了一套咖啡店选址的科学姿势。
地球近似为一个“椭球体”,在不考虑高程的情况下其实经纬度坐标就是描述了某点在球面的位置。在没有电脑、没有数字化地图的时代最实用的是纸质地图,但纸质地图是平面的,要把地“球”展开到地图的“平面“上(把地球在一张纸上“画”出来)就需要投影(Projection)。
在当今这个数据驱动的时代,机器学习技术已经渗透到我们生活的方方面面。作为机器学习领域中最基础、最经典的算法之一,线性回归模型凭借其简单易懂、计算效率高和可解释性强的特点,在预测、趋势分析等领域发挥着重要作用。本文将详细探讨线性回归模型的原理、应用实例、优缺点以及未来发展趋势。
“Linear Regression with multiple variables——Normal equation and non-invertibility”
数字化已经成为助力文旅产业发展的新引擎。 10月29日,腾讯全球数字生态大会成都峰会文旅分论坛现场,腾讯文旅副总裁、腾讯云副总裁曾佳欣表示:作为幸福产业之首,文旅产业正进入转型升级、优质发展的快车道。 智慧文旅分论坛现场 腾讯文旅总经理舒展发表主题演讲 现场,腾讯文旅副总裁、腾讯云副总裁曾佳欣表示:作为幸福产业之首,文旅产业正进入转型升级、优质发展的快车道。 “通过科技创新推动模式创新,进而实现应用创新,才能实现文旅产业数字化升级的目标,关键一步在于如何激活旅游大数据价值”, 曾佳欣表示
本文跟大家分享leaflet在线地图的高级附加属性,这些属性通常来讲仅仅作为我们数据额可视化项目的修饰元素,而并不会影响数据元素。 但是有了这些辅助修饰元素,往往可以使你的数据可视化项目变得更具人性化。 本文内容根据leaflet的官方主页(R语言接口)翻译而来: 附加属性: 测度工具:Leaflet Measure ###增加该工具可以轻而易举的让你在可视化地图中通过鼠标打点,测量两点之间的距离,如果是闭合区域,则可以直接计算闭合区域的真实面积。 网格线:Graticule ### 网格线可以提供平面
原本计划找个周末去北京环球影城观摩观摩的,但看到群里有朋友发了里面卖的矿泉水,就直接被劝退了。
📷 原作者|Andy Kirk 投稿&翻译 | Karen 审校 | 姚佳灵 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 为了标记可视化领域每一年年中及年末的发展里程碑,我对该领域内最近6个月的可视化作品进行了回顾,并编制了一些最重要的开发作品集。这些是主要的项目、事件、新网站发展趋势,域内名人乃至一些宏观的观察,它们或者是起到有助于该领域内进一步发展的重要作用而让我感受到冲击,或者是那些我就是非常喜欢的
前言 生活之道在于优化。每个人拥有的资源和时间都是有限的,我们都想充分利用它们。从有效地利用个人时间到解决公司的供应链问题——处处都有用到优化。 优化还是一个有趣的课题——它解决的问题初看十分简单,但是解决起来却十分复杂。例如,兄弟姐妹分享一块巧克力就是一个简单的优化问题。我们在解决这个问题时不会想到使用数学。另一方面,为电商制定库存和仓储策略可能会十分复杂。数百万个库存单位在不同地区有不同的需求量,而且配送所需的的时间和资源有限——你明白我意思吧! 线性规划(LP)是实现优化的最简途径之一。它通过作出
今天我们再进入下一个领域——以极限为基础的微积分,看看在这个领域,到底什么才是基本定理。
在本篇博客中,我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对MODIS土地覆盖数据进行分析。通过MODIS/061/MCD12Q1数据集,我们可以识别不同的土地覆盖类型,并计算每种类型的总面积。
机器学习,顾名思义,是机器从数据中总结经验,找出某种规律构建模型,并用它来解决实际问题。而深度学习,是机器学习的一个重要分支和延伸,是包含多隐层的神经网络结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,从而学习到数据本身最关键的特征。
作者:Tianfu He、Jie Bao、Ruiyuan Li、Sijie Ruan、Yanhua Li、Chao Tian、Yu Zheng
莱恩·哈雷德: 想听音乐,一定要亲临现场! https://www.ted.com/talks/ryan_holladay_to_hear_this_music_you_have_to_be_the
ArcGis具有丰富的地图绘制功能,今天我们就来一起学习探讨如何在ArcGis中实现测距功能
在气象数据分析中,地理空间要素是一个必须考虑的关键特征项,也是重要的影响因素。例如气温会随着海拔的升高而降低,地形的坡向朝向也会影响风速的分布,此外,典型的地形会形成特定的气候条件,也是数据挖掘中可以利用的区域划分标准。数据分析中,地理空间分析往往能提供有效的信息,辅助进行决策。随着航空遥感行业的发展,积累的卫星数据也成为了数据挖掘的重要数据来源。 地理空间分析有好多软件可以支持,包括Arcgis,QGIS等软件平台,本系列文章将会着重分享python在地理空间分析的应用。主要包括地理空间数据的介绍,常用的python包,对矢量数据的处理,对栅格数据的处理,以及常用的算法和示例。 地理空间数据包括几十种文件格式和数据库结构,而且还在不断更新和迭代,无法一一列举。本文将讨论一些常用的地理空间数据,对地理空间分析的对象做一个大概的了解。 地理空间数据最重要的组成部分:
外出旅游,酒店一定会占据一大部分开销。哪些酒店的价格是合理的?这个价格配得上它的地理位置么?这个价格和它对应的服务匹配么?数据侠 Johnnie 以纽约的酒店为例,尝试用数据一窥决定酒店价格的因素,做出一份出行居住指南。
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