本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量栅格遥感影像文件进行批量掩膜与批量重采样的操作。 首先，我们来明确一下本文的具体需求。...我们希望，依据一个已知的面要素矢量图层文件，对上述文件夹中的全部.tif格式遥感影像进行掩膜，并对掩膜后的遥感影像文件再分别加以批量重采样，使得其空间分辨率为1000 m。 ...，shp_file是已知面要素矢量图层文件的保存路径，out_file_path是我们新生成的掩膜后遥感影像的保存路径，resample_file_path则是最终重采样后遥感影像的保存路径。 ...对全部图像文件完成掩膜操作后，我们继续进行重采样操作。...其中，1000表示重采样的空间分辨率，在这里单位为米；"BILINEAR"表示用双线性插值的方法完成重采样。
本文介绍在ArcMap软件中，实现栅格图像重采样的具体操作，以及不同重采样方法的选择依据。 ...在文章ArcPy批量掩膜、批量重采样栅格图像中，我们介绍了基于Python中Arcpy模块对栅格图像加以批量重采样的方法；而在ArcMap软件中，我们可以实现不需要代码的栅格重采样操作；本文就对这一操作方法加以具体介绍...首先，如下图所示，是我们待重采样的栅格图像的属性界面。其中，可以看到此时栅格像元的边长为0.4867左右（由于图层是地理坐标系，所以单位就是度）。 接下来，我们即可开始重采样操作。...在窗口的第一个选项中，输入我们待重采样的栅格文件；在第二个选项中，配置输出结果的路径与文件名称；随后，第三个选项是设置重采样后栅格像元大小的参数，可以直接通过其下方X与Y的数值来指定像元大小，也可以通过其他栅格文件来指定...可以看到，ArcGIS官方一共提供了4种栅格数据重采样的方法，分别是最邻近分配法（NEAREST）、众数算法（MAJORITY）、双线性插值法（BILINEAR）与三次卷积插值法（CUBIC）。
Google Earth Engine（插值与重采样） 本期我们讲一下如何利用GEE对矢量的点进行插值。...还有就是如何把低空间分辨率的影像进行重采样 克里金插值 克里金插值是我们常用的插值方法，在GEE中为kriging，类似的还有反距离权重插值（inverseDistance） 主要函数：kriging...我们在进行不同分辨率的影像计算时，一般都需要进行重采样。...GEE默认的重采样方法为最近邻的方法。但是，这样采样出来的效果不好，会出现网格的效应，就像之前我们计算地表蒸散的那样子（地表蒸散发计算）。...本次我们讲了如何运用GEE进行插值和重采样。下次我们应该会讲用NDWI提取水体。
国际标准化比率（INR）衡量药物的效果。较大剂量会增加INR，较小剂量会降低INR。患者由护士定期监测，当他们的INR超出目标范围时，他们的剂量和测试频率会发生变化。...plot(Date,INR,'o','DatetimeTickFormat','MM/dd/yy') plot([xlim;xlim]',[2 3;2 3],'k:') 重新采样数据以使INR读数均匀分布...使用resample当时在以后每星期五估计病人的INR。指定每周一次读数的采样率，或等效地，每秒读数1 / （7 × 8 6 4 0 0 ）。使用样条插值进行重采样。...当INR超出范围时，INR读数之间的时间仍然很短。当INR过低时，患者会更频繁地获得读数，因为血栓形成的风险会升高。当患者的INR在范围内时，读数之间的时间稳定增加，直到比率变得太小或太大。...重采样的大幅波动可能是过冲的迹象。然而，华法林对身体有很大的影响。华法林剂量的微小变化可以大大改变INR，饮食，飞机上花费的时间或其他因素也会发生变化。
一、采样值 - 本质分析 1、采样值 - 震动振幅值 物体 发生 震动 , 在 空气中传播 , 被 人耳 接收 产生 我们理解中的声音 ; 物体 震动 , 产生 的 振幅 , 就是 声音的 响度 , 振幅...256 种响度值 , 取值范围是 -128 ~ 127 ; 2、采样值的录制与播放 使用 录音设备 , 录制音频 , 某个时间戳 时刻 获取的 采样值 100 , 此时 100 这个值 , 是一个数值...50 分贝的声音 , 不同的录音设置录制的 采样值 是不同的 , 相同的录音设备 使用不同的参数 录制的采样值也是不同的 , 50 分贝的声音可以是 100 采样值 , 也可以是 50 采样值 ; 100...采样值 的 分贝数 与 播放设备及参数有关 ; 4、采样值在播放设备中才有意义 这个 100 的采样值 , 拿在手里 没有任何作用 , 也听不到声音 , 只有在 播放环境 中 , 在 音响 / 扬声器..., 等比例放大到 -32768 ~ +32767 取值范围中 , 计算过程如下 : \cfrac{100}{128} \times 32768 =25600 最后将 重采样的 25600 采样值 输入到
经常有一些需求，需要将音频进行采样转码处理。 现有的知名开源库，诸如: webrtc , sox等, 代码阅读起来实在闹心。 而音频重采样其实也就是插值算法。 与图像方面的插值算法没有太大的区别。...基于双线性插值的思路。 博主简单实现一个简洁的重采样算法， 用在对采样音质要求不高的情况下，也是够用了。...uint32_t in_sampleRate = 0; //总音频采样数 uint64_t totalSampleCount = 0; int16_t *data_in...{ printf("Audio Processing\n"); printf("博客:http://tntmonks.cnblogs.com/\n"); printf("音频插值重采样...示例具体流程为： 加载wav(拖放wav文件到可执行文件上)->重采样为原采样的2倍->保存wav 若有其他相关问题或者需求也可以邮件联系俺探讨。
本文介绍在ArcMap软件中，将栅格图层中的0值或其他指定数值作为NoData值的方法。 ...在处理栅格图像时，有时会发现如下图所示的情况——我们对某一个区域的栅格数据进行分类着色后，其周边区域（即下图中浅蓝色的区域）原本应该不被着色；但由于这一区域的像元数值不是NoData值，而是0值，导致其也被着色...因此，我们需要将这一栅格图像中的0值设置为NoData值。这一操作可以通过ArcMap软件的栅格计算器来实现，但其操作方法相对复杂一些；本文介绍一种更为简便的方法，具体如下所示。 ...随后，在弹出的窗口中，我们只需要配置两个参数。首先就是下图中上方的红色方框，选择我们需要设置的栅格文件即可。...如果我们是需要对其他指定的数值设置，就在这里填写这一指定的数值即可。 设置完毕后，可以在栅格图层的属性中看到“NoData Value”一项已经是0值了。
本文主要介绍的内容是一种基于ArcGIS ModelBuilder输出不同像元大小的批量重采样方法 刚开始我的思路是使用For循环然后加重采样工具进行输出，结果输出的图像都是一个像元大小的（以下模型为错误演示...后来经过思考发现，重采样工具的输出像元大小数据类型为“像元大小xy”，而For循环输出的数据类型为值 ? ?...将值作为表达式添加到“计算值”工具中，然后再将计算值工具所输出的value数据类型设为“像元大小xy” ? ?...此工具会迭代初始值，直到达到指定的最大值限制为止。例如，如果起初值为 10，终止值为 100，每次增加的量为10进行递增，则迭代会一直递增到值 100。...则会输出像元大小为10,20,30,40，…100的栅格数据
本文主要介绍的内容是一种基于ArcGIS ModelBuilder输出不同像元大小的批量重采样方法 刚开始我的思路是使用For循环然后加重采样工具进行输出，结果输出的图像都是一个像元大小的（以下模型为错误演示...） 后来经过思考发现，重采样工具的输出像元大小数据类型为“像元大小xy”，而For循环输出的数据类型为值 所以只要再在这个模型里面添加一个“计算值”工具就可以吧for循环输出的值转化为“像元大小xy...”就可以了 将值作为表达式添加到“计算值”工具中，然后再将计算值工具所输出的value数据类型设为“像元大小xy” 同理如果我们在使用ModelBuilder的时候，如果数据类型不对，应该也都可以使用计算值工具来进行转换...此工具会迭代初始值，直到达到指定的最大值限制为止。...例如，如果起初值为 10，终止值为 100，每次增加的量为10进行递增，则迭代会一直递增到值 100。 则会输出像元大小为10,20,30,40，…100的栅格数据
例如以不规则的间隔收集数据，但需要以一致的频率进行建模或分析。 重采样分类 重采样主要有两种类型: 1、Upsampling 上采样可以增加数据的频率或粒度。这意味着将数据转换成更小的时间间隔。...2、Downsampling 下采样包括减少数据的频率或粒度。将数据转换为更大的时间间隔。 重采样的应用 重采样的应用十分广泛： 在财务分析中，股票价格或其他财务指标可能以不规则的间隔记录。...重采样过程 重采样过程通常包括以下步骤: 首先选择要重新采样的时间序列数据。该数据可以采用各种格式，包括数值、文本或分类数据。 确定您希望重新采样数据的频率。...插值方法，如线性或三次样条插值，可以用来估计这些值。 对于下采样，通常会在每个目标区间内聚合数据点。常见的聚合函数包括sum、mean或median。 评估重采样的数据，以确保它符合分析目标。...重采样是时间序列数据处理中的一个关键操作，通过进行重采样可以更好地理解数据的趋势和模式。 在Python中，可以使用Pandas库的resample()方法来执行时间序列的重采样。 作者：JI
在这篇文章中，您将了解如何使用Python和scikit-learn中的重采样方法来评估机器学习算法的准确性。 让我们开始吧。...使用Douglas Waldron的 Resampling Photo （保留某些权利）评估Python中机器学习算法的性能。 关于方法 在本文中，使用Python中的小代码方法来展示重采样方法。...对于数千或数万个记录中的适度大小的数据集，3,5和10的k值是常见的。 在下面的例子中，我们使用10倍交叉验证。...1（k设置为数据集中观察值的数量）。...你有任何关于重采样方法或这个职位的问题吗？在评论中提出您的问题，我会尽我所能来回答。
也就是说，重采样函数swr_convert一次只会输出指定长度的音频数据，超出这个长度的数据被留在重采样的缓存当中。...那么swr_convert函数的返回值就是本次冲走的输出数据大小，当返回值为0时，表示重采样缓存已经冲光了，再也没有剩余的数据了，此时才能结束音频的格式转换操作。...只有ogg、amr、wma等格式的每帧音频长度不固定，才需要额外处理音频的重采样缓存，于是对《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书第五章的重采样代码改动如下。...，补充下面的重采样缓存冲刷代码，这样新生成的音频文件才是完整的： while (1) { // 冲走重采样的缓存（兼容对ogg、amr等格式的重采样） // 重采样。.../ring.ogg 程序运行完毕，发现控制台输出以下的日志信息，说明完成了对ogg文件重采样mp3音频的操作。
前面有提到音频采样算法： WebRTC 音频采样算法 附完整C++示例代码 简洁明了的插值音频重采样算法例子 (附完整C代码) 近段时间有不少朋友给我写过邮件，说了一些他们使用的情况和问题。...而简洁插值的这个算法， 我个人也一直在使用，因为简洁明了，简单粗暴。 我自然也就没有进一步去细究采样算法， 当然网上还有不少开源的采样算法也是极其不错的。...所以有需要的同学可以，参考之。 回到本次的主题， 在以前做图像算法的时候，就一直在想一个问题， 是否可以利用傅里叶变换的特性进行图像的重采样呢？ 这个一直是我心中的一个小石头，一直没放下。...从理论上来说，可行的，只是估计最终质量并不能保证。 最佳的尝试莫过于音频重采样，在很多时候， 我们经常需要对一个音频进行傅里叶变换，然后进行上采样或下采样的操作。...那是不是可以直接就在频域进行重采样呢？ 这样的做法是不是质量就能有所保障呢？ 事实证明，这是可行的。 经过简单试验，基于傅里叶变换的音频重采样算法就这样出炉了。
某些地域的气象观测站点分布稀少（如撒哈拉沙漠地区、偏远的密林），这就意味着为取得格点数据（栅格数据）必须对离散的站点数据值在较大且站点分布稀疏区域内进行插值。这会带来很大的数据不真实性。...2018年1月1日与1960年1月1日之间SST之间的差异 Resample（重采样） xarray 中的Resample（重采样）的处理方法与 Pandas 包几乎相同。...resample(time="5Y")是对如何对时间进行重采样进行设置，维度为time，设置的时间间隔为 5 年。...假如第一个 Resample 对象的时间范围为 2010 年-2014 年，那么需要对这五年进行平均后，以便得到第一个进行重采样后的值。往后的时间范围类似。...为了说明进行重采样后的效果，下面来看一下(50°N, 60°E)的海温变化情况 ds_anom.sst.sel(lon=300, lat=50).plot() ds_anom_resample.sst.sel
即使在主流图像识别已经全面转向 Transformer 的时代，传统栅格和均匀下采样仍在图像识别网络中大量使用，这大概是因为简单的均匀下采样易于实现（例如使用 strided convolution），...即使文献中有很多效果很好的基于 deformable convolution 或 deformable attention 的方案，它们还是受限于图像的栅格表示形式，导致经常还要把图像转换回栅格形式以进行下采样和上采样的操作...因此，作者们将相对位置信息扩展到包括两个 token 之间的距离，cosine 和 sine 值： 注意，距离有旋转不变性，而 cosine 和 sine 值有尺度不变性。...传统的 stride-2 下采样会将数量减少至 1/4，而 AFF 更为灵活的点云结构则对 x% 的值没有限制。实验中，作者们展示了采取 1/4 和 1/5 下采样率的模型的训练结果。...在例一中，即使在 4 次下采样之后，依然有足够多的采样点留存在远处那些在图像中非常小的汽车上。因此，模型才能够成功捕获这些物体；相比之下，基于栅格的模型则会错失这些距离很远的汽车。
ES5实现 JavaScript 1.6 / ECMAScript 5 你可以使用原生的方法filter来实现数组去重。...onlyUnique将会检查回调的值是否第一次出现，如果不是，将不会生成到数组中。 此方法不需要任何额外的库，例如jQuery或prototype.js。 该方法也适用于混合类型数组。...对于不支持filter或indexOf方法的旧浏览器，我们可以考虑放弃。 开玩笑，大家可以参考一下MDN文档，找到关于filter和indexOf兼容解决方案。...ES6 ES6可以使用Set来实现数组的去重，相比于ES5代码将会变得更加简单。
讲完了geotiff格式数据的读取和保存，本文讲下怎么用python处理一系列的栅格数据（本文以时间序列为例）。...假设我们有某地区每一年的降水序列，一共几十年，现在想要得到每个像元上年降水的变化趋势以及趋势的显著性检验（得到P值），怎么做呢？ 思路 对于一个栅格数据，其包括元信息+数据。...我们求每个像元上年降水的变化趋势以及对应的P值，实际上只是对数据进行处理，元信息基本上是不变的。...数据创建 这里说的数据创建就是把我们的多个栅格序列组成上面类似的时空立方体（这里仅指时空栅格）。...总结 处理栅格序列的时候，元信息一般不变，所以可以利用某一个原始数据的元信息作为模版，方便保存处理后的结果； 对于栅格数据的值，就是一个数组而已，巧用numpy的函数可以实现很多我们需要的功能； 在能简化算法的时候
这个分布肯定是非常难以解析计算的。 自助法 自助法最初由Bradley Efron在1979年发表，被称为一种重新采样技术。...基本思想是，如果样本数据准确反映了总体，我们可以"重新采样"数据并构建统计量T的抽样分布的近似值。这个近似值有时被称为T的"Bootstrap分布"。...重复步骤 1 和 2 多次（比如说 B 次），这样你就得到了一系列的估计值 T1，T2，⋯，TB。这是对 T 的抽样分布的数值近似。...(x_new) #存储自助法的估计值 } 现在，我们已经构建了自助法的分布，我们可以绘制它并检查其是否服从正态分布。...对于给定的置信水平 C ∈ (0,1)，我们可以找到包含中间 C×100% 的自助法估计值的区间 (a,b)。在R中，可以通过以下方式轻松完成。
它们是原始栅格数据集的缩减采样版本，可包含多个缩减采样图层。金字塔的各个连续图层均以 2:1 的比例进行缩减采样。如下图所示。...重采样的方法一般有以下三种: 双线性插值（BILINEAR）、最临近像元法（NEAREST）、三次卷积法（CUBIC）。其中最临近像元法速度最快，如果对图像的边缘要求不是很高，最适合使用该方法。...三次卷积由于考虑的参考点数太多、运算较复杂等原因，速度最慢，但是重采样后图像的灰度效果较好。 1.2 作用 金字塔通过仅检索使用指定分辨率(取决于显示要求)的数据，可以加快栅格数据的显示速度。...这便称为“显示重采样”，发生在刷新 ArcGIS 显示内容时。 每个栅格数据集只需构建一次金字塔，之后每次查看栅格数据集时都会访问这些金字塔。栅格数据集越大，创建金字塔集所花费的时间就越长。...（2）重采样方法 Pyramidresampling technique (optional) 重采样的方法一般有以下三种: 双线性插值（BILINEAR）、最临近像元法（NEAREST）、三次卷积法（
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...工作中遇到一个问题,A表中字段(DateTime1)的数据类型为DateTime,新建了一张表B的SMALLDATETIME1字段的数据来自A表的DateTime1 但在将A表字段DateTime1导出到...B表的 SMALLDATETIME1字段时出现了以下错误 后经过排查发现在原来是A表 DateTime1字段的值有许多是”1753-01-01 00:00:00.000″,从而导致转换失败 虽然知道了是什么原因导致的...,但还是不太明白为什么”1753-01-01″无法转换成SMALLDATETIME类型 通过以下两篇文章知道DateTime与smalldatetime的差别(smalldatetime仅Sqlserver2005...GO --对输入的日期进行各种日期格式转换 --HLT --'2014-07-30 15:12:17' CREATE PROCEDURE HTL_Convent_DateTime @date_time
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