研究通常会涉及到多源数据,需要进行基于像元的运算,在此之前需要对数据进行地理配准.空间配准.重采样等操作.那么当不同来源,不同分辨率的数据重采样为同一空间分辨率之后,各个像元不一一对应,有偏移该怎么办呢? 在ArcGIS进行重采样操作时(resample 或者project raster)可以通过设置Environment --> Processing Extent --> Snap Raster 为参考栅格数据,解决这一问题.详见我的这一篇博客和知乎文章 但面对大批量数据的时候,我们希望通过

AE设置投影而非重投影 读取一个jpg格式的影像,包含jgw文件,这时设置投影.赋值操作. IRasterDataset raster = rasterWsp.OpenRasterDataset(FileName); //AE设置投影为WebMercator投影 IGeoDatasetSchemaEdit schemeEdit = raster as IGeoDatasetSchemaEdit; if (schemeEdit.CanAlterSpatialReference) { schemeE

对当前帧进行地图点重投影和特征对齐 // map reprojection & feature alignment SVO_START_TIMER("reproject"); reprojector_.reprojectMap(new_frame_, overlap_kfs_); SVO_STOP_TIMER("reproject"); 在processframe函数中在进行初始的稀疏图像对齐之后,进一步进行地图投影和特征对齐,对新一帧图像添加特征点,由re

一.历史由来 Adjustment computation最早是由geodesy的人搞出来的.19世纪中期的时候,geodetics的学者就开始研究large scale triangulations(大型三角剖分)了.20世纪中期,随着camera和computer的出现,photogrammetry(照相测量法)也开始研究adjustment computation,所以他们给起了个名字叫bundle adjustment.21世纪前后,robotics领域开始兴起SLAM,最早用的recu

这里记录一下使用自定义七参数进行投影转换的过程. 1.主动创建自定义地理(坐标)变换 首先在系统工具箱里面选择创建自定义地理(坐标)变换 在弹出的窗口中输入相关参数即可. 转换方法选择COORDINATE_FRAME(坐标系框架) 2.进行投影变换 在系统工具箱中选择投影栅格进行重投影操作. 在弹出的对话框中设置相应的参数,然后点击确定. 可以在结果窗口查看任务 3.动态投影 动态投影是指将不同坐标系的数据,动态投影到某一坐标系(数据框的坐标系). 先设置数据框的坐标系 选择坐标系后点击应用.

今天计算rt计算误差——重投影误差 用solvepnp或sovlepnpRansac,输入3d点.2d点.相机内参.相机畸变,输出r.t之后 用projectPoints,输入3d点.相机内参.相机畸变.r.t,输出重投影2d点 计算原2d点和重投影2d点的距离作为重投影误差 cv::projectPoints(input_pt3d,cam_r,cam_t,camInstris,camDistort,result_pt2d);

https://blog.csdn.net/u010128736/article/details/52875137 https://blog.csdn.net/h532600610/article/details/51800488 python 角点检测+相机标定+去畸变+重投影误差计算: #coding:utf-8 import cv2 import numpy as np import glob # 找棋盘格角点 # 阈值 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS

MODIS卫星很多陆面数据都是Sinusoidal投影,数据被分为一个个10*10度(赤道地区)的瓦片(http://modis-land.gsfc.nasa.gov/MODLAND_grid.html),数据格式通常是HDF-EOS格式,作为EOS格式MeteoInfo可以自动读出数据的坐标信息(包括投影等).脚本程序: f = addfile('D:/Temp/Hdf/MOD10A1.A2010365.h27v05.005.2011002103013.hdf') vname = 'snow_

前言 GDAL库中提供的gdalwarp支持各种高性能的图像重采样算法,图像重采样算法广泛应用于图像校正,重投影,裁切,镶嵌等算法中,而且对于这些算法来说,计算坐标变换的运算量是相当少的,绝大部分运算量都在图像的重采样算法中,尤其是三次卷积采样以及更高级的重采样算法来说,运算量会成倍的增加,所以提升这些算法的处理效率优先是提高重采样的效率.由于GPU的多核心使得目前对于GPU的并行处理非常热,同时也能大幅度的提升处理速度.基于上述原因,GDALWARP也提供了基于OPENCL的GPU加速,之前在

MODIS 数据产品预处理 1  MCTK重投影 第一步:安装ENVI的MCTK扩展工具 解压压缩包,将其中的mctk.sav与modis_products.scsv文件复制到如图所示,相应的ENVI安装路径中去. 第二步:打开ENVI5.3标准版如图所示 在右边的工具栏处打开最下方的Extensions工具扩展包.可以看到安装的处理工具如图所示.鼠标左键双击打开其中的mctk工具. 在MODIS Conversion Toolkit(MCTK)工具栏中,点击Input HDF按钮加载将要进行处

一直以来处理modis产品都是用的 modis conversion toolkit(MCTK),用 IDL 来跑感觉好像也没什么问题,好像并没有去验证结果到底对不对,因为用的气溶胶数据 MOD04_L2,没法验证到底对不对,不像反射率数据可以对照地图影像. 流程也都是重投影--重采样--拼接--裁剪,其实应该也没有问题,因为最主要的步骤重投影是通过 MCTK 做的,错不了. 那么问题来了,为什么重投影是最重要的呢? MODIS产品都是正弦投影 sinusoidal 投影坐标系,而我们一般要用的

1.CONVERT_MODIS_DATA CONVERT_MODIS_DATA [,IN_FILE= | | }] [,GEOLOC_FILE= | | }] [,CALIB_METHOD={ | | }] [,SD_POS=integer array] [,/NO_MSG] [,BACKGROUND=integer or float] [,FILL_REPLACE_VALUE=integer or float] [,R_FID_ARRAY=variable] [,R_FNAME_ARRAY=v

前言: 本篇文章的出发点是因为之前接触过相关研究,困囧于该系列资料匮乏,想做一个系列.个人道行太浅,不足之处还请见谅.愿与诸君共勉. 数据准备: MODIS数据产品MOD13Q1—以2010年河南省3.4.5三个月为例: 一.MRT单次数据操作 (1).进入GUI界面操作 1.将所需处理的一个.hdf原始数据加载进来 2.通过左右选项选择所需波段(MOD13Q1已将NDVI提供,只需保留选择就行) (若用的数据比如MOD12Q1计算NDVI,则Modis算法如公式:NDVI=(Band2-Ban

本文主要翻译自下述GEE官方帮助 https://developers.google.com/earth-engine/guides/scale https://developers.google.com/earth-engine/guides/projections https://developers.google.com/earth-engine/guides/resample#resampling 1 尺度(scale) 尺度(scale)指像元分辨率.GEE中进行分析计算时以影像金字塔

关键词:投影,重投影,坐标转换,坐标系,空间参考,北京54,西安80,中国2000,WGS84,UTM,墨卡托,网络墨卡托 软件名称:通用坐标投影转换器Uneversal Coord Transformer 功能:支持任意投影.重投影,例如高斯投影正反算,3度和6度转换,跨带转换,加带号,去带号等. 支持的坐标系:对全球所有空间参考系进行坐标转换,包括如北京54,西安80,中国2000,WGS84,UTM,墨卡托,网络墨卡托等数千种坐标系,只有你用不到,没有我做不到. 高精度计算:对于同椭球基准

目录 前言 实现方法 总结 一.前言        今天要介绍的绝对是华丽的干货.比如我们从互联网上下载到了一系列(每天或者月平均等)的MODIS数据,我们怎么能够对比同一区域不同时间的数据情况,采用传统的方法可能只能将所有要参考的数据用ArcGIS等打开,然后费劲的一一对比等,不仅操作繁琐,搞不好日期等还会对应错.本文就是介绍使用Geotrellis动态加载时间序列数据,使我们能够自由选择日期浏览或者像动画一样循环展示一系列数据.直接进入干货. 二.实现方法 2.1 前台界面        前

MapServer Tutorial——MapServer7.2.1教程学习——第一节用例实践:Example1.6 Defining Projections and Extents 一.前言 当在mapfile文件中定义PROJECTION对象时,MapServer将图层和投影信息传递给proj.4库执行重投影.详情请看:https://proj4.org/. 有数以千计的地理参考系统.为了将数据集与不同地理参考系统结合到地图中,必须将数据集转换(投影)到地图中选定的地理参考系统. PROJE

第二章 Tutorial 教程 MapServer Tutorial MapServer教程 Tutorial background 教程背景 Section 1: Static Maps and the MapFile 第一阶段:静态地图Maps和地图文件MapFile Section 2: CGI variables and the User Interface 第二阶段:CGI变量和用户界面 Section 3: Query and more about HTML Templates 第三

第一章   OSGEarth介绍 第二章   OSGEarth编译环境配置 OSGEarth的编译环境配置随着版本的不同.运行平台的不同,也有很大的差异.本章主要以Windows XP SP3(x86)为平台,Visual Studio 2010 为编译环境来介绍OSGEarth2.0的变异环境配置. 第一节  OSGEarth V2.0相关资源 OSGEarth的相关资源可以通过其官方网站(http://www.osgearth.org/wiki/Downloads)获取(所有资源文件均在关盘

3 - F 3map:行星地球项目由3map驱动,这是一个自由软件,由Telstra宽带基金会创建并支持,提供客户端与服务器的能力以在线再现虚拟地球. Amein!:其界面介于ArcMap和UMN Mapserver之间.AmeiN!写了一个ArcMap下的扩展,把UMN Mapserver写成了ArcMap的一个组件,同时也编写了它的项目文件,转换了它的许多实例. APR Parser:与ArcView协同工作,引导包含了众多项目.表单.视图等的海量文件获取和存放.由于获取的复杂性,几乎不可能