openlayers6 风场

openlayers4 入门开发系列之风场图篇

前言 openlayers4 官网的 api 文档介绍地址 openlayers4 api,里面详细的介绍 openlayers4 各个类的介绍,还有就是在线例子:openlayers4 官网在线例子,这个也是学习 openlayers4 的好素材. openlayers4 入门开发系列的地图服务基于 Geoserver 发布的,关于 Geoserver 方面操作的博客,可以参考以下几篇文章: geoserver 安装部署步骤 geoserver 发布地图服务 WMS geoserver 发布地

基于GDAL库，读取海洋风场数据（.nc格式）c++版

经过这一段时间的对海洋数据的处理,接触了大量的与海洋相关的数据,例如海洋地形.海洋表面温度.盐度.湿度.云场.风场等数据,除了地形数据是grd格式外,其他的都是nc格式的数据.本文将以海洋风场数据为例,进行nc格式文件的读取. 海洋风场数据(ccmp_wind)一般情况下会包含三个数据集:第一个数据集是uwnd(standard_name = "eastward_wind"),第二个数据集是vwnd(standard_name = "northward_wind")

web前端利用leaflet生成粒子风场，类似windy

wind.js如下: $(function() { var dixing = L.tileLayer.chinaProvider('Google.Satellite.Map', { maxZoom: 18, minZoom: 2 }); var map = L.map("map", { center: [33.5, 114.6], zoom: 10, maxZoom: 20, minZoom: 3, layers: dixing, zoomControl: false, attribu

matplotlib删除地图投影上的等值线及风场

[前言]最近在编写一个气象应用程序,用来显示某一时刻某一地区的气温等值线和风场,程序主要用到了第三方库matplotlib及Basemap.在编写的过程中发现,如果不进行擦除操作直接绘制新的等值线或风场,新的等值线(风场)会与原来的等值线(风场)叠加在一起,而绘制的等值线及风场没有单独的remove方法,所以如果想要擦除已经绘制的等值线就要将地图重新投影一遍,如果地图投影精度高一点,整个投影过程就会特别漫长.通过对等值线及风场的返回结果进行研究,我找到了一个不必重新投影地图就可将等值线及风场擦除

openlayers6结合geoserver实现地图属性查询(附源码下载)

前言之前写过一篇 openlayers4 版本的地图属性查询文章,但是由于是封装一层 js 代码写的,很多初学者看起来比较有点吃力,所以本篇文章重新写一篇地图属性查询文章,直接基于最新版本 openlayers6 写的,纯粹 html + js + css形式,没有任何封装. 内容概览 1.基于 openlayers6 实现地图属性查询2.源代码 demo 下载效果图如下: 具体实现过程 html 样式 html, body, #map { height: 100%; padding: 0;

openlayers6结合geoserver实现地图空间查询(附源码下载)

前言之前写过一篇 openlayers4 版本的地图空间查询文章,但是由于是封装一层 js 代码写的,很多初学者看起来比较有点吃力,所以本篇文章重新写一篇地图空间查询文章,直接基于最新版本 openlayers6 写的,纯粹 html + js + css形式,没有任何封装. 内容概览 1.基于 openlayers6 实现地图空间查询2.源代码 demo 下载效果图如下: 具体实现过程 html 样式 html, body, #map { height: 100%; padding: 0;

cesium 实现风场图效果(附源码下载)

前言 cesium 官网的api文档介绍地址cesium官网api,里面详细的介绍 cesium 各个类的介绍,还有就是在线例子:cesium 官网在线例子,这个也是学习 cesium 的好素材. 内容概览 1.基于cesium 实现风场图效果2.源代码 demo 下载本篇实现 cesium 风场图功能,效果图如下: 实现思路: 场数据源获取:天气数据由全球预报系统(GFS)生成, 由美国国家气象局管理. 预测每天产生四次,并可用于从NOMADS下载. 这些文件位于GRIB2 格式并包含超过

leaflet实现风场图(附源码下载)

前言 leaflet 入门开发系列环境知识点了解: leaflet api文档介绍,详细介绍 leaflet 每个类的函数以及属性等等 leaflet 在线例子 leaflet 插件,leaflet 的插件库,非常有用内容概览 leaflet 实现风场图源代码 demo 下载实现效果图如下: html 页面引用资源 <!doctype html> <html> <head> <title>Leaflet风场图</title> <meta

openlayers6结合geoserver利用WFS服务实现图层新增功能(附源码下载)

内容概览 1.openlayers6结合geoserver利用WFS服务实现图层新增功能2.源代码demo下载效果图如下: 本篇主要是openlayers6通过调用geoserver发布的地图服务WFS来达到图层新增记录的目的.与GeoServer的WFS进行基于Rest交互关键就在于请求参数,值得注意的是这些请求最好采用POST方法发送.查询可以采用json,但增加,删除,修改都只能采用XML形式Transaction geoserver默认WFS服务是没有编辑操作权限的,所以需要在geos

openlayers6实现webgl点图层渲染效果(附源码下载)

前言:openlayers6推出来的有一段时间,推出来的新特性见:https://github.com/openlayers/openlayers/releases/该版本的主要功能是能够组合具有不同渲染器类型的图层.以前,地图只使用一种渲染策略,并且地图中的所有图层都必须实施该策略.现在,可以使用包含使用不同渲染技术的图层的地图.例如,这使得可以在同一地图中将Canvas(2D)图层与基于WebGL的图层组合在一起.也可以使用自定义渲染器创建图层.因此,您可以拥有一个使用另一个库(例如d3)的

openlayers6结合geoserver实现地图矢量瓦片(附源码下载)

内容概览 1.基于openlayers6结合geoserver实现地图矢量瓦片2.源代码demo下载效果图如下: 实现思路:利用Geoserver发布矢量切片服务,然后openlayers调用矢量瓦片服务渲染加载,geoserver发布矢量服务步骤自行百度搜索相关教程,网上很多.最后,通过地图点击事件交互,实现图形高亮以及气泡窗口显示信息详情效果. 具体实现过程利用geoserver发布好的矢量瓦片服务预览效果,直接F12看源码,来对应整合到demo var geojsonLayer = n

MeteoInfoLab脚本示例：风场矢量图

读取风场U/V变量数据,可以从U/V计算出风速:speed = sqrt(u*u+v*v).quiverm函数用来绘制风场矢量图,参数中包括U/V变量,如果要绘制彩色风场还需要第三个变量,这里是风速speed,10是颜色的分级数,size=8指定了风场箭头的基准大小. 脚本程序: f = addfile('D:/Temp/GrADS/model.ctl') u = f['U'][0,[500],[10,60],[60,140]] v = f['V'][0,[500],[10,60],[60,14

python matplotlib quiver——画箭头、风场

理解参考:https://blog.csdn.net/liuchengzimozigreat/article/details/84566650 以下实例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def function(x): return np.sum(x**2)#return x[0]**2 + x[1]**2 def _numerical_gradient_no_batch(f,x): h = 1e-4 grad = np.ze

MICAPS数据文件格式

MICAPS系统的数据结构是建立在文件系统基础上的.其特点是: l 利用目录来区分不同的数据来源.要素和层次,即不同的数据来源.要素和层次的数据要放在不同的目录中.同一目录中的数据只能有时次或时效上的不同. l 系统根据不同的数据格式来显示不同类型的图形.除第六类数据(传真图)外,每个数据文件都有一个文件头,描述该数据文件属于哪一类数据格式.数据的日期.时次.时效及其它有关参数. l 除第6和13类数据(图象)外,数据文件均为文本文件. 下面描述各种数据类型的文件格式. 第一类数据格式:

【原创】基于SVM作短期时间序列的预测

[面试思路拓展] 对时间序列进行预测的方法有很多, 但如果只有几周的数据,而没有很多线性的趋势.各种实际的背景该如何去预测时间序列? 或许可以尝试下利用SVM去预测时间序列,那么如何提取预测的特征呢? 传统的做法是提取1.2.3.4.5.7.9.13个单位时间的数据作为特征进行预测: 举个例子进行分析,比如每天都有口香糖的销量,那么如何通过几周的数据预测明天的数据, 就可以选择前1.2.3.4.5.7.14天的数据作为特征,从而预测明天的数据, 通过构建特征,再选择核函数进行预测,其中调参的参数

用shebang编写一个ssh自动登陆脚本

单例模式是软件开发中非常普遍的一种模式.它的主要作用是确保系统中,始终只存在一个类的实例对象. 这样做的好处有两点: 1.对于需要频繁使用的对象,在每次使用时,如果都需要重新创建,并且这些对象的内容都是一样的.则不但提高了jvm的性能开销(堆中开辟新地址,同时降低GC效率等),同时还会降低代码的运行效率.倘若始终在堆中只存在唯一的一个实例对象.任何方法在使用时,均直接访问这个实例对象,则大大提高了系统的运行效率. 如何判断滚动条是否滚动到页面底部?我们可以设置一个规则:当滚动条的滚动高度和整个文

NetCDF 格式化数据概述

前言马上要开始新的项目了.气象局方面要求处理的数据是 NetCDF 格式的,这是一种封装好了的数据结构,需要连接一些库,调用特定的 API 进行操作. 可这方面我知之甚少,遂利用周日上午的时间学习这种数据结构的存取方法,为后续的项目研发打基础. NetCDF 概述 NetCDF全称是 Network Common Data Format,即网络通用数据格式.这种数据格式的文件在气象领域被非常普遍的用到,现在也推广到了很多其他的领域. 从数学关系上看,NetCDF 数据结构中存储的数据具有多对一

ArcGIS加载高德、OSM和谷歌等地图

1. 引言网络地图对于我们来说已经不是什么新鲜事了,上面有各大互联网公司收集的海量的地理空间数据.一般网络地图的地图是以切片形式存在的,因此,本文重点讲述如何将这些网络切片地图加载并显示再ArcGIS中. 其实ArcGIS自带了网络地图加载功能,File->Add Data->Add BaseMap.但是这种方法有几个弊端,首先能够加载地图类型有限,国内的高德,百度,天地图都没有:其次,加载速度非常慢.因此,我基于ArcBruTile开发了一个ArcGIS插件能够快速加载高德地图.天地图.O

Python自学笔记——Matplotlib风羽自定义

[前言]对于气象专业的小学生来说,风场是预报重要的参考数据,我们所知的风羽有四种:短线代表风速2m/s,长线代表风速4m/s,空心三角代表风速20m/s,实心三角代表风速50m/s.而matplotlib的风羽只有短线.长线.三角三种,而这里的三角不分空心实心,但是可通过改变风羽颜色为白色使三角变为空心形状,虽然这三种可以自定义各自代表的风速,但是仍与我们的使用习惯不符,即使把三角设成20m/s,原本一个实心三角就能表示的50m/s的风在matplotlib中需要两个三角外加两条长线一条短线.为

可视化之Earth NullSchool

上两篇我们分别介绍了<Berkeley Earth>和<AQICN>两个网站,今天来看一下Earth NullSchool. 这个网站的特色是风向图,之前有一篇可视化之风向图,曾经提到过这个网站,也详细介绍了风向图的技术实现原理.今天针对这个网站,再详细的介绍一下.同样,在公众号中回复"worldwind",会提供该网站的源码Demo. 如上是该网站的一个动图效果,有兴趣的可以访问网站了解一个大概.作者在github上公布了自己的源码(和网站代码略有不同),气象

websocket通信实现java模拟一个client与webclient通信

发文原由: 熟悉socket通信的同学,对于socket模拟server与client,实现相互通信, 或者使用websocket与java模拟的websocket服务器通信(比如一个聊天室),对于这些都比较熟悉了.但是可能会有下面这种情况, java项目(比如storm流式处理)会在处理数据时候产生一些信息,比如监控某车间.风场,发电厂的机器数据,一旦出现异常需要即时推送异常信息到UI端/Web端,实时显示出来.这时候以上两种较为熟知的通信就会不太方便.我也是查了好多资料,得到下面这种方法:

巴特西