引 言 FragStats景观格局分析软件 ,简单扼要地说就是景观指数的集成分析环境,不用自己编写相关的算法和读/取文件的开发.根据了解,FragStats(Fragment Statistic)官方定义为“FRAGSTATS is a computer software program designed to compute a wide variety of landscape metrics for categorical map patterns.(FRAGSTATS是一款为揭示分类图的

可使用工具包 pylandstats 此工具包基本是根据fragstats形成的,大部分fragstats里面的景观指数,这里都可以计算.但是,还是有一小部分指数这里没有涉及. LS_METRICS 自定义的aggregation index(AI)计算 原理 \[AI=\frac{e_{ii}}{max\_e_{ii}}\times100 \] 这里的\(e_{ii}\)是同类型像元公共边的个数 \(max\_e_{ii}\)是同类型像元最大公共边的个数, \(max\_e_{ii}\)的计算

做任务时需要运用到局部莫兰指数,卡在用Python计算的思路上好久,最后发现可以用ArcGIS进行处理,步骤简单易懂. 主要步骤为: 1.读入数据(一定要为shp文件),对于用ecognition直接导出的shp文件可能不能直接计算,可以先将标签图读入,然后转换为shp文件,再对shp进行处理 2.运用ToolsBar中的空间管理工具---聚类分布制图---------聚类和异常值分析工具,进行局部莫兰指数的计算.(如果要计算全局莫兰指数,则为空间管理工具---分析模式---------空间自相

一.drf认证功能 二.token讲解 三.局部钩子源码分析 一.drf认证功能 1.认证简介: 只有认证通过的用户才能访问指定的url地址,比如:查询课程信息,需要登录之后才能查看,没有登录则不能查看.这时候需要用到认证组件 2.局部使用 models层 class User(models.Model): name = models.CharField(max_length=32) password = models.CharField(max_length=32) class UserTok

本文实例分两部分对jquery刷新问题进行介绍,第一部分介绍了呢页面局部刷新:第二部分介绍了页面全部刷新第一:页面局部刷新 jQuery对Ajax操作进行了封装,在jQuery中$.ajax()方法属于最底层的方法,第2层是laod().$.get()和$.post()方法,第3层是$.getScript()和$.getJSON()方法.重点分析load()方法通常用来从Web服务器上获取静态的数据文件.要传递一些参数给服务器中的页面,那么可以使用$.get()或者$.post()方法$.aja

部分源码选自GDAL库的官方网址:www.gdal.org,其余的代码为笔者自己编写. // readfile.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // /* part of the codes were cite from: http://www.gdal.org/gdal_tutorial.html and remaining of code were created :by www.cnblogs.com/AmatVictorialCuram/‎ and please mark th

以前一直挺好奇的,C++是怎么在函数内返回一个局部对象的.因为按照我之前的想法,函数返回一个基本类型的值是通过存放到ecx实现的(关于浮点不了解),但是局部对象又是比较大的,很明显不能使用寄存器作为通用解决方案,虽然也能猜想到可能是用函数栈实现的,但是具体如何没了解过,今天偶有闲时兴趣正浓仔细看了一遍汇编大概了解了 VS编译器对于函数返回局部对象的处理方法, 这里分享出来与君共勉. 代码非常简单,首先定义一个对象,然后定义一个函数返回一个局部对象,最后主函数调用该函数 class ReturnA

[转]Fragstats软件使用及其景观生态学意义     原文地址:http://blog.163.com/shuailai@126/blog/static/132380408201041525137936/ 现在景观格局研究普遍采用Fragstats 3.3软件计算格局指数,我在写文章的过程中也使用了这一软件,期间也遇到不少问题,幸得高人指点和自己不断摸索(当时网上鲜有使用方法),终于把数据算出来了,现在把使用过程中遇到的一些问题与方法写出来,希望对后来者有些帮助,在写这个的过程中,参考了一

前两天聊了空间统计学里面的两个经典概念,今天来说说第一篇文章留下的大坑:Moran's I. 首先,Moran's I这个东西.官方叫做:莫兰指数,是澳大利亚统计学家帕特里克·阿尔弗雷德·皮尔斯·莫兰(Patrick Alfred PierceMoran)(好长的名字.只是一般都简称为:帕克·莫兰,就是下图这位中年帅哥了).在1950年提出的.这一年,朝鲜战争爆发. 莫兰同学1917年出生在澳大利亚的悉尼,后来考入了剑桥大学.第二次世界大战的时候,增加了盟军,而且由于在数学和物理学上面的特长,被

最近需要对ecognition分割结果进行统计分析,以此来进一步判断其分割结果中的欠分割和过分割对象,在看了一篇论文后,发现了可以用一个参数H来判断每个切割对象的异质性,由于此方法需要用到arcgis和Python来配合,因此记录下. 公式大概如下: 从中可以看出,如果需要计算出参数H,我们需要先计算出每个对象的归一化方差和归一化的莫兰指数. 在计算必须的参数前,我们需要准备的数据包括: 1.原始遥感图像 2.运用ecognition进行切割后产生的标签文件和矢量文件(shp文件). 下面开始进

原文地址:http://www.cnblogs.com/beer/p/3325242.html 免责声明: 当时写完这篇调查报告,给同事看了后,他觉得蛮喜欢,然后想把这篇文章修改一下,然后往期刊上发表出来,我也答应了.但是后来此事却因各种原因一再被耽搁拖延,转眼就是一年多过去了,估计已经被遗忘了吧,直到前几天自己的清理电脑的时候,在硬盘里面发现了它,这篇文章确实在当时花了自己不少心血,实在是不忍心让它在自己的硬盘里面"终老"下去了.所以对不住了,我还是让它发挥点余热吧. 由于这篇文章是

Linux 系统出现死机或卡顿时,可以参阅如下步骤进行整体排查: 检查服务器进程与服务否占用了过多内存,或者内存没有正常释放,导致出现内存溢出,系统宕机. 检查 /var/spool/cron 等系统配置中是否有 cron(计划任务.自动任务)在对应时间段内执行. 检查 Web 服务器的参数是否超过了服务器的性能.比如最大连接数过高等. 检查进程数是否非常高,导致服务瘫痪,机器假死. 查看系统日志中是否有异常记录. 检查磁盘是否有坏块. 内核消耗过大,查看是否有瞬间资源占用过大的进程或服务. 查

来自:https://pro.arcgis.com/zh-cn/pro-app/help/data/imagery/indices-gallery.htm 植被和土壤指数 MSAVI “修正土壤调节植被指数”(MSAVI2) 尝试将裸土对于 SAVI 的影响降至最小. MSAVI2 = (1/2)*(2(NIR+1)-sqrt((2*NIR+1)2-8(NIR-Red))) NIR = 近红外波段的像素值 Red = 红光波段的像素值 参考文献:Qi, J. et al., 1994, "A m

一.sar的概述 在我使用的众多linux分析工具中,sar是一个非常全面的一个分析工具,可以比较瑞士军刀,对文件的读写,系统调用的使用情况,磁盘IO,CPU相关使用情况,内存使用情况,进程活动等都可以进行有效的分析.sar工具将对系统当前的状态进行取样,然后通过计算数据和比例来表达系统的当前运行状态.它的特点是可以连续对系统取样,获得大量的取样数据.取样数据和分析的结果都可以存入文件,使用它时消耗的系统资源很小. 话不多说,直接--help查看一下先 [root@lgh ~]# sar --h

sar是System Activity Reporter(系统活动情况报告)的缩写.这个工具所需要的负载很小,也是目前linux中最为全面的性能分析工具之一.此款工具将对系统当前的状态就行取样,然后通过计算出来的数据和比例对系统当前的状态做一个分析.特点是可以连续对系统取样,获得大量的取样数据:取样数据和分析的结果都可以存入文件 这个工具可以从14个大方面对系统的活动进行报告,包括文件的读写情况.系统调用的使用情况.串口.CPU效率.内存使用状况.进程活动及IPC有关的活动等,使用也是较为复杂.

drf的请求模块 drf的request是在wdgi的request基础上再次封装 wsgi的request作为drf的request一个属性:_request 新的request对旧的request做了完全兼容 新的request对数据解析更规范化:所有的拼接参数都能解析到query_params中,所有数据包都被解析到data中,query_params和data属于QueryDict类型,可以.dict() 转化成原生dict类型 源码分析 drf的APIView类:重写了as_view(

涉及算子 获取图像 使用ROI 对齐ROI或图像 校正图像 基础内容这里不再重述 预处理图像(过滤) 基础: mean_image(平均平滑过滤),gauss_filter(高斯滤波),binomial_filter(二项式滤波器),median_image(中值滤波) 高级: smooth_image(滤镜过滤),anisotropic_diffusion(各向异性扩散滤波),fill_interlace(针对视频流图像滤波),rank_image(等级滤波器) 提取分割参数 基础: gray

CVPR2020:端到端学习三维点云的局部多视图描述符 End-to-End Learning Local Multi-View Descriptors for 3D Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Li_End-to-End_Learning_Local_Multi-View_Descriptors_for_3D_Point_Clouds_CVPR_2020_paper.pdf

Linux工具参考篇 原文出处:[Linux Tools Quick Tutorial] 1. gdb 调试利器 2. ldd 查看程序依赖库 3. lsof 一切皆文件 4. ps 进程查看器 5. pstack 跟踪进程栈 6. strace 跟踪进程中的系统调用 7. ipcs 查询进程间通信状态 8. top linux下的任务管理器 9. free 查询可用内存 10. vmstat 监视内存使用情况 11. iostat 监视I/O子系统 12. sar 找出系统瓶颈的利器 13.

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann