前言:挺久没有更新博客了,前段时间课程实验中需要用代码将矢量数据转成栅格,常见的点栅格化方法通过计算将点坐标(X,Y)转换到格网坐标(I,J),线栅格化方法主要有DDA算法.Bresenham算法等,根据实现效果也可分为八方向和全路径栅格化方法等,面栅格化方法主要有种子点填充.扫面线算法.边界代数法等.详细算法实现可参考GIS中将矢量数据转换栅格数据算法 和 GIS算法基础(五)矢量数据向栅格数据的转换(点,线算法实现)这两篇博客.GDAL为用户提供了矢栅转换的方法,但网络上相关资料比较少,官方

作者:朱金灿 来源:http://blog.csdn.net/clever101 gdal库提供了一个矢量栅格化接口函数GDALRasterizeLayers.今天让我们学习一下这个接口函数的使用.该函数的原型如下: CPLErr GDALRasterizeLayers ( GDALDatasetH hDS, int nBandCount, int * panBandList, int nLayerCount, OGRLayerH * pahLayers, GDALTransformerFunc

1.算法功能简介 矢量栅格化,由矢量数据向栅格数据的转换一般比较方便.对于点.线目标,由其所在的栅格行.列数表示,对于面状目标,则需判定落人该面积内的像元.通常栅格(像元)尺寸均大于原来坐标表示的分辨率,所以若将栅格化数据再反转回去,则不可能达到原来矢量数据的精度.将矢量数据转化为栅格数据,主要用于空间分析.多边形叠置等. PIE支持矢量栅格化算法功能的执行,下面对该算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1 实现步骤 第一步 算法参数设置 第二步 算法执行 第三步 结果显示 2.2 算法

本节将介绍如何在Python中用GDAL实现根据矢量边界裁剪栅格数据. from osgeo import gdal, gdal_array import shapefile import numpy as np import os #批量shp裁剪tiff影像 try: import Image import ImageDraw except: from PIL import Image, ImageDraw def read_tiff(inpath): ds=gdal.Open(inpath

写了个mongodb的gdal driver,放在了github上,如果你需要,欢迎加入mongogis group. 直接的效果是使得QGIS, GeoServer, MapServer, ArcGIS等GIS软件能够处理存储在MongoDB集群中的地理数据. https://github.com/mongogis www.mongogis.com QQ群:245711661 1. MongoDB 现如今国内外NoSQL数据库产品已经超过百种,其中包括除了Google的BigTable.Ama

data = gdal.Open(templateTifFileName, gdalconst.GA_ReadOnly)geo_transform = data.GetGeoTransform()x_min = geo_transform[0]y_min = geo_transform[3]x_res = data.RasterXSizey_res = data.RasterYSizemb_v = ogr.Open(shpFileName)mb_l = mb_v.GetLayer()pixel_

GDAL库中提供了很多的算法,同时也提供了进度条的参数.对于C++调用来说,应该没什么问题,但是对C#调用来说,在进度条这块需要写一个代理来进行传递.首先写一个简单的测试代码. 首先定义一个委托函数原型,需要与GDAL库中的C#进度条接口保持一致,一个简单的原型如下. /// <summary> /// 进度信息回调函数 /// </summary> /// <param name="dfComplete">完成比例,0-1之间的数</para

缘起 GDAL的栅格化算法中有GDALRasterizeLayers.GDALRasterizeLayersBuf和GDALRasterizeGeometries函数,但是没有GDALRasterizeGeometriesBuf函数(GDAL项目不打算添加这个函数,因为增加一个函数会增加维护成本).而栅格化算法的实际实现函数gv_rasterize_one_shape并不导出,所以在使用的时候造成了一定的不便. 虽然可以通过MEMDataset的方式,调用GDALRasterizeGeometr

模板题~ QAQ话说Simpson法的原理我还是不太懂-如果有懂的dalao麻烦告诉我~ 题意:每次给一个椭圆的标准方程,求夹在直线$x=l$和$x=r$之间的面积 Simpson法 (好像有时候也被叫Simpson公式,Simpson积分什么的-看到这里的人应该都知道这个是用来干嘛的吧) 对一段小区间$[l,r]$取奇数个点,然后把区间平均分成$n$段:$x_0,x_1,x_2, \cdots,x_n$,每段长度$\Delta x$,那么: $\int_l^r f(x) dx \approx

OpenCASCADE Conic to BSpline Curves-Hyperbola eryar@163.com Abstract. Rational Bezier Curve can represent conic curves such as circle, ellipse, hyperbola, .etc. But how to convert a conic curve to BSpline curve is still question, i.e. Represent a con

OpenCASCADE Conic to BSpline Curves-Parabola eryar@163.com Abstract. Rational Bezier Curve can represent conic curves such as circle, ellipse, hyperbola, .etc. But how to convert a conic curve to BSpline curve is still question, i.e. Represent a coni

osgEarth基础入门 2015年3月21日 16:19 osgEarth是基于三维引擎osg开发的三维数字地球引擎库,在osg基础上实现了瓦片调度插件,可选的四叉树调度插件,更多的地理数据加载插件(包括GDAL,ogr,WMS,TMS,VPB,filesystem等),再结合一套地理投影转换插件,这样就能够实现高效处理加载调度地理数据在三维地球上的显示,实现三维虚拟地球. 想要实现一个简单的基于osgEarth的三维地球,有两种方式,这两种方式是互通的.一种基于XML标签的earth文件加载

osgEarth基础入门 osgEarth是基于三维引擎osg开发的三维数字地球引擎库,在osg基础上实现了瓦片调度插件,可选的四叉树调度插件,更多的地理数据加载插件(包括GDAL,ogr,WMS,TMS,VPB,filesystem等),再结合一套地理投影转换插件,这样就能够实现高效处理加载调度地理数据在三维地球上的显示,实现三维虚拟地球. 想要实现一个简单的基于osgEarth的三维地球,有两种方式,这两种方式是互通的.一种基于XML标签的earth文件加载,另外一种是采用C++代码,本质是

GIS原理学习目录 内容提要 本网络教程是教育部“新世纪网络课程建设工程”的实施课程.系统扼要地阐述地理信息系统的技术体系,重点突出地理信息系统的基本技术及方法. 本网络教程共分八章:第一章绪论,重点介绍地理信息系统的组成.功能.由来与发展:第二章阐述空间数据结构.模型和空间数据库设计:第三章较详细地介绍了空间数据的采集标准和质量控制:第四章为空间数据处理,阐述拓扑关系的建立.图形编辑.数据变换.数据压缩和插值.图像处理和更新等内容:第五章阐述了空间查询和空间分析,包括度量分析.叠置分析.三维分

作者:Longway Date:2020-04-25 来源:单图像三维重建.2D到3D风格迁移和3D DeepDream 项目网址:http://hiroharu-kato.com/projects_en/neural_renderer.html 代码网址:https://github.com/hiroharu-kato/neural_renderer 论文名称:Neural 3D Mesh Renderer(CVPR2018) 概述 对于二维图像背后的三维世界建模,哪一种三维表示最合适?现在常

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.背景 判断点面关系的算法有很多,在我之前的博文中有一篇专门对其进行了描述:判断点是否落在面中的Oracle存储过程描述.其中提到了三种常见判断点面关系的算法: a差乘判别法(只针对凸多边形) b.面积判别法(只针对凸多边形) c.角度和判别法等(任意多边形均可) 但是以上直接判断点面关系的算法,其时间复杂度是相对很高的.假设一个面有N个点,那么判断1个点与该面的关

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.背景 公司在乐亭的项目中,工程同事提出了需要在对接车辆GPS上报点时,能够实时判断该点是否落在乐亭行政区内.如果不在,将其报警. 处理思路分为了两种,一种是前端实时从数据库中拉取存入的GPS点,然后判断点是否落在区域面中.第二种,就是在与GPS厂商实时对接GPS数据,将GPS数据存入到我方数据库中对应表时,就进行点是否落在区域面中的判断,如果不是,则在对应表的判断

次表面做的有些烦躁,既然如此,索性先记一下前一阵比较的PIXIE.3delight.prman的dice方式. 研究过reyes的人都知道dice,简而言之,就是为了生成高质量高精度的图片(电影CG),我们把一个grid或者叫patch打散成很多的microPolygon(以下简单记为mp),而每个mp的大小投影到屏幕上甚至小于一个像素(这个是可以设置的,mp的大小大约为一个像素的shadingrate倍).对于四边网格,dice是很显然的,将grid投影到屏幕上,根据投影后的大小计算在u和v方

[3D Math Keynote 3] 1.球的表面积 Surface.球的体积 Volumn: 2.当物体旋转后,如果通过变换后的旧AABB来顶点来计算新的AABB顶点,则生成的新AABB可能比实际的新AABB大一些. 由 旧AABB 快速计算 新AABB的方法. 如果 m < 0,则取min值参与计算,如果 m > 0,则取max值参与计算. 3.多于3个点的最佳平面.算法就是求出所有的n,然后求个平均值.(此公式书中未给出证明过程) 使用求和符号,能使公式更简洁一些. 最佳d值为: 4.

1.比较坐标追踪法 追踪者会不停地比较自身和目标的x坐标和y坐标,每x和y上一个单位的移动为一个周期,该算法虽然简单好用,但实用性差且不智能化,如果追踪者数量增加,路线会显得单调,由于都是先走个对角线再一路直行,很可能造成多个追踪者拥堵在一起. 代码: while(!(rigesha.x==killer.x&&rigesha.y==killer.y)){ if(rigesha.x>killer.x){ killer.goRight(); }else if(rigesha.x<k