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动物需要在不同的森林公园之间迁徙交流,在经过不同的地表时,动物迁徙的困难程度是不一样的,如经过草地林地比较容易,而经过水域和道路时则比较困难。在不同的公园之间构建生态廊道,保护动物的迁徙。01 数据说明研究区影像.tif:研究区的遥感影像数据。高速公路.shp:高速公路线数据。市区道路.shp:市区道路线数据。铁路.shp:铁路线数据。河流.shp:河流面数据。
2021年11月15日你有没有遇到过,在我们拿到影像数据准备将多幅数据导入ArcGIS或Global Mapper中去黑边然后再进行拼接时发现黑边怎么也去不掉,即使去掉也只是去掉了一部分(遥感卫星数据遇到这种问题较多) 这种顽固黑边怎么能直接去掉呢?之前我们也有推过在ArcGIS中去除这样的顽固黑边构建轮廓线和边界定义镶嵌数据集Nodata除了ArcGIS外还推荐Global Mapper中去黑边
2021年11月21日某广场举行一场大型活动,当天来观看演出的人员会很多,小明作为此次活动的信息员,将为广场周边的住户提供一个在家观看活动的建议,并根据统计的微博签到数据,分析活动周边的人数。一、 数据说明(见“Data”文件夹)Kejicheng0.tif:广场周围的遥感影像图。Kejicheng1.tif:广场周围的遥感影像图。Kejicheng2.tif:广场周围的遥感影像图。
2021年11月19日某高校正在建设数字校园,需要采集道路数据和建筑物数据。请根据所学的知识,按照下列要求,进行数字校园数据的采集工作。一、 数据说明Campus.tif:某高校的遥感影像图。Photo:某高校的建筑物照片文件夹,包含学校的建筑物。二、 要求数据处理新建用于创建交通道路网的道路数据,名称为“Road”,坐标系为“GCS_WGS_1984”。新增道路名称字段,命名为“NAME”,别名为“道路名称”
2021年11月18日小编研究了一下之前学习的java,打开似曾相识的idea,想到在学校老师叫我们实现的一个编程作业,读取遥感波段图像的特征值(最值、中值、众数、平均值、标准差之类的)。众所周知,遥感波段数据就是一个二维数组,里面存储的是每一个像元的DN值(灰度值也叫像元值),读取图像的特征值就是统计这些DN值的特征值。为了让运算量少一点,小编提取了Landsat5 TM数据的3波段和4波段的一个矩形栅格
2021年11月18日生态环境敏感性是指生态系统对区域内自然和人类活动干扰的敏感程度,它反映区域生态系统在遇到干扰时,发生生态环境问题的难易程度和可能性的大小,并用来表征外界干扰可能造成的后果。即在同样干扰强度或外力作用下,各类生态系统出现区域生态环境问题可能性的大小,研究生态敏感性对保护生态系统及其重要。按照下列要求,进行生态敏感性评价。1数据说明DEM数据文件夹:存放所需的DEM数据。
2021年11月18日