【技术类】【且听我说“镶嵌数据集”】概述篇:影像管理的内容有哪些

本文详细介绍了ArcGIS影像数据的管理与应用,包括数据管理的各个方面,如数据集类型、镶嵌数据集特点与操作、影像数据分级、存储方式、大规模数据管理及应用实例等。

       对ArcGIS影像技术稍有了解的童鞋应该都知道,ArcGIS影像侧重的是大规模影像的管理和共享,之前的【ArcGIS影像服务】系列博文(http://blog.youkuaiyun.com/arcgis_all/article/details/8239434)对数据共享进行了介绍,今天想和大家说说数据管理的事儿,极想的呦~


      由于内容实在是太多,这回先列个提纲,和各位交代一下都要说些啥事。


      1ArcGIS影像数据管理

           栅格数据集

            栅格目录

            镶嵌数据集

       2、镶嵌数据集概述

       3、镶嵌数据集特点

            动态镶嵌

             实时处理

       4、镶嵌数据集支持的数据格式

             基础栅格数据

             传感器影像数据

             其它数据

       5、镶嵌数据集描述

             镶嵌数据集结构

             镶嵌数据集属性表

             镶嵌数据集其它属性信息

       6、镶嵌数据集操作

            数据预处理

             建立镶嵌数据集

             添加影像数据

             镶嵌规则设置

             黑边去除

             边界显示

             影像匀色

             接边线构建

             快视图构建

             镶嵌数据集同步

             镶嵌数据集修复

             镶嵌数据集删除

       7、影像数据分级

             归档影像

             原始影像

             影像产品

             影像专题产品

       8、影像存储方式介绍

            直连式存储

            网络连接式存储

            存储网络

            分布式存储方式

       9、大规模影像数据管理及应用

             归档影像管理流程

             原始影像管理流程

             影像产品管理流程

             DEM产品管理流程

             影像专题产品管理流程

       10、影像管理与应用实例

             镶嵌数据集管理原始影像

             镶嵌数据集管理DEM产品

             栅格函数模板实现影像渲染

       内容是不是很丰富呢?掌握了这些东东,应该就能出去唬人了吧大笑


     


     


     


      


      


      

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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