研究区域地图

最新推荐文章于 2025-02-24 15:06:02 发布
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高精地图构建：Lidar SLAM与视觉SLAM对比
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
10-08 17万+
高精地图构建：Lidar SLAM与视觉SLAM对比​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文围绕高精地图构建，对比 Lidar SLAM 与视觉 SLAM。Lidar SLAM 通过激光获取点云数据，精度高、环境适应性强但成本高、数据量大；视觉 SLAM 利用图像，成本低、信息丰富却受光照影响大、深度获取难。还解析了 SLAM、点云等关键概念，介绍了两者融合趋势、应用案例、技术挑战及未来方向，也给出常见问题解答，为相关领域应用与学习提供参考。
出租车轨迹点地图匹配研究
追求灵魂代码
07-16 7090
背景 历经一年时间，从一个对地理信息一无所知的小白到入门的过程，在今天晚上，终于把轨迹点初步匹配到地图上了。 关于地图匹配，已经是一门成熟的技术了，但是网上对地图匹配的开源还是比较少。Github上面虽然有很一些地图匹配的开源工具，但是地图匹配涉及到路网数据和出租车轨迹点数据，不容易对现有的代码进行使用。 所以，只好自己写代码了。~~~ 代码是不会提供出来的，下面就分享一下我的研究思路吧。 那么，...
ArcGIS绘制研究区地图关键技巧
知识搬运者
04-20 7616
1、选择视图为布局视图该视图是用于绘制研究区域出图的视图。在该视图下，移动区域图，选择工具栏中的抓手，移动整个布局，选择箭头。
使用QGIS进行研究区域制图实战
夜郎King的博客
06-28 1万+
本文使用QGIS软件为例，详细介绍如何使用QGIS来制作研究区域图。
GMT绘制研究区地图
weixin_43763405的博客
07-07 1392
gmt绘图
地图（三）利用python绘制等值区域地图
微信知乎搜索HsuHeinrich
02-24 1028
利用python绘制等值区域地图
百度地图 行政区域 高亮
菜鸟的博客
08-03 5349
最近接着个需求，需要在地图上将行政区域高亮，在网上找了几个方法，都是自己算的点顺序，总结了一下，出现过以下几个问题 1、行政区域边线画出来了，但是遮罩不准，应该是点顺序的问题，导致总是有显示或者不显示的地方 2、有一条线连到边界，或者区域外有些地方不准 3、自己按照一定的顺序组合点顺序，看着费劲，不方便 自己研究了一下，做了一下改动，很简单，在这里记录一下。代码如下。 function ...
Python绘制地图
qq_42677487的博客
01-05 927
【代码】Python绘制地图。
天地图如何导出某个区域_如何巧用ArcGIS提取天地图建筑轮廓
weixin_35925298的博客
12-31 1万+
1. 概述天地图是测绘地地理信息行政主管部门主导建设的国家地理信息公共服务平台，由主节点、省级节点和市级节点构成。节点地图主要包括矢量电子地图、矢量地图注记、影像电子地图和影像地图注记，其中矢量电子地图内容最为丰富，比如建筑轮廓数据就比百度高德等商用地图丰富很多。但天地图的建筑轮廓数据为图片格式，而在某些工程项目GIS系统中使用时，一般需要的是矢量数据格式，那有没有办法将建筑轮廓提取为矢量数据呢？...
unity-大地图分块加载研究
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12-12 1万+
title: unity-大地图分块加载研究 categories: Unity3d tags: [unity, 大地图, 分块, lightmap] date: 2018-12-12 11:22:18 comments: false unity-大地图分块加载研究 思路及效果 每个chunk场景独自烘焙自己的光照图 chunk场景中go导出为prefab 打包 将每个...
GBD研究-美国州级地图（附资源）
02-14
在本文件中，特别关注了美国州级层面的数据和地图资源，这对于研究美国各州的健康状况、疾病负担以及相关卫生政策的制定与评估具有重要意义。 首先，这份研究资料通过地图的形式展示了美国各州在不同健康指标上的...
【地理信息系统】基于Google Earth Engine的区域边界加载与可视化：马萨诸塞州研究区地图绘制技术实现
12-05
使用场景及目标：①在GEE中快速加载自定义研究区域边界并进行地图可视化；②为后续影像裁剪、区域统计、时空分析等操作提供空间范围定义；③学习GEE中FeatureCollection的基本用法及地图样式渲染技巧； 阅读建议：...
精选资源
DRAW-WORLD-MAP.rar_World map简图画_matlab区域地图_matlab地图上色_上色_地图上色
09-21
在本资源包“DRAW-WORLD-MAP.rar”中，包含了一个使用MATLAB绘制世界地图以及对地图区域进行上色的程序实例。MATLAB是一款强大的数值计算和数据分析软件，同时也广泛应用于图形绘制，包括地理信息图的创建。让我们...
福州大学数字中国研究院现代地图学教程知识要点.docx
03-29
地图按照内容、比例尺、制图区域、功能和作用以及其他标志进行分类，涵盖了从普通地图到专题地图，从小比例尺到大比例尺，从纸质地图到数字地图的各种类型。 现代地图学的定义进一步强调了地学信息传输和可视化，...
PySide6从0开始学习的笔记（十四）创建一个UI项目的资源
最新发布
12-22
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基于Matlab霍夫曼变换的仪表盘读数自动识别系统_该项目专注于利用数字图像处理技术特别是霍夫曼变换HoughTransform算法在Matlab编程环境下实现对各类圆形.zip
12-22
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基于MATLAB编程环境实现UCI葡萄酒分类数据集多算法对比分析与可视化研究的机器学习项目_包含数据预处理特征工程模型训练超参数调优性能评估与结果可视化的完整流程重点比较.zip
12-22
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基于Matlab的实时运动目标跟踪与行为识别系统_运动目标检测_实时视频处理_目标跟踪算法_行为识别模型_人机交互界面拓展_Matlab编程_图像处理工具箱_计算机视觉算法_机器学.zip
12-22
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基于LRS3数据集的多模态语音分离任务数据生成MATLAB脚本实现
12-22
本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法，重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3（长时RGB+音频语音数据集）作为一个规模庞大的视频与音频集合，整合了丰富的视觉与听觉信息，适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境，成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言，该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音，并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段，提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录，为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中，主要包含以下两部分内容： 1. 说明文档：该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前，仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本：解压后可获得原始的视频、音频及转录文件，这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤： 1. 数据预处理：从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等；视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合：将提取的音频特征与视觉特征相结合，构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建：设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解，而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化：使用预处理后的数据对模型进行训练，并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用：采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求，该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱，上述步骤得以有效实施。需注意的是，多模态任务常需大量计算资源，处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础，通过深入理解与运用这些脚本，研究者可更扎实地掌握语音分离的原理，从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
用arcgis画研究区域地图
02-23
### 如何使用 ArcGIS 绘制指定的研究区域地图 #### 准备工作 为了在ArcGIS Pro中绘制指定的研究区域地图，需先准备好所需的数据文件。这些数据可以是从官方地理信息系统下载的矢量数据、栅格图像或是其他空间数据集[^1]。 #### 打开并设置项目环境 启动ArcGIS Pro之后，在功能区的视图选项卡下的Windows群组里单击目录窗格来管理本地存储的空间数据以及连接到在线资源。这一步骤有助于快速访问用于创建研究区地图所需的各类素材[^2]。 #### 创建新地图文档 通过新建工程或者打开已有工程项目来进行下一步操作。选择合适的坐标系对于确保不同来源的数据能够正确叠加非常重要；因此建议根据实际需求设定好全局属性中的投影参数[^3]。 #### 添加数据层 利用“添加数据”按钮导入预先准备好的底图和其他辅助信息作为背景支持。接着按照特定主题逐步加入更多细节化的要素比如河流、道路网等以丰富最终成果的表现力。 #### 编辑与美化图形对象 借助编辑工具调整各元素的位置大小关系使之更加美观易读。还可以应用样式库里的预设方案给不同的地物赋予颜色填充线型图案等视觉效果从而提高辨识度。 #### 定义研究边界 针对目标地区划定明确界限是制作专题图表不可或缺的一环。可以通过数字化现有影像资料上的轮廓线亦或是依据行政界址数据库内的记录完成这项任务。 #### 输出高质量图片 当所有准备工作就绪后就可以考虑导出成品了。进入布局模式下安排页面构图包括标题比例尺指北针图例等内容项以便于后期打印出版或分享交流。 ```python # Python脚本可用于批量处理大量相似的任务，例如自动裁剪多张遥感影像至同一研究区域内。 import arcpy def clip_rasters_to_study_area(raster_list, study_area_boundary, output_folder): for raster in raster_list: out_raster = f"{output_folder}/{raster}_clipped.tif" arcpy.Clip_management(raster, "#", out_raster, study_area_boundary) clip_rasters_to_study_area(["image1.tif", "image2.tif"], "study_area.shp", "./outputs") ```
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