ogrinfo-显示空间数据的相关信息

本文介绍了ogrinfo命令的使用方法及参数说明,ogrinfo用于显示各种GIS数据源的信息,包括图层属性、几何类型等,并提供了示例展示如何进行特定查询。
ogrinfo [-ro] [-q] [-where restricted_where]
[-spat xmin ymin xmax ymax] [-fid fid]
[-sql statement] [-al] [-so] [--formats]
datasource_name [layer [layer ...]]

ogrinfo可将其支持的数据源的各种信息显示到stdout(终端)
-ro: 以只读模式打开
-al: 显示所有层的所有所有元素(参数中不用给出层名)
-so: Summary Only,不显示元素列表,只显示摘要信息,如投影,模式,元素数目和范围
-q: 不显示详细信息,如坐标系统,层模式,元素数目和范围
-where restricted_where: 查询条件
-sql statement: sql查询,"SELECT ... FROM ...",不支持别名
-spat xmin ymin xmax ymax: 仅显示给定范围内的元素
-fid fid: 仅显示指定feature id的feature
--formats: 显示所支持的格式
datasource_name: 数据源名称
layer: 一个或多个需要显示的层名

如果没有给出层名,则会显示可用层的列表及其几何类型,如果指定了层名,则显示它他们的范围,坐标系统,元素数目,几何类型模式以及所有符合查询条件的元素,如果未指定查询条件,则显示所有元素。
显示的几何类型为OGC WKT格式。
Example:

C:\ms4w\Apache\htdocs\workshop\data>[color=darkred]ogrinfo airports.shp[/color]
INFO: Open of `airports.shp'
using driver `ESRI Shapefile' successful.
1: airports (Point)

C:\ms4w\Apache\htdocs\workshop\data>[color=darkred]ogrinfo -ro -sql "select name,elevation from airports" -where "ELEVATION=1351.0000" airports.shp[/color]
INFO: Open of `airports.shp'
using driver `ESRI Shapefile' successful.

Layer name: airports
Geometry: Point
Feature Count: 1
Extent: (434634.000000, 5228719.000000) - (496393.000000, 5291930.000000)
Layer SRS WKT:
(unknown)
name: String (64.0)
elevation: Real (12.4)
OGRFeature(airports):11
name (String) = Snells Seaplane Base
elevation (Real) = 1351.0000
POINT (444049 5277360)

C:\ms4w\Apache\htdocs\workshop\data>[color=darkred]ogrinfo --formats[/color]
Supported Formats:
-> "ESRI Shapefile" (read/write)
-> "MapInfo File" (read/write)
-> "UK .NTF" (readonly)
-> "SDTS" (readonly)
-> "TIGER" (read/write)
-> "S57" (read/write)
-> "DGN" (read/write)
-> "VRT" (readonly)
-> "AVCBin" (readonly)
-> "REC" (readonly)
-> "Memory" (read/write)
-> "CSV" (read/write)
-> "GML" (read/write)
-> "KML" (read/write)
-> "SQLite" (read/write)
-> "ODBC" (read/write)
-> "PGeo" (readonly)
-> "PostgreSQL" (read/write)
-> "MySQL" (read/write)
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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