Imagery in Action | Week5 栅格分析

ArcGIS Online中的栅格分析与深度学习实践
本文介绍了ArcGIS Online如何进行栅格分析,特别是使用ArcGIS Image for ArcGIS Online进行影像处理和分析,无需基础设施设置。文中提到了150多种栅格函数和深度学习功能,并提供了两个实践练习,包括使用栅格函数提取火灾痕迹和利用深度学习绘制建筑物轮廓。文章强调了函数链的灵活性和模型的易用性,并表达了对深入学习资料的兴趣。

第五周主题:Online中的栅格分析方法。

 

   01 Online中的栅格分析   

ArcGIS具有一组强大的影像和栅格分析功能,可在整个ArcGIS系统中访问,包括我们的桌面产品和ArcGIS Online。

那么,为什么要在线呢?

ArcGIS Image for ArcGIS Online,它可以为您提供分析,不再需要担心基础架构设置,只需上传数据,然后继续图像处理和分析任务即可。您可以访问150多个栅格函数,可以使用开箱即用的工具,深度学习功能,和函数链编辑器。

   02 练习   


练习1.使用影像勘探化石:在Online中打开地图,更改影像显示方式,使用栅格函数提取火灾痕迹,在栅格函数模板中组合多个函数形成函数链。

练习2.利用深度学习绘制建筑物轮廓:添加影像数据,使用深度学习检测对象自动识别建筑物轮廓,查看结果,更改参数后再次提取。

   ——END——   

写在最后:
函数链功能有点神奇,感觉和模型很像,可以任意组合~

练习里的深度学习比较简单,模型都是现成的,只要改改参数即可,不知道哪里有更深入的学习资料,好像很有意思!

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【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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