Imagery in Action | Week6 影像服务

本文介绍了ArcGIS Image for ArcGIS Online的新特性,包括托管、管理和动态影像图层的创建,以及如何通过用户界面配置和分享影像内容。重点展示了如何使用Dashboard查看和操作影像结果,揭示了课程中实践环节的轻度讲解。

终于到最后一周啦~本周主题:影像服务

 

   01 影像服务   

ArcGIS Image for ArcGIS Online:这项新产品允许用户托管、管理、可视化、分析、并在ArcGIS Online中共享影像内容。

影像图层可托管为用于高效查看的静态切片影像图层或作为提供动态镶嵌和动态处理的动态影像图层。

按照用户界面向导,我们可以选择图层配置和其他属性,如传感器类型、增强参数、正射校正参数等,通过简单地拖放影像文件,定义相关项目元数据,我们就可以在 ArcGIS Online 中创建影像图层。

这样的动态影像图层支持查看所有像素值的元数据并可以应用动态处理。

   02 练习   


使用Dashboard查看影像结果:

   ——END——   

写在最后:

最后一周的也太简单了,啥也没讲啊,就把做好的Dashboard演示了一下,也没说怎么做,这个老师的都好水……
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   扫我扫我   

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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