关于读取mapper的两种方式

本文介绍了两种不同的方法,虽然具体内容未给出,但这些方法可能应用于特定的技术场景中。第一种方法与第二种方法各自有着不同的特点和应用场景。

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第一种:

第二种:

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/classmethond/p/10586641.html

### Global Mapper 中两期影像的变化检测方法 在 Global Mapper 软件中,可以通过其内置的功能模块实现两期影像之间的差异或变化检测。以下是具体的方法描述: #### 数据准备 首先需要加载两期待比较的影像数据到 Global Mapper 中。这两期影像应覆盖相同的地理区域,并经过必要的预处理步骤(如配准、投影转换等),以确保它们的空间一致性[^3]。 #### 影像叠加与视觉对比 通过调整透明度的方式可以直接进行初步的视觉对比。选择其中一期影像设置为半透明状态并叠加在另一期影像之上,从而直观地观察两者间的显著差异。此方法适用于快速识别明显改变的地物类型,例如建筑物新增或者植被覆盖范围的变化[^3]。 #### 数字化矢量提取法 利用手动数字化工具沿发生变化的位置边界绘制矢量图形来进行定量分析也是一种常用手段。对于每种类型的变更都可以创建独立的图层保存相应的矢量化结果以便后续统计计算面积大小或其他属性信息[^3]。 ```python # 示例代码展示如何读取GeoTIFF文件并计算像素级差异 from osgeo import gdal, numpy as np def calculate_difference(image1_path, image2_path): dataset1 = gdal.Open(image1_path) array1 = dataset1.ReadAsArray() dataset2 = gdal.Open(image2_path) array2 = dataset2.ReadAsArray() difference_array = abs(array1 - array2) return difference_array difference_result = calculate_difference('path_to_image1.tif', 'path_to_image2.tif') print(difference_result) ``` #### 像素级自动变化检测算法应用 如果追求更高程度自动化,则可借助第三方插件或是脚本编程调用GDAL库等功能来实施基于数学运算原理上的逐像素对比分析流程。这种方法通常涉及设定阈值参数决定哪些数值差距被认为代表实际意义上的“变化”,最终输出二进制掩膜形式的结果表示哪里发生了变动[^3]。 ---
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