为TerraExplorer添加时间元素(转载)

TerraExplorer 5.1.2版本引入了增强的时间元素功能,支持通过时间设置控制对象显示,并允许用户调整系统时间和日期。此功能可用于演示对象移动轨迹、对象变化及历史地图版本等。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >


文:Arik Katz

我们新发布的TerraExplorer5.1.2版本增强了时间元素功能。通过时间和日期的起止设置,可以控制系统中对象的活动时间。只有当前的系统时间在这个设置的时间范围内时,对象才可见。通过三维窗口上新增加的“日期和时间”滑块,可以修改当前的时间和日期。
为对象添加时间元素的方法有两种:一种是从有“时间段”或“时间戳”标签的KML或KMZ 文件中导入;另外就是用TerraExplorer中的“时间戳”工具为选定的对象或群进行设定。

如何使用时间元素来增强系统效果?
时间元素可以用来展示:
对象移动:拖动时间标签,对象位置会随之变化。这种方法尤其对于展示没有使用API的物体的录制轨迹来说效果显著。
对象变化:拖动时间标签,对对象的大小,位置或视觉参数进行一定范围的变化。
历史版本的光栅地图:对同一地区添加大量的影像层,每个影像层设置一个不同的时间标签。

使用API来控制时间
对于对象的起止时间标签,日期和时间滑块的范围以及当前系统时间,TerraExplorer提供了一套完整的控制键。若当前的三维应用程序与对象和事件的发生时间实时关联,我们可以根据实际时间为每个对象设置时间标签。然后通过将当前的系统时间和日期修改为录制的时间就可以重播事件。在浏览界面和对象中间,通过使用路线和同步功能,你还可以录制你的摄影位置。

转载于:https://www.cnblogs.com/shaoge/articles/1553957.html

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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