- 博客(10)
- 收藏
- 关注
原创 如何在anaconda里面创建ArcGIS Pro3.4 (Arcpy) 虚拟运行环境
【代码】如何在anaconda里面创建ArcGIS Pro3.4 (Arcpy) 虚拟运行环境。
2024-12-24 02:22:29
1017
原创 ArcGIS给栅格数据建立属性表
ArcGIS给栅格数据建立属性表好多栅格数据天然没有属性表,但是为了计算方便和数据处理,需要对数据建立属性表ArcGIS给栅格数据建立属性表失败:提示:这里描述项目中遇到的问题:直接对栅格数据建立属性表失败:方法一:一些网友建议的,计算唯一值,达到建立属性表目的,但是建立之后属性表还是灰色的,不能点开。方法二:但是两种方法均告失败!给栅格数据建立属性表失败的原因:点击错误代码,查看错误原因:不能对多波段数据建立属性表也不能对浮点型数据建立属性表查看数据发现只有单个波段,怀
2021-12-27 21:13:43
41013
36
原创 matlab(ArcGIS)进行逐项元计算得时候,碰到栅格像元个数不匹配问题
matlab(ArcGIS)进行逐项元计算得时候,碰到栅格像元个数不匹配问题
2021-12-21 14:41:59
1959
原创 ArcGIS矢量转栅格结果,不能上传GEE(Google earth Engine)
ArcGIS矢量转栅格结果,不能上传GEE(Google earth Engine)Error :No data value -128.0 cannot be applied to band #0 of type Short <0,255>.Error code:3GEE提示是:存在-128值,但是gee的数值范围仅包括0-255。nodata一个数值(我碰到了-128等等)在ArcGIS里面查看以后,发现是在我栅格转矢量的时候,系统默认将nodata赋为-128.在反复实验之后,
2021-12-10 16:53:15
1472
原创 ArcGIS中使用协同克里金插值(co-kriging interplotation )对气象数据插值
ArcGIS中如何使用协同克里金插值(co-kriging interplotation )对气象数据插值ANUSPLIN气象站点数据插值局限性百度搜索ArcGIS 克里金插值搭建梯子搜索ArcGIS co-krigingArcGIS协同克里金插值(co-kriging interplotation)实现ANUSPLIN气象站点数据插值局限性唉,虽然ANUSPLIN在进行气象站点数据插值的时候有一定优势,但是由于我国西部自然条件恶劣,人迹罕至,因此气象监测十分困难,造成了气象站点稀少的问题。在气象站点
2021-11-13 15:57:15
11523
19
原创 使用matlab计算栅格影像相关性: RasterSize value is not consistent with the raster size vector
使用matlab计算栅格影像相关性报错错误使用 geotiffwrite (line 257) A map.rasterref.MapCellsReference object was provided to function GEOTIFFWRITE, but its RasterSize value is not consistent with the raster size vector.首先点击geotiffwrite (line 257)查看处理内容错误错误定位结果输出错误使用 geotiffw
2021-11-12 13:40:54
4366
7
原创 荣耀V20设置国科大邮箱步骤
荣耀V20设置国科大邮箱步骤:1.在手机主页点击“电子邮件”程序;2.点击“其它”进入设置电子邮件页面,在“设置电子邮件”页面中,填写电子邮件地址(例如:test@myunit.cn,这里输入国科大邮箱即可)及邮箱密码,点击“下一步”;3.进入“添加新电子邮件账户”后,选择“POP3”按钮。4.在 “接收服务器设置”页面中,填写以下信息并点击“下一步” 用户名:完整的邮件地址(例如test@myunit.cn); 密码:邮箱密码; POP3服务器:mail.cstnet.cn;
2020-09-26 21:55:32
8475
原创 机器学习1-Logistic回归
机器学习1-Logistic回归机器学习——Logistic回归机器学习相关概念Logistic回归机器学习——Logistic回归机器学习相关概念机器学习相关概念有监督学习:有标记。无监督学习:没有任何标记。分类学习:例如邮件的分类:发送邮件,接收邮件,垃圾邮件等。回归学习:一个时间线上的东西,例如体重、年龄等。模型泛化:训练模型刚开始会给训练集,但是学习完之后,让他用于其他数据集。过拟合:提高算法准确性,详细体现了数据集各种特征,但是在新数据集效果差。欠拟合:与过拟合相反。Logi
2020-08-20 23:38:28
201
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人