1 --- Prerequisites to GIS Practical 2 1A Creating and Managing Vector Data 3 1B a) Adding vector layer 4 1C b) Setting properties c) Vector Layer Formatting 5 1D Calculating line lengths and statistics 6 2A Adding raster layers 7 2B Raster Styling and Analysis 8 2C Raster Mosaicking and Clipping 9 3A Making a Map 10 3B Importing Spreadsheets or CSV files 11 3C Using插件12 3D搜索和下载OpenStreetMap数据13 4A与属性一起工作14 4B地形数据和山坡阴影分析15 5A使用预测和WMS数据16 6A地图topo表和扫描地图17 6B地理提示量8A最近的邻居分析24 8B使用点或多边形25 8C插值点数据
GEOG 574 GIS: Vector & Raster Modeling 2 GEOG 574 GIS: Vector & Raster Modeling 2 GEOG 574L GIS: Vector & Raster Modeling Lab 1 GEOG 574L GIS: Vector & Raster Modeling Lab 1 GEOG 575 GIS Applications 2 GEOG 575 GIS Applications 2 GEOG 575L GIS Applications Lab 1 GEOG 575L GIS Applications Lab 1 GEOG 576 Web GIS 2 GEOG 576 WEB GIS 2 GEOG 576L WEB GIS LAB 1 GEOG 576L WEB GIS GIS LAB 1 GEOG 577空间数据库2 GEOG 577空间数据库2 GEOG 577L空间数据库1 GEOG 577 LAB 1 GEOG 577 egog 577 geog 583 geog 583 Uas 2 uas 2 uas 2 uas 2 uas 2 uas 2 uas 2 uas 2 uas 2 uas 2 uas 2 uas 2 uas 2 uas 2 uas 2 uas 2 uas遥控器 UAS Remote Sensing Lab 1 GEOG 583L UAS Remote Sensing Lab 1 GEOG 584 Remote Sensing 2 GEOG 584 Remote Sensing 2 GEOG 584L Remote Sensing Lab 1 GEOG 584L Remote Sensing Lab 1 GEOG 585 Advanced Satellite Remote Sensing 2 GEOG 585 Advanced Satellite Remote Sensing 2 GEOG 585L Advanced Satellite Remote Sensing Lab
要为监督分类器创建培训数据,必须使用光栅和相关的ROI提取标记的像素。您将使用Envi机器学习ML培训数据从ROIS任务来创建培训数据。此任务将从.xml文件中指定的ROI识别的栅格中提取所有标记的像素。将创建一个包含单一光谱的新栅格。训练栅格的尺寸为(行= 1,列=输入栅格列,bands =输入栅格频段 + 1)。附加频段将提供每个像素的数字值,此数字值代表每个像素的类标签值。
用于 LIDT 测量的光栅扫描应用每年都越来越受欢迎。当光学元件的零散缺陷密度较低时(其他测试协议往往会高估 LIDT),这是一种非常有用的程序。此外,光栅扫描通常用于认证大口径光学元件,以及需要了解最坏情况的情况。现在,Lidaris 可以从标准光栅扫描测试中提供更多信息。新增一项功能——根据激光辐照水平统计激光诱导表面物体的辐射强度。
•扫描电子显微镜是使用精细的能量电子束来观察和分析散装样品的表面微观结构的仪器。•电子光系统用于形成电子探针,该探针可以以栅格模式在样品表面扫描。•通过该梁与样品的相互作用产生了各种信号。可以通过适当检测器的应用来收集或分析这些信号。•对于成像,可以组装在栅格图案中每个位置上获得的信号振幅以形成图像。
描述实现了物种分布建模和生态利基建模,包括:偏差校正,空间交叉验证,模型评估,栅格插值,生物插入式``''''(````速度''''(由射手代表的``质量''的运动的速度和方向),跨度的时间序列介绍了跨度的记录。包装的核心是一组``训练''功能,它们会自动优化基于模型复杂性的可用发生数量。这些算法包括Maxent,MaxNet,增强的回归树/梯度增强机,广义添加剂模型,广义线性模型,天然花纹和随机森林。为了增强与其他建模软件包的互操作性,未创建新类。该软件包可与“ ProJ6”大地测量对象和坐标参考系统一起使用。
3 SDSS I 的组成部分:地理信息系统 ......................................................65 学习目标 ......................................................................................................65 3.1 简介 ................................................................................................65 3.2 传统 DSS 和 GIS 的组成部分 ........................................................ 66 3.3 SDSS 的组成部分 ............................................................................. 67 3.4 地理信息系统 (GIS) 概述 ............................................................. 68 3.4.1 空间信息和数据使用的历史 ............................................................. 68 3.4.2 GIS 的定义 ............................................................................. 70 3.4.3 坐标系统 ............................................................................. 71 3.4.4 数据模型 ............................................................................. 72 3.4.4.1 矢量数据模型 ............................................................. 74 3.4.4.2 栅格数据模型 ............................................................. 82 3.4.4.3 栅格与矢量 ............................................................. 89 3.4.5 空间数据收集 ............................................................................. 89 3.4.6 数据库管理 ................................................................ 93 3.4.7 数据考虑 ................................................................ 97 3.4.8 空间数据探索、处理和分析 ........................ 97 3.4.9 地图数据探索 ............