矢量数据

针对透视投影下现有矢量地图动态LOD渲染方法存在的不足，本文从渲染的客观需求出发使用梯形格网统一了简化与剖分的过程，并研究了透视投影下梯形格网的简化算法。之后，分析了地图简化的影响因素，最终，针对GPU的渲染流程提出了一种基于 三维GIS 梯形格网的矢量地图动态LOD渲染方法。在此基础上，设计可视化平台的渲染引擎以实现地图渲染，并设计典型的实验案例验证本文方法的可行性与适用性。 1.可视化平台的框架结构 本文设计的可视化平台主要包括地图组织模块、地图操作模块和渲染执行模块三大子模块。以地理数据、符号库和样式数据确定地图渲染样式。地图数据以图层样式和地理数据进行组织，针对矢量地图的渲染需求设计地图渲染模块，同时添加地图操作模块用以支持用户操作。可视化平台的框架结构如下图所示。 （1）地图组织模块 地图组织模块用以对可视化平台进行全局组织，包含图层类、数据源类、渲染类和地图类。数据源类包含顶点几何数据和顶点索引数据，在数据源类进行构建梯形格网并添加空间索引，用户操作时，依据地图区域检索相应数据，交给渲染模块进行渲染。图层类包含图层ID、图层可见比例范围、图层颜色、图层透明度等相关属性，每一个图层类对应一个渲染模块中的图层渲染类，针对图层属性设置着色器程序完成对地图的渲染。 （2）地图操作模块 地图操作模块用以实现用户对地图的基本操作。地图操作模块提供了诸多接口包含获取地图数据

针对透视投影下现有矢量地图动态LOD渲染方法存在的不足，本文从渲染的客观需求出发使用梯形格网统一了简化与剖分的过程，并研究了透视投影下梯形格网的简化算法。之后，分析了地图简化的影响因素，最终，针对GPU的渲染流程提出了一种基于 三维GIS （ztmapinfo.com）梯形格网的矢量地图动态LOD渲染方法。在此基础上，设计可视化平台的渲染引擎以实现地图渲染，并设计典型的实验案例验证本文方法的可行性与适用性。 1. 可视化平台的框架结构 本文设计的可视化平台主要包括地图组织模块、地图操作模块和渲染执行模块三大子模块。以地理数据、符号库和样式数据确定地图渲染样式。地图数据以图层样式和地理数据进行组织，针对矢量地图的渲染需求设计地图渲染模块，同时添加地图操作模块用以支持用户操作。可视化平台的框架结构如下图所示。 （1）地图组织模块 地图组织模块用以对可视化平台进行全局组织，包含图层类、数据源类、渲染类和地图类。数据源类包含顶点几何数据和顶点索引数据，在数据源类进行构建梯形格网并添加空间索引，用户操作时，依据地图区域检索相应数据，交给渲染模块进行渲染。图层类包含图层ID、图层可见比例范围、图层颜色、图层透明度等相关属性，每一个图层类对应一个渲染模块中的图层渲染类，针对图层属性设置着色器程序完成对地图的渲染。 （2）地图操作模块 地图操作模块用以实现用户对地图的基本操作

“地图是人类文化的杰作，它融科学、艺术于一体，作为描述、研究人类生存环境的一种信息载体是人类生产与生活中不可缺少的一种工具。”这是陈述彭院士为《中国地图学年鉴》作序的开场语。Taylor也曾指出“当涉及应用人脑来识别空间联系中的模式与相互关系时，地图学的认知方法是唯一的过程”。地图存在于我们生活的方方面面，应用广泛且己经产生了巨大的社会效应和经济效益，其重要性不言而喻。地图是地图可视化的结果，地图可视化作为现代地图学的核心一直是 三维GIS （ztmapinfo.com） 的研究热点。地图可视化将电子设备的视觉传输能力和人类的视觉思维能力协同起来，将复杂多样的空间信息转化为图形图像并进行交互处理，为人们直观地观察地理现象及分析和探索地理规律提供了有力的工具。随着计算机技术和图形硬件的发展，利用计算机技术来辅助制作电子地图逐渐成为主流趋势。上世纪80年代科学计算可视化己被提出并迅速发展，其理论和方法对空间信息的表达和分析产生了重要影响。国际地图制图协会于1995年成立了一个地图可视化委员会，并与计算机图形学会开始了“Carto-Project”，研究项目，该项目使图形学技术有效地应用在地理学及地图学领域，为空间信息可视化提供了良好的技术支撑。 随着云计算、物联网、基于位置的服务等技术的飞速发展，使得数据的种类和存储规模以前所未有的速度增长。数据的规模化效应给地图可视化带来了极大的挑战

1、 （1）重点学习如何应用 gdal.RasterizeLayer 函数 gdal.RasterizeLayer( target_ds, [3, 2, 1], source_lyr, burn_values = [10,10, 55], options = ["ALL_TOUCHED=TRUE"])注意：栅格化时，将波段 1,2,3 上，分别赋值 55，10,10，source_lyr为打开的文件，burn_values和options这两个属性是非必须的。 （2）关键是选项的选择问题，有4种赋值方式，如： options=["ATTRIBUTE=LUCODE"]，表示字段" LUCODE "的属性值将为栅格值，如果没有设定字段名，则赋值为0； options=["BURN_VALUE_FROM=Z"]，表示 3D 图形的栅格值为其 Z 值（高程值） ； options=["ALL_TOUCHED=TRUE"]，表示图形接触到的像素均将输出； options=["MERGE_ALG=ADD","MERGE_ALG=REPLACE"]， 表示多图形覆盖同一像素的取值方式 2、 from osgeo import gdal, ogr, osr #定义投影 sr = osr.SpatialReference('LOCAL_CS["arbitrary"]') #在内存中

作者：凌逆战 地址： https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12051532.html 波束成型 （Beamforming）又叫 波束赋形 、 空域滤波 作用 ：对多路麦克风信号进行合并处理， 抑制非目标方向 的干扰信号， 增强目标方向 的声音信号。 原理 ：调整相位阵列的基本单元参数，使得某些角度的信号获得相长干涉，而另一些角度的信号获得相消干涉。对各个阵元输出信号加权求和、滤波，最终输出期望方向的语音信号，相当于形成一个“波束”。 远场 ：由于信号源到阵列的距离远大于阵元间距， 不同阵元接收信号的 幅度差异较小 ，因此把不同阵元采集的语音信号的幅值认为都是一样的，只需对各阵元接收信号的 相位差异 进行处理即可。 近场 ：不同阵元 接收到的信号幅度 受信号源到各 阵元距离差异 的影响非常明显，需考虑信号源到达不同阵元的 波程差 。 问题： 通常的阵列处理多为窄带，使得传统的窄带信号处理方法的缺点逐渐显现出来。语音信号的频率范围为300~3400Hz，没有经过调制过程，且高低频相差比较大，不同阵元的相位延时与声源的频率关系密切，使得现有的窄带波束形成方法不再适用 信噪比比较低和混响影响比较高的环境下难以准确估计波达方向 传统的后置滤波只考虑散射噪声或只从波束形成后的单通道输出中估计噪声不足 根据 获取加权矢量时采用的方法 不同

1.概念： 压缩（编码） ：因为未经压缩的数字视频的数据量巨大，在相对有限的存储空间和传输带宽条件下，其在互联网上的传输会有极大的不便，所以在视频的传输之前，会对视频数据和音频数据进行一定算法的压缩，这个过程又称为编码。 帧内（Intraframe）压缩 ：也称为空间压缩，当压缩一帧图像时，只考虑本帧的数据而不考虑相邻帧之间的冗余信息，帧内一般采用有损压缩算法，由于帧内压缩时各个帧之间没有相互关系，所以压缩后的视频数据仍可以以帧为单位进行编辑。帧内压缩一般达不到很高的压缩比率，可能有一定的失真。 基于同一帧内已编码块预测，构造预测块，计算与当前块的残差，对残差、预测模式等信息进行编码。其主要去除的是 空域冗余 。 帧间（Interframe）压缩 ：是基于许多视频或 动画的连续前后两帧具有很大的相关性，或者说前后两帧信息变化很小的特点。也即连续的视频其相邻帧之间具有冗余信息，根据这一特性，压缩相邻帧之间的冗余量就可以进一步提高压缩量，减小压缩比。帧间压缩也称为时间压缩（Temporalcompression），它通过比较时间轴上不同帧之间的数据进行压缩。帧间压缩一般是无损的。帧差值（Frame differencing）算法是一种典型的时间压缩法，它通过比较本帧与相邻帧之间的差异，仅记录本帧与其相邻帧的差值，这样可以大大减少数据量。 基于一个或多个已编码帧预测，构造预测块

#导入包 from osgeo import ogr #打开文件（False - read only, True - read/write） filename = "文件名.shp" ds = ogr.Open(filename, False) #获取第一个图层 layer = ds.GetLayer(0) #获取投影信息 spatialref = layer.GetSpatialRef() s=spatialref.ExportToWkt() #图层定义信息 lydefn = layer.GetLayerDefn() #几何对象类型（点、线、面） geomtype = lydefn.GetGeomType() #获取第一个属性字段，字段名、字段类型等 fd0=lydefn.GetFieldDefn(0) fd0.GetName() fd0.GetType() fd0.GetWidth() #读取数据（空间几何信息及属性信息） feature=layer.GetNextFeature() #拿出几何图形 geom=feature.GetGeometryRef() #查看数据(Wkt给人看，Wkb给计算机看) geom.ExportToWkt() #查看空间某一字段信息 feature.GetField('FIPS_CNTRY') del layer 来源： https://www

本文对应代码已上传至我的 Github 仓库 https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 　　 geopandas 是建立在 GEOS 、 GDAL 、 PROJ 等开源地理空间计算相关框架之上的，类似 pandas 语法风格的空间数据分析 Python 库，其目标是尽可能地简化 Python 中的地理空间数据处理，减少对 Arcgis 、 PostGIS 等工具的依赖，使得处理地理空间数据变得更加高效简洁，打造纯 Python 式的空间数据处理工作流。本系列文章就将围绕 geopandas 及其使用过程中涉及到的其他包进行系统性的介绍说明，每一篇将尽可能全面具体地介绍 geopandas 对应方面的知识，计划涵盖 geopandas 的 数据结构 、 投影坐标系管理 、 文件IO 、 基础地图制作 、 集合操作 、 空间连接与聚合 。 　　作为 基于geopandas的空间数据分析 系列文章的第一篇，通过本文你将会学习到 geopandas 中的 数据结构 。 　　 geopandas 的安装和使用需要若干依赖包，如果不事先妥善安装好这些依赖包而直接使用 pip install geopandas 或 conda install geopandas 可能会引发依赖包相关错误导致安装失败，官方文档中的推荐安装方式为

　　前言：夏天总是感觉想要睡觉，一心想颓废的我却要一周六天都要处于工作状态，但有些事虽然麻烦，但还是要去做，不由得想起火影忍者里面鹿丸这一个角色，有时候真能理解他的心理状态，或许我应该向他学习：善于思考的头脑+悠然自得的生活状态。前阵子想玩node.js，这几天因为看单反教程和修图给暂停了，现在有一个关于地图的项目要去做，有一个有趣的工具叫做mapnik,不知道你们有没有听说过，反正我是没听说过，不过让我惊喜的是mapnik能和node.js一起玩，哎呦，不错哦，这个叼。 Mapnik: Mapnik 是一个用来开发 GIS (即地理信息系统)应用程序的工具包，其核心是一个 C++ 的共享库提供空间数据访问和可视化的算法和模式。特别是包含一些地理对象，如地图、层、数据源、特征和地理几何等。该共享库支持多种操作系统，可以在多线程环境下很好的运行，主要面向一些提供GIS服务的Web应用开发。 从另一种角度解释，Mapnik是一个开源的Python/Node.js/C++地图渲染引擎，其功能是把数据形式的地图，包含一些地理对象，如地图、层、数据源、特征和地理几何等，通过一个样式表的定义，渲染成位图格式，用来提供网络地图服务（WMS服务）。 矢量瓦片： 矢量瓦片是 将矢量数据转换成图片块 ，用于在线地图，借助瓦片的缓存机制，实现可缩放的地图呈现服务，每一个图片块都代表一个坐标区域。

1. 功能简介 GIS将地理空间数据表示为矢量数据和栅格数据。矢量数据模型使用点、线和多边形来表示具有清晰空间位置和边界的空间要素，如控制点、河流和宗地等，每个要素被赋予一个ID，以便与其属性相关联。栅格数据模型使用一个格网和格网元胞（像元）代表空间要素，元胞值表示该元胞位置的空间要素属性。栅格数据模型适用于表示连续的要素，如海拔和降水量。 [ 矢量数据模型 ] [ 栅格数据模型 ] PIE支持多种矢量数据的创建，下面对矢量数据格式的数据创建功能进行介绍。 2. 功能实现说明 2.1 Shape 数据介绍 Shapefile是由ESRI开发后被广泛应用的数据格式，它采用文件的方式分开存储数据的控件信息和属性信息，但其不能存储拓扑关系，具有简单、快速显示的优点。一个Shape数据的文件结构如下所示： [Shape 数据文件结构 ] 编号 后缀 文件说明 1 .shp 基本文件，存储地理要素的几何图形信息； 2 .dbf 基本文件，存储地理要素的属性信息； 3 .shx 基本文件，存储图形要素与属性信息的索引； 4 .prj 可选文件，存储数据的空间参考信息； 5 .sbn/.sbx 可选文件，存储数据的空间索引信息（ESRI创建的空间索引）； 6 .qix 可选文件，存储数据的空间索引信息（PIE创建的空间索引）； [Shape 数据文件结构说明 ] 2.2 实现思路及原理说明