空气质量数据是在我们日常研究中经常使用的数据！之前我们给大家分享了2000-2023年全国范围逐日的PM2.5栅格数据、2013-2023年全国范围逐日SO2栅格数据、2000-2023年全国范围逐日PM10栅格数据（均可查看之前的文章获悉详情）！本次我们给大家带来的是2000-2023年全国范围的逐日的O3栅

用Python计算栅格数据的真实面积在地理空间分析中，栅格数据的像素值通常代表某种属性，比如土地利用比例、植被覆盖率等。这些数据往往基于经纬度网格表示的比例值，而为了更直观地理解这些数据的空间意义，我们需要将这些比例值转化为实际面积（如平方米或公顷）。对于高分辨率的大尺寸栅

摘要：本文介绍了ArcMap邻域分析、栅格表面分析、水文分析、区域分析、提取分析等工具箱中的工具功能。包括计算图层间点、线、面要素间的距离、位置和角度，创建缓冲区，添加计算信息到属性表，分割面要素，编号，生成统计信息，计算几何测量值，按区域统计栅格数据、DEM高程等，使用DEM数据进

空间数据库基础理论GIS空间数据处理分析涉及的基本概念周陆军​腾讯科技（深圳）有限公司前端开发​关注他 63人赞同了该文章《空间数据库》课程整理汇总，106篇课程，内容太长，学习中，把一些关键点，汇总记下笔记地理空间GIS中的地理空间（Geo-spatial）是指

空间数据库基础理论GIS空间数据处理分析涉及的基本概念周陆军​腾讯科技（深圳）有限公司前端开发​关注他 63人赞同了该文章《空间数据库》课程整理汇总，106篇课程，内容太长，学习中，把一些关键点，汇总记下笔记地理空间GIS中的地理空间（Geo-spatial）是指

两类栅格数据之间的相关性计算（输出为tif影像）栅格数据做相关性分析前的预处理（批量定义投影、栅格投影、重采样）栅格影像行列号需要一致，行列号不一致可以在ArcGIS中批量处理：1.重采样2.裁剪右键空白环境设置处理完毕后，进行相关分析。Matlab代码-年[a,R]=geotiffread(

数据来源GHS-POP空间栅格产品（GHS-POP_GLOBE_R2023）描绘了人口的分布，表示为每个单元的人数。这个数据集描述了人口的分布和密度，以每个单元的人数表示，1975年-2020年，五年间隔，空间分辨率1000m.官网下载地址：https://human-settlement.emergency.copernicus.eu/download.php?ds=po

需求背景：对栅格文件进行导入导出（使用代码的方式，非命令方式）；当然也可以使用代码和GDAL的方式进行，但是GDAL配置部署不便捷，故选用GeoTools方式来实现。ps：若是使用命令方式，首先打开PostgreSQL的安装目录【\PostgreSQL\14\bin】，然后使用如下命令即可实现把栅格文件导入到数据库中

这里在分享一个人口1km精度栅格数据，LandScan是由美国能源部橡树岭国家实验室（ORNL）提供的全球人口分布数据集，具有最高分辨率的全球人口分布数据，是全球人口数据发布的社会标准，是全球最为准确、可靠，基于地理位置的，具有分布模型和最佳分辨率的全球人口动态统计分析数据库。这一数据

本文将介绍通过ArcGISPro的Python模块（arcpy）对栅格数据进行栅格计算及数据统计的方法。1数据来源及介绍本文使用的数据为国家青藏高原科学数据中心的中国1km分辨率逐月降水量数据集基础上通过《Python栅格数据处理教程（一）》中的方法提取出的吉林省范围降水量数据。该数据

本文将介绍通过ArcGISPro的Python模块（arcpy）对栅格数据定义投影及裁剪的方法。1数据来源及介绍降水量数据：国家青藏高原科学数据中心的中国1km分辨率逐月降水量数据集。行政区数据：天地图行政区划数据中的吉林省边界面数据，该数据为GeoJSON格式，可通过QGIS等软件将其转换

这一篇是前面一篇的续集，前一篇链接GeoServer+Postgis发布存储在Postgis中的栅格数据前期准备pgraster插件下载:还是提供一个maven地址，直接搜索pgraster即可，版本的话因为插件是gs-开头选择和GeoServer版本一致即可，前一篇使用的GeoServer版本为2.19.6，所以这里也选择2.19.6即

  本文介绍基于ENVI软件，利用“SeamlessMosaic”工具实现栅格遥感影像无缝镶嵌的操作。  在遥感图像镶嵌拼接：ENVI的PixelBasedMosaicking工具操作方法这篇文章中，我们介绍了在ENVI软件中通过“PixelBasedMosaicking”工具实现栅格遥感影像的镶嵌的方法。这一工具虽然可以

  本文介绍基于Python中GDAL模块，实现基于一景栅格影像，对另一景栅格影像的像元数值加以叠加提取的方法。  本文期望实现的需求为：现有一景表示6种不同植被类型的.tif格式栅格数据，以及另一景与前述栅格数据同区域的、表示植被参数的.tif格式栅格数据；我们希望基于前者中的植被类

6.15之前最近在老师的指导下做小课题，但是我好不像话，一直在拖延。一个原因是目前在实习，另一个原因好像是考上研之后飘了……关于Python中的mgwr包的使用，这个模型起初是用来处理矢量数据（矢量点数据，面的话就用中心点）。所以ArcMap、ArcGISPro和一些软件包里的那个工具初始数据选项

   土体厚度指的是地表以下土壤的垂直厚度，通常以米为单位进行测量。土体厚度的重要性在于它直接影响地表径流、地下水补给、土壤肥力以及植物根系分布等生态和环境因素。   本数据集是以250米分辨率制作的中国地区土体厚度栅格数据。每个像素的数值代表该区域内土

#########################################################使用矢量文件裁剪栅格数据raster_data#待裁剪的栅格数据shapefile_data#读入的shapefile文件#检查栅格数据和shapefile数据的投影是否一致projection(raster_data)projection(shapefile_data)#如果投影不一致,则

偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程，判定指标是相关系数的R值。在GIS中，偏相关分析也十分常见，我们经常需要分析某一个指数与相关环境参数的相关程度，例如NDVI与气温，降水，地形之间的相关系数。这与我们日

空气质量数据是在我们日常研究中经常使用的数据！之前我们给大家分享了2000-2022年全国范围逐日的PM2.5栅格数据、2013-2022年全国范围逐日SO2栅格数据、2000-2022年全国范围逐日PM10栅格数据、2013-2022年全国范围逐日CO栅格数据和2000-2022年全国1km分辨率的逐日O3栅格数据（可查

   “栅格”还起源于电视技术，一种扫描模式（如阴极射线管中的电子束），其中从上到下成行从一侧到另一侧扫描一个区域。从栅格这个词的来源，我们可以看出耕地和电视扫描，都是在进行一种网格化的过程。这种网格化的结果：产生了由像素（微小的彩色方块）网格构建的图像，这种图像就是栅格

字节序列：ReadRaster([xoff],[yoff],[xsize],[ysize],[buf_xsize],[buf_ysize],[buf_type],[band_list]，[buf_pixel_space],[buf_line_space],[buf_band_space])xoff是列读取起点，默认值为0。yoff是行读取起点，默认值为0。xsize是读取的列数，默认为全部读取。ysize是读取的

​    关于栅格数据/图片的位深度（eg.8bit、16bit、32bit）转换之前我就发过一篇文章，【Python&RS】基于GDAL栅格数据/图片位深度（bit）转换。但是最近在使用的时候发现好像效果不行，有时候转换不成功，所以自己又研究了一下原理重新写了一份代码。今天就和大家分享一下如何使用Py

​    我之前分享过【Python&RS】基于GDAL镶嵌拼接遥感影像，但是没有加入批量处理的代码。最近正好有这个需求，所以就对原来的代码进行了优化加入了批量拼接的代码。现在只需输入一个文件夹即可将其中的影像全部镶嵌起来。 一、导入GDAL库fromosgeoimportgdal二

​    最近在用OpenCv库处理图片时发现cv库无法读取64位的tif影像，所有想通过Python将64位的图片转换成8位的。今天就跟大家分享一下如何利用Python的GDAL库，实现栅格数据/图片的位深度转换。        在数字图像处理中，我们常常会听到不同的位数术语，比如64位、16

​    遥感工作者离不开栅格数据，有时候我们可能需要修改栅格数据的值，但ENVI和ArcGIS中并没有直接修改DN值的工具，只有栅格计算器、Bandmath这些工具去计算整个波段的值，或者EditClassificationImage工具可以修改ENVI分类后的像元值，但这个工具只对分类格式有效，博主整不