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

Cesium通过wms或者wmts服务加载发布的矢量数据，点选数据时会有一个属性框，如图：而对于栅格数据则不会出现这个框，为了解决这个问题，需要创建一个空的Entity，当点击时就会出现这个框了。像这样： 实现方法参考了geoserver里面基于openlayer的图层预览：url=url+

  本文介绍基于Python语言gdal模块，实现多波段HDF栅格图像文件的读取、处理与像元值可视化（直方图绘制）等操作。  另外，基于gdal等模块读取.tif格式栅格图层文件的方法可

大部分我们处理的降水、气温等栅格数据的格式是nc形式，需要我们将他转换成栅格数据并导入至Arcgis中，进行下一步操作。之后我们根据自己的研究区进行裁剪【SpatialAnalyst

降水温度蒸散发等气象数据通常以NC格式存储，可以用Matlab和ArcGIS读取数据。常为逐年逐月逐日数据。在用GIS进行数据分析时，需要将其转换为栅格数据。（1）打开nc数据。打开GIS,

学习内容来自中国MOOCGIS空间分析。GeographicalInformationSystem(GIS).地理信息系统人们生活中80%都与地理空间位置有关（百度地图、美团外卖、叮咚买菜）两个版本

设置分析环境：arcGIS菜单中【地理处理】-【环境】  两个工作空间可以修改为chp8/ex1，方便之后保存文件都在这个路径。不用每次都去点了  处理范围也可以选一个。