要在C++中实现一个基于DEM（数字高程模型）和DOM（数字正射影像）的路线生成算法，满足以下要求：规避DEM中的地物：利用DEM的高度数据识别障碍物，如山体、水域等不可通行区域，并设计路径绕过它们。判断DOM中的地物：结合DOM数据对地物进行分类和识别，如道路、建筑、植被等。生成连续的线路

一、服务器封装代码的基础操作大家可以看一下前面写的这篇博客，不涉及到特殊的包（例如GDAL），基本是可以正常封装的二、有关于GDAL的处理网上很多有关于GDAL的.whl文件网址都失效了，在公众号：遥感与深度学习中发现了可以用的.whl文件（亲测有效！）通过百度网盘分享的文件：GDAL_Lin

建议gdal用3.5.3前的版本，因为目前网上大部分文章都是适用这个版本之前的编译方法一、gdal部署1）安装gcc通过系统包管理器安装sudoaptinstallgccgcc--version2）安装g++通过系统包管理器安装sudoaptinstallg++g++--version3）安装Ant通过系统包管理器安装sudoapt-g

综述：要在django中处理地理空间数据，首先要保证django框架支持处理地理空间数据，其次项目用到的数据库也应该支持存储地理数据，本小结介绍的是python3.12+django(后端技框架)+vue（前端框架）+postgresql（数据库）；在Django中处理地理空间数据的存储和查询，涉及到以下几个关键步骤：1.扩展

Python环境安装GDAL库1GDAL介绍GDAL的应用python安装GDAL库Python版本查看与切换方法1：pip直接安装另：下载.whl文件安装报错-Python安装库文件isnotasupportedwheelonthisplatform的解决方案方法2：离线安装，使用whl文件安装方法3：使用conda安装wrf-python：参考

一、简介node-gdal是Node.js环境下的一个强大库，它是GDAL（GeospatialDataAbstractionLibrary）的原生绑定库。GDAL是一个开源的地理空间数据处理库，用于读写多种栅格和矢量地理空间数据集。node-gdal允许开发者在Node.js环境中直接利用GDAL的功能，无需额外安装GDAL即可使用。

文章目录前言一、GDAL和Java版本二、代码实现1.引入gdal环境2.读取坐标信息3.测试使用总结前言之前写了几篇与shp字段相关的文章。【Java+GDAL】shp新增属性字段与删除属性字段【Java+GDAL】读取shp信息（字段、要素属性等）Java使用gdal更改shp要素的字段属性值Ja

文章目录前言一、GDAL和Java版本二、代码实现1.引入gdal环境2.代码实现3.ogrConstants中的几何类型总结前言今天继续Java+GDAL，之前写的几篇处理shp的文章包括：【Java+GDAL】读取shp文件的坐标信息（坐标系+EPSG码）【Java+GDAL】shp新增属性字段与删除属性字段【Java

文章目录前言一、GDAL和Java版本二、代码实现1.引入gdal环境2.读取字段名和类型3.读取要素相关信息4.测试使用总结前言例如：之前写了两篇shp字段的文章，Java使用gdal更改shp要素的字段属性值和Java使用gdal重命名shp属性字段，没有讲到怎么读字段、字段值、要素等等。

文章目录前言一、GDAL和Java版本二、代码1.引入gdal，设置gdal环境2.修改要素属性值3.测试使用总结前言昨天实现了gdal对shp文件进行属性字段的重命名，Java使用gdal重命名shp属性字段。对于gdb的话也是类似的思路，只不过gdb有多个图层，以后有涉及到再写。今天试了下gda

django.core.exceptions.ImproperlyConfigured:CouldnotfindtheGDALlibrary(tried"gdal302","gdal301","gdal300","gdal204","gdal203","gdal202","gdal201","gdal20").Is

需要离线安装GDAL(venv)[root@VM-8-12-centos~]#pipinstallgdalLookinginindexes:http://mirrors.tencentyun.com/pypi/simpleCollectinggdal Downloadinghttp://mirrors.tencentyun.com/pypi/packages/bd/10/85c41cc7c520be9cf755f5862e8c6c8b0c91c8987cb1c706f7092

 django.core.exceptions.ImproperlyConfigured:CouldnotfindtheGDALlibrary(tried"gdal302","gdal301","gdal300","gdal204","gdal203","gdal202","gdal201","gdal20").Is

1.引言在使用GDAL库对TIF文件进行切割和创建瓦片金字塔时，为了提高创建效率，不得不考虑使用多线程处理。然而，在实际实现过程中，我遇到了许多问题。通过不断的尝试和优化，最终找到了有效的解决方案。本文将详细记录这一过程中的问题和解决方法。2.初始多线程尝试与问题2.1

  本文介绍在Anaconda环境下，基于.whl文件安装Python中高级地理数据处理库GDAL的方法。  在之前的文章中，我们介绍了基于condainstall命令直接联网安装GDAL库的方法；但如下图所示，这一方法的环境配置过程非常慢，而且有时候还会出现不同第三方库之间的冲突，因此并不是一个很好的方

  本文介绍基于Python中的gdal模块，对大量长时间序列的栅格遥感影像文件，绘制其每一个波段中、若干随机指定的像元的时间序列曲线图的方法。  在之前的文章中，我们就已经介绍过基于gdal模块，对大量多时相栅格图像，批量绘制像元时间序列折线图的方法。不过当时文章中的需求，每1个时

使用GDAL（C++库）从末尾行读取图像数据OpenCV等图像库默认的读取方式都是从第一行开始，逐行读取数据（自顶向下），填充到内存缓冲区；对于某些特殊应用，需要反行序读取（从末尾行读到起始行）的图像数据结果。GDAL提供了灵活的栅格数据读取方式RasterIO，下面介绍RasterIO的调用方式，以及如何

前言一个看起来很莫名其妙的错误,json文件我打开看了下,格式也都正确,但是在vs中调试的时候,监视--查看--JSON可视化工具查看json字符串的话,会提示"字符串未设置为JSON格式","监视--查看--文本可视化工具",发现json格式确实看不出来任何问题.报错#报

前言真实需求是将Shp转为pbf文件,不过我现在已经实现了,将GeoJson格式数据转换为pbf文件,所以需要实现将Shp文件转换为GeoJson格式即可.1.下载GDAL的程序集下载地址→https://www.gisinternals.com/development.php下载完成,解压zip文件,可以看到这些dll文件(路

​    RSer工作时不可避免会用到大型的遥感影像，由于分辨率过高、区域过大、波段信息过多等原因，都会导致数据非常的大。这个时候我们在进行一些简单的操作，如计算NDVI、二值化、分类等时，计算机的内存都会溢出。因此今天跟大家分享一下我平时分块的方法，中间如何计算就按照

安装特定版本的GDAL（例如3.9.1版本），可以使用Conda命令并指定版本号。通常情况下，需要确保指定了正确的Conda频道，以便找到所需版本的软件包。在Conda中安装特定版本的GDAL的步骤如下：查找可用的版本：首先，可以使用condasearch命令来查找GDAL的可用版本，以确定是否有

pythongdal安装使用pythonGDAL有两种安装方式：第一种是利用pipinstallgdal安装如果安装失败，可以采用下面的方法：第二种离线安装步骤：（1）查看python版本；（2）下载gdal的whl文件；（3）利用pipinstall下载的gdal.whl文件；（4）将gdal中的可执行文件所在路径添加到系统环境中；具体操作见

前言此前提到微天气应用程序需要使用到行政区划数据，不过上一章所使用的数据来源于网络，或多或少都可以考虑一下是否还有其他获取的方式，所以也就有了本文的内容。在这里，将基于全国1:100万基础地理信息数据进行行政区划数据的提取。本文用于记录使用程序实现全国1:100万基础地理信

在根据网上的教程，成功pipinstall对应的whl文件后，发现PyCharm仍然显示无法调用osgeo。出现这样的问题，首先关注自己使用的环境，例如我使用的环境是（见下图）但当我打算卸载gdal库后，发现gdal安装的环境地址和我使用的环境地址不同（如下图）啊，原来是安装gdal的环境地址搞错了，我自己使

​    之前分享过一篇分幅裁剪的文章：【Python&RS】基于GDAL遥感影像分幅裁剪，只不过这篇文章当时编写的逻辑是自己输入需要裁剪多少行多少列，由于大家可能并没有直观地希望自己裁剪多少行列，所以非常局限。今天跟大家分享一下使用固定尺寸对遥感影像进行分幅裁剪，即每张裁剪