Advertisement

MATLAB的地形底图数据(colorterrain)是用于地理可视化的彩色地形数据集,由MATLAB开发社区提供。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
阴影地形图与土地覆盖调色板被融合,并带有边界线,由自然地球提供生成。文件大小为996 MB,缩放级别可调整至0到7。此底图能够作为地理数据图的背景使用,并借助geobubble等功能进行进一步的创建和定制。关于如何访问该底图的更详尽信息,请参考:http://www.mathworks.com/help/matlab/creating_plots/access-basemaps-in-matlab.html。用户可以通过操作系统或直接在MATLAB环境中打开包含.mlpkginstall文件的安装程序,从而启动与该发行版相关的安装流程。请注意,该.mlpkginstall文件适用于R2017b及更高版本的MATLAB环境。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MATLAB - colorterrain- MATLAB
    优质
    colorterrain是一款基于MATLAB开发的地理可视化工具,提供丰富的彩色地形数据支持,适用于科研与教育领域中的地图绘制和分析。 阴影地形图与土地覆盖调色板混合,并带有边界线。此底图由自然地球制作而成。 大小:996 MB 缩放级别:0 到 7 该底图可以作为地理数据图表的背景,适用于使用geobubble等工具创建的地图。更多关于访问底图的信息,请参考MATLAB官方文档的相关部分。 要安装这个地图包,在操作系统中或在MATLAB内打开.mlpkginstall文件即可启动相应的安装过程。此文件支持R2017b及更高版本的软件环境。
  • 海洋
    优质
    海洋底地形数据提供全球海底地貌详细信息,包括海沟、山脉和盆地等特征,助力科学研究与资源勘探。 海底地形的建模资料主要基于电子海图的文章对毕业设计有很大帮助。希望这些资源能够对你有所帮助。
  • MATLAB——空间分析与
    优质
    本课程聚焦于利用MATLAB进行地理空间数据分析及可视化。学员将掌握从数据获取、处理到高级可视化的全流程技能,助力科研和工程应用。 MATLAB开发用于地理空间数据分析与可视化的数据库,参考了来自IRIS网络研讨会的文件。
  • 连通性:在您EEG中进行网络-MATLAB
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一种工具,用于从EEG数据中提取和展示脑电信号的网络连接特性,并以地形图形式直观呈现大脑不同区域间的连通性。 此函数是对 EEGLAB 中的原始 topoplot.m 函数稍作调整后得到的。在使用 EEGLAB v6.01b 的过程中,我将 topoplot 改造为名为 topoplot_connect 的新版本。其主要改进内容已在附带的屏幕截图中进行了概述。 我在杜克-新加坡国立大学医学院的认知神经科学实验室开发了一种用于识别大脑内瞬时任务诱导网络的方法,在这个项目中使用了 topoplot_connect 函数。该方法的具体思路可以在脚本中的图像里直观地看到。 若想在 MATLAB 中查看相关演示,请输入以下命令: >> showdemo pn_tc_demo 我曾在我的博客上发表了一篇关于 connected topoplot 的文章,详细介绍了这一功能的实现和应用。 如果您对此功能有任何意见、建议或需求,欢迎随时与我联系。
  • MATLAB——基模型
    优质
    本项目聚焦于利用MATLAB进行高效数字地形模型(DTM)开发与分析。通过算法优化和可视化技术,旨在提供精确的地表数据处理解决方案。 在MATLAB开发中基于数字地形模型进行工作。利用数字高程模型(DEM)来计算由地形引起的局部水平障碍。
  • 系统
    优质
    本系统旨在通过直观、高效的视觉呈现方式,将复杂抽象的地图数据转化为易于理解的信息图表或图像,帮助用户快速获取并分析地理信息。 大多数消费者在选择团购网站消费后会做出相应的评价,从而产生了大量的交易数据。这些数据包含了消费者对餐饮服务的全面主观性评价以及量化评分,因此通过分析这类餐饮数据可以有效了解城市中的餐饮消费行为。然而,由于此类数据量大、类型多样等特点,传统的数据分析技术已经难以有效地进行处理和解析。 如何将可视分析技术应用于团购网站上的餐饮类数据分析,并探索城市消费者的饮食偏好与习惯,是一个新颖的研究课题。
  • 温度统计(基Python).zip
    优质
    本项目为一个利用Python编程语言对特定地区的温度数据进行统计与可视化的应用程序。通过数据分析和图表展示,帮助用户直观理解历史气温变化趋势。 数据可视化是将复杂的数据集转化为易于理解的图形或图像的过程,在数据分析、科学研究及商业决策等领域发挥着重要作用。本项目探讨如何使用Python语言实现地区温度统计数据的可视化。 首先,我们需要引入Pandas库来处理数据。Pandas提供了DataFrame结构,便于组织和操作数据。对于温度数据,我们通常从CSV或Excel文件中读取这些信息;利用`read_csv`或`read_excel`函数可以轻松完成这一任务。 接下来是预处理阶段,这可能包括清洗数据(如删除空值、异常值),标准化日期格式以及计算平均温度等统计指标。Pandas提供了多种功能,例如使用`dropna`和`mean`来执行这些操作。 在完成了数据的初步准备之后,我们可以利用matplotlib或seaborn库进行可视化工作。其中,matplotlib是基础绘图工具,支持绘制各种基本图表如折线图、散点图及柱状图;而seaborn则提供了更加美观且高级的统计图形功能。在这个项目中,我们将通过折线图展示各地区温度随时间的变化情况,并使用热力图来展现不同地区的温差。 对于涉及地理信息的数据,则可以借助geopandas和matplotlib的GeoAxes进行地图可视化操作。geopandas允许我们结合地理位置数据与相关统计数据,而GeoAxes则能将这些信息映射到地图上以直观地表示各地区温度分布情况或使用choropleth图展示温度变化趋势。 此外,seaborn库中的`heatmap`函数可以帮助创建热力图来显示不同地区的温差对比。通过调整颜色梯度设置可以清晰看出哪一区域的气温更高或更低。 在实际应用中,我们还需要添加标题、坐标轴标签、图例及数据注释等元素以增强图表的专业性和易读性;同时利用Jupyter Notebook或Python内置的`plt.show()`函数来实时展示生成的图表,便于进行交互式分析和调试。 总而言之,本项目涵盖了使用Python实现温度数据可视化的整个流程:从导入原始数据、预处理到选择合适的可视化工具(如matplotlib和seaborn),创建各种类型的图表并对其进行美化。通过这个实践过程,你可以深入了解如何利用Python技术更好地理解和解释数据分析结果背后的故事。
  • DEM.zip
    优质
    《地形数据DEM.zip》包含高精度数字高程模型文件,适用于地理信息研究、地貌分析及三维建模等领域。 《地质数据分析:深入理解DEM数据》 在地质学与地理信息系统(GIS)领域,数字高程模型(Digital Elevation Model,简称DEM)是至关重要的数据类型。它是一种以数字化形式表示地形表面高度的网格数据集,在地表特征分析、水文模拟、气候建模及地质灾害评估等方面有着广泛的应用。本段落将深入探讨DEM的概念、生成过程以及其在地质数据分析中的应用。 一、DEM的基本概念 DEM是由一系列等间距格网点组成的,每个点代表一个特定地理位置上的海拔高度信息,并通过网格连接形成连续的地形表面。通常以ASCII文本或二进制文件格式存储,便于计算机处理和分析。分辨率越高,表示地形细节越精细。 二、DEM的获取与生成 DEMs主要通过遥感技术如卫星影像及航空摄影等方式获得数据;经过辐射校正、几何校正等预处理步骤后,利用像元的高度信息构建网格模型。此外还可以基于实地测量或地形图进行数字化生成。其生成过程通常涉及图像匹配、地形解译和数据插值等一系列复杂算法。 三、DEM的主要应用 1. 地形分析:通过计算坡度、坡向及曲率等地形参数,帮助研究不同地貌类型与地表流线特征。 2. 水文学应用:模拟水体流动并计算流域面积、河流流向和汇流时间等信息,为洪水预警及水资源管理提供科学依据。 3. 地质灾害评估:识别滑坡、泥石流等地质风险区域,并辅助制定防灾减灾策略。 4. 城市规划:在城市规划中提供地形信息支持建筑选址、道路布局和排水系统设计等工作。 5. 气候模拟:结合气候模型研究气候变化对地形的影响以及地形如何影响气候。 四、地质数据的特殊性 由于涉及复杂的地质结构与地层信息,在处理DEM时需要考虑岩石类型及地壳运动等因素。例如,利用DEM识别断层线和构造应力分布有助于分析地震活动;而在矿产勘查中结合地形高程数据及其他地球物理资料则可提高发现潜在资源的可能性。 总结而言,准确且完整的DEM是地质数据分析的关键所在。随着遥感技术和GIS的发展进步,未来DEMs的应用将会更加广泛,并对提升地质研究的深度与精度产生革命性影响。在实际工作中掌握其原理和应用方法无疑将有助于提高工作效率及质量。