Advertisement

地图比例尺与影像分辨率

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

简介：
本文章探讨了地图比例尺和遥感影像分辨率的概念、作用及其相互关系，为制图学和地理信息科学领域的学习者提供参考。 对于不清楚影像分辨率与地图比例尺之间关系的同学来说，这篇文章会有很大帮助，欢迎收藏。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 地图比例尺与影像分辨率
    优质
    本文章探讨了地图比例尺和遥感影像分辨率的概念、作用及其相互关系，为制图学和地理信息科学领域的学习者提供参考。 对于不清楚影像分辨率与地图比例尺之间关系的同学来说，这篇文章会有很大帮助，欢迎收藏。
     
  • 遥感图像空间分辨率与成图比例尺的关系
    优质
    本文探讨了遥感图像的空间分辨率与其适用的地图比例尺之间的关系，分析影响因素并提出优化建议。 这篇文章主要介绍了遥感影像与测绘绘图两者之间的关系，并且个人认为非常有用。
     
  • 比例尺和分辨率的转换计算
    优质
    本文介绍如何将地图上的比例尺转化为图像或屏幕上的分辨率，详细解释了两者之间的换算方法及实际应用。 比例尺表示地图上距离与实际地面距离的比例关系，也称为缩尺。其计算公式为：比例尺=图上的距离/实际的距离。通常采用数字形式或分数形式来表达比例尺的大小，例如1厘米代表500千米的实际距离可以写作1∶50,000,000 或者 1/50,000,000。 Resolution（分辨率）指的是地图上每个像素所表示的真实世界单位长度。具体而言，在当前展示的地图范围内，每一个像素对应多少实际的地理单位（X 地图单位/像素）。这些地理单位取决于数据的空间参考系统。 在进行Web API开发时，经常需要根据Resolution来调整地图显示的比例尺大小。然而，在现实需求中我们通常更倾向于依据Scale来进行缩放操作，因此就需要将Scale与Resolution之间相互转换以满足实际应用的需求。
     
  • 图像超分辨率_Python_超分辨率技术_图像重建与超分辨率恢复
    优质
    本项目利用Python实现图像超分辨率技术，旨在通过算法增强图像细节和清晰度，进行高效的图像重建与超分辨率恢复。 基于深度学习的图像超分辨率重建流程如下：首先获取一组原始图像Image1；然后将这些图片降低分辨率生成另一组图像Image2；接着利用各种神经网络结构将Image2恢复为高分辨率的Image3，使其与Image1具有相同的分辨率；再通过PSNR等方法比较Image1和Image3的效果，并根据效果调整神经网络中的节点和参数；最后重复以上步骤直至结果满意。
     
  • 谷歌地球各层级比例尺、分辨率及视角高度的关系分析
    优质
    本文章探讨了在使用谷歌地球时，不同层级所对应的比例尺、图像分辨率以及观察角度之间的相互关系。通过详尽的数据和图表帮助读者更好地理解和应用这些参数。 本段落介绍了谷歌卫星地图不同分辨率下的22个层级，并详细列出了每个层级的比例尺、空间分辨率以及视点高度等参数。在国内城区，一般可以查看到第20级的细节，而在郊区则只能看到第16级；相比之下，国外热点区域如纽约市可达到第22级的清晰度。此外，文章还具体展示了第2级和第3级的实际距离、像素图上距离、图像分辨率、比例尺、空间分辨率以及视点高度等参数信息。
     
  • 奥维地图数据源：高分辨率奥维卫星影像融合地图
    优质
    奥维地图依托高分辨率卫星影像和精准地图数据，提供详尽、实时的地图服务。用户可轻松探索全球各地风貌，享受高质量的视觉体验与便捷导航功能。 奥维图源：分辨率奥维卫星影像融合地图。
     
  • 照片尺寸和分辨率与像素的关系
    优质
    本文探讨了照片尺寸、分辨率及像素之间的关系，并提供了相关计算公式和实际应用案例。适合摄影爱好者和技术人员参考。 这篇文档详细讲述了图像处理中的基本知识，对于学习图像处理非常有帮助。
     
  • 高分辨率SAR图像（共160张）.zip_雷达_影像
    优质
    本资源包包含160张高分辨率合成孔径雷达(SAR)图像，适用于地质监测、城市规划及军事侦察等领域。雷达穿透能力强，可实现全天候观测。 高分辨率的SAR图像大约有160张，非常有用。
     
  • 高分辨率的 AGI 地图
    优质
    高分辨率AGI地图是一款创新的地图工具，采用先进的人工智能技术，提供详尽、精确的城市与地理信息，助力用户轻松探索世界。 AGI High Resolution Maps 是一个全球矢量数据集，包含政治边界、海岸线、河流和湖泊。该数据集源自1995年的CIA RWDB2数据库，并针对STK的二维和三维窗口进行了优化。
     
  • POCS_图像超分辨_重构超分辨率_
    优质
    本研究聚焦于POCS算法在图像超分辨率领域的应用，探讨如何通过重构技术提升图像细节和清晰度，实现高质量的超分辨率图像生成。 使用POCS方法对图像进行超分辨率重构的Matlab源码及解释。