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ArcGIS按图斑批量生成图像(基于卫星影像图斑)

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简介:
本工具利用ArcGIS技术,依据卫星影像中的图斑信息自动化批量生成高质量图像,提高地图处理效率与精度。 批量出图工具适用于卫片的批量处理,每个图斑生成一个jpg文件,便于操作与查看。此功能主要依赖于数据驱动工具,在ArcGIS版本10以上才能使用,因为低版本不包含该工具。

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客服
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  • ArcGIS()
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    本工具利用ArcGIS技术,依据卫星影像中的图斑信息自动化批量生成高质量图像,提高地图处理效率与精度。 批量出图工具适用于卫片的批量处理,每个图斑生成一个jpg文件,便于操作与查看。此功能主要依赖于数据驱动工具,在ArcGIS版本10以上才能使用,因为低版本不包含该工具。
  • ArcGIS单个片(非数据驱动)
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    本教程详解如何使用ArcGIS软件批量导出单个地块的图像,无需借助数据驱动页功能,适合于需要快速处理大量地理空间数据的用户。 在ArcGIS中批量出图时,数据驱动出图是一种理想的选择,但其缺点在于如果几个图斑相邻,则会显示全部的图斑。最近的工作需求要求进行批量输出,并且每个输出只应包含当前的单个图斑。因此产生了以下代码:输入参数说明如下:1、in_fc 为要素图层;2、in_fld 是与要素图层相关的字段;3、in_Folder 是用于保存输出文件夹的位置。
  • , 马照片, MATLAB
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    本资源提供高质量的斑马图像和斑马照片,适用于MATLAB环境下的算法测试与开发。包含多张清晰、风格各异的斑马图片,帮助用户优化图像处理技术及研究工作。 雷达脉冲重复频率的选择需要考虑距离模糊和方位模糊的问题。
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    本资源包含MATLAB源码及斑马图案图像文件,适用于模式识别、图像处理等研究领域。提供下载以供学习参考。 斑马图在数据可视化领域是一种独特且有用的工具,也被称为条纹图或Zebra Plot。它主要用于展示数据的周期性变化或者比较不同序列在同一尺度上的相对位置。这种图表的特点在于将数据分布画在一系列交替的颜色条纹上,使得视觉识别出数据波动和模式变得容易。斑马图尤其适合分析时间序列数据、周期性信号或对比多个变量。 MATLAB是一种由MathWorks公司开发的广泛使用的交互式编程环境,特别适用于数值计算、符号计算、数据分析和图形可视化。在MATLAB中创建斑马图可以利用其强大的绘图函数和自定义功能。以下是创建斑马图的一般步骤: 1. **数据准备**:你需要有一组或多组数据,这些数据可以是时间序列、周期性数据或者是需要对比的数值。确保已经将数据以适当的格式存储在MATLAB的工作空间中或者外部文件里。 2. **颜色设置**:选择两种明显的对比色作为斑马图的颜色条纹,如黑色和白色,并通过`colormap`函数进行设定。 3. **绘制基础图形**:使用`plot`函数创建基本的线图。根据数据性质调整x轴和y轴刻度以确保图表清晰易懂。 4. **添加条纹**:为了形成斑马图,需要在当前绘图上绘制一系列矩形条纹。这可以通过首先执行`hold on`命令来实现,并使用适当的位置、宽度以及交替的颜色模式进行绘制。 5. **定制细节**:通过调整轴的范围(如设置`xlim`和`ylim`)、添加标签(例如用到`xlabel`, `ylabel`),增加图表标题(`title`)及启用网格线(`grid on`)来进一步完善图形的可读性。 6. **保存与显示**:使用MATLAB中的函数将斑马图以图像文件的形式保存下来或者在工作界面中展示出来。 通过学习和实践这些步骤,你可以利用MATLAB的强大功能来自定义并绘制出具有显著视觉效果的斑马图。这不仅能够提升你在数据可视化方面的技能,还能为实际项目提供强有力的数据解释工具。
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    本资源为MATLAB程序代码包,用于生成和分析散斑图案及复杂斑图。适用于研究光学、材料科学中的散斑效应,包含详细注释和示例脚本。 使用MATLAB语言编写一个简单的算法来生成散斑图的计算机模拟方法。这个算法设计得易于理解和实现。
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    ArcGIS矢量图斑截图工具1.02是一款专为使用ArcGIS软件的用户设计的实用插件。它可以帮助用户快速准确地截取和保存矢量图斑,提高地图编辑与分析的工作效率。该版本修复了已知问题,并优化了一些功能。 以往的截图工作是针对单一图斑进行手动框选,但在处理大量矢量数据的情况下,这种操作显得非常繁琐。为此开发了这一工具,它能够批量根据矢量数据自动调整影像缩放比例并完成截图任务,从而实现了高效便捷的操作体验。
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    本研究提出了一种利用Gamma分布模型生成具有斑点噪声特性的合成孔径雷达(SAR)仿真图像的方法。该方法能够有效模拟真实SAR影像中的复杂统计特性,为后续处理和分析提供可靠的数据基础。 人们通常认为SAR图像的斑点噪声符合Gamma分布,并据此从普通图像生成SAR仿真图像。就是这样!