gdt版本号:,***gdtAdapter未接入,请检查***,聚合版本不符合,要求等于.x,当前是5.5

时间: 2023-09-11 09:08:25 浏览: 79
很抱歉,我无法提供关于 GDT 版本号的具体信息。但是根据您提供的信息,如果 gdtAdapter 未接入,请确保您的代码中已经正确配置了 GDT Adapter。此外,关于聚合版本不符合的问题,您需要确保您的聚合版本号等于.x,而当前版本号是5.5。如果您的聚合版本与要求不符,请尝试更新到符合要求的版本。
相关问题

python将tif遥感影像行列数变为1024*1024而像素大小不变

如果你需要将tif遥感影像的行列数变为1024x1024而不改变像素大小,可以使用Python的GDAL库来实现。以下是一个示例代码: ```python from osgeo import gdal # 打开遥感影像 ds = gdal.Open('your_image.tif') # 获取遥感影像的行列数和波段数 rows = ds.RasterYSize cols = ds.RasterXSize bands = ds.RasterCount # 获取遥感影像的投影和地理变换信息 proj = ds.GetProjection() trans = ds.GetGeoTransform() # 计算新的列数和行数 new_cols = 1024 new_rows = 1024 # 计算每个像素在新的影像中的大小 pixel_size_x = trans[1] * cols / new_cols pixel_size_y = trans[5] * rows / new_rows # 计算新的地理变换信息 new_trans = (trans[0], pixel_size_x, trans[2], trans[3], trans[4], -pixel_size_y) # 创建输出遥感影像 driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') out_ds = driver.Create('your_output_image.tif', new_cols, new_rows, bands, gdal.GDT_Float32) # 设置输出遥感影像的投影和地理变换信息 out_ds.SetProjection(proj) out_ds.SetGeoTransform(new_trans) # 读取每个波段的数据,并将影像的行列数变为1024x1024 for b in range(bands): band = ds.GetRasterBand(b+1) data = band.ReadAsArray(0, 0, cols, rows) out_band = out_ds.GetRasterBand(b+1) out_band.WriteArray(data) # 关闭数据集 ds = None out_ds = None ``` 这个示例代码将遥感影像的行列数都变为1024x1024,但是像素大小保持不变。注意,新的列数和行数需要与原始影像的宽高比例相同,否则会导致影像形状发生变化。新的地理变换信息的计算方法是根据新的列数和行数计算每个像素在新的影像中的大小,并且保持原始影像的左上角坐标不变。

python将tif遥感影像行列数变为1024*1024而像素大小不变地理位置不变

如果你需要将tif遥感影像的行列数变为1024x1024而不改变像素大小和地理位置,可以使用Python的GDAL库来实现。以下是一个示例代码: ```python from osgeo import gdal # 打开遥感影像 ds = gdal.Open('your_image.tif') # 获取遥感影像的行列数和波段数 rows = ds.RasterYSize cols = ds.RasterXSize bands = ds.RasterCount # 获取遥感影像的投影和地理变换信息 proj = ds.GetProjection() trans = ds.GetGeoTransform() # 计算新的列数和行数 new_cols = 1024 new_rows = 1024 # 计算每个像素在新的影像中的大小 pixel_size_x = trans[1] * cols / new_cols pixel_size_y = trans[5] * rows / new_rows # 计算新的地理变换信息 new_trans = (trans[0], trans[1], trans[2], trans[3], trans[4], trans[5]) # 创建输出遥感影像 driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') out_ds = driver.Create('your_output_image.tif', new_cols, new_rows, bands, gdal.GDT_Float32) # 设置输出遥感影像的投影和地理变换信息 out_ds.SetProjection(proj) out_ds.SetGeoTransform(new_trans) # 读取每个波段的数据,并将影像的行列数变为1024x1024 for b in range(bands): band = ds.GetRasterBand(b+1) data = band.ReadAsArray(0, 0, cols, rows) out_band = out_ds.GetRasterBand(b+1) out_band.WriteArray(data) # 关闭数据集 ds = None out_ds = None ``` 这个示例代码将遥感影像的行列数都变为1024x1024,但是像素大小和地理位置保持不变。注意,新的列数和行数需要与原始影像的宽高比例相同,否则会导致影像形状发生变化。新的地理变换信息直接使用原始影像的地理变换信息即可。

相关推荐

class SpiralIterator: def init(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0]#第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1]#第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np.size(self.source) if x: self.x = x else: self.x = self.row // 2 if y: self.y = y else: self.y = self.col // 2 self.i = self.x self.j = self.y self.iteSize = 0 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() self.x_origin = geo_transform[0] self.y_origin = geo_transform[3] self.pixel_width = geo_transform[1] self.pixel_height = geo_transform[5] def hasNext(self): return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了 def get(self): if self.hasNext(): # 还能再取一个值 # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回 i = self.i j = self.j val = self.source[i][j] # 计算下一个值的坐标 relI = self.i - self.x # 相对坐标 relJ = self.j - self.y # 相对坐标 if relJ > 0 and abs(relI) < relJ: self.i -= 1 # 上 elif relI < 0 and relJ > relI: self.j -= 1 # 左 elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI: self.i += 1 # 下 elif relI >= 0 and relI >= relJ: self.j += 1 # 右 #判断索引是否在矩阵内 x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height z = val self.iteSize += 1 return x, y, z dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}):{z}')这段代码怎么改可以用共线方程将地面点(X,Y,Z)反算其在原始航片中的像素值行列号( r,c),当原始航片该位置像素值为 0 值,修改其像素值为 255,当原始航片该( r,c) 位置像素值为 255 时,说明此点已被占用,则对地面点(X,Y,Z)标记此点位被遮蔽

from osgeo import gdal import numpy as np class SpiralIterator: def init(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0]#第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1]#第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np.size(self.source) if x: self.x = x else: self.x = self.row // 2 if y: self.y = y else: self.y = self.col // 2 self.i = self.x self.j = self.y self.iteSize = 0 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() self.x_origin = geo_transform[0] self.y_origin = geo_transform[3] self.pixel_width = geo_transform[1] self.pixel_height = geo_transform[5] def hasNext(self): return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了 def get(self): if self.hasNext(): # 还能再取一个值 # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回 i = self.i j = self.j val = self.source[i][j] # 计算下一个值的坐标 relI = self.i - self.x # 相对坐标 relJ = self.j - self.y # 相对坐标 if relJ > 0 and abs(relI) < relJ: self.i -= 1 # 上 elif relI < 0 and relJ > relI: self.j -= 1 # 左 elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI: self.i += 1 # 下 elif relI >= 0 and relI >= relJ: self.j += 1 # 右 #判断索引是否在矩阵内 x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height z = val self.iteSize += 1 return x, y, z dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}):{z}')这段代码怎么改可以)依据共线方程将地面点(X,Y,Z)反算其在原始航 片中的像素值行列号( r,c),当 img1 该位置像素值为 0 值,修改其像素值为 255,当 img1 该( r,c) 位置像素值为 255 时,说明此点已被占用,则对地面点(X,Y,Z)标记此点位被遮蔽。

最新推荐

recommend-type

典型的RS485保护电路 设计.docx

使用了陶瓷气体放电管(GDT)、温度保险丝(PTC)、瞬态抑制二极管(TVS)、上下拉电阻,给出了详细型号参数。 1、前端采用通流量大的 GDT,泄放大电流 2、中间采用 PTC 做退耦 3、后端采用反应时间快的 TVS,残压低...
recommend-type

C++程序移植及vs远程开发_从windows到linux程序.docx

* GDAL 中的数据类型 `GDT_BYTE` 修改为 `GDT_Byte` 4. 删除 `deletefile` 函数,改为 `remove` 函数 5. 文件路径使用 `/` 而不是 `\` * 读取文件的地方都需要修改 * 包含的头文件也需要修改,否则找不到文件 6. ...
recommend-type

电子科技大学操作系统实验2-地址映射实验.pdf

2. 理解X86计算机的寻址机制,理解全局描述符表GDT,局部描述符表等数据结构的内容。 3. 查看GDTR,LDTR,DS等寄存器,了解寄存器的数据格式。 4. 根据寄存器和相关的数据结构,计算变量j的线性地址。 5. 使用creg...
recommend-type

在python中利用GDAL对tif文件进行读写的方法

- 根据数据类型选择合适的GDAL数据类型,例如:`gdal.GDT_Byte`(8位无符号整型)、`gdal.GDT_UInt16`(16位无符号整型)或`gdal.GDT_Float32`(32位浮点型)。 - `gdal.GetDriverByName()`获取“GTiff”驱动程序,...
recommend-type

Java Poi 在Excel中输出特殊符号的实现方法

特殊符号是指不属于ASCII编码范围的符号,包括各种语言的文字符号、数学符号、图形符号等。在Unicode编码中,每个特殊符号都对应一个唯一的编码,因此,我们可以通过将特殊符号转换为Unicode编码,然后输出到Excel...
recommend-type

Simulink在电机控制仿真中的应用

"电机控制基于Simulink的仿真.pptx" Simulink是由MathWorks公司开发的一款强大的仿真工具,主要用于动态系统的设计、建模和分析。它在电机控制领域有着广泛的应用,使得复杂的控制算法和系统行为可以直观地通过图形化界面进行模拟和测试。在本次讲解中,主讲人段清明介绍了Simulink的基本概念和操作流程。 首先,Simulink的核心特性在于其图形化的建模方式,用户无需编写代码,只需通过拖放模块就能构建系统模型。这使得学习和使用Simulink变得简单,特别是对于非编程背景的工程师来说,更加友好。Simulink支持连续系统、离散系统以及混合系统的建模,涵盖了大部分工程领域的应用。 其次,Simulink具备开放性,用户可以根据需求创建自定义模块库。通过MATLAB、FORTRAN或C代码,用户可以构建自己的模块,并设定独特的图标和界面,以满足特定项目的需求。此外,Simulink无缝集成于MATLAB环境中,这意味着用户可以利用MATLAB的强大功能,如数据分析、自动化处理和参数优化,进一步增强仿真效果。 在实际应用中,Simulink被广泛用于多种领域,包括但不限于电机控制、航空航天、自动控制、信号处理等。电机控制是其中的一个重要应用,因为它能够方便地模拟和优化电机的运行性能,如转速控制、扭矩控制等。 启动Simulink有多种方式,例如在MATLAB命令窗口输入命令,或者通过MATLAB主窗口的快捷按钮。一旦Simulink启动,用户可以通过新建模型菜单项或工具栏图标创建空白模型窗口,开始构建系统模型。 Simulink的模块库是其核心组成部分,包含大量预定义的模块,涵盖了数学运算、信号处理、控制理论等多个方面。这些模块可以方便地被拖放到模型窗口,然后通过连接线来建立系统间的信号传递关系。通过这种方式,用户可以构建出复杂的控制逻辑和算法,实现电机控制系统的精确仿真。 在电机控制课程设计中,学生和工程师可以利用Simulink对电机控制策略进行验证和优化,比如PID控制器、滑模变结构控制等。通过仿真,他们可以观察电机在不同条件下的响应,调整控制器参数以达到期望的性能指标,从而提高电机控制系统的效率和稳定性。 总结来说,Simulink是电机控制领域中不可或缺的工具,它以其直观的图形化界面、丰富的模块库和强大的集成能力,大大简化了控制系统的设计和分析过程。通过学习和熟练掌握Simulink,工程师能够更高效地实现电机控制方案的开发和调试。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

揭秘MySQL数据库性能优化秘籍:从基础到进阶,全面提升数据库效率

![揭秘MySQL数据库性能优化秘籍:从基础到进阶,全面提升数据库效率](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/f46471563ee0bb0e644c81651ae18302.webp?x-oss-process=image/format,png) # 1. MySQL数据库性能优化概述 ### 1.1 MySQL数据库性能优化概述 MySQL数据库性能优化是指通过各种手段和技术,提升MySQL数据库的处理能力和响应速度,满足业务系统的性能需求。它涉及到数据库架构、配置、索引、SQL语句、查询缓存、事务管理等多个方面。 ### 1.2 MySQ
recommend-type

北航人工神经网络基础复习

北航的人工神经网络基础复习通常会涵盖以下几个核心主题: 1. **神经元模型**:理解生物神经元如何工作,并将其简化为计算单元(如Sigmoid函数、ReLU等),学习输入、权值、阈值和输出的关系。 2. **神经网络结构**:包括前馈神经网络(FFNN)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和深度学习网络(如深度信念网络、长短时记忆网络等)的基本架构。 3. **激活函数**:不同类型的激活函数的作用,如线性、sigmoid、tanh、ReLU及其变种,以及它们在不同层中的选择原则。 4. **权重初始化和优化算法**:如随机初始化、Xavier或He初始化,梯度下降、随机
recommend-type

电子警察:功能、结构与抓拍原理详解

电子警察产品功能、结构及抓拍原理.pptx 是一份关于电子警察系统详细介绍的资料,它涵盖了电子警察的基本概念、功能分类、工作原理以及抓拍流程。以下是详细内容: 1. 电子警察定义: 电子警察是一种先进的交通监控设备,主要用于记录城市十字路口的违章行为,为公安交通管理部门提供准确的执法证据。它们能够实现无需人工干预的情况下,对违章车辆进行实时监控和记录,包括全景视频拍摄和车牌识别。 2. 系统架构: - 硬件框架:包括交通信号检测器、车辆检测器、抓拍单元和终端服务器等组成部分,构成完整的电子警察网络。 - 软件框架:分为软件功能模块,如违章车辆识别、数据处理、上传和存储等。 3. 功能分类: - 按照应用场景分类:闯红灯电子警察、超速电子警察、卡口型电子警察、禁左电子警察和逆行电子警察等。 - 按照检测方式分类:感应线圈检测、视频检测、雷达测速、红外线检测、压电感应和地磁感应等。 4. 抓拍原理: - 信号触发:当交通信号检测器显示红灯时,车检器检测到车辆进入线圈,触发抓拍。 - 违章过程记录:从车辆刚进入第一个线圈开始,每一步都进行高清图片采集,如车辆压线、完全越过停止线等阶段。 - 抓拍流程:抓拍单元根据光线条件决定是否开启闪光灯,然后捕获并处理图片,最终上传至中心机房。 5. 闯红灯抓拍过程: - 第一张图片:车辆进入第一个线圈但未越过停止线,记录车辆即将闯红灯的状态。 - 第二张图片:车辆压在线圈上,捕捉车辆违法行为的整个过程。 - 第三张图片:车辆越过停止线后,记录违章完成后的场景,作为证据。 这份PPT详细介绍了电子警察如何通过科技手段维护道路交通秩序,展示了其在提高城市交通管理效率和规范性方面的重要作用。了解这些原理和技术细节,有助于我们更好地理解电子警察在现代交通监控体系中的核心位置。