im_width = ds.RasterXSize # 获取栅格矩阵的列数解析用法

时间: 2024-02-10 22:49:29 浏览: 38
这这是这是Python这是Python代码这是Python代码中这是Python代码中的这是Python代码中的一这是Python代码中的一行这是Python代码中的一行,这是Python代码中的一行,它这是Python代码中的一行,它的这是Python代码中的一行,它的作这是Python代码中的一行,它的作用这是Python代码中的一行,它的作用是这是Python代码中的一行,它的作用是获取这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,Raster这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterX这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的值这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的值赋这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的值赋给这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的值赋给了这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的值赋给了变这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的值赋给了变量这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的值赋给了变量im这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的值赋给了变量im_width这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的值赋给了变量im_width,这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的值赋给了变量im_width,使这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的值赋给了变量im_width,使我们这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的值赋给了变量im_width,使我们可以这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的值赋给了变量im_width,使我们可以在这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的值赋给了变量im_width,使我们可以在后这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的值赋给了变量im_width,使我们可以在后续这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的值赋给了变量im_width,使我们可以在后续的这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的值赋给了变量im_width,使我们可以在后续的代码这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的值赋给了变量im_width,使我们可以在后续的代码中这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的值赋给了变量im_width,使我们可以在后续的代码中使用这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的值赋给了变量im_width,使我们可以在后续的代码中使用这这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的值赋给了变量im_width,使我们可以在后续的代码中使用这个这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的值赋给了变量im_width,使我们可以在后续的代码中使用这个变这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的值赋给了变量im_width,使我们可以在后续的代码中使用这个变量这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的值赋给了变量im_width,使我们可以在后续的代码中使用这个变量来这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的值赋给了变量im_width,使我们可以在后续的代码中使用这个变量来处理这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的值赋给了变量im_width,使我们可以在后续的代码中使用这个变量来处理数据这是Python代码中的一行,它的作用是获取数据集ds的光栅X大小并将其赋值给变量im_width。具体来说,RasterXSize是数据集的一个属性,它表示数据集的光栅(像素)宽度。这行代码将它的值赋给了变量im_width,使我们可以在后续的代码中使用这个变量来处理数据。

相关推荐

import os import numpy as np from osgeo import gdal input_folder = 'G:/xianlinhotel/xlh632envi' output_folder = "G:/xianlinhotel/xlh_nir_rg_632envicai" target_width = 1230 target_height = 910 for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".tif"): tif_path = os.path.join(input_folder, filename) tif_dataset = gdal.Open(tif_path) if tif_dataset is not None and tif_dataset.RasterXSize == 1280 and tif_dataset.RasterYSize == 960: data = tif_dataset.ReadAsArray() x_offset = (tif_dataset.RasterXSize - target_width) // 2 y_offset = (tif_dataset.RasterYSize - target_height) // 2 new_data = data[:, y_offset:y_offset+target_height, x_offset:x_offset+target_width] output_path = os.path.join(output_folder, filename) driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") new_dataset = driver.Create(output_path, target_width, target_height, tif_dataset.RasterCount, tif_dataset.GetRasterBand(1).DataType) geotransform = tif_dataset.GetGeoTransform() new_geotransform = (geotransform[0] + x_offset * geotransform[1], geotransform[1], geotransform[2], geotransform[3] + y_offset * geotransform[5], geotransform[4], geotransform[5]) new_dataset.SetGeoTransform(new_geotransform) new_dataset.SetProjection(tif_dataset.GetProjection()) for i in range(1, tif_dataset.RasterCount + 1): new_dataset.GetRasterBand(i).WriteArray(new_data[i - 1]) new_dataset = None # 关闭数据集以保存文件和释放资源 print(f"Saved {filename} to {output_path}") else: print(f"{filename} has invalid size or is not a TIFF file.") tif_dataset = None # 关闭数据集以释放资源 详细解释

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

import numpy as np from osgeo import gdal from xml.dom import minidom import sys import os os.environ['PROJ_LIB'] = r"D:\test\proj.db" gdal.UseExceptions() # 引入异常处理 gdal.AllRegister() # 注册所有的驱动 def atmospheric_correction(image_path, output_path, solar_elevation, aerosol_optical_depth): # 读取遥感影像 dataset = gdal.Open(image_path, gdal.GA_ReadOnly) if dataset is None: print('Could not open %s' % image_path) return band = dataset.GetRasterBand(1) image = band.ReadAsArray().astype(np.float32) # 进行大气校正 corrected_image = (image - aerosol_optical_depth) / np.sin(np.radians(solar_elevation)) # 创建输出校正结果的影像 driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') if driver is None: print('Could not find GTiff driver') return output_dataset = driver.Create(output_path, dataset.RasterXSize, dataset.RasterYSize, 1, gdal.GDT_Float32) if output_dataset is None: print('Could not create output dataset %s' % output_path) return output_dataset.SetProjection(dataset.GetProjection()) output_dataset.SetGeoTransform(dataset.GetGeoTransform()) # 写入校正结果 output_band = output_dataset.GetRasterBand(1) output_band.WriteArray(corrected_image) # 关闭数据集 output_band = None output_dataset = None band = None dataset = None print('Atmospheric correction completed.') if __name__ == '__main__': if len(sys.argv) == 1: workspace = r"D:\test\FLAASH_ALL_ALL_V1.0.xml" else: workspace = sys.argv[1] # 解析xml文件接口 Product = minidom.parse(workspace).documentElement # 解析xml文件(句柄或文件路径) a1 = Product.getElementsByTagName('ParaValue') # 获取输入路径的节点名 ParaValue = [] for i in a1: ParaValue.append(i.childNodes[0].data) # 获取存储路径的节点名 image_path = ParaValue[0] output_path = ParaValue[1] # image_path = r"D:\Project1\data\input\11.tif" # output_path = r"D:\test\result\2.tif" solar_elevation = 30 # 太阳高度角(单位:度) aerosol_optical_depth = 0.2 # 气溶胶光学厚度 atmospheric_correction(image_path, output_path, solar_elevation, aerosol_optical_depth) 根据这段代码写一个技术路线流程

def DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size,threshold_angle): ''' 进行基于DSM格网排序的遮蔽检测方法 :param DSM: 输入的数字高程模型 :param grid_size: 格网大小 :param threshold_angle: 实现遮蔽的最大角度 :return: 遮蔽检测结果。True表示不遮蔽,False表示遮蔽 ''' width = DSM.RasterXSize height = DSM.RasterYSize #计算网格数量 grid_num_y =int(np.ceil(height/grid_size)) grid_num_x =int(np.ceil(width/grid_size)) #初始化遮蔽检测结果矩阵 result = np.ones((grid_num_y,grid_num_x),dtype=bool) #计算每个格网进行遮蔽检测 for i in range(grid_num_y): for j in range(grid_num_x): #当前格网内的点坐标 y_min = i*grid_size y_max = min((i+1)*grid_size,height) x_min = j * grid_size x_max = min((j+1)*grid_size,width) coords = np.argwhere(DSM.ReadAsArray(x_min, y_min, x_max - x_min, y_max - y_min) > 0) coords[:, 0] += y_min coords[:, 1] += x_min # 构建KD树 tree = cKDTree(coords) # 查询每个点的最邻近点 k = 2 dist, ind = tree.query(coords, k=k) # 计算每个点的法向量 normals = np.zeros(coords.shape) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] normals[l, :] = np.cross(p1 - p2, p1 - DSM.ReadAsArray(p1[1], p1[0], 1, 1)) # 计算每个点的可见性 visibilities = np.zeros(coords.shape[0]) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] angle = np.cross(np.dot(normals[l, :], (p2 - p1) / dist[l, 1])) * 180 / np.pi if angle <= threshold_angle: visibilities[l] = 1 # 判断当前格网是否遮蔽 if np.sum(visibilities) == 0: result[i, j] = False else: result[i, j] = True return result dsm_path = 'C:/yingxiang/output.tif' DSM = gdal.Open(dsm_path) result = DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size=10,threshold_angle=10) print(result.shape)这段代码怎么改可以输出每个点是否被遮蔽

def DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size,threshold_angle): width = DSM.RasterXSize height = DSM.RasterYSize #计算网格数量 grid_num_y =int(np.ceil(height/grid_size)) grid_num_x =int(np.ceil(width/grid_size)) #初始化遮蔽检测结果矩阵 result = np.ones((grid_num_y,grid_num_x),dtype=bool) #计算每个格网进行遮蔽检测 for i in range(grid_num_y): for j in range(grid_num_x): #当前格网内的点坐标 y_min = i*grid_size y_max = min((i+1)*grid_size,height) x_min = j * grid_size x_max = min((j+1)*grid_size,width) coords = np.argwhere(DSM.ReadAsArray(x_min, y_min, x_max - x_min, y_max - y_min) > 0) coords[:, 0] += y_min coords[:, 1] += x_min # 构建KD树 tree = cKDTree(coords) # 查询每个点的最邻近点 k = 2 dist, ind = tree.query(coords, k=k) # 计算每个点的法向量 normals = np.zeros(coords.shape) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] normals[l, :] = np.cross(p1 - p2, p1 - DSM.ReadAsArray(p1[1], p1[0], 1, 1)) # 计算每个点的可见性 visibilities = np.zeros(coords.shape[0]) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] angle = np.cross(np.dot(normals[l, :], (p2 - p1) / dist[l, 1])) * 180 / np.pi if angle <= threshold_angle: visibilities[l] = 1 # 判断当前格网是否遮蔽 if np.sum(visibilities) == 0: result[i, j] = False else: result[i, j] = True return result dsm_path = 'C:/yingxiang/output.tif' DSM = gdal.Open(dsm_path) result = DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size=10,threshold_angle=40) print(result)这段代码怎么改可以没有以下错误in method 'BandRasterIONumPy', argument 3 of type 'double'

最新推荐

recommend-type

毕业设计MATLAB_执行一维相同大小矩阵的QR分解.zip

毕业设计matlab
recommend-type

ipython-7.9.0.tar.gz

Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
recommend-type

debugpy-1.0.0b3-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl

Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
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

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

帮我设计一个基于Android平台的便签APP的代码

很抱歉,我是一个语言模型AI,无法提供完整的Android APP代码。但是,我可以给您一些设计便签APP的建议和思路。 1. 界面设计 首先考虑APP的界面设计,便签APP通常需要一个主界面用于显示所有的便签,以及一个编辑界面用于编辑单个便签。主界面可以采用列表的形式,列出所有的便签,每个便签可以显示标题和摘要内容。在编辑界面中,用户可以输入标题和正文内容,并且可以设置提醒时间、标签、优先级等。 2. 数据存储 便签APP需要一个数据存储的方案,可以考虑使用SQLite数据库来存储便签数据。每个便签可以存储标题、正文内容、提醒时间、标签、优先级等信息。 3. 便签操作 便签APP
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

MATLAB柱状图在数据分析中的作用:从可视化到洞察

![MATLAB柱状图在数据分析中的作用:从可视化到洞察](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1a36558cefc0339f7836cca7680c0aef.png) # 1. MATLAB柱状图概述** 柱状图是一种广泛用于数据可视化的图表类型,它使用垂直条形来表示数据中不同类别或组别的值。在MATLAB中,柱状图通过`bar`函数创建,该函数接受数据向量或矩阵作为输入,并生成相应的高度条形。 柱状图的优点在于其简单性和易于理解性。它们可以快速有效地传达数据分布和组别之间的比较。此外,MATLAB提供了广泛的定制选项,允许用户调整条形颜色、