数据来源:open street map 数据时间:2021年 数据内容:包含所有水体,含河流、水库、人工湖、沟渠等 数据生产方式:依据2021年最新行zhengqu划,使用python批量裁剪到省、市、县 .gson 水体(河流、人工湖等)分布矢量图(Shp格式).dbf 水体(河流、人工湖等)分布矢量图(Shp格式).prj 水体(河流、人工湖等)分布矢量图(Shp格式).shp 水体(河流、人工湖等)分布矢量图(Shp格式).shx
2022-04-28 21:03:35 6.7MB 文档资料
数据来源:open street map 数据时间:2021年 数据内容:包含所有水体,含河流、水库、人工湖、沟渠等 数据生产方式:依据2021年最新行zhengqu划,使用python批量裁剪到省、市、县 .gson 水体(河流、人工湖等)分布矢量图(Shp格式).dbf 水体(河流、人工湖等)分布矢量图(Shp格式).prj 水体(河流、人工湖等)分布矢量图(Shp格式).shp 水体(河流、人工湖等)分布矢量图(Shp格式).shx
2022-04-28 21:03:34 8.33MB 文档资料
数据来源:open street map 数据时间:2021年 数据内容:包含所有水体,含河流、水库、人工湖、沟渠等 数据生产方式:依据2021年最新行zhengqu划,使用python批量裁剪到省、市、县 .gson 水体(河流、人工湖等)分布矢量图(Shp格式).dbf 水体(河流、人工湖等)分布矢量图(Shp格式).prj 水体(河流、人工湖等)分布矢量图(Shp格式).shp 水体(河流、人工湖等)分布矢量图(Shp格式).shx
2022-04-28 21:03:33 3.61MB 文档资料
利用Landsat7 ETM+遥感图像反射率和实测水深值之间的相关性,建立了动量BP人工神经网络水深反演模型,并对长江口南港河段水深进行了反演。结果表明:具有较强非线性映射能力的动量BP神经网络模型能较好地反演出长江口南港河段的水深分布情况;由于受长江口水体高含沙量的影响,模型对小于5 m的水深值反演精度较高,而对大于10 m的水深值反演精度较低。
2022-04-28 21:00:55 1.26MB 人工神经网络
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范例运用iObject8C.Net(SP2)组件实现了倾斜摄影模型单体化以及修改海洋水体范围的小功能。 详见附件中的范例说明.docx.
2022-04-07 13:10:00 24.27MB iObject .NET SuperMap GIS
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智能水分析 用于实际解决方案的LTSM实现-目标是为每种水体(采集者,水泉,河流,湖泊)创建一个数学模型,以基于(噪声)在设定的时间间隔内预测每个唯一水体中的水量) 数据。 资料说明: 这项比赛使用了9个不同的数据集,这些数据集是完全独立的,彼此之间没有链接。 每个数据集可以代表不同种类的水体。 由于每个水体互不相同,因此相关特征也互不相同。 因此,例如,如果我们考虑一个水泉,我们会注意到它的特征不同于湖泊的特征。 这是正确的,并反映了每个水体的行为和特征。 Acea集团处理四种不同类型的水体:水泉(提供了三个数据集),湖泊(提供了一个数据集),河流(提供了一个数据集)和含水层(提供了四个数据集) )。 让我们看看这9个水体之间的差异。 Waterbody: Auser 类型:含水层 Description(说明):该水体由两个子系统组成,分别称为NORTH和SOUTH,其中前者部分
2022-03-01 16:43:05 92.65MB JupyterNotebook
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三类水体中各项浓度指标限值.docx
2021-12-29 19:02:50 68KB
行业资料-制造说明-用于水体和土壤中重金属移除的可漂浮磁性中空材料的制备与应用.zip
2021-12-20 20:02:34 788KB
voc数据集,还有个人收集的未标注数据,如果需要请留言
2021-12-18 00:18:50 161.81MB 目标检测 深度学习
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