国外下载的全国高程数据DEM，TIFF格式，可根据研究区裁剪用于项目GIS分析、三维建模等

AUTOSAR官方AUTOSAR4.2版本DEM文档，里面详细介绍DEM的功能、与其他模块之间的联系，以及标准的接口。

光学测绘卫星高级测绘遥感影像产品生产技术流程.pdf

Part of AUTOSAR Standard :Classic Platform Part of Standard Release ：4.4.0 AUTOSAR_SWS_DiagnosticCommunicationManager AUTOSAR_SWS_DiagnosticEventManager AUTOSAR_SWS_SAEJ1939DiagnosticCommunicationManager

全国90米精度高程DEM下载地址,WGS84坐标，tif格式，解压后14G左右大小

基于机器学习的量化投资策略demo.zip这是一个demo程序，旨在帮大家快速入门基于机器学习的量化投资方法。适于人群：有一定python基础，对炒股和量化投资一无所知的人。 运行程序 首先，通过以下命令安装必需的python依赖库。 pip install -r requirements.txt 调用tusare，获取股票的历史价格数据。每支股票的数据会保存在file/data目录下，所有股票的代码保存在文件file/stock_list.txt中，作为demo我只往里面放了10支股票，实战中应该尽可能地多放一些。 python data.py 根据基础的价格数据，生成机器学习模型所需要的高级特征。最终的特征文件是pickle二进制格式，存放在目录file/feature下。 python feature.py 训练lightGBM模型。模型文件是file/model.lgb.txt。 python model.py 根据历史数据回测模型效果。每天应该买入哪支股票以及对应的收益会存储在文件file/record.csv中，同时会计算量化投资最经常关注的三个指标：累积收益、最大回

基于DEM提取河网的原理： 计算每个单元的流向（指水流离开网格时的指向）； 通过流向确定水流累积矩阵； 选择一个阈值，将所有水流累积值大于该阈值的点连结起来即是河网。 该法目前已经得到广泛的应用，如ArcGIS等GIS软件采用了该法。 但此法仍存在问题： DEM中存在洼地和大片平地问题，分别会造成不连续的或平行的河网。因此，发展了填洼处理来消除洼地影响，通过抬升平地来避免产生大量不合理的平行河网。

空中图 概述 加载不同格式的相机姿势（例如 ， ） 从原始图像，相机姿势和相机内部生成密集的点云 从原始点云生成数字表面模型（DSM）并导出，例如导出为格式 从原始图像，相机姿势和相机内在函数生成（正交）马赛克的不同方法 包装概述 元数据包 示例可执行文件。 使用平面校正生成密集点云。 数字曲面贴图/模型生成。 Google Maps API的包装程序包。 包装程序包。 读取/写入姿势，内在函数，点云，GeoTiffs等的输入/输出处理程序。 用于（）镶嵌生成的不同方法。 包含第三方代码的软件包。 aircraft_mapper_utils：通用实用程序功能的软件包。 入门 如何安装 如何运行（+示例数据集） 如何贡献 输出样本 密集点云（来自虚拟立体声对，2张图像） 数字表面图（DSM，导出为GeoTiff） （正交）马赛克（来自单应性，249张图像） 原

NASA的SRTM1 30米DEM数据，安徽的，全是hgt文件，没有合并，也没有按行政区划精确裁剪，有需要可以去图新地球里下载kml文件来裁剪。

相对于笔者在已发表论文中所提出的一般性方法，本文在算法上有了进一步的改善或扩展。结果表明，这些措施在保证综合效果的前提下，可以大大提高DEM的综合速度，从而为海量DEM数据的全局动态式综合提供了现实的可能性。