全国世界自然保护区界线矢量数据是一份重要的地理信息系统(GIS)资源,它包含了我国所有世界自然保护区的具体边界信息。这些数据通常以多种文件格式存储,以便于在不同的GIS软件中进行处理和分析。在提供的文件列表中,我们可以看到以下几个关键文件: 1. **世界自然保护区.shp**:这是主要的数据文件,它存储了保护区边界的空间信息。SHAPEFILE(.shp)是Esri公司开发的一种开放格式,用于存储地理空间几何对象,如点、线、多边形等。这些几何对象通常与属性数据(如保护区名称、面积、级别等)一起存在。 2. **世界自然保护区.shx**:这是一个索引文件,用于快速定位和访问.shp文件中的几何记录。它是.shp文件的压缩索引,有助于提高数据读取速度和处理效率。 3. **世界自然保护区.prj**:这个文件包含了数据的投影信息,定义了地理坐标系,确保地图正确地显示和分析。例如,它可以是全球通用的WGS84坐标系,或者是适合中国本土的CGCS2000坐标系。 4. **世界自然保护区.cpg**:此文件定义了数据文件使用的字符编码,通常是UTF-8,用于支持多语言字符,确保属性信息能正确显示。 5. **世界自然保护区.dbf**:这是属性数据库文件,存储了与每个空间对象相关的属性数据。DBF是一种简单的表格格式,通常与.shp文件配合使用,提供地理特征的附加信息。 利用这些数据,我们可以进行以下几种关键操作和分析: - **保护区分布分析**:通过地图可视化,可以清楚地了解全国世界自然保护区的分布情况,包括数量、面积、类型等。 - **保护区边界重叠检查**:检测不同保护区之间的边界是否重叠,防止管理冲突或资源浪费。 - **生态保护评估**:结合遥感图像,分析保护区内的生物多样性、生态系统状况,评估保护效果。 - **规划与决策支持**:为政府和相关机构提供科学依据,进行保护区的设立、调整、管理和政策制定。 - **环境影响评价**:在进行大型项目开发时,可以评估其对周边保护区可能产生的影响。 - **教育与科普**:制作地图和图表,提高公众对自然保护的认识和参与度。 全国世界自然保护区界线矢量数据是研究、管理和规划自然保护工作的重要工具,它的价值在于提供了准确的地理边界信息,有助于我们更好地理解和保护我国的自然资源。
2025-05-14 21:46:21 59KB 自然保护区
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内容概要:本文详细介绍了第二十届全国大学生智能车竞赛的基本规则、竞赛组别、赛道与任务要求、技术要求以及评审标准。重点解释了智能车的硬件和软件技术要求、赛道设计的特点及制作要求,并强调了任务完成情况、技术方案与创新、工程设计与制作质量、团队表现与技术报告等多个评审维度。 适合人群:参与或有兴趣了解智能车竞赛的学生、教师及技术人员。 使用场景及目标:帮助准备参加比赛的学生全面了解竞赛规则和要求,为参赛做好充分的技术和策略准备。 其他说明:文中提到的规则基于往年经验和相关信息,具体的竞赛规则还需关注中国自动化学会等官方组织发布的最新通知。
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本设计以 STM32F407 芯片和编码电机为核心制作小车,通过 OPENMV摄像头识别病房号,将数据发送给 NVIDIA 控制装置。NVIDIA 与 STM32之间使用串口通信进行数据传输。小车 1 通过蓝牙通信模块发送给小车2 行走指令,通过矢量合成算法来处理并计算得出小车各个轮胎所需求的转速,再由 PID 算法控制 PWM 的占空比,从而调整转速,实现小车的转向与前进。灰度传感器用于寻迹,OLED 屏可显示药房号。全国大学生电子设计大赛对每一位参赛者来说既是机遇,又是挑战。电赛对我们来说是一次重要的机遇,平时的不断学习,赛前的不断训练,从知识、技术的未知,到知识、技术的浅识,再到对知识、技术的理解,每一步都见证了我们对于电子设计大赛孜孜不倦地向往。与此同时,电赛对我们来说又是挑战。面对全新的赛题,对于问题的解决,我们团队合理分工,发挥各自优势,加快赛题的解答进度,极大考验团队合作和个人能力。通过电赛,我们的机械结构搭建,电路设计调试,软件编写,算法设计,软件仿真测试等各项技术能力得到了显著的提高。
2025-05-11 00:51:20 289.73MB 深度学习 stm32 人工智能
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2025-05-09 22:51:14 239KB mysql
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此数据包含省、市、区、县数据,共3465个,细致到区县了。 包含行政区域代码,更新于2024年07月24日。 有些同学想要带行政区域代码的,所以重新弄了一份。 包括台湾省:台北市,新北市,桃园市,台中市,台南市,高雄市,基隆市,新竹市,嘉义市,新竹县,苗栗县,彰化县,南投县,云林县,嘉义县,屏东县,宜兰县,花莲县,台东县,澎湖县,连江县,香港:中西区,湾仔区,东区,南区,油尖旺区,深水埗区,九龙城区,黄大仙区,观塘区,荃湾区,屯门区,元朗区,北区,大埔区,西贡区,沙田区,葵青区澳门:花地玛堂区,花王堂区,望德堂区,大堂区,风顺堂区,嘉模堂区,路凼填海区,圣方济各堂区等等 ———2024年05月31日更新内容————— 有同学反馈东莞市,中山市的下面的镇和街道没有,5月31号更新加上了 ———2024年07月24日更新内容————— 更新完善香港+澳门的行政区域代码,感谢@L·兔子先生同学 JSON串比较长,有14797行,包括:北京市,天津市,石家庄市,唐山市,秦皇岛市,邯郸市,邢台市,保定市,张家口市,承德市,沧州市,廊坊市,衡水市,雄安新区,太原市,大同市,阳泉市,长治市
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2025-05-08 12:31:19 4.22MB 课程资源
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2023 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题目
2025-05-07 19:50:52 809KB 数学建模
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2024年度全国保密教育线上培训刷视频自动答题脚本,登录后打开开发者工具找到token,双击exe按提示输入token,刷完视频时长可能会延时更新,请退出登录再重新登录查看时长是否更新,满足要求后再重新运行一次
2025-05-06 10:42:18 10.17MB
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根据不同中药材在近红外、中红外光谱的照射下表现的光谱特征具有较大差异,本文主要根据光谱特征进行鉴别中药材的种类及其产地。建立了数据可视化分布模型,利用了改进的K-means聚类模型、相关系数、距离判别法、平均相关系数和BP神经网络等模型。 对于问题一:首先,将附件 1 的光谱数据可视化,直观的分析了不同药材的分布特征和差异;其次,利用Python的Matplotlib库将附件1的数据绘制成直方图(见附录1),确定了大致可分为3类;最后,建立了K-means聚类模型,第三类数据直观上差异较大,故又建立了改进的K-means聚类模型,不先指定类数,再次验证了分为3类是合理的。 对于问题二:首先,利用Matplotlib库将同一产地不同波数下的数据求均值,并可视化,分析了不同产地的特征及差异;其次,利用Python数据分析未知产地数据,与已知产地的数据进行计算相关性系数,产地的相关系数求平均,即。最大,说明属于产地;最后,建立了反向传播神经网络模型进行了第二次分产地演算,得到了产地的归属。 对于问题三:首先,利用Python的corr函数求得了未知产地和已知产地的相关系数,将同一产地的相关系
2025-04-28 18:59:57 48.7MB kmeans 聚类 神经网络 python
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2023年最新版本区划,包含:省、市、区/县、镇、乡、村、庄 街道、居委会等,含有地图坐标、中文拼音及简写等,表结构已提供,只需要根据业务逻辑调用即可。
2025-04-23 16:07:29 17.49MB sql
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