BestiaPop：一个python软件包，用于自动化气候数据的提取和处理以进行作物建模 气候数据是使用特定地点（点）或网格化气候数据预测作物生长和发育的作物模型的重要输入。 但是， Crop Models期望输入数据以自定义文件格式（ MET ， WTH等）封装，这些格式不符合通用标准，需要各种自定义，具体取决于生成作物模型的预测引擎。 此外，像或这样的源数据提供者通常在它们作为API服务的一部分提供的数据输出文件的类型中保持中立，这导致源原始数据与作物建模套件开发其模型所需的已处理数据之间存在差距。 我们开发了BestiaPop （一个西班牙语单词，翻译为pop beast ），这是一个Python软件包，允许模型用户自动下载SILO（土地所有者的科学信息）或NASAPOWER网格化的气候数据，并将此数据转换为作物模型可以提取的文件如APSIM或DSSAT。 该软件包提供了选择一定

地区 apsimRegions是一套软件工具，旨在将针对特定点的农业生产系统仿真器（APSIM）作物模型扩展到区域空间尺度。 它是用Python编程语言编写的，目前已验证与Windows版本的APSIM 7.4兼容。 ApsimRegions本质上是一种单向嵌套的气候作物建模框架，该框架将栅格化的气象数据（雨，温度，辐射等）与APSIM模型链接在一起。 有关APSIM的更多信息，请参见 。 目前仅使用Python 2.7.3进行了测试。 要开始使用Python，请尝试Python（X，Y），可以从下载。 附带的Spyder IDE与Matlab非常相似。 它用于创建和运行具有成千上万次模拟的.apsim文件。 每个模拟都可以代表一个唯一的位置或管理方案。 将每个模拟用于不同位置的最简单方法是创建一个具有网格点编号以及关联的纬度和经度的查找表。 每个模拟都将从网格点命名。 此外，为每个网格

牙齿stl网格模型分割算法（投影算法（曲面的栅格化算法））（牙龈外轮廓计算）

基hm算法于栅格化的蚁群路径规划算法实现（含Simbad仿真程序） AntsAlgorithm算法组成类 AntsAlgorithm类：保存信息素矩阵等全局信息，并提供迭代函数执行觅食活动。 Ant类：模拟蚂蚁个体，保存局部信息，并执行路径搜索活动。 仿真模拟实现类组成 AvoidBlock类：程序入口 Robot类：接收栅格化后的二维数组地图输入，模拟避障运动 MyEnvl类：接收地图数据，执行模拟环境的初始化和全局路径规划算法的调用

c# GIS算法实验系统源码实例，包括图形绘制，点选多边形，点选多段线，求多边形面积，矢量线的栅格化，矢量多边形的区域填充，点的绘制，框选点要素，通过点集构建Delaunay三角网，道格拉斯压缩， Z填充曲线的生成，Hibert填充曲线的生成，线的缓冲区。矢量线的栅格化，矢量多边形的区域填充，画点，线，面，款选点，选择点线面，及栅格化，输出位图，曲线填充，缓冲区。 运行环境：Visual Studio2010

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栅格化布局基本模型

相信这里面的文档新手都能看得懂，反正我这个菜鸟是看懂了

矢量栅格转换是地理信息系统（GIS）领域的经典研究主题之一。 GIS中常用的算法致力于维护矢量多边形的形状特征，但忽略了多边形面积的得失，这是另一个重要属性。 本文提出了一种基于面积补偿优化原理的等面积转换模型。 根据多边形与边界网格之间的拓扑关系，采用邻域补偿原理来分配边界网格的属性，并开发了一种全局优化算法以最小化整个数据集中的区域失真。 设计了两个实验，结果表明该算法不仅保证了面积误差尽可能小，而且具有适应多边形形状和空间结构的优点。

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