研讨会PostGIS栅格 该研讨会旨在解释和举例说明PostGIS栅格的用法。 创建和还原数据库 为了开始研讨会，我们将加载一个现有的数据库。 请使用pgAdmin创建一个新的空数据库，然后将现有的转储postgis_raster.backup从该存储库还原到新创建的新数据库中。 数据库结构 恢复的数据库由以下结构组成： schema_name （您应该使用您的名称重命名） 上市 栅格 向量 铁路（线） 地点（点） porto_parishes（多边形） Schema schema_name和栅格为空，您将在进行练习时向其中添加表。 表格vectors.porto_parishes具有葡萄牙波尔图地区存在的所有教区。 请先浏览数据库，然后再继续。 加载栅格 我们将从将栅格文件Landsat8_L1TP_RGBN.tif和srtm_1arc_v3.tif加载到栅格模式开始。

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此代码将栅格数据裁剪为多边形并计算一些统计信息。 目前的操作是： - 按区域聚合：对多边形内的所有像素求和。 值乘以像素和多边形的重叠区域。 - 按面积平均：平均多边形内的所有像素。 平均值是基于像素和多边形重叠区域的加权平均值-聚合：多边形内所有像素的总和，即使是部分像素也是如此。 - 平均：平均该区域内的所有像素，即使是部分像素。 - 多数：返回多边形内所有像素中出现频率最高的值（即使是部分像素）。 它使用matlab的“模式”功能。

计算机图形学课件：7Clipping in a raster world.ppt

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raster-vision, 航空/卫星图像的深度学习 光栅视觉 注意：这个项目正在开发中，目前可能很难使用。 光栅视觉的整体目标是使它的易于训练和运行航空和卫星图像的深入学习模型。 目前，Tensorflow对象检测API实现了对象检测的任务。培训模型。预测和评估模型。 它还支

Raster Vision是一个开放源代码Python框架，用于在卫星，航空和其他大型影像集（包括倾斜的无人机影像）上构建计算机视觉模型。 它允许用户（不需要成为深度学习专家！）可以快速重复地配置执行机器学习管道的实验，包括：分析训练数据，创建训练芯片，训练模型，创建预测，评估模型和捆绑模型文件和配置，以便于部署。 内置支持使用PyTorch进行芯片分类，对象检测和后端语义分割。 可以在内置支持使用在云中运行的CPU和GPU上执行实验。 该框架可扩展到新的数据源，任务（例如实例分段），后端（例如Detectron2）和云提供商。 有关更多详细信息，请参见。 建立 可以通过多种方法来设置Raster Vision： 要从头开始构建Docker映像，请克隆此仓库后，运行docker/build ，然后使用docker/run容器。 Docker映像已发布到 raster-vision图像的标签确定它是哪种图像： pytorch-*标签用于运行PyTorch容器。 每次合并到master ，我们都会发布一个新标签，并使用提交哈希的前7个字符进行标签。 要使用最新版本，请拉l

网格-时空多维网格数据的信息学 Riley Hales开发了一个Python工具，用于从多维数据数组中提取时间序列子集，这是杨百翰大学土木与环境工程硕士学位论文的一部分。

GRASS GIS存储库 描述 GRASS GIS（ ）是一个地理信息系统，用于地理空间数据管理和分析，图像处理，图形/地图制作，空间建模和可视化。 如何在这里获得写访问权限 通常，您实际上不需要写访问权限，因为您只需打开即可为GRASS GIS做出贡献。 有关更多详细信息，请参见。 想成为核心开发者？ 请参阅 如何编译GRASS 请参阅安装文件。 是的，您应该真正阅读 。 此外，Wiki中还有详细的。 码头工人 使用下载的源代码构建docker映像（在包含源代码的目录中运行）： docker build -t grassgis79 . 测试运行（假设您具有现有的GRASS GIS测试位置；可以从 下载） # case 1: launching in the grassdata directory in which the location is stored: docker