从PostGIS3.0开始，对于栅格数据的支持就从postgis扩展中分离了，叫做postgis_raster.主要有两个原因：PostGIS插件的栅格功能很多，有超过150多个函数和多个数据类型，对于没用到这些的用户可能会有些迷茫；gdal库的占体积很大，很多只用postgis扩展的开发者希望减少它虽然分离出栅格的部分让一部分开发者满意了，但是意味着从2.x升级到3.x的PostGIS就变得有点麻烦了，即使是有经验的用户也有可能搞砸。本文将介绍PostGIS栅格模块升级的正确方法，即升级2.x的PostGIS到3.x.你可以用psql或pgAdmin或者任意一种PostgreSQL工具来运行
设计原则DesignPrinciple响应式设计Responsive响应式设计的意思是网页能够根据其显示在的屏幕的大小自动伸缩。响应式设计使得对笔记本和手机用户更加友好。分辨率的计算：宽度*高度，最常见的屏幕分辨率是1920px*1080px。响应式设计三大技术:Flexiblegrids灵活网格：由列，gutter（列之间的间隔）和margin（内容和屏幕的左右边界的间隔）组成。该技术不以像素为单位，而是以百分比为单位适应屏幕。Fluidimages流式图片：设置max-width值为100%可确保图片不超出父容器的范围；设置height属性为auto可以保持图片的原始宽高比。Mediaqu
设计原则DesignPrinciple响应式设计Responsive响应式设计的意思是网页能够根据其显示在的屏幕的大小自动伸缩。响应式设计使得对笔记本和手机用户更加友好。分辨率的计算：宽度*高度，最常见的屏幕分辨率是1920px*1080px。响应式设计三大技术:Flexiblegrids灵活网格：由列，gutter（列之间的间隔）和margin（内容和屏幕的左右边界的间隔）组成。该技术不以像素为单位，而是以百分比为单位适应屏幕。Fluidimages流式图片：设置max-width值为100%可确保图片不超出父容器的范围；设置height属性为auto可以保持图片的原始宽高比。Mediaqu
本文介绍基于Python语言中gdal模块，对遥感影像数据进行栅格读取与计算，同时基于QA波段对像元加以筛选、掩膜的操作。 本文所要实现的需求具体为：现有自行计算的全球叶面积指数（LAI）.tif格式栅格产品（下称“自有产品”），为了验证其精确度，需要与已有学者提出的成熟产品——GLASS全球LAI.hdf格式栅格产品（下称“GLASS产品”）进行做差对比；其中，自有产品除了LAI波段外，还有一个质量评估波段（QA），即自有产品在后期使用时，还需结合QA波段进行筛选、掩膜等处理。其中，二者均为基于MODIShv分幅的产品。 本文分为两部分，第一部分为代码的详细分段讲解，第二部分为完整代
本文介绍基于Python语言中gdal模块，对遥感影像数据进行栅格读取与计算，同时基于QA波段对像元加以筛选、掩膜的操作。 本文所要实现的需求具体为：现有自行计算的全球叶面积指数（LAI）.tif格式栅格产品（下称“自有产品”），为了验证其精确度，需要与已有学者提出的成熟产品——GLASS全球LAI.hdf格式栅格产品（下称“GLASS产品”）进行做差对比；其中，自有产品除了LAI波段外，还有一个质量评估波段（QA），即自有产品在后期使用时，还需结合QA波段进行筛选、掩膜等处理。其中，二者均为基于MODIShv分幅的产品。 本文分为两部分，第一部分为代码的详细分段讲解，第二部分为完整代
本文介绍基于Python语言arcpy模块，实现栅格影像图层建立与多幅遥感影像数据批量拼接（Mosaic）的操作。 首先，相关操作所需具体代码如下：importosimportarcpyfile_path="G:/Postgraduate/LAI_Glass_RTlab/A2018161_Dif/DRT/"out_file_path="G:/Postgraduate/LAI_Glass_RTlab/A2018161_Dif/DRT/"out_file_name="Global.tif"file_name_list=os.listdir(file_path)tif_file_path=fi
本文介绍基于Python语言arcpy模块，实现栅格影像图层建立与多幅遥感影像数据批量拼接（Mosaic）的操作。 首先，相关操作所需具体代码如下：importosimportarcpyfile_path="G:/Postgraduate/LAI_Glass_RTlab/A2018161_Dif/DRT/"out_file_path="G:/Postgraduate/LAI_Glass_RTlab/A2018161_Dif/DRT/"out_file_name="Global.tif"file_name_list=os.listdir(file_path)tif_file_path=fi
本文介绍基于Python语言gdal模块，实现多波段HDF栅格图像文件的读取、处理与像元值可视化（直方图绘制）等操作。 另外，基于gdal等模块读取.tif格式栅格图层文件的方法可以查看Python批量绘制遥感影像数据的直方图，读取单波段.hdf格式栅格图层文件的方法可以查看PythonGDAL读取栅格数据并基于质量评估波段QA对指定数据加以筛选掩膜。 本文期望实现的需求为：现有一存放.tif格式的全球LAI产品栅格数据的路径，需将这一路径下的全部LAI产品栅格数据依据另一路径下存放的全球MODIS植被覆盖类型产品栅格数据进行像元分类，并绘制全球每一种植被类型对应的LAI数值直方图。在
本文介绍基于Python语言gdal模块，实现多波段HDF栅格图像文件的读取、处理与像元值可视化（直方图绘制）等操作。 另外，基于gdal等模块读取.tif格式栅格图层文件的方法可以查看Python批量绘制遥感影像数据的直方图，读取单波段.hdf格式栅格图层文件的方法可以查看PythonGDAL读取栅格数据并基于质量评估波段QA对指定数据加以筛选掩膜。 本文期望实现的需求为：现有一存放.tif格式的全球LAI产品栅格数据的路径，需将这一路径下的全部LAI产品栅格数据依据另一路径下存放的全球MODIS植被覆盖类型产品栅格数据进行像元分类，并绘制全球每一种植被类型对应的LAI数值直方图。在
本文介绍基于Python中gdal模块，实现对大量栅格图像批量绘制直方图的方法。 首先，明确一下本文需要实现的需求：现需对多幅栅格数据文件进行依据其像元数值的直方图绘制，具体绘制内容即各栅格图像像素数值的分布情况；所有栅格数据都保存在同一目标路径下，且均为.tif格式；而目标路径下具有其它非.tif格式的文件，以及不需要进行直方图绘制的.tif格式文件，因此需要在绘制前对目标路径下的文件列表加以筛选，只保留需要绘制直方图的栅格文件。 知道了需求，我们便开始代码的书写。具体代码如下：#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueJul2012:17:052021@a
