很多时候都需要改变已经影像的分辨率，这里自己动手研究了一下相关原理，并进行了实现，以后可以很方便地改变影像的分辨率。影像重采样核心重采样的核心是影像的坐标范围不变，改变影像像元的大小，来实现像元个数的增减，即分辨率的改变。像元的面积*像元个数=固定值像元大小变为原来的1/2时，影像的像元数量变为原来的四倍。代码实现from osgeo import gdal, gdalconstimport os

Mapbox由于配合其矢量瓦片pbf格式文件，有突出的渲染性能，被很多公司和开发者所使用。矢量瓦片的格式有很多种，其中pbf格式是一种二进制文件，直接把数据信息压缩位二进制了。矢量瓦片优势主要优势有数据传输量小相对与栅格瓦片数据量大大缩小不受分辨率影响矢量瓦片无论在地图放大到各种级别都是清晰的，都不会出现栅格放大后显示像元的问题。动态样式矢量瓦片会根据用户的定制的样...

最近换了新的电脑，idea也安装了2020版的，可就是在idea上点击git提交、push、merge等命令特别慢，特别难受不。同一个项目，直接使用cmd窗口进行git命令，或者使用其他git工具都非常快。问题原因这个最终在网上搜索时发现，居然和显卡有关，至于现在我也不太明白。我电脑是双显卡的，独显是英伟达GTX 1650Ti的。需要把git相关的程序都配置在独显高性能模式下运行解决方案桌面右键—

前言一直以来，作为一个GIS开发者，都想自己去实现栅格切片和矢量切片。前面的博文中，已经介绍了如何实现矢量切片，刚刚进入GIS行业的人一般都是用GeoServer进行栅格切片，速度效率很低。这里介绍一下如何使用代码高效地进行栅格切片，主要是依赖gdal2tiles这个python库。安装我的电脑环境是python3.9.5GDAL3.3.0执行下面的安装命令 安装gdal2tilespip ins

python-docx 是用于创建和更新Microsoft Word（.docx）文件的Python库。它的API文档也非常简单，看完之后，只能简单理解一些基础用法。最近碰到一个需求，需要对word模版里的内容进行统一替换，替换内容比较多。从网上查到了很多种基于python-docx 的做法，但都有一定的缺陷，不能适用于各种场景。网上的做法整体是两种：相对比较好的解决办法：对runs中的内容进行一

问题今天在用python调用GDAL进行裁剪时，出现如下问题：ERROR 1: PROJ: proj_create_from_database: Cannot find proj.dbERROR 1: Failed to process SRS definition: EPSG:4326有时出现：ERROR 1: PROJ: proj_create_from_database: \postgis-

前面已经介绍过使用scrapy爬取百度图片内容，这里介绍一下通过百度地图提供的接口爬取POI数据，并且保存到postgresql数据库中。图片爬虫与数据爬虫处理的方式还是有一些不一样的。在百度地图开放平台上可以找到相关的地点检索的文档，关于接口的使用方法有很详细的描述，主要还是通过关键词和POI分类进行检测，注意不同的关键词可能得到的数据有重复，注意通过uid来去重。具体的创建项目的过程，前面的博

DeepLabv3 是一种先进的语义分割模型，由 Google Research 团队提出。它在 DeepLab 系列模型的基础上进行了改进，旨在提高图像中像素级分类的准确性。概述DeepLabv3 是 DeepLab 系列中的第三代模型，专门用于解决语义分割任务。语义分割是指将图像中的每个像素分配给特定类别的过程，例如将图像中的不同对象（如人、车、建筑物等）进行精确划分。主要特点。

前言mapbox提供的官方的切片工具tippecanoe，可以快速进行矢量切片，生成pbf格式切片或者mbtiles。也可以将矢量瓦片反向合成为具体数据。这里主要实现，用python调用tippecanoe实现将geojson转换为pbf切片。环境部署可以参考我之前的博文https://hanbo.blog.csdn.net/article/details/113172570实现代码import

安装VirtualBox，在里面部署了Centos的系统，设置网络桥接可以让虚拟机和自己的电脑相互访问，在设置里设置桥接之后，仍然无法连接到网络，网上的说法比较杂乱，这里我就系统地描述一下解决方案。VirtualBox设置桥接centos配置查看本机硬件地址，并记录ip addr找到自己的网络配置文件cd /etc/sysconfig/network-scrip...