创建一个虚拟环境：conda create --name py36 python=3.6克隆已有的环境：conda create-palm-detection--clone arcgispro-py3conda env create -f  d:\python36_20190106.yml查看本机的conda环境：conda env listconda info --envsconda

arcgis如何将16bit栅格数据转换为8bit栅格数据1、什么是位深度2、栅格数据集中的 NoData什么是nodata存储 NoData定义 NoData3、色彩映射表4、复制栅格（copy raster）查看栅格数据属性（source）Scale Pixel Valuecolormap_to_RGB(可选)RGB_to_Colormap(可选)本篇主要介绍如何转换位深度然后什么是nodat

arcgis如何计算栅格数据像元值和坐标值并保存到excel表格中1、栅格转点2、计算XY坐标3、保存成Table并用excel打开来源：小编在前面自己用gdal实现了，读取栅格数据每个像元的坐标值和像元值现在换种思路，那我是不是可以不用编程来实现我的想法呢？？？那么我就想到了arcgis的矢量和栅格的空间分析能力？那么下面我们一起来看看如何实现：用arcgis读取每个像元的坐标值和DN值：1、栅

arcgis统计矢量范围内栅格像元值个数数据区域制表(Tabulate Area)栅格统计栅格有小伙伴说，我对数据做完分类后，怎么对分类后的栅格数据，按矢量区划对分类后的像元值的类别 分别做统计呢？数据有矢量数据查看矢量的属性表，我们需要按FID的唯一识别作为我们的矢量输入的统计：栅格数据区域制表(Tabulate Area)Spatial Analyst 工具箱—>区域分析工具集–>

像元统计数据根据多个栅格数据计算每个像元的统计数据。可用的统计数据有：众数、最大值、均值、中位数、最小值、少数、范围、标准差、总和及变异度。https://desktop.arcgis.com/zh-cn/arcmap/10.3/tools/spatial-analyst-toolbox/an-overview-of-the-local-tools.htm...

```pythonfrom shapely.geometry import LineStringfrom shapely.geometry import Pointfrom shapely.geometry import Polygonfrom shapely.geometry import MultiLineStringimport fionakansas_c = fiona.open('D:/

ArcGIS Pro2.5深度学习操作详解---以Uent为例1、标注对象以供深度学习2、导出训练数据进行深度学习2.1 栅格化目标对象（Polgon to Raster）2.2重新分类栅格化的建筑标记(Reclassify)2.3 转换为像素类型为"8位无符号"的主题栅格2.4导出训练数据3、训练深度学习模型4、使用深度学习检测对象本篇文章以Unet模型为例，进行像素分类的推理使用，进行一些输入

ArcGIS深度学习操作详解（5）以SSD为例1、标注对象以供深度学习2、导出训练数据进行深度学习3、训练深度学习模型4、使用深度学习检测对象参考官方给出棕榈树的健康评价：https://learn.arcgis.com/zh-cn/projects/use-deep-learning-to-assess-palm-tree-health/1、标注对象以供深度学习2、导出训练数据进行深度...

最近使用node工程，需要多版本，并且进行切换，来回安装卸载不同版本的node比较麻烦，后面自己就简单捯饬了一下nvm来管理node，顺便记录一下自己的使用过程，以便于后续查找。