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搜索资源列表

  1. GDAL源码剖析

  2. gdal源码分析适合新手

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2017-06-12
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：shi3526678

  1. SHREAD:用于评估，分析和决策的Snow-Hydrology回购-源码

  2. SHREAD Snow数据产品获取和处理工具 SHREAD是用于评估，分析和决策的Snow-Hydrology Repo，是一种用于下载，处理和存档Snow Data产品的工具，名义上可以使它们更好地支持水管理决策。 该工具仍在开发中，但目前提供对以下产品的访问权限- 对其他产品的支持正在开发中或计划中，包括- NASA MODIS小雪覆盖区域（fSCA） USGS Landsat小雪覆盖地区（fSCA） ESA Sentinel-3雪产品 Theia Sentinel-3雪产品 NOHR

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：174080
    • 提供者：weixin_42115003

  1. ArchGDAL.jl:GDAL的高级API-地理空间数据抽象库-源码

  2. 建筑GDAL 是栅格和矢量地理空间数据格式的转换器库，由根据许可发布。 作为一个库，它为各种和格式的驱动程序提供了一个抽象的数据模型。 该软件包旨在成为在Julia中使用GDAL的完整解决方案，其范围类似于。 它建立在，并为GDAL提供了一个高级API，支持以下原则。 原理（拱门方式） （改编自： : ） 简单性：ArchGDAL尝试避免不必要的添加或修改。 它保留了GDAL数据模型，并需要最小的依赖关系。 现代性：只要可以合理避免系统性软件包损坏，ArchGDAL就会努力维护最新

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：155648
    • 提供者：weixin_42126274

  1. minerva：Minerva：用于分析和可视化的客户端服务器服务-源码

  2. 介绍 Minerva是一个复杂的地理空间应用程序和框架，旨在使用户能够从Web界面上载，可视化和分析小型到大型地理空间数据。 Minerva利用Web和数据库技术（例如WebGL和NoSQL（MongoDB）数据库）的进步。 它设计用于大数据和支持云的数据分析和可视化。 Minerva的一些亮点包括使用基于Web的数据管理管理数据，元数据，会话，并使用高性能的地理空间数据可视化库在地图上提供地理空间数据的快速交互式可视化。 Minerva后端使用诸如Gaia，GDAL，Shapely和Fion

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42126399

  1. sits:R中的卫星图像时间序列-源码

  2. SITS-用于地球观测数据多维数据集的卫星图像时间序列分析 概述 sits R软件包提供了一组用于分析，可视化和分类卫星图像时间序列的工具。 SITS的主要目的是支持使用机器学习方法对图像数据立方体进行土地覆盖和土地变化分类。 SITS中的基本工作流程是： 使用云或本地计算机中可用的图像集合创建数据多维数据集。 从数据多维数据集中提取用作训练数据的时间序列。 对样品进行质量控制和过滤。 使用提取的样本训练机器学习模型。 使用训练有素的模型对数据立方体进行分类。 对分类图像进行后处理。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42164534