在城市规划、道路管线、林业、农业、地质和环境监测等各行各业的国民经济建设中，一般都会需要将CAD与卫星影像无偏移叠加配准。因为影像地图具有影像内容、线划要素、数学基础等，拥有比单纯的矢量线划地图丰富得多的信息量，具有直观易读的特点，从而提高了地理信息为人们的视觉直接感知的可视化表达程度及辅助决策的准确度。
为解决两种数据的融合问题，我们通常利用AutoCAD、ArcGIS、GlobalMapper或ENV等GIS专业软件将栅格形式的遥感图像和矢量图进行叠加，解决两种数据的融合问题。但是操作起来通常比较复杂，涉及到4参数7参数转换，坐标转换等等。有没有更简单的方法呢，下面我们就来看一看，如何在2分钟做到CAD与卫星影像无偏叠加。
2、准备好需要叠加的CAD文件，并在Autodesk CAD中打开预览，确保数据无误。
3、在图新地球（LSV）中找到CAD图纸对应的地图位置范围
如下图所示，红色线和黄色线，在影像和CAD中分别代表两条对应的马路，位于相同的空间地理位置。
4、在图新地球（LSV）中，找到“导入CAD”功能，点击打开对应的导入窗体。
在窗体中，使用【选择文件】按钮，打开需要导入的cad文件。
5、点击【添加关联点】按钮，弹出新增关联点的窗体
6、使用【地图选点】按钮，在影像地图上找到需要添加的关联点位置。通常情况下，选择和CAD图中容易识别匹配的同一位置的点，例如房屋角点，马路边缘的转角位置等等。如下图紫色圆圈所示：
7、使用鼠标在地图上点击来添加关联点
8、在CAD中，通过“ID”命令，获取对应点的XY坐标，并填写到关联点的XY坐标中
完成后如下图：
9、点击【添加】按钮，进行关联点录入：
10、重复【5】-【8】步骤，再添加一个关联点（提示：关联点的空间位置应该尽可能均匀分布在CAD图的整体范围内，避免关联点集中在CAD图的局部）添加完成后如下图：
11、点击【导入】按钮，完成CAD图的导入
导入之后的结果如下图：完成CAD与卫星影像的快速匹配。
12、关联点的定位与编辑：添加了关联点之后，可以通过鼠标点击表格中的关联点记录进行定位查看和坐标编辑。
除此之外，图新地球（LSV）也支持以下两种情况CAD数据的精准导入：
1、已知CAD文件的准确坐标系参数，例如：2000的3度带、中央子午线111
2、已知CAD文件是工程坐标系的，和标准投影之间有偏移，已有控制点坐标
图新地球（LSV）高级版可以承载GB级别CAD文件的流畅加载，同时支持严格精确的投影转换，能够进行CAD样式文本解析，同时CAD能够依附倾斜模型。
原理方法（流程）显示屏上显示xy方向上的不同频率的（长、短周期）光栅条纹，通过相机得到相位图像，展开相位，再结合系统标定的结果确定显示屏、相机及待测物体之间的空间位置关系，再得到光线追击的结果进而得到镜面的梯度信息，最后完成积分重建。PMD实现测量包括以下的几个步骤：(1) 首先需要一个显示屏来显示编码的光栅条纹信息，待测镜和相机摆放在如图所示的位置。(2) 使得相机可以拍摄到经过待测镜反射后变形
The Complete 'No-Code' ChatGPT & OpenAI API Course使用OpenAI API和ChatGPT构建4个项目，同时掌握提示工程（零样本、角色、少样本、链式）欢迎来到《无代码ChatGPT与OpenAI API完全课程》。这是您掌握提示工程并使用ChatGPT和OpenAI API（无需编码）构建项目的唯一所需课程。本课程包含超过5小时的教程、逐步
现代医疗影像技术的迅猛发展，使得PACS系统已逐渐成为各级医院实现信息化建设的重要组成部分。医学影像技术的进步也提升了医疗影像的清晰度，推动二维PACS向三维升级转变。这一切都使得医学影像数据量激增，加之医疗行业法规的数据保存要求，急需一种新的存储方案来满足应用和发展。客户需求医院影像数据增长快、数据量大随着医院门诊量的剧增，设备更新换代，CT、MRI、超声、DSA 等设备每天产生几十万张K
# 将有偏变量转为无偏变量的Python方法在数据分析和统计学中，有偏变量（biased variables）通常指那些受到某种系统性误差影响的变量，导致它们的估计值偏离真实值。为了保证结果的准确性和可靠性，我们需要将这些有偏变量转换为无偏变量。在本文中，我们将使用Python来解决一个实际问题，即如何从一组数据中提取出无偏变量，确保我们分析的准确性。## 实际问题背景假设我们是一家市
# R语言无偏性检验实现方法## 1. 流程下面是实现“r语言无偏性检验”的流程表格：| 步骤 | 操作 || ------ | ------ || 1 | 导入数据 || 2 | 进行t检验 || 3 | 判断p值是否小于显著性水平 || 4 | 根据判断结果得出结论 |```mermaidjourney title R语言无偏性检验流程 sectio
Landsat-5卫星是美国陆地卫星系列中的第五颗。Landsat-5卫星于1984年3月发射升空，它是一颗光学对地观测卫星，有效载荷为专题制图仪（TM
无偏标准分计算是一个统计学中的重要概念，尤其在数据分析中扮演着关键角色。它可以用来确定每个数据点离均值的距离，并相对于标准偏差进行标准化。接下来，将详细介绍如何实现无偏标准分的计算，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和迁移方案。### 备份策略首先，我们需要准备一个可靠的数据备份策略，以确保数据不会在计算过程中丢失。这里展示一个备份流程图，并提供一些命令代码以便于执行。
谷歌地球彻底不能用了奥维中也下架谷歌系列地图（目前设置DNS也无法解决）工作中没有了谷歌卫星影像有时很是让人头疼，特别一些地方需要看下历史影像才能进行下一步工作不过最近小助手发现了一款插件一款ArcGIS插件这个插件竟然
平均值是一个无偏估计。无偏估计无偏估计是用样本统计量来估计总体参数时的一种无偏推断。估计量的数学期望等于被估计参数的真实值，则称此估计量为被估计参数的无偏估计，即具有无偏性，是一种用于评价估计量优良性的准则。无偏估计的意义是：在多次重复下，它们的平均数接近所估计的参数真值。有偏估计有偏估计（biased estimate）是指由样本值求得的估计值与待估参数的真值之间有系统误差，其期望值不是
如何理解无偏估计无偏估计：就是我认为所有样本出现的概率一样。假如有N种样本我们认为所有样本出现概率都是1/N。然后根据这个来计算数学期望。此时的数学期望就是我们平常讲的平均值。数学期望本质就是平均值无偏估计为何叫做“无偏”？它要“估计”什么？回答第二个问题，它要估计的是整体的数学期望（平均值）。那为何叫做无偏？有偏是什么？假设这个是一些样本的集合,我们根据样本估计整体的数学期望（平均值）。因为
无偏和有偏 本质来讲，无偏/无偏估计是指估算统计量的公式，无偏估计就是可以预见，多次采样计算的统计量（根据估算公式获得）是在真实值左右两边。类似于正态分布的钟型图形。比如对于均值估计： mean = (1/n)Σxi 一定有的比μ大，有的比μ小。 那么对于有偏估计，就是多次采样，估算的统计量将会在真
Docker是一个开放源代码软件项目，让应用程序布署在软件容器下的工作可以自动化进行，借此在Linux操作系统上，提供一个额外的软件抽象层，以及操作系统层虚拟化的自动管理机制。Docker利用Linux核心中的资源分离机制，例如cgroups，以及Linux核心名字空间（name space），来创建独立的软件容器（containers）。这可以在单一Linux实体下运作，避免启动一个虚拟机造成的
数据挖掘05-偏相关分析【原理、案例、python实现】一、需求场景二、偏相关分析简介2.1 引入偏相关分析的原因2.2 什么是偏相关分析2.3 偏相关分析的步骤（1）计算样本的偏相关系数（2）对上一步求得的偏相关系数进行检验三、【案例分析】行驶里程与影响因素的偏相关分析3.1 速度3.2 温度3.3 电压3.4 总电流3.5 小结四、python偏相关分析4.1 数据源4.2 pandas4.
一、前言好不容易女神喊我去看电影，但是她又不知道看啥，那么我当然得准备准备~二、前期准备1、使用的软件python 3.8 开源 免费的 (统一 3.8)Pycharm YYDS python最好用的编辑器 不接受反驳…软件我都放这了： 软件工具等等2、需要用的模块requests >>> 数据请求模块 pip install requestsparsel &g
1.为什么样本方差的分母是n-1 首先给出样本方差的计算方法：\[S^2=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}{(X_i-\bar{X})}^2\]其中样本均值\[\bar{X}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}X_i\]总体方差（在总体均值$\mu$已知的情况下）的定义是\[{\sigma}^2=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}{(X_i-\
介绍了Radiomics的工作流程及每一步的常用软件Dicom图像 Dicom就是是医学图像和相关信息的国际标准，Dicom图像就是指标准的医学图像格式。Dicom图像深度比正常图像大得多，而不同的深度则可以表示不同的信息。一般情况下以HU描述。下表描述了人体中常见物质的HU值 影像组学的应用 影像组学的概念真正提出来是2012年。当时它刚提出来时只是针对CT数据
《图注意力网络（GAT）技术解析》摘要： GAT提出了一种基于自注意力机制的新型图神经网络架构，通过掩码注意力层突破传统图卷积方法的局限。该模型使节点能自适应关注邻居特征，动态分配差异化权重，无需复杂矩阵运算或完整图结构信息。采用多头注意力机制替代传统卷积操作，显著降低计算复杂度，支持端到端学习节点关系。实验表明，GAT在Cora等四个基准数据集上均达到SOTA水平，尤其在蛋白质相互作用数据集中展现了优异的归纳学习能力。该技术同步解决了谱方法面临的关键问题，为处理不规则图结构数据提供了新范式。
文章目录为什么要从MongoDB迁移到KES？迁移前的环境准备工作硬件配置要求软件环境配置网络与安全配置KDTS迁移工具深度体验工具安装与初始化数据映射规则配置全量迁移实战增量同步配置数据一致性校验步骤记录数比对抽样内容校验业务接口测试迁移中的坑与解决方案数据类型转换问题索引迁移注意事项大文档处理技 ...
由来 我们实验室招新需要一个ctf做题环境，但是我们平时使用的NSSCTF的比赛功能在升级 ，所以我们准备自己搭建一个比赛环境 原本我们是准备使用CTFd这个平台来搭建的，但是我看了下，它默认不支持动态容器，需要加插件，并且外观也不怎么样, 所以我最终选择了GZ::CTF作为比赛环境，CTFd作为归 ...
0.前言 我说。 1.正文 我谔谔。 2.总结 我征服。 ...
一：背景1. 讲故事前面两篇我们讲的都是通过挂引用根的方式导致的内存暴涨，在快速检测台上能够一眼就看出是什么类型的Type导致的，分析难度稍微较低，在真实的dump分析场景下，也会存在对象偏小而内存暴涨的情况，一般的新手会被这种场景搞懵逼，这篇就来分享这种奇葩的情况。二：内存暴涨分析1. 问题代码为了方便演示，我们做这样的一个案例，现在的 .NET8 的SOH一个segment是 4M，所以我故意