相同问题:如何提取最小外接矩形、如何提取最小几何边界
问题来源
使用ArcGIS或者QGIS制图或者数据处理时,常常需要获取图层的边界范围或者是一个图层(或一个shapefile文件)的最小外界矩形,以便后续的数据处理和制图。在ArcGIS中,我们可以使用Minimum Bounding Geometry
,即最小几何边界这个工具来生成一个最小外接矩形。
相同问题:如何提取最小外接矩形、如何提取最小几何边界
使用ArcGIS或者QGIS制图或者数据处理时,常常需要获取图层的边界范围或者是一个图层(或一个shapefile文件)的最小外界矩形,以便后续的数据处理和制图。在ArcGIS中,我们可以使用Minimum Bounding Geometry
,即最小几何边界这个工具来生成一个最小外接矩形。
在遥感图像处理中,我们经常会遇到图像分类的问题,有时我们可以通过ENVI自带的方法进行遥感图像分类,然而,在研究过程中,我们可能需要精度更高的分类结果,所以可能会使用自定义的机器学习、深度学习的方法去进行地物分类(当然,也可以是人工解译的方式),最后进行精度验证,那么问题来了,如何进行精度验证?用什么软件进行精度验证?this is a question. 这篇博客主要就是回答这个问题的
我们这里选择了地信遥感邻域常用的遥感图像处理软件ENVI做精度验证,精度验证的具体流程如下:
annaconda已经自带了jupyter notebook、jupyter lab、ipython 等一系列工具,不需要再单独安装这些工具,方便快捷。
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
安装gitbook教程很多,我这里就不详细展开了,这里主要说一下我安装gitbook中所遇到的坑。