1.如今Esri已将影像作为GIS解决方案的一部分,其具体战略部署是怎样的? 在过去的十年,Esri有规划的在ArcGIS平台(主要为Desktop和Server)中管理和开发影像和栅功能。这包括影像管理和服务发布,Desktop和Server中的影像处理增强工具,以及管理大规模影像
1.如今Esri已将影像作为GIS解决方案的一部分,其具体战略部署是怎样的?
在过去的十年,Esri有规划的在ArcGIS平台(主要为Desktop和Server)中管理和开发影像和栅格功能。这包括影像管理和服务发布,Desktop和Server中的影像处理增强工具,以及管理大规模影像数据的能力。ArcGIS10.3中,影像技术最大的优化在于将影像处理变得更加简单,用户可以轻松的使用影像,管理影像以及获得有价值的信息产品。ArcGIS平台的多个产品都已经集成了影像功能,包括ArcGIS forDesktop, ArcGIS for Server, ArcGIS Online, Web apps, 以及ArcGIS Runtime SDKs。
2.ArcGIS 10.3还会具有影像分析与处理工具吗?
我们将继续整合更多更强的影像分析和处理工具。ArcGIS10.3中,增加了影像分割功能,用户可以快速的将相似像元进行分割,基于形状、大小和纹理等属性实现影像分类。这样的分割工具对于大规模影像的处理十分有效。不仅在传统的GP工具箱中提供了影像分割的GP工具,也提供了可实现实时处理的影像分割栅格函数。通过分割功能使得引入动态计算选中信息产品的工作流程成为可能,如影像服务的自动计算。我们期待开发人员及合作伙伴基于分割功研发出使用更加广泛的影像分析工具。
我们进一步扩展了进行产品生产的影像和栅格的数据类型。许多新的栅格函数用来进行科学数据和波段的展示。其中python适配器可以进行特定感兴趣的数据分析。通过该工具,开发者可以通过python开发新的栅格函数,并且将其作为ArcGIS for Desktop 及ArcGIS for Server栅格函数处理链的一部分。
3.ArcGIS 10.3中影像管理功能有何增强?
ArcGIS具有极其高效的影像管理和服务发布解决方案。
解决方案利用镶嵌数据集的优势,不仅实现影像数据的目录管理,同时定义了可用的栅格函数处理流程。ArcGIS 10.3中,我们增加了对多维度科学数据的管理支持。这一功能将很大程度上的帮助那些具有大量科学数据的组织,数据类型包括NetCDF, HDF,以及GRIB数据。通过镶嵌数据集可以通过多个维度和变量进行科学数据管理,并且数据可以快速访问、可视化、分析及发布。
ArcGIS 10.3中新增的另一重要能力是实现影像的高精度几何校正。10.2中我们增加了影像自动配准功能。这一功能的实现原理为将影像数据自动与其正射影像进行配准,进而提高其配准精度。10.3中,这一能力得到进一步增强,因为我们新增了区域网平差工具。该工具可以进行镶嵌数据集具有重叠区域的影像数据之间的匹配,并且可以进一步进行拟合参数计算,以减少影像间的几何校正误差。这一工具可以用来提高卫星影像数据集的几何校正精度。
我们也将继续更新和增加影像管理工作流,用户可以通过resource center访问它们。我们为具有大量的异源影像和栅格数据的用户提供了最佳的实践与自动化脚本。
4.ArcGIS Online中新增了哪些可以访问的影像服务?
ArcGIS平台为用户提供了大量多类型的影像数据。我们将使用质量更佳的影像数据更新世界影像底图。今年夏天我们会通过一个全新的免费云平台更新一个低分辨率的全球底图。我们也将利用Airbus提供的2.5米SPOT影像更新全球大范围面积的底图,它将为大量难以定位的区域提供质量更好的影像数据。除此之外,我们也将利用0.5米的Pleiades影像进行数百个城市的数据更新。
去年我们添加了一些影像服务。Landsat8影像服务提供了质量最优的Landsat8影像。基于NASA发布的250mMODIS数据所发布的MODIS影像服务提供了每日更新的地球基础数据。在用户大会之前,ESRI将发布覆盖美国大陆的1米分辨率的自然和假彩色红外NAIP图像服务。这些都是动态影像服务,可以基于元数据实现影像可视化及分析。另一备受关注的影像服务是USGS提供的包含175,000景美国历史地形图。
除DigitalGlobe, BlackBridge和AccuWeather等合作伙伴提供的数据外,我们将在用户大会上宣布通过ArcGIS Marketplace将会有更多的可用数据,因为我们拥有了Airbus等更多的合作伙伴。
5.Esri结合Landsat 8影像做了哪些工作?
今年春天我们发布了Landsat 8服务,提供了日更新的多时相、多光谱影像的快速访问。每天,几百景全新的Landsat8影像将通过自动化流程更新至影像服务。通常情况下,5个最佳场景将被保留下来,用户可以访问地球上所有位置的影像数据。这个服务提供了全球最新的15m融合数据和30m多光谱数据的任意访问,并且提供多种影像产品,如NDVI产品,土壤水分产品,植被健康指数产品等。任何具有ArcGIS Online账户的用户(也包括所有ArcGIS for Desktop的用户)都可以直接访问这些服务。
6.ArcGIS Pro中具备哪些影像功能?
ArcGIS Pro研发过程中投入了大量精力实现影像功能。在Pro中影像服务与本地存储影像可以实现快速访问,ribbon风格的界面可更加直观灵活的实现影像增强功能,更方便的使用栅格处理函数。Pro中提供了大量的实现影像处理的GP工具,当然包括使用广泛的用于进行大规模影像管理、处理和共享的镶嵌数据集。
7.Full Motion Video有新功能吗?
ArcGIS桌面端的Full Motion Video (FMV)插件主要实现了航飞数据在ArcGIS中的显示及管理。1.2版本的插件在6月发布,新版本功能更加强大,它具备更高的性能,更高的精度,优化了ArcMap框架与视频窗口的交互性,并且增加了记录元数据的一组GP工具。这组工具可以通过视频提取元数据信息,以展示更高几何精度的卫星轨迹与视频轮廓。从视频流中提取帧来创建镶嵌数据集的工具也得到了改善,更加容易实现将视频发布为时态感知的服务。
8.Esri对Lidar数据的支持有何战略部署?
Lidar是用于进行大范围的要素提取及分析重要的点云数据资源。ArcGIS 10.1中我们提供了LAS Datasets和Mosaic Datasets,可实现LAS files的直接读取,进而进行数据可视化与分析。我们将继续增强点云数据的可视化及分析能力,并且提供给开发者及合作伙伴更多的APIs以开发特定领域处理工具。
去年,ASPRS敲定了LAS V1.4的数据规范,我们将在10.3中实现对这一数据的直接支持。
LAS没有优化数据访问速度,尤其是在网络环境中其访问效率很低,所以在ArcGIS 10.2.2中我们发布了一个新的数据格式Optimized LASformat (.zLAS)。它将实现LAS的无损压缩,但提供了一个优化和压缩结构,可以显著加快点云获取速度。目前我们正在开发读取和写入这种数据格式的编程接口,届时将免费提供给开发者。
9.我想将自有影像库分发给我的用户,但是没有托管影像库的资源。请问Ersi可以在云端托管我的数据吗?
当然可以。最典型的一个例子是美国历史地图,目前已经可以通过ArcGISOnline实现访问。当你浏览它时,你会感到你所看到的底图和图层就如其它在Online中访问的底图一样,但实际上,它是USGS托管在Esri的大量的影像数据。以同样的方式,我们可以通过Esri托管服务为用户托管影像数据。
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MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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