とらりもん - Search Results
- Google Earth Engine - [ var region = ee.Geometry.Rectangle([140, 36, 141, 37]);]
- ジオイド - [ $ g.region w=119 e=151 s=19 n=51 nsres=0.0166666667 ewres=0.025]
- Imagemagick - [ convert input.jpg -region 700x100+0+500 -blur 5x5 -region 850x102+350+600 -blur 7x7 out.jpg]
- GIS入門 - [# [[関心領域: region of interest]] ← 流域保全学2015]
- SPOT VGT - [{{attach_view(SPOTVGT_region.png)}}]
- GRASSを用いたオブジェクトベース分類 - [ g.region rast=2016_1207_backscatter_latlon.1]
- 数値標高モデル (DEM) を用いた流路データの作成 - [ g.region rast=ASTGTM2_N35E137]
- 葉面積測定方法 - [まず,regionを対象の図に合わせる。]
- 高分解能衛星Landsat: 植生指標NDVI, 温度画像 - [ DEFINE THE DEFAULT REGION]
- モザイク処理 - [まず、g.regionコマンドで、regionを、範囲は100E-160E, 20N-60N, 解像度は00:00:30(つまり0.00833333度)とする (日本列島を含む領域の、約1km解像度)。]
- カラーテーブル - [{{fonts(課題:, 4)}}r.in.bin, d.mon, d.rast, g.region, r.colorsの各コマンドについて、ウェブサイトのマニュアルを確認せよ。また、それぞれについて、コマンドラインから-help引数を与えることで用法の要点を確認せよ。]
- 海面上昇の影響 - [まず、d.rastコマンドでGTOPO_E100N40を表示し、d.zoomコマンドでregionを中国東部から日本西部に到る範囲を拡大しよう:]
- 関心領域: region of interest - (matched in title)
- Landsat画像を用いたパンシャープン画像の作成 - [ g.region rast=B1 -g]
- MIMICS - ["MIMICS is meant to simulate the radar backscatter from a forested region at frequencies in the P, L, and C bands."]
- GRASSの起動と初期設定 - [ a rectangular REGION and a set of maps. Every LOCATION contains at]
- 土地被覆機械学習の手法間比較 - [regionの設定(140.0E-140.5E, 36.0N-36.5N, 分解能はLandsatデータにあわせる)をしてください。できたら、取り敢えずtrue color画像を見てみましょう。]
- 画像ファイルへの出力 - [ g.region rast=NDVI]
- Handle satellite data by Python: Pythonで衛星データをいじる - [ # Suppose you want to make same projection and region as an existing GeoTif File with "ifile" as the instance which has been opened by rasterio.open]
- WMSサーバからデータ受信 - [**latlon, WGS84のlocationで。regionは、画像取得したい範囲・解像度を設定しておくこと。]
- GRASS - [このあと, d.rast valiとかで表示しても何も見えないかもしれないが, それはピクセルが細かすぎてつぶれて見えないだけかもしれない。不安なら, g.region res=で解像度を落としてやってみるとよろしい!]
- 教師なし分類による土地被覆分類図の作成 - [ g.region rast=B1]
- ベクターデータの処理: 都道府県の範囲と境界 - [ g.region vect=ibaragik]
- 温暖化は山岳生態系へどのように影響するか? - [ g.region s=35.2 n=36.9 w=137.4 e=138.9 res=0.000833333]
- 数値地形モデル(GTOPO30)のダウンロードと読み込み - [ GRASS:~> g.region rast=GTOPO_E100N40]
- フィルタ処理 - [ g.region rast=IMG_HH_ALOS2014410740_140829_UBSL2.1GUA]
- GeoTiffのカラーテーブルを変更する/ change color table of a GeoTiff file - [ g.region rast=input # set region to the image]
- 層別ランダムサンプリング / Stratified Random sampling - [ $ g.region rast=Japan]
- Landsatによるアマゾン熱帯林の変化の推定 - [ g.region rast=1986B1]
- 南極大陸を表示しよう ... 投影法の変換 - [ g.region n=-60 s=-90 w=-180 e=180 res=0.05]
- GRASSによる画像解析 - [ a rectangular REGION and a set of maps. Every LOCATION contains at]
- 中分解能衛星Terra/MODIS - [ g.region rast=MODIS_Tokyo_2000_121_b01]
- SRTMによる高分解能地形データ - [まず、regionをこのSRTMデータに合わせよう。GTOPO30のregionのままでは、広すぎるし、荒過ぎる。]
- 傾斜と方位・日射分布 - [このように、中部山岳地帯以外の場所は空白になっていることがわかる。一般に、r.mapcalcを使った解析は、現在のregionの中でしか行われない。したがって、解析範囲を拡大したいときは、g.regionコマンドやd.zoomコマンドで、regionを適切に設定してからやり直す必要がある。(GRASSが現在のregionだけで解析を行うのは、処理時間を節約するためである)]
- 主成分分析 - [ $ g.region rast=B1]
- GEO-Eye - [ $ g.region rast=Yokohama_GE1_Geo_MSI_4B11b_blu # 解析範囲を画像に合わせる。]
- 植生分類図 - [ g.region rast=LC_MEJ_MOD12cats]
- バッファー解析 - [まずregionを初期設定に戻す。]
- RでGRASSを使う - [ system("g.region rast=***")]
- 国土地理院数値地図50mメッシュ(標高) - [ g.region w=137 e=139 s=34.5 n=36]
- g.region - (matched in keyword)
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