热点网格图层

weixin_44560027 2019-01-17 07:35:19
开发工具与关键技术:SuperMap/GIS MVC/#C GIS
作者:张文静
撰写时间:2018/12/22-2019/1/22
1、 首先定义网格的风格样式类,见截图1、2

图1


图2
2、 声明热点网格的变量 var infowin,heatGridLayer,见截图3

图3
3、 然后来到 普通地图 加载信息这里,创建热点网格图,见截图

图4
4、 来到普通地图,异步加载图层,创建网格选择控件,声明一个名为heatGridLayer的热点网格层,通过callbacks传递给回调函数,点击feature的两个事件,是打开网格、关闭网格事件两个事件,movestart是开始时触发,然后向服务器发送请求,见截图

图5
5、 向服务器发送请求获取数据,见截图

图6
6、 加工完成,声明查询事件码、网格特征数组,然后输出数据集,遍历循环所有的选项,CLASS_NAME是类名,protorype是属性,然后把所有的地物数据保存到数组features;否则 热点网格图 加工失败

图7
7、 然后就是它的两个事件,打开网格和关闭网格事件,见截图
...全文
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内容概要:本文介绍了一个基于地理空间数据和机器学习模型的干旱热点预测系统,利用肯尼亚图尔卡纳地区的NDVI(归一化植被指数)与降雨量(CHIRPS 16天累积降水)时间序列数据构建预测模型。通过对NDVI计算按“双周”划分的气候态并标准化得到异常值(z-score),进而构造滞后特征与下一期是否成为生态“热点”(ndvi_z < -1)的分类标签。采用逻辑回归和XGBoost两种模型进行对比,最终将最优模型应用于最新时间点的空间网格预测,并导出GeoJSON与CSV格式的预测结果地图文件,便于可视化与决策支持。; 适合人群:具备Python编程基础、熟悉pandas、scikit-learn、geopandas等数据科学工具的科研人员或数据分析师,尤其适合从事遥感、环境监测、农业预警等领域工作的技术人员。; 使用场景及目标:①实现对植被健康状况异常的早期预警;②构建基于时间序列特征的区域级生态风险预测模型;③生成可集成到GIS系统中的空间预测图层,支持实际防灾减灾决策。; 阅读建议:此资源以端到端流程展示了从原始遥感数据到模型部署及空间输出的完整链路,建议学习者结合代码逐步运行,重点关注时间分组标准化、滞后特征构造、时序分割策略以及模型输出的空间映射方法

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