空间数据

ArcGIS实习教程本教程基于ArcGIS Desktop（以10.8版本为例），围绕矢量编辑、数据转换、空间分析、配准设置及图形渲染七大核心模块，讲解实操流程与关键要点，帮助学习者快速掌握ArcGIS基础应用技能，适用于地理信息科学及相关专业实习场景。 1.矢量图形编辑和属性表编辑 1.1 矢量图形编辑前提启动ArcMap后，加载待编辑的矢量数据集（Shapefile格式为主，含点、线、面要素）。需确保数据集处于“可编辑状态”：右键图层→选择“编辑要素”→“开始编辑”，此时工具栏会显示“编辑工具条”，完成编辑后需点击“停

地理信息系统学习笔记——第六章空间数据采集与处理①野外数据采集：平板测量、全野外数字测图、GPS 空间定位测量。②地图数字化：扫描矢量化、手扶跟踪数字化。

基于Deeplearning4j的多源数据融合预测模型实现：从设计到落地全解析在工业 4.0 与数字化转型的浪潮中，单一数据源的预测模型已难以应对复杂业务场景。多源数据融合通过整合结构化数据（如时序销量）、半结构化数据（如日志）、非结构化数据（如文本 / 图像），能够捕捉更全面的特征关联。本文以电商销量预测为场景，详解基于 Deeplearning4j（DL4J）的多源数据融合模型设计与工程实现。

使用SQL在PostGIS中创建各种空间数据#1024程序员节｜征文#1. 概述 2. 几何（Geometry）类型创建点创建线创建面 3. 地理（Geography）类型地理点（GEOGRAPHY POINT）地理线串（GEOGRAPHY LINESTRING）地理点（GEOGRAPHY POLYGON）

OceanBase数据库官方博客

OceanBase V4.2特性解析：OB Oracle模式下的 SDO_GEOMETRY 空间数据类型在数字化城市、物联网和新能源汽车等领域蓬勃发展的背景下，空间数据类型的存储和分析需求日益增长；对于涉及位置信息服务和地理位置信息应用而言，数据库中具备对sdo_geometry数据类型的支持无疑将更好地支撑空间数据的存取与分析过程。

吹翻书页的风

【综合能力提升】ChatGPT-4o及多技术融合在水文、气候、生态等地学领域科研及项目应用目录专题一、工作环境ArcGIS Pro能力提升专题二、海量空间数据下载、读取及处理专题三、Python语言实现空间数据自动化处理

和鲸科技出席第五届空间数据智能学术会议，执行总裁殷自强受邀发表主题报告4月26日，由 ACM SIGSPATIAL 中国分会、ACM SIGMOD 中国分会主办的第五届空间数据智能学术会议（SpatialDI 2024，下简称“会议”）在南京盛大开幕。本次会议特邀李清泉院士、周成虎院士、丛高教授、谢炯博士、张雪英教授等国内外知名专家做大会特邀报告，并设立 9 个专题论坛、1 个企业论坛和 1 个前沿讲习班，旨在进一步促进空间数据智能研究的理论发展与应用，交流相关领域的新理论、新问题、新方法。

我是有底线的