global_mapper如何改变dem负值的部分
如何改变dem负值的部分
打开带有负值的dem数据，在界面的左边为海拔标尺如下图；很明显能够看出这张dem的0值以下的海拔已经达到了-32768m了，这个数值是不正常范围，那么下面我们来改变这个负值部分。
第一步
在工具栏中的“分析（A）”工具下选择“生成等高线（C）”如下图1；弹出图2对话框：
（图1）
（图2）
DEM数据生成方法
DEM数据制作方法与步骤 摘要：DEM数据是地形可视化表达和地形分析的基础。就目前DEM 数据的类型、DEM数据生成的方法进行了研究和探讨，并在ArcGIS 平台的基础上，构建了试验环境，初步实现了由高程数据生成格网DEM数据和TIN DEM数据的思路、方法与步骤。 关键词：DEM；等高线；格网；TIN；ArcObjects 引言 DEM是多学科交叉与渗透的高科技产物，已在测绘、资源与环境、灾害防治、国防等与地形分析有关的各个领域发挥着越来越大的作用，也在国防建设与国民生产中有很高的利用价值。 ArcGIS是美国ESRI公司开发的一套功能强大的GIS软件。ArcObjects是ArcGIS提供的一套开发组件库，可以开发出所需要的各种GIS功能，同时为用户提供了更大的开发自主性，它为用户提供了一套完整的生成DEM数据和进行各种DEM分析的对象库和接口，用户可以使用这些对象库和接口快速创建自己的应用软件系统。 现基于ArcObjects生成DEM数据的方法进行了初步的研究和探讨。 1 DEM数据的常见表现形式 DEM模型按照数据的表现形式主要分为两种：不规则三角网（Triangulated Irregular Network简称TIN，也称三角网DEM）和规则格网（简称GRID，也称格网DEM）。 1.1规则格网（GRID）格式DEM
GRID是以规则排列的正方形网格来表示地形表面。GRID数据结构简单，数据存储量小，还可压缩存储，适合于大规模的使用和管理。现在我们常说的DEM及大规模的DEM数据建设，主要是指这种形式，这里所称的数字高程模型DEM，也是指GRID。 栅格模型支持大量丰富的空间分析，比如空间一致性分析、邻近分析、离散度分析以及最低成本路径分析等，这些分析速度也比较快。 1.2不规则三角网（TIN）格式DEM TIN采用离散数据点生成的连续的不重叠的不规则三角形网格来表示地形表面，在地形平坦的区域，三角形较少，而在地形复杂的区域，三角形较多。因此，TIN能较好地顾及地形地貌特征，逼真表示复杂地形的高低起伏变化，并且能够克服地形平坦区域的数据冗余。但TIN的数据结构复杂，数据量大，一般只适用于小范围大比例尺的高精度地形建模。 由于三角形在形状和大小方面有很大的灵活性，所以这种模型能较容易表示断裂线和地形起伏较大的区域。TIN模型还支持很多的表面分析，如计算高程、坡度、坡向、进行体积计算、创建剖面图等，因此TIN建模方法在地形表面建模中引起了越来越多的注意，在GIS 中得到了普遍使用，已成为表面建模的主要方法之一。 在ArcGIS中主要提供了RASTER和TIN两个类型的数据，它们分别对应GRID数据和TIN数据。在ArcGIS中的各种三维操作和三维分析功能都是基于这两种数据进行的。所以这里也主要研究和探
logistic回归模型总结
[转载]logistic回归模型总结 logistic回归模型是最成熟也是应用最广泛的分类模型，通过学习和实践拟通过从入门、进阶到高级的过程对其进行总结，以便加深自己的理解也为对此有兴趣者提供学习的便利。 一、有关logistic的基本概念 logistic回归主要用来预测离散因变量与一组解释变量之间的关系 最常用的是二值型logistic。即因变量的取值只包含两个类别例如：好、坏；发生、不发生；常用Y=1或Y=0表示X 表示解释变量则 P（Y=1|X）表示在X的条件下Y=1的概率，logistic回归的数学表达式为： log（p/1-p）=A+BX ＝Ｌ其中p/1-p称为优势比（ＯＤＤＳ）即发生与不发生的概率之比 可以根据上式反求出P（Y=1|X）＝１/（１＋ｅ＾-L） 根据样本资料可以通过最大似然估计计算出模型的参数 然后根据求出的模型进行预测 下面介绍logistic回归在ＳＡＳ中的实现以及输出结果的解释 二、logistic回归模型初步
ＳＡＳ中ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归输出结果主要包括预测模 型的评价以及模型的参数 预测模型的评价与多元线性回归模型的评价类似主要从以 下几个层次进行 （１）模型的整体拟合优度 主要评价预测值与观测值之间的总体一致性。可以通过以下两个指标来进行检验 １、Ｈosmer-Lemeshowz指标 HL统计量的原假设Ho是预测值和观测值之间无显著差异，因此HL指标的P-Value的值越大，越不能拒绝原假设，即说明模型很好的拟合了数据。 在ＳＡＳ中这个指标可以用LACKFIT选项进行调用 ２、AIC和SC指标即池雷准则和施瓦茨准则 与线性回归类似AIC和SC越小说明模型拟合的越好 （2）从整体上看解释变量对因变量有无解释作用 相当于多元回归中的F检验在logistic回归中可以通过似然比（likelihood ratio
由DWG地形图生成DEM
1．由DWG地形图生成DEM 1.1从DWG中提取高程点数据 1.1.1切割DWG地形图 数据量太大,先切割再进行其他操作。具体步骤为： 用CAD2005把上、下两幅图转换成2000格式（CASS是CAD2002配套产品）-用CASS打开上、上两幅图（CAD中没有SAVET保存选择多边形内图形功能）-“插入”-“块”-名称中打开红线研究区-去掉“在屏幕上指定点”（X,Y,Z全是0）-确定后就可以显示红线研究区-用矩形圈出研究区-“SAVET命令”-输入比例尺（10 000）-多边形保存1-选中刚画的矩形-OK。 1.1.2合并上下两幅图 CAD中有一些命令，qselect可以选择满足条件的数据，就可以选择一层数据，wblock可以制作块保存选择的数据，具体步骤为： 打开裁剪后的图上-“插入”-“块”-打开裁剪后的图下-去掉“在屏幕上指定点”（X,Y,Z 全是0）-选上左下角的“分解”（如果不分解，整个下图就是一块，选中一条线就把图下全部选中了，删除一条线就把整个删除了，当然现在不选，可以用CAD分解命令分解开）-确定后两幅图就拼接好了-然后打开红线-再次整体裁剪两幅合并的图-打开图层管理-只显示等高线和高程数据图层-另存为CAD图。 1.1.3补充高程点数据 由于等高线质量太差了-断线或缺少线，没有高程属性等，不用等高线生成DEM，用高程点数据生成DEM）。具体步骤为：
设置文字样式通过“格式”-“文字样式”-设置和原来的高程文字相同样式-补点用TEXT 命令-用鼠标确定文字位置-确定角度为0-输入高程数据-复制高程数据文字-沿着等高线粘贴该高程数据即可（以后用回车或空格完成粘贴）-换等高线时粘上错误高程后双击文字可改-然后再复制新文字 1.1.4获得高程点数据表 原先已有高程点是由“高程点和高程数据注记文字”组成的，高程点提供了准确的位置（X,Y）而没有Z属性，但文字注记提供了高程值而位置是不准的，有一个解决办法可以得到准确位置的准确高程值，先得到所有点的位置数据表（包含X,Y），再得到高程数据表（包含X,Y,H），再编程实现点和高程值的匹配，具体实现方法为：点的位置数据和高程数据分别保存在两个数组中，从第一个点开始在高程数据中找距离与他小于一个定值的高程文字，这个文字的内容就是这个点的高程，找到后马上去掉这个高程文字数据，减小以后的寻找负担（在VC中可以用CUintArray作为数据数组，有删除函数，采用GetSize()得到要寻找的数据个数；当然还有一种方法是，现在已经有EXCEL数据，转换成ACESS数据库，然后在VC中读取数据库，一个在VC中好实现读取ACESS数据库，再一个是不是速度比VC中读取EXCEL文件快呢？具体实现时在点数据表中新那一个字段，保存高程，在另一个高程表中读取XY值比较距离，打到高程就把高程数值更新到点数据表中的新字段中，当然找到一个就把高程表那一条记录删除，当然找到一条记录最好是再接着找，要是找到两个就说明那附近有问题，一个点和两个高程数据接近，或者说没有找到任何一个点，是不是距离设置太小了。可以通过VC,VB访问数据库，当然也可以在ACESS的VBA中使用），开始没有做点和高程的匹配，只是把高程数据文字的位置当作高程点的坐标了，在CAD图上看了一下，一般高程点和高程文字注记的距离为30多米。不过，后来把研究区分解成四部分在Excel中根据阀值和最小距离实现了坐标和调和的匹配，在测绘通报和其他测绘方面的期刊上有这样的论文。在这里提取文字信息也是在明经CAD论坛中找到VBA的代码的。获得高程点数据的具体步骤为：
Logistic回归模型基本知识
Logistic 回归模型 1 Logistic 回归模型的基本知识 1.1 Logistic 模型简介 主要应用在研究某些现象发生的概率p ，比如股票涨还是跌，公司成功或失败的概率，以及讨论概率 p 与那些因素有关。显然作为概率值，一定有10≤≤p ，因此很难用线性模型描述概率p 与自变量的关 系，另外如果p 接近两个极端值，此时一般方法难以较好地反映p 的微小变化。为此在构建p 与自变量关系的模型时，变换一下思路，不直接研究p ，而是研究p 的一个严格单调函数)(p G ，并要求)(p G 在p 接近两端值时对其微小变化很敏感。于是Logit 变换被提出来： p p p Logit -=1ln )( （1） 其中当p 从10→时，)(p Logit 从+∞→∞-，这个变化范围在模型数据处理上带来很大的方便， 解决了上述面临的难题。另外从函数的变形可得如下等价的公式： X T X T T e e p X p p p Logit ββ β+= ?=-=11ln )( （2） 模型(2)的基本要求是，因变量（y ）是个二元变量，仅取0或1两个值，而因变量取1的概率) |1(X y P =就是模型要研究的对象。而T k x x x X ),,,,1(21 =，其中i x 表示影响y 的第i 个因素，它可以是定性变量也可以是定量变量，T k ),,,(10ββββ =。为此模型(2)可以表述成： k x k x k x k x k k e e p x x p p βββββββββ+++++++= ?+++=- 11011011011ln （3） 显然p y E =)(，故上述模型表明) (1) (ln y E y E -是k x x x ,,,21 的线性函数。此时我们称满足上面条件 的回归方程为Logistic 线性回归。 Logistic 线性回归的主要问题是不能用普通的回归方式来分析模型，一方面离散变量的误差形式服从伯努利分布而非正态分布，即没有正态性假设前提；二是二值变量方差不是常数，有异方差性。不同于多元线性回归的最小二乘估计法则(残差平方和最小)，Logistic 变换的非线性特征采用极大似然估计的方法寻求最佳的回归系数。因此评价模型的拟合度的标准变为似然值而非离差平方和。 定义1 称事件发生与不发生的概率比为 优势比(比数比 odds ratio 简称OR)，形式上表示为 OR= k x k x e p p βββ+++=- 1101 （4） 定义2 Logistic 回归模型是通过极大似然估计法得到的，故模型好坏的评价准则有似然值来表征，称
DEM制作步骤
步骤 1.将采样点数据存为Excel格式. 2.Arcmap中,Tools--add xy data,将Excel加载进去,以经纬度为xy值,生成点状图层. 3.打开3D analysis工具,creat TIN,然后convert TIN to raster,生成DEM. 4.在ArcScene中,打开生成的DEM和照片,通过联合高程信息将照片覆盖在DEM数据层上(右击照片图层-属性-base heights-obtein heights for layer from surface 选择DEM). ArcScene9.2 1// 等高线或者高程点数据用3D Analyst —Create/Modify Tin--Create Tin From Feature(选择源文件（带有高程的点/线/面）Height source 高程源/hard line 硬线/软性线/点--ok--生成Tin文件) --------------------------------------------------------------------------- 2// 生成了Tin文件；Tin图层属性， [/1/Source--Z unit conversion factor 转换因子； /2 /Display--透明度可能用到； /3/Sysbology 符号颜色等； /4/Fields； /5/Base Heights --Height 得到高程方式（Use a constant value ……用一个常数值作为高程--一般不用这个；Obtain heights for layer from suiface 图层从某一表面，获得高程--这个符合要求，选择Tin文件表面）；Z unit conversion Z值转换因子!!！ /6/Rendering 绘制---Visibility 可见性（all time/航行停止后可见/only 航行可见）； /7/Effects --shade areal……阴影（必须，不然Tin颜色相同，看不到高地区分）；Use smooth shading if possible 平滑；Optimize --优化。 --------------------------------------------------------------------------- 3// 用Tin生成Raster（tingrid，平面样式）；3D Analyst --Convert---Tin to Raster （Tin源文件/Attribute高程/Z factor/Cell size 大小/Tingrid位置）； [/1/Extent--Set the extent to：raster范围---a/根据当前layer范围显示；也可以根据这个裁减raster，里面还有一个手动设置坐标范围的// /2/Display /3/Sysbology color Ramp 选择不同高程的区分颜色；] /4/Fields； /5/Joins&Relates /6/Base Heights 同Tin属性 /7/Rendering 同Tin属性 -------------------------------------------- 这样就可以搞定到一定步骤了！ ===================================== 首先DEM是一个名词， DEM 是“数字高程模型（Digital Elevation Model）”的英文简写。 数字高程模型是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型，是数字地形模型（Digital Terrain Model，简称DTM）的一个分支。一般认为，DTM是描述包括高程在内的各种地貌因子，如坡度、坡向、坡度变化率等。 在ArcGIS中一般都是表面surface，ArcGis中表面有两种，一种是Raster surface，一种就是Tin surface
如何利用等高线生成DEM
如何利用等高线生成DEM 2009620 据本人试验，介绍在ArcMap,ArcView 和Arcinfo中由等高线生成DEM的方法。其实操作很简单，也很有用，做一个笔记，希望对后来者有所帮助。 一.在Arcmap中，在工具栏处右击，添加3D analyst工具条，加载等高线矢量图层 1?生成TIN不规则三角网： Create/Modify TIN->Create TIN from features... , Height source 选高程属性。ok 2?由三角网TIN转为DEM: con vert->TIN to raster Converts 日TIN to a raster of elevation,, slope, or aspect. cell size设置栅格大小，1 : 1万像元为5米，1: 5万像元为25米，1: 25万像元为100米1:25 万DEM , 100 米*100 米 1:5 万DEM , 25 米*25 米 经常提到DEM分辨率，我们知道DEM分辨率有两种： 水平分辨率：即所采用的格网大小
垂直分辨率：DEM数据的数值精度 .在Arcview 中,在File->extensions 中添加3D Analyst 模块，OK 1?添加等高线图层 2.Surface->Create TIN from features,选择高程属性做为Height source,生成tin 3?由TIN生成DEM 选中TIN，theme->Conver to Grid,选择保存路径，设置显示范围，cell size大小。OK
三.在Arci nfo 中 Arc: &wo d:test /*设置工作路径 Arc: shapearc 76elev 76el /* 把76elev 由shp 格式转为coverage Arc: build 76el li ne /* 建立拓扑 Arc: shapearc cut2 cut2 Arc: build cut2 polygo n Arc: clip 76el cut2 76clip line /* 裁剪76el 为76clip Arc: ae Arcedit: ec 76clip Arcedit: ef arc Arcedit: items /*显示属性表结构 Arcedit: sel elevatio n = 0 /*对等高线高程值做简单的检查，没有小于Arcedit: sel elevation > 10000 Arcedit: q Arc: createtin tin76 # # # 76clip /* 用76clip 作为边界生成名为tin76 Createtin: cover 76clip line elevation /* 以76clip 的elevation 属性Createti n: end Arc: tin lattice tin76 dem76 /* 以76t in 生成名为dem76 的lattice Enter lattice origin
DEM制作及流程
6.2 数字高程模型生产作业流程及技术要求 6.2.1 作业方法 引入甲方提供的DEM数据，根据立体影像进行检查，当DEM范围或精度不能满足要求时，需重新采集特征点、线，对特征点、线进行整合后，用VirtuoZo 重新生成DEM。 6.2.2作业流程
6.2.3 作业注意事项 ●模型定向、制作DEM时使用保密处理前的扫描影像。 ●将保密区域内的特征线转换为点上交数据。 6.2.4作业步骤及主要技术指标 6.2.4.1定向 直接使用空三加密创建的模型和保密处理前的航片影像数据进行定向，检查内定向、相对定向、绝对定向的精度是否满足要求。定向精度要求如下： ●内定向：框标坐标量测误差不大于0.01mm。 ●相对定向：相对定向各点的残余视差一般不大于0.015mm，最 大不大于0.02mm。 ●绝对定向：平面和高程定向误差见下表：
6.2.4.2检查DEM数据 检查DEM数据的范围、精度、接边是否满足要求。 DEM精度的检查方法:采用将DEM生成等高线并叠加到立体模型上的方式来评价、检查DEM；在立体模型上采集检查点，评价DEM数据精度。 当等高线与立体模型套合良好且DEM数据精度满足6.2.5规定的相应要求时，可判断DEM数据精度符合要求。 6.2.4.3修改DEM数据 当地形、地貌发生变化或已有DEM数据存在错误时，需重新采集不符合要求部分的特征点、线，将特征点、线进行整合后生成DEM，使DEM的范围、精度、接边符合要求，并重新提交修改后的DEM数据。特征点、线的采集、整合、DEM 的生成具体要求如下： 1）采集特征点、线 采集内容： ①特征点：山头、鞍部、肩部、凹地等； ②特征线：有一定高差的地形变换线和静止水面，如：山地与平地交界的地形变化线；山脊、山谷线；有一定高差的堤、堑、坎、斜坡、梯田坎等要素；面积大于20米×20米的静止水面（如：水库、湖泊等）；宽度大于5米的水系的水涯线；大面积平坦地区内的道路边线或道路中心线；其它有地形变换的要素。 在丘陵地、山地地区，特征点、线采集的密度、数量应能较好的反映实地地貌特征和特点。 特征点、线的采集除满足5.1.6的相应要求外，还要利用同种资料、相同设备采用重上仪器的方法检测特征点、线的高程精度，特征点、线的高程精度需达到下表之规定：
TIN及DEM的生成
GIS技能训练（四）上机实验报告 专业年级： 10国土基础班姓名：郭江珍学号：2010210628 实验名称：TIN及DEM的生成 实验地点：YF3505 一、实验目的 DEM是对地形地貌的一种离散的数字表达，是对地面特性进行空间描述的一种数字方法、途径，它的应用可遍及整个地学领域。通过对本次实习的学习，我们应： a) 加深对TIN建立过程的原理、方法的认识； b) 熟练掌握ArcGIS中建立DEM、TIN的技术方法。 c) 掌握根据DEM或TIN 计算坡度、坡向的方法。 d) 结合实际，掌握应用DEM解决地学空间分析问题的能力。 二、实验数据 软件准备：ArcGIS Desktop 9.x ---ArcMap(3D分析模块) 实验数据：矢量图层：高程点Elevpt_Clip.shp，高程Elev_Clip.shp，边界Boundary.shp，洱海Erhai.shp 三、实验步骤 1. TIN 及DEM 生成 1.1由高程点、等高线矢量数据生成TIN转为DEM 在ArcMap中新建一个地图文档 (1) 添加矢量数据：Elevpt_Clip、Elev_Clip、Boundary、Erhai（同时选中：在点击的同时按住Shift） (2) 激活“3D Analyst”扩展模块（执行菜单命令[工具]>>[扩展]，在出现的对话框中选中3D 分析模块），在工具栏空白区域点右键打开[3D分析] 工具栏 (3) 执行工具栏[3D分析]中的菜单命令[3D分析]>>[创建/修改TIN]>>[从要素生成TIN]； (4) 在对话框[从要素生成TIN中]中定义每个图层的数据使用方式； 在[从要素生成TIN中]对话框中，在需要参与构造TIN的图层名称前的检查框上打上勾，指定每个图层中的一个字段作为高度源（Height Source），设定三角网特征输入（Input as）方式。可以选定某一个值的字段作为属性信息（可以为None）。在这里指定图层[Erhai] 的参数：
在ArcGIS中由等高线生成dem的步骤
在ArcGIS中由等高线生成dem的步骤 在arcgis中由等高线生成dem的步骤 1．进入arcgis的workstation模块 2．在Arc命令行下输入下面的命令（等高线的各层文件存放在el5目录中） Arc：arctin d:\el5 d:\tin line elev (黑色为提示符，蓝色为输入的命令，下同) （即为对el5 建立tin ，elev代表等高线的高程值，并且只有line 参与运算），这样就由等高线生成了tin 注：可以在Arc命令行设置workspace路径，以后的操作不必每次都有写上绝对路径，相对路径就可以了。命令为：Arc：wakespace d:\el5 Arc：w 可以显示当前系统的worksapce目录。 3．由tin生成lattice，需要输入如下命令 Arc：tinlattice d:\tin d:\lat 这样就有tin生成了lattice，转化为了grid形式，分辨率设置为30米 Enter distance between lattice mesh points
Logistic回归分析报告结果解读分析
L o g i s t i c回归分析报告结果解读分析Logistic回归常用于分析二分类因变量(如存活和死亡、患病和未患病等)与多个自变量的关系。比较常用的情形是分析危险因素与是否发生某疾病相关联。例如，若探讨胃癌的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群有不同的临床表现和生活方式等，因变量就为有或无胃癌，即“是”或“否”，为二分类变量，自变量包括年龄、性别、饮食习惯、是否幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续变量，也可以为分类变量。通过Logistic回归分析，就可以大致了解胃癌的危险因素。 Logistic回归与多元线性回归有很多相同之处，但最大的区别就在于他们的因变量不同。多元线性回归的因变量为连续变量；Logistic回归的因变量为二分类变量或多分类变量，但二分类变量更常用，也更加容易解释。 回归的用法 一般而言，Logistic回归有两大用途，首先是寻找危险因素，如上文的例子，找出与胃癌相关的危险因素；其次是用于预测，我们可以根据建立的Logistic回归模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率(包括风险评分的建立)。 2.用Logistic回归估计危险度 所谓相对危险度(riskratio，RR)是用来描述某一因素不同状态发生疾病(或其它结局)危险程度的 比值。Logistic回归给出的OR(oddsratio)值与相对危险度类似，常用来表示相对于某一人群，另一人群发生终点事件的风险超出或减少的程度。如不同性别的胃癌发生危险不同，通过Logistic回归可以求出危险度的具体数值，例如，这样就表示，男性发生胃癌的风险是女性的倍。这里要注意估计的方向问题，以女性作为参照，男性患
使用Photoscan生成DEM与正射影像流程
使用Photoscan生成DEM与正射影像流程（使用像控点） 1.参数预设 使用工具菜单的工具-偏好设置打开PhotoScan Preferences对话框一般（General）选项卡上的参数设置下列值： 立体模式：浮雕（如果你的图形卡支持四轴缓冲，使用硬件） 视差: 将日志写入文件：指定Agisoft日志的目录 GPU选项卡设置如下：
勾选在对话框中PhotoScan检测到的任何GPU设备。 当使用少于两个GPU时，勾选“在执行GPU加速时使用CPU”高级选项卡参数设置下列值：
保持深度图：启用 存储绝对图像路径：禁用 启用VBO支持：启用 2.添加照片 从工作流菜单中“添加照片”选择添加照片命令或单击工作区工具栏上的Add Photos按钮。 在添加照片对话框中浏览源文件夹并选择要处理的文件。点击打开按
钮。 3.装载相机POS文件 生成的模型使用的坐标系统是由这个步骤中设置的相机POS坐标系统决定的。如果相机位置未知，这一步可以跳过。对齐照片这种情况下需要更多的时间。 打开视图菜单中的参考面板，在参考面板工具栏上单击“导入”按钮，并在打开的对话框中选择包含POS信息的文件。 最简单的方法是载入字符分隔的文本文件（每张照片的x-和y坐标和高度（相机方位数据，即俯仰、滚动和偏航值，也可以导入，但数据不是必须）。 然后单击参考窗格中的Settings按钮，在参考设置对话框中选择相应的坐标系统，并根据测量准确度设置照片POS精度及标记、连接点、精度，如果没有在导入POS时指定坐标系，也可以在这个面板中指定坐标系。 地面高程：在倾斜拍摄的情况下，应该指定对应坐标系统椭球面上的平均地面高度。 点击确认后，相机位置会标记在模型视图中，如果在POS数据正确的情况下无法看到相机位置，点击工具栏中的显示相机按扭，然后点击工具栏上的重置视图按钮。 4.检查相机校准 打开菜单栏“工具”-“相机校准”窗口。 默认情况下，Photoscan将在对齐照片和优化的过程中通过照片的相
Logistic回归模型
Logistic回归模型 1 Logistic回归模型的基本知识 1.1Logistic模型简介 主要应用在研究某些现象发生的概率，比如股票涨还是跌，公司成功或失败的概率，以及讨论概率与那些因素有关。显然作为概率值，一定有，因此很难用线性模型描述概率与自变量的关系，另外如果接近两个极端值，此时一般方法难以较好地反映p的微小变化。为此在构建与自变量关系的模型时，变换一下思路，不直接研究，而是研究的一个严格单调函数，并要求在接近两端值时对其微小变化很敏感。于是Logit 变换被提出来： （1）其中当从时，从，这个变化范围在模型数据处理上带来很大的方便，解决了上述面临的难题。另外从 函数的变形可得如下等价的公式： （2）模型(2)的基本要求是，因变量（y）是个二元变量，仅取0或1两个值，而因变量取1的概率就是模型要研究的对象。而，其中表示影响的第个因素，它可以是定性变量也可以是定量变量，。为此模型(2)可以表述成： （3）显然，故上述模型表明是的线性函数。此时我们称满足上面条件的回归方程为Logistic线性回归。 Logistic线性回归的主要问题是不能用普通的回归方式来分析模型，一方面离散变量的误差形式服从伯 努利分布而非正态分布，即没有正态性假设前提；二是二值变量方差不是常数，有异方差性。不同于多元线性回归的最小二乘估计法则(残差平方和最小)，Logistic变换的非线性特征采用极大似然估计的方法寻求最佳的回归系数。因此评价模型的拟合度的标准变为似然值而非离差平方和。 定义1 称事件发生与不发生的概率比为优势比(比数比odds ratio 简称OR)，形式上表示为 OR= （4） 定义2Logistic回归模型是通过极大似然估计法得到的，故模型好坏的评价准则有似然值来表征，称-2为估计值的拟合似然度，该值越小越好，如果模型完全拟合，则似然值为1，而拟合似然度达到最小，值为0。其中表示的对数似然函数值。 定义3记为估计值的方差-协方差矩阵，为的标准差矩阵，则称 （5）为的Wald统计量，在大样本时，近似服从分布，通过它实现对系数的显著性检验。 定义4 假定方程中只有常数项，即各变量的系数均为0，此时称 （6）为方程的显著性似然统计量，在大样本时，近似服从分布。 1.2 Logistic模型的分类及主要问题 根据研究设计的不同，Logistic回归通常分为成组资料的非条件Logistic回归和配对资料的条件Logistic 回归两种大类。还兼具两分类和多分类之分，分组与未分组之分，有序与无序变量之分。具体如下：
等高线生成dem
摘自：http://bbs.esri c https://www.wendangku.net/doc/c14344705.html,/E SRI/view thread.php?tid=35910&highlight=%B5%C8%B8%DF%CF%DF 下面这段内容怎么看都觉得熟悉，一定是看过很多次了，要用的时候还是得临时去找。所以，摘录到此。或者可能，我的这个空间就已经有了也未可知。唉，上年纪了。另外，也觉得qzone也应该增加空间搜索功能了。 CAD文件在通常的GIS软件中，都会对应多个图层，至少点、线、面层各一个，当然可能一些层中没有数据。cad格式的等高线主要应该是线信息，也可能有面和特征点。如果面层有数据，需将面转为线，然后将线部分倒成一个gis线数据层。如果有特征点，则导成一个点层。本案例中的等高线数据中面层和点层没有数据。 方法1：利用ArcGIS和E nvi组合将等高线转为grid dem： 在ArcGIS中生成数据库文件，导入等高线 1、在ArcCatalog中创建一个P ersonal GeoDatabase（Access文件）tempdb(不直接用shp文件是有原因的，后面会讲到）。 2、右键点击tempdb，“导入”要转的cad文件的线层，导入名为Contour1。 注意：导入时的命名，我之前就因为文件名用了“-”而一直不成功；不要选择“导出”功能，不知为何，从cad文件的线层“导出”到tempdb中，转出的数据特别大！ 在ArcGIS中对冗余数据进行处理 导入CAD过程中产生中产生一些数据冗余。因此，数据处理前，需要先排除冗余数据的干扰。 从CAD导入的数据Contour1，在ArcMap中打开，多了很多很小的点和线（不知为何形成）。经观察得出规律，这些多出来的数据的属性“E ntity”为“Insert”或“Line”，而有效数据“E ntity”属性为“P olyline”。 1、点击“StartE diting”开始编辑数据。 2、“Selection->Select by Attribute”中选择属性为“Insert”和“Line”的数据，删除。 3、“StopE diting”，保存编辑结果。 从CAD文件中导入的图层Contour1，有很多没用的属性，可以在“ArcCatalog”或“ArcMap”中将其删掉，只保留“E levation”字段（等高线的高度）（本来，Contour1的“shape”字段，也就是空间数据字段，已经包含了高度信息，我们之所以保留“E levation”字段，是因为后面即将采用的envi中不支持这个高度信息）。鉴于E levation字段跟我们下面用的envi存在冲突，需要对其重命名。由于Arcgi s不支持属性字段名的修改（很奇怪），我们在Access中打开tempdb，修改Contour表的E levation字段为E lev。导出tempdb中的contour1层为.shp文件contour1.shp。 在envi中将等高线生成Grid DEM（操作软件为envi4.0） 1、采用envi导入contour1。（注：直接在envi导入dxf格式的等高线会产生错误（不知为何）。将其导入后，信息会变得混乱，图像也发生错误。） 2、导入后，E nvi会生成contour1.evf（envi自己的格式）。 3、选择菜单Topographic－>Convert Contours to dem，选择contour1.evf，在“Convert Vector E levation Contours to Raster DE M”对话框中要设置：
logistic回归与线性回归得比较.
这个表类似于北京5环左右的房屋价钱，我们可以做出一个图，x轴是房屋的面积。y轴是房屋的售价，如下：
如果来了一个新的面积，假设在销售价钱的记录中没有的，我们怎么办呢？ 我们可以用一条曲线去尽量准的拟合这些数据，然后如果有新的输入过来，我们可以在将曲线上这个点对应的值返回。如果用一条直线去拟合，可能是下面的样子： 绿色的点就是我们想要预测的点。 首先给出一些概念和常用的符号。 房屋销售记录表：训练集(training set)或者训练数据(training data), 是我们流程中的输入数据，一般称为x 房屋销售价钱：输出数据，一般称为y 拟合的函数（或者称为假设或者模型）：一般写做 y = h(x) 训练数据的条目数(#training set),：一条训练数据是由一对输入数据和输出数据组成的输入数据的维度n (特征的个数，#features)
这个例子的特征是两维的，结果是一维的。然而回归方法能够解决特征多维，结果是一维多离散值或一维连续值的问题。 3 学习过程 下面是一个典型的机器学习的过程，首先给出一个输入数据，我们的算法会通过一系列的过程得到一个估计的函数，这个函数有能力对没有见过的新数据 给出一个新的估计，也被称为构建一个模型。就如同上面的线性回归函数。 4 线性回归 线性回归假设特征和结果满足线性关系。其实线性关系的表达能力非常强大，每个特征对结果的影响强弱可以由前面的参数体现，而且每个特征变量可以首 先映射到一个函数，然后再参与线性计算。这样就可以表达特征与结果之间的 非线性关系。 我们用X1，X2..Xn 去描述feature里面的分量，比如x1=房间的面积， x2=房间的朝向，等等，我们可以做出一个估计函数：
arcgis生成DEM+利用dem做地形分析
在arcgis中中，进行如下操作： 1、创建TIN 打开3d analyst模块，利用creat /modify TIN---creat TIN from features命令（height source 选择高程字段），先将等高线转为TIN； 2、从TIN中创建栅格表面 打开3d analyst模块，利用convert---TIN to raster命令（attribute选择elevation，cell size自定义，若为大比例尺数据可以选择5或10，可以参考相关研究文献），生成栅格表面，即DEM； （备注：矢量化的等高线必须比研究区的范围大些，创建TIN并生成Raster后，再用研究区边界来裁切，这样的DEM数据才能满足精度要求） 3、地形因子分析 打开3d analyst模块，利用surface analysis---slope命令，生成坡度数据； 打开3d analyst模块，利用surface analysis---aspect命令，生成坡向数据； 打spatial analyst模块，利用neighborhood tatistics命令进行邻域分析，先将statistic type设为最大值，输出栅格为A，再将statistic type设为最小值，输出栅格为B，利用raster calculator 生成地形起伏度数据，公式为[A]-[B]； 以上的地形数据，可以根据需要进行reclassfy重分类处理，分类标准参考相关文献，就可以获取所需的地形因子统计数据。 制图时，用view---layout view，添加比例尺、指北针、图例，就可以整饰出图
Logistic回归分析报告结果解读分析
Logistic 回归分析报告结果解读分析 Logistic 回归常用于分析二分类因变量（如存活和死亡、患病和未患病等）与多个自变量的关系。比较常用的情形是分析危险因素与是否发生某疾病相关联。例如，若探讨胃癌的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群有不同的临床表现和生活方式等，因变量就为有或无胃癌，即“是” 或“否”，为二分类变量，自变量包括年龄、性别、饮食习惯、是否幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续变量，也可以为分类变量。通过Logistic 回归分析，就可以大致了解胃癌的危险因素。 Logistic 回归与多元线性回归有很多相同之处，但最大的区别就在于他们的因变量不同。多元线性回归的因变量为连续变量；Logistic 回归的因变量为二分类变量或多分类变量，但二分类变量更常用，也更加容易解释。 1. Logistic 回归的用法 一般而言，Logistic回归有两大用途，首先是寻找危险因素，如上文的例子，找出与胃癌相关的危险因素；其次是用于预测，我们可以根据建立的Logistic 回归模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率（包括风险评分的建立）。 2. 用Logistic回归估计危险度 所谓相对危险度（risk ratio，RR）是用来描述某一因素不同状态发生疾病（或其它结局）危险程度的 比值。Logistic回归给出的OR（odds ratio）值与相对危险度类似，常用来表示相对于某一人群，另一人群发生终点事件的风险超出或减少的程度。如不同性别的胃癌发生危险不同，通过Logistic回归可以求出危险度的具体数值，例如1.7，
生成dem
方法一：由DWG地形图生成DEM ．由DWG地形图生成DEM 1.1从DWG中提取高程点数据 1.1.1切割DWG地形图 数据量太大,先切割再进行其他操作。具体步骤为： 用CAD2005把上、下两幅图转换成2000格式（CASS是CAD2002配套产品）-用CASS打开上、上两幅图（CAD 中没有SAVET保存选择多边形内图形功能）-“插入”-“块”-名称中打开红线研究区-去掉“在屏幕上指定点”（X,Y,Z全是0）-确定后就可以显示红线研究区-用矩形圈出研究区-“SAVET命令”-输入比例尺（10 000）-多边形保存1-选中刚画的矩形-OK。 1.1.2合并上下两幅图 CAD中有一些命令，qselect可以选择满足条件的数据，就可以选择一层数据，wblock可以制作块保存选择的数据，具体步骤为： 打开裁剪后的图上-“插入”-“块”-打开裁剪后的图下-去掉“在屏幕上指定点”（X,Y,Z全是0）-选上左下角的“分解”（如果不分解，整个下图就是一块，选中一条线就把图下全部选中了，删除一条线就把整个删除了，当然现在不选，可以用CAD分解命令分解开）-确定后两幅图就拼接好了-然后打开红线-再次整体裁剪两幅合并的图-打开图层管理-只显示等 高线和高程数据图层-另存为CAD图。 中国3S吧https://www.wendangku.net/doc/c14344705.html, 1.1.3补充高程点数据 由于等高线质量太差了-断线或缺少线，没有高程属性等，不用等高线生成DEM，用高程点数据生成DEM）。具体步骤为： 设置文字样式通过“格式”-“文字样式”-设置和原来的高程文字相同样式-补点用TEXT命令-用鼠标确定文字位置-确定角度为0-输入高程数据-复制高程数据文字-沿着等高线粘贴该高程数据即可（以后用回车或空格完成粘贴）-换等高线时粘上错误高程后双击文字可改-然后再复制新文字 1.1.4获得高程点数据表 原先已有高程点是由“高程点和高程数据注记文字”组成的，高程点提供了准确的位置（X,Y）而没有Z属性，但文字注
logistic 回归与线性回归的比较
1 logistic回归 logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的，也可以是分类的。然后通过logistic回归分析，可以得到自变量的权重，从而可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。同时根据该权值可以根据危险因素预测一个人患癌症的可能性。 1.1 logistic回归概述 logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有w…x+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将w…x+b 作为因变量，即y =w…x+b，而logistic回归则通过函数L将w…x+b对应一个隐状态p，p =L(w…x+b),然后根据p 与1-p的大小决定因变量的值。如果L是logistic 函数，就是logistic回归，如果L是多项式函数就是多项式回归。 logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释，多类可以使用softmax方法进行处理。实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。 Logistic回归模型的适用条件 1 因变量为二分类的分类变量或某事件的发生率，并且是数值型变量。但是需要注意，重复计数现象指标不适用于Logistic回归。 2 残差和因变量都要服从二项分布。二项分布对应的是分类变量，所以不是正态分布，进而不是用最小二乘法，而是最大似然法来解决方程估计和检验问题。 3 自变量和Logistic概率是线性关系 4 各观测对象间相互独立。 原理：如果直接将线性回归的模型扣到Logistic回归中，会造成方程二边取值区间不同和普遍的非直线关系。因为Logistic中因变量为二分类变量，某个概
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