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python计算多边形面积公式_学会这套计算公式,再也不怕土地面积被少算
2020-11-07 17:24:43在我们日常生活中尤其是农民经常要计算...公式是:长(米)×宽(米)×0.0015=亩数如:长200米,宽150米的土地面积是:200(米)×150(米)×0.0015=30000平方米×0.0015=45(亩)长(米)×宽(米)÷667=亩数...在我们日常生活中
尤其是农民
经常要计算土地的面积
那么
有什么简便的计算方法呢?
传统计算土地的亩数的公式是:1亩=60平方丈=6000平方尺=666.667平方米。
我们平常求亩数,一般用更简易的计算方法。公式是:长(米)×宽(米)×0.0015=亩数
如:长200米,宽150米的土地面积是:
200(米)×150(米)×0.0015=30000平方米×0.0015=45(亩)
长(米)×宽(米)÷667=亩数
如:一块地长60米,宽40米,计箅公式就是60X40÷667算出来的数就是亩数。
民间还有一个更实用的口决来计算:平方米换为亩,计算口诀为“加半左移三”。
如:1平方米=0.0015亩,如128平方米等于多少亩?
计算方法是先用128加128的一半:128+64=192,再把小数点左移3位,即得出亩数为0.192。
用这些方法是不是计算起来要简便很多呢?赶紧收藏吧,以后遇到计算土地亩数的时候就可以用啦!
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【BZOJ1069】【SCOI2007】最大土地面积 计算几何 凸包
2016-04-14 23:50:48我用的是一种叫Graham的方法,主要思想是以最下最左的点作为原点,将其余各点按照极角排序(用向量的叉积实现),之后用栈维护新点永远在凸包最后两点的射线右边即可。 用反证法不难证明四个点一定全在凸包上(不然...凸包模板题。。。
我用的是一种叫Graham的方法,主要思想是以最下最左的点作为原点,将其余各点按照极角排序(用向量的叉积实现),之后用栈维护新点永远在凸包最后两点的射线右边即可。
用反证法不难证明四个点一定全在凸包上(不然一定存在一个比已知四边形更大的四边形),枚举对角线将四边形隔成两个三角形,旋转卡壳维护两个三角形最大面积即可。
#include<cstdlib> #include<cstdio> #include<iostream> #include<cstring> #include<cmath> #include<algorithm> #include<vector> #include<queue> using namespace std; #define maxn 2005 struct P{double x,y;}a[maxn],s[maxn]; int top,n; double dis(P x,P y) { return sqrt((x.x-y.x)*(x.x-y.x)+(x.y-y.y)*(x.y-y.y)); } P operator +(P x,P y) { return (P){x.x+y.x,x.y+y.y}; } P operator -(P x,P y) { return (P){x.x-y.x,x.y-y.y}; } double operator *(P x,P y) { return x.x*y.y-x.y*y.x; } bool operator < (P x,P y) { double t=(x-a[1])*(y-a[1]); if(t==0)return dis(x,a[1])<dis(y,a[1]); return t>0; } void Init() { scanf("%d",&n); for(int i=1;i<=n;i++) { scanf("%lf%lf",&a[i].x,&a[i].y); } } void graham() { top=1; for(int i=2;i<=n;i++)if((a[i].x<a[top].x)||(a[i].x==a[top].x && a[i].y<a[top].y))top=i; if(top!=1)swap(a[1],a[top]); sort(a+2,a+1+n); top=2; s[1]=a[1]; s[2]=a[2]; for(int i=3;i<=n;i++) { while(top>1 && (s[top]-s[top-1])*(a[i]-s[top-1])<=0)top--; s[++top]=a[i]; } return ; } void work() { double ans=0; int nc,nd; for(int i=1;i<=top;i++) { nc=i+1; nd=i+3; for(int j=i+2;j<=top;j++) { while(nc%top+1!=j && (s[nc%top+1]-s[nc])*(s[j]-s[i])>=0) { nc=nc%top+1; } while(nd%top+1 !=i && (s[nd%top+1]-s[nd])*(s[i]-s[j])>=0) { nd=nd%top+1; } ans=max(ans,(s[nc]-s[i])*(s[j]-s[i])+(s[j]-s[i])*(s[nd]-s[i])); } } ans=ans/2.0; printf("%.3lf\n",ans); return ; } int main() { freopen("in.txt","r",stdin); Init(); graham(); work(); return 0; }
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基于非矢量化图像的土地面积测算
2020-06-24 18:40:15测定不同土地类型面积时,通常采用的方法是将非矢量化图像矢量化,而后采用专门软件统计各类型土地面积,这种方法的缺点是矢量化后面积计算精度不确定,效率低。而利用MapGIS和Photoshop软件,可直接应用非矢量化图像确定... -
利用两期土地利用数据构造混淆矩阵(土地利用面积转移矩阵)
2020-11-28 17:20:09每个栅格单元存储的值代表一种用地类型,然后以矩阵的方式读入内存中,再用numpy的flatten的方法将其一维化,最后调用python机器学习库sklearn.metrics中的confusion_metrix方法进行计算。 from sklearn.metrics ...前言
假设有两期用地数据2012年和2017年,分成三种用地类型,首先得到这两期数据的栅格图像,每个栅格单元存储的值代表一种用地类型,然后以矩阵的方式读入内存中,再用numpy的flatten的方法将其一维化,最后调用python机器学习库sklearn.metrics中的confusion_metrix方法进行计算。
from sklearn.metrics import confusion_matrix import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 1]]) # 代表2012用地数据 b = np.array([[1, 3], [1, 2]]) # 代表2017 a = a.flatten() b = b.flatten() res = confusion_matrix(a, b) print(res) # 输出结果: # [[1 1 0] # [0 0 1] # [1 0 0]]
取结果第一行第一列的值(1,1)= 1,表示2012年为1的用地类型在2017年也为1的用地类型有1个。(1, 2) = 1 表示2012年为1的用地类型在2017年也为2的有1个地块。
实际案例
以四川2000年和2010年土地利用变化数据为例,首先将两份数据保存为png格式的栅格图片,然后读入Python中,构建混淆矩阵,即可计算出土地利用面积转移矩阵:
import numpy as np import sys, os sys.path.append(os.pardir) from PIL import Image from sklearn.metrics import confusion_matrix sc_lucc_2000_img = Image.open('F:\\Temp\\SCLUCC2000.png') sc_lucc_2010_img = Image.open('F:\\Temp\\SCLUCC2010.png') sc_lucc_2000_array = np.asarray(sc_lucc_2000_img).flatten() sc_lucc_2010_array = np.asarray(sc_lucc_2010_img).flatten() transition_area = confusion_matrix(sc_lucc_2000_array, sc_lucc_2010_array) print(transition_area)
计算结果:
但计算和操作过程简便了许多。
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遥感IDL二次开发(叶面积指数LAI计算)
2021-02-01 20:54:08是指单位土地面积上植物叶片总面积占土地面积的倍数。它与植被的密度、结构(单层或复层)、树木的生物学特性(分枝角、叶着生角、耐荫性等)和环境条件(光照、水分、土壤营养状况)有关,是表示植被利用光能状况...1.叶面积指数(LAI)的定义:
叶面积指数,亦称叶面积系数。是指单位土地面积上植物叶片总面积占土地面积的倍数。它与植被的密度、结构(单层或复层)、树木的生物学特性(分枝角、叶着生角、耐荫性等)和环境条件(光照、水分、土壤营养状况)有关,是表示植被利用光能状况和冠层结构的一个综合指标。2.经验模型预测LAI:
经验模型法基于数理统计方法,利用反射率、光谱一阶导数、植被指数等作为自变量,建立叶面积指数与特征光谱(如反射率、光谱指数)之间的回归模型,并利用该模型估算LAI。经验模型原理和算法比较简单,且估算精度满足要求,在植被LAI的估算中应用广泛,是最为常见的建模方式。3.LAI经验模型原理(以三种下垫面为例,自己可根据实际修改)
4.程序源代码;#############导入、输出文件及调用函数的程序 ############; Pro LAI ;根据NDVI和Landcover计算LAI ;打开NDVI和Landcover文件 fn_NDVI=dialog_pickfile(title='选择NDVI数据',get_path=work_dir) cd,work_dir fn_landcover=dialog_pickfile(title='选择土地覆盖数据',get_path=work_dir) cd,work_dir ;读入NDVI和Landcover数据 envi_open_file,fn_NDVI,r_fid = fid_NDVI envi_open_file,fn_landcover,r_fid=fid_landcover envi_file_query,fid_NDVI,ns=ns,nl=nl,nb=nb,dims=dims,$ data_type=data_type,interleave=interleave,offset=offset map_info=envi_get_map_info(fid = fid_NDVI) NDVI=envi_get_data(fid = fid_NDVI,dims=dims,pos=0) landcover=envi_get_data(fid = fid_Landcover,dims=dims,pos=0) ;调用cal_LAI函数计算LAI LAI_result=lai_cal(NDVI,landcover) ;保存结果 o_fn=dialog_pickfile(title='结果保存为') envi_write_envi_file,LAI_result,out_name=o_fn,/no_copy,$ ns=ns,nl=nl,nb=nb,dims=dims,data_type=data_type,interleave=interleave,$ offset=offset,map_info=map_info end ;#############叶面积指数计算程序############; function lai_cal,ndvi,landcover ;计算 LAI 的函数 sz=size(ndvi) result=make_array(size=sz) ;分段计算LAI w1=where(Landcover eq 1 and NDVI le 0.125,count) w2=where(Landcover eq 2 and NDVI ge 0.125 and NDVI le 0.825,count) w3=where(Landcover eq 2 and NDVI ge 0.825,count) w4=where(Landcover eq 3 and NDVI ge 0.125 and NDVI le 0.825,count) w5=where(Landcover eq 3 and NDVI ge 0.825,count) if total(w1) gt 0 then result[w1]=0 if total(w2) gt 0 then result[w2]=0.1836*exp(4.37*NDVI[w2]) if total(w3) gt 0 then result[w3]=6.606 if total(w4) gt 0 then result[w4]=0.0884*exp(4.96*NDVI[w4]) if total(w5) gt 0 then result[w3]=6.091 return,result ;输出结果 end
5.调用过程:
1)在IDL中调用 ENVI 函数读取 NDVI 和土地覆盖图
2) cal_LAI函数按照不同土地覆盖类型的 LAI 计算公式进行计算
3) 将计算得到的 LAI 保存为 ENVI 标准文件6.结果:
ENVI标准文件做彩色变换后,结果如下:
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