由欧空局领导的“科学哨兵1号：亚马逊”项目通过处理雷达图像来检测森林损失，支持监测和减轻气候变化对森林的影响。该项目采用透明的方法，通过时空数据立方体设计估算损失，提取每个雷达时间序列点的统计信息。这个强大的工具跟踪变化并实现保护工作。准确及时的数据支持应对气候变化和保护生态系统的决策。

连接现实世界和虚拟世界的数字孪生，在这篇文章中，我们将仔细研究这项革命性的技术，并了解是什么让它对工业世界至关重要。

IBM 技术人员提供了由参考架构支持的数字孪生的定义；*数字孪生*是物理对象或系统的动态虚拟表示，通常跨越其生命周期的多个阶段。它使用真实世界的数据、模拟或机器学习模型，结合数据分析，以实现理解、学习和推理。数字孪生可用于回答假设问题，并且应该能够以直观的方式呈现见解

Flai的Web应用程序可用于与分析来自不同来源的点云数据相关的众多用例。Flai的应用程序可以处理任何类型的数据，从低密度航空数据到非常高密度的地面扫描数据。

欧洲的一家国家测绘机构需要根据不同比例和格式的地理空间数据集合创建整个国家的 3D 数字孪生。该项目的主要目标是构建一个可重复的自动化工作流程，以便在未来快速生成新的数字孪生模型，以识别和可视化由自然或人为意外事件引起的基础设施和地形变化。

近年来，数字孪生概念几乎爆炸式增长，但在建筑环境中，传统术语长期以来一直是“3D城市模型”。然而，数字孪生越来越被接受为一个有用的概念，它超越了3D城市模型，不仅可以建模，还可以模拟城市。那么什么是数字孪生，如何使用它们，以及涉及哪些挑战？

虽然数字孪生技术已成功应用于制造业和建筑业，但城市非常复杂，需要更多的测量和建模工作。此外，由于它们一直在发展，因此仅测量和建模一次城市是不够的。本文探讨了数字孪生技术能否满足城市规划需求，并帮助他们应对从可持续发展到教育、数字化、基础设施和医疗保健的广泛挑战。

“智慧农业”，即有效利用地球资源养活世界，需要准确和先进的数据采集、建模和管理。无人机可以在这方面发挥关键作用。

通过将人工智能应用于数字正射影像，德国地理情报公司Deeeper.technology开发了一种方法来克服这些瓶颈，并确定广大地区甚至整个国家的净太阳能潜力。

LiDAR是一种光学传感器技术，使机器人能够看到世界，做出决策和导航。执行简单任务的机器人可以使用LiDAR传感器来测量一维或二维空间，但三维（3D）激光雷达对于旨在模拟人类的高级机器人很有用。

支持常用的点云格式，如LAS，LAZ，BIN，PLY和XYZ等。 它使用Octree和平衡四叉树结构来分解和渲染大型点云数据集。 Potree的优势在于它的易用性，可以让用户快速上手，而且可以在网页中快速查看和分析点云数据 Potree可以让用户在浏览器中观察点云，并且提供了一些常用的功能，如点云分割，色彩映射，热力图，点云着色，点云裁剪，拾取，测量，放大，缩小等。 它可以帮助用户更好地理解点云数据，并可以帮助用户更快地发现重要的信息。 Potree还支持点云的离线渲染，可以帮助用户减少网络流量，提高系统的性能。

我们真正尝试以 GIS 为中心，构建工作流和应用程序，使我们能够做出更明智的决策。当我们将准确的位置添加到 GIS 中时，这才是真正为我们带来回报的地方。现在，我们的现场和办公室团队正在实现效率提升，我们正在让他们的生活更轻松一些。那是一场胜利。

当人们听到全球变暖时，到目前为止，最普遍的材料是关于对抗二氧化碳。但是，减少甲烷排放也非常重要，因为甲烷在短期内比CO2具有更强的变暖效应，减少甲烷排放将对气候产生更直接的影响。

每个人都在谈论 ChatGPT 及其对各个领域的影响.. 它会对 GIS 做出任何改变吗

植被指数是一种遥感技术，可用于识别植被并测量其健康和活力——它们正成为作物发展分析中越来越重要的参数，能够在地方、区域、全国乃至全球层面。在最大规模上，植被指数可能显示出影响政策的全球趋势，为全球援助支持提供信息并帮助应对粮食供应挑战，而在最局部的层面上，它们可以为个体种植者提供详细数据，以帮助更好地了解田地特定部分甚至特定植物的健康状况。

无论我们是在尝试测量深度（测深）、颜色、环流、海冰、海面高度、温度还是天气——卫星都为我们提供了一种精确而准确地进行测量的方法，而无需我们亲自到水上。

近年来，卫星数据已被证明是减少洪水影响的关键辅助手段。这些非常有价值，尤其是在缺乏良好监测系统的发展中国家。此外，由于缺乏足够的基础设施，这些国家更容易遭受洪水侵袭。然而，由于极端天气事件的不可预测性，洪水监测和决策制定要困难得多。

没有比通过环绕地球的卫星更好的观察蓝色海洋的方法了。水覆盖了地球 70% 的面积，同时从地表获取相同的信息是不可能的。通过卫星数据，我们可以看到随时间变化的程度，从而可以为影响做好准备。卫星图像生成的地图和分析清楚地表明了水位上升问题的严重程度，以及我们能多快感受到后果。变化正在发生，有必要采取行动将潜在的损害降到最低。

本文讲解了IconLayer渲染图标的两种方式，实例实现了deck.gl加载底图，基于IconLayer渲染自动请求的图片，动态设置图片宽高、位置，并增加图标鼠标事件；

气候变化、人口增长和基础设施限制是给水行业带来挑战的一些因素。Maynilad Water Services, Inc. 是菲律宾客户群最大的私营水务特许经营商，对此类障碍并不陌生。

本实例实现了deck.gl加载底图，控制地图视角由在不同位置过渡缩放变换，支持自定义过渡动画效果。

想象一下，一条供应链向 130 多个国家/地区的数百万客户站点提供零件和服务——通常在客户提出请求后两小时内。这是思科认真对待的挑战，停机的每一分钟都会让客户损失收入。

本文讲解了linux系统如何授权所有和单个sh文件权限，包括执行权限、所有者权限 chmod是 Linux 中权限管理命令change the permissions mode of a file的缩写。

本实例实现了deck.gl加载底图，基于PointCloudLayer渲染自定义生成的100万个点立方范围内玫瑰花朵形状构成的点云数据。

iD 是一个 JavaScript OpenStreetMap(https://www.openstreetmap.org/)编辑器。 这是及其简单的,它可以支持多人同时在线编辑数据，同时不会破坏其他人的数据 它支持所有流行的现代桌面浏览器：Chrome、Firefox、Safari、Opera 和 Edge 数据渲染使用d3js，核心是基于svg渲染 可以本地化部署，进行二次开发 iD 还没有为移动浏览器设计，考虑后续支持

geojson.io是由Mapox开源的一个快速、简单的地图数据编辑器。绘制点、线、面、矩形、圆 编辑图形、自定义属性字段、编辑属性 地名地址搜索定位 保存geojson数据为GeoJSON、TopoJSON、CSV、KML、WKT、SHP 打开本地geojson文件 图上添加各类数据比如WKT String、WKB、tile图层等 地图上切换

本实例实现了deck.gl加载底图，基于TextLayer渲染海量文本数据。动态调整文本字体大小、透明度。

虽然 GPS 使我们许多人的导航变得更容易，但我们通常认为接收到的位置数据非常准确并且会一直存在。在许多情况下，当卫星系统受阻或信号全部受阻时，准确性仍然是一个问题。 为了提高准确性和信号，已经开发了一种依赖于地面系统的新技术。

ChatGPT的测试版已向公众开放进行测试,使用它写了一首关于 GIS 的诗.

本实例实现了deck.gl加载底图，基于ColumnLayer渲染海量柱型图层。根据权重值设置柱子的高度和颜色，通过颜色、高度直观表达某类特征。

本实例实现了deck.gl加载底图，基于ArcLayer渲染海量弧线。实现了点击要素动态，动态更新渲染数据。

本实例实现了deck.gl加载底图，使用LineLayer加载含有起点和终点的数据，渲染到地图上。LineLayer 渲染的效果是起点到终点连成的直线

本实例实现了deck.gl加载底图，使用TileLayer加载切片数据，渲染到地图上。其实现原理是请求到每张切片后，根据tile的四至bounds初始化BitmapLayer图层deck.gl渲染BitmapLayer位图图层，添加到子图层上，实现了拼接完整图层

本实例实现了deck.gl加载底图，使用BitmapLayer加载位图数据，渲染到地图上。

本实例实现了deck.gl加载底图，使用ContourLayer加载海量点数据并根据规则进行插值，渲染成等值线。

本实例实现了deck.gl加载底图，使用ScatterplotLayer渲染散点数据。散点主要反映不同位置男女分布情况

本实例实现了deck.gl加载底图，通过d3js加载csv格式的热力点数据，并使用HexagonLayer渲染数据。并支持通过调整半径、覆盖率、垂直比例动态调整渲染效果

本实例实现了deck.gl加载底图，通过GeoJsonLayer渲染geojson数据，并实现点击捕捉要素，展示属性。

deck.gl 的产生是为了简化基于 WebGL 的海量数据集的高性能可视化实现。 用户可以通过组合现有图层或利用 deck.gl 的可扩展架构来满足自定义需求，以最小的努力快速获得令人印象深刻的视觉效果。

The role of GIS technician seems to indicate a lot of digitization, putting together maps, collecting data, basic maintenance of data.

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It’s all about predicting risk in the insurance industry. Insurance technology like GIS and mapping can better manage risk with its location intelligence.

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A GIS specialist is similar to a GIS analyst. In general, they are well-rounded in all areas of GIS including analysis, cartography and data management.