TerriaMap是一个基于目录的Web地理空间可视化平台，利用了TerriaJS库的强大功能，为用户提供了一种交互式的方式去探索、分析和分享地理数据。TerriaMap的设计目标是简化地理信息的展示，使得非专业用户也能轻松地访问和理解复杂的地图数据。 TerriaJS是一个开源JavaScript库，它构建在现代Web技术之上，如HTML5、CSS3和JavaScript，特别是利用WebGL进行高性能的3D图形渲染。这个库允许开发者快速搭建自己的地理信息系统（GIS）应用，支持多种数据源，包括WMS、WMTS、TMS、KML、GeoJSON、Shapefile等。通过TerriaMap，用户可以集成来自多个来源的地球观测数据，实现跨领域的数据分析和协同工作。 TerriaMap的特色之一是其目录系统，用户可以通过浏览目录来发现和加载感兴趣的地图层。这些目录包含了丰富的元数据，帮助用户理解数据的来源、内容和使用方式。目录结构可以定制，以便组织和分类不同的数据集，提供更好的用户体验。 在TerriaMap中，用户还可以自定义地图样式，改变图层透明度，叠加不同数据，以及进行时空分析。平台还提供了丰富的地图工具，如测量距离、面积，以及创建自定义的地理围栏。此外，TerriaMap支持数据的实时更新，对于灾害响应、环境监测等动态应用场景尤为重要。 为了部署TerriaMap，开发者或系统管理员需要按照官方文档的指导进行操作。这通常包括设置服务器环境，配置数据源，以及定制用户界面。部署过程中可能涉及的技术包括Node.js、Git、Web服务器配置（如Apache或Nginx），以及数据库管理（如PostgreSQL与PostGIS扩展）。 在"TerriaMap-master"这个压缩包文件中，我们可以预期找到TerriaMap的源代码、配置文件、示例数据和其他资源。解压后，开发者可以研究源码，了解其工作原理，并根据自己的需求进行定制。这可能涉及到修改HTML模板、调整JavaScript逻辑、更新CSS样式，或者添加新的服务接口。 TerriaMap和TerriaJS是强大的工具，它们为Web上的地理空间数据可视化提供了灵活且功能丰富的解决方案。无论是政府机构、科研组织还是个人开发者，都可以利用这些工具创建自己的地图应用，展示丰富的地理信息，并与他人共享。通过深入理解和利用这些工具，我们可以更好地理解和利用地球数据，推动各种领域的决策支持和公众教育。

内容概要：本文主要介绍了一种针对Esri公司ArcGIS地理空间平台存在的任意文件读取漏洞，提供了详细的漏洞重现步骤和具体实例。文中通过FOFA语句进行资产定位并利用nuclei工具包制作了一个专门用于检测该漏洞的安全测试模板（nuclei poc），其中包含了完整的HTTP请求构造细节以及预期响应特征匹配规则。 适合人群：安全研究者和技术爱好者对Web应用程序特别是地理信息系统方面的渗透测试感兴趣的群体。 使用场景及目标：为研究人员提供一种有效的方法来进行针对特定版本ArcGIS服务器的渗透测试，同时帮助企业或机构检查自身的ArcGIS部署是否存在此类风险并采取措施加以修复。 阅读建议：建议读者仔细阅读文中的每一部分，尤其是涉及到具体的请求头设置和匹配条件设定的部分，在实际操作时可以根据自身环境调整某些参数如主机地址等字段。此外，还应该关注最新发布的官方补丁情况以确保系统的安全性。

sxf-工具 SXF 地理空间格式工具 解析 *.RSC 文件 python src/parse_rsc.py examples/100t98g.rsc python src/parse_rsc.py --output-objects objects.yaml --output-semantics semantics.yaml --output-parameters parameters.yaml -- examples/100t98g.rsc 解析 *.SXF 文件 python src/convert.py --rsc examples/100t98g.rsc examples/M-34-012.sxf

这项研究在地理上分析了尼日利亚伊莫州奥哈吉/埃格贝马的土壤理化性质对玉米和木薯产量的影响。 该研究采用了一种免费的调查方法，该方法从该地区的十（10）个不同位置（社区）对土壤进行采样。 进行了俄歇和土壤剖面采样，并对土壤样品进行了填充以进行实验室分析。 使用手持全球定位系统（GPS）接收器对采样地点进行地理参考，以用于研究区域的地图制作和数字高程模型（DEM）。 1988-2017年的木薯和玉米单产数据是从位于伊莫州奥韦里的农业发展计划（ADP）总部收集的。 使用不同的技术分析数据，包括实验室研究和方差分析（ANOVA）。 利用变异系数获得了土壤层位之间的特性变化，并且土壤特性与农作物相关。 结果表明，某些土壤性质表现出较高的变化，因此在两个采样深度（0-20厘米和20-40厘米）下，土壤呈强酸性，有机物，总氮，可交换碱和有效磷含量较低。 很少有土壤特性与木薯在0.05（总氮= 0.5333；淤泥= 0.7750）和玉米在0.01（总沙土= 0.7774；粗砂= 0.8742）的概率水平上呈正相关，但一般而言，大多数土壤特性与玉米的显着负相关。该地区。 因此，土壤中所含的植物养分元素含

地理信息系统+qgis+软件安装包+处理地理空间数据 开源免费软件QGIS 3.16.15 处理多种数据源的空间数据，特别是shp文件

1、数据量庞大 2、具有高可访问性 3、空间数据模型复杂 4、属性数据和空间数据联合管理 5、应用范围广泛 3、列举常用数据库

包含各类深圳市内的shp数据，包括但不限于：深圳市域范围内各类道路数据（已处理分类）、poi数据、城市用地分类数据等；各个区范围上述描述数据等；

简单灵活的数据接入 支持 CSV，JSON，GeoJSON 等数据格式接入，可以根据需求自定义数据格式，无需复杂的空间数据转换。 支持丰富的图表类型如下: 点图层 气泡图 散点图 符号地图 3D 柱状地图 聚合地图 复合图表地图 自定义 Marker 线图层 路径地图 弧线，支持 2D 弧线、3D 弧线以及大圆航线 等值线 面图层 填充图 3D 填充图 热力图 经典热力图 蜂窝热力图 网格热力图 栅格地图 图片 Raster

NWPU VHR-10 Dataset 是一个用于空间物体检测的 10 级地理遥感数据集，其拥有 650 张包含目标的图像和 150 张背景图像，共计 800 张，目标种类包括飞机、舰船、油罐、棒球场、网球场、篮球场、田径场、港口、桥梁和汽车共计 10 个类别。 该数据集由西北工业大学于 2014 年发布，相关论文有《Multi-class geospatial object detection and geographic imageclassification based on collection of part detectors》、《A survey on objectdetection in optical remote sensing images》和《Learningrotation-invariant convolutional neural networks for object detection in VHRoptical remote sensing images》。

系统讲授了地理空间分析的基本理论方法、 应用技术和软件工具。