ArcGISPro导出tiff一片黑
时间: 2025-03-13 18:03:57 浏览: 117
<think>好的，我现在要解决用户提出的ArcGIS Pro导出TIFF图像出现黑屏的问题。首先，我需要回忆之前用户提供的引用内容，看看有没有相关的解决办法。根据引用[1]，提到用ENVI打开ArcGIS生成的TIF时出现全黑，解决办法是调整增强选项，比如拉影像的线性范围到0-255。这可能意味着图像的数据范围没有被正确拉伸显示，导致看起来全黑。
接下来，我需要考虑ArcGIS Pro导出TIFF时可能的设置问题。用户可能导出的TIFF文件存储的是原始数据，而默认的显示范围可能不正确。例如，如果数据是浮点型或者范围不在0-255之间，某些软件可能无法自动拉伸，导致显示为黑色。这时候，用户可能需要在导出时调整数据范围，或者导出后进行后处理。
另外，引用[3]提到修改切片格式为LERC compression，这可能与数据压缩方式有关，但不确定是否直接影响显示问题。不过存储格式的设置有时会影响数据的正确读取，可能需要检查导出时的压缩选项是否合适。
可能的解决步骤包括：
1. 在ArcGIS Pro中调整符号化设置，确保导出前图像显示正常。
2. 导出时选择合适的数据类型和压缩方式，比如使用8位无符号整型并设置拉伸。
3. 导出后使用其他软件（如ENVI）进行数据拉伸处理，如引用[1]的方法。
还需要考虑用户是否正确设置了输出数据的统计信息，如果统计信息缺失，软件可能无法正确渲染。因此，在导出前计算统计数据可能有帮助。
另外，检查导出后的TIFF文件的属性，查看其像素深度和数据类型。如果是32位浮点型，可能需要转换为8位或16位整型，并应用适当的对比度拉伸。
最后，确保用户使用的查看软件支持TIFF的格式和压缩方式，有时候黑屏问题可能是因为查看器不支持特定的设置，比如某些压缩算法。</think>为了解决ArcGIS Pro导出TIFF图像时出现黑屏的问题，请按照以下步骤操作：
### 解决方案步骤
1. **导出前符号化设置**
- 在ArcGIS Pro图层属性中，将渲染类型改为"拉伸"（Stretch）
- 设置拉伸类型为"最值"（Min-Max），确保数据范围正确映射到0-255
- 勾选"应用Gamma拉伸"（Gamma Stretch）并设置值为1.0[^1]
2. **导出参数设置**
```python
# 导出地理处理工具参数示例
arcpy.management.ExportRaster(
in_raster="DEM图层",
out_raster="C:/output.tif",
format="TIFF",
scale_pixel_value="ScalePixelValue",
transform="NONE",
compression="LZW" # 推荐无损压缩
)
```
- 选择像素类型为"8位无符号整型"
- 勾选"强制RGB输出"（若为影像数据）
- 设置NoData值为透明通道
3. **后处理验证**
- 使用ENVI打开导出文件时：
1. 点击`Enhance`菜单
2. 选择`Linear 0-255`拉伸[^1]
3. 确认数据显示正常
4. **高级设置（可选）**
- 尝试修改压缩方式为LERC：
```xml
<Compression>LERC</Compression>
<MaxError>0.01</MaxError>
```
- 存储格式选择"Exploded"分解模式[^3]
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标签“复制 别人 网站 软件”明确指出了这个工具的主要功能，即复制他人网站的软件。
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综上所述，虽然“复制别人网站的软件”在技术上是可行的，且可以用于多种正当目的，但在使用此类工具时，必须遵守法律法规和道德规范，不可侵犯他人的合法权益。
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1. **连接池的定义**：
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当提到“通用数据连接池”时，它意味着这种连接池不仅支持单一类型的数据库（如MySQL、Oracle等），而且能够适应多种不同数据库系统。设计一个通用的数据连接池通常需要抽象出一套通用的接口和协议，使得连接池可以兼容不同的数据库驱动和连接方式。
3. **连接池的优点**：
- **提升性能**：由于数据库连接创建是一个耗时的操作，连接池能够减少应用程序建立新连接的时间，从而提高性能。
- **资源复用**：数据库连接是昂贵的资源，通过连接池，可以最大化现有连接的使用，避免了连接频繁创建和销毁导致的资源浪费。
- **控制并发连接数**：连接池可以限制对数据库的并发访问，防止过载，确保数据库系统的稳定运行。
4. **连接池的关键参数**：
- **最大连接数**：池中能够创建的最大连接数。
- **最小空闲连接数**：池中保持的最小空闲连接数，以应对突发的连接请求。
- **连接超时时间**：连接在池中保持空闲的最大时间。
- **事务处理**：连接池需要能够管理不同事务的上下文，保证事务的正确执行。
5. **实现通用数据连接池的挑战**：
实现一个通用的连接池需要考虑到不同数据库的连接协议和操作差异。例如，不同的数据库可能有不同的SQL方言、认证机制、连接属性设置等。因此，通用连接池需要能够提供足够的灵活性，允许用户配置特定数据库的参数。
6. **数据连接池的应用场景**：
- **Web应用**：在Web应用中，为了处理大量的用户请求，数据库连接池可以保证数据库连接的快速复用。
- **批处理应用**：在需要大量读写数据库的批处理作业中，连接池有助于提高整体作业的效率。
- **微服务架构**：在微服务架构中，每个服务可能都需要与数据库进行交互，通用连接池能够帮助简化服务的数据库连接管理。
7. **常见的通用数据连接池技术**：
- **Apache DBCP**：Apache的一个Java数据库连接池库。
- **C3P0**：一个提供数据库连接池和控制工具的开源Java框架。
- **HikariCP**：目前性能最好的开源Java数据库连接池之一。
- **BoneCP**：一个高性能的开源Java数据库连接池。
- **Druid**：阿里巴巴开源的一个数据库连接池，提供了对性能监控的高级特性。
8. **连接池的管理与监控**：
为了保证连接池的稳定运行，开发者需要对连接池的状态进行监控，并对其进行适当的管理。监控指标可能包括当前活动的连接数、空闲的连接数、等待获取连接的请求队列长度等。一些连接池提供了监控工具或与监控系统集成的能力。
9. **连接池的配置和优化**：
连接池的性能与连接池的配置密切相关。需要根据实际的应用负载和数据库性能来调整连接池的参数。例如，在高并发的场景下，可能需要增加连接池中连接的数量。另外，适当的线程池策略也可以帮助连接池更好地服务于多线程环境。
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# 关键字
LabVIEW；UDP网络通讯；性能优化；安全性；
简要介绍cnn卷积神经网络
<think>首先，用户的问题是：“我想了解卷积神经网络的基本概念和原理 请问CNN卷积神经网络简介及其工作原理”。所以，我需要基于提供的引用材料，构建一个清晰的回答。
引用材料总结：
- [^1]: CNN的核心思想是局部感受野、权值共享和时间或空间亚采样，提供位移、尺度、形变不变性。三大特色：局部感知、权重共享和多卷积核。
- [^2]: CNN是一种前馈神经网络，由卷积层和池化层组成，特别在图像处理方面出色。与传统多层神经网络相比，CNN加入了卷积层和池化层，使特征学习更有效。
- [^3]: CNN与全连接神经网络的区别：至少有一个卷积层提取特征；神经元局部连接和权值共享，减少参数数