地理情報システム

ジオタグ付きの写真があるので、簡単に参照できるように、また座標からシェープファイルを作成するために、写真の場所にウォーターマークを前面に配置したいと思います。 誰でもこれを行うことができるオープンソースソフトウェアを知っていますか？ このリンクは、Iamが達成しようとしているものの例です

14 python  open-source-gis  geotag  exif 

ポリゴンのシェープファイルと、（Lat、Lng）ペアとしてのポイントのリストを含む別のCSVファイルがあります。 CSVファイルの各（lat、lng）ペアをチェックして、どのポリゴンに含まれるかを確認します。 シェープファイルが投影され、projファイルは次のようになります。 PROJCS["Transverse_Mercator",GEOGCS["GCS_OSGB 1936", DATUM["D_OSGB_1936",SPHEROID["Airy_1830",6377563.396,299.3249646]],PRIMEM["Greenwich",0],UNIT["Degree",0.017453292519943295]],PROJECTION["Transverse_Mercator"],PARAMETER["latitude_of_origin",49],PARAMETER["central_meridian",-2],PARAMETER["scale_factor",0.9996012717],PARAMETER["false_easting",400000],PARAMETER["false_northing",-100000],UNIT["Meter",1]] 私の計画は次のとおりです。 readShapePolyR MapToolsパッケージの関数を使用してシェープファイルを読み取ります。 CSVファイルからポイント座標をデータフレームに読み取り、SpatialPointsDataFrameに変換します over関数を使用して、内部にあるポリゴンを判別します。 そのためにはproj4string、ステップ1でシェープファイルをロードするときに指定し、ステップ3で関数をspTransform適用する前にover、ポイントとポリゴンが必要であるため、関数を使用してCSVファイルから座標を同じ投影システムに変換する必要があります同じ投影システムの下にある。 上に示したprojファイルの内容の正しい値は何でしょうか？

14 coordinate-system  shapefile  r  proj 

少し奇妙な質問かもしれませんが、実際の質問の前に、背景について簡単に説明しましょう。 原子間力顕微鏡（AFM）は、要するに（そして、私の限られた知識で）研究者がマイクロおよびナノスケールで領域をスキャンできる方法です。ある種のプローブを使用して領域を「スキャン」することで機能します。それ以上のことを説明するのは難しいです。私はそれを本当に理解していないからです。私が知っていること、そして私の好奇心を引き起こしたのは、結果が実際には「高さ」値の「グリッド」であるということでした（そのポイントでのプローブの高さを表す512x512の値のマトリックス）。 それから私は考えました：さて、スケールとは別に、これは実際にはデジタル標高モデルです！また、これは、GISツールで理解できるようにDEMファイルを作成できれば、GIS分析を適用できることを意味します。 現状では、AFMマシンを備えたラボで私の重要な仕事をしており、彼女のプロジェクトの1つでそれを使用しています。私は彼女からいくつかのスキャンファイルを取得し、Python（structおよびnumpy）を使用してこれらのバイナリファイルを解析しました。 次に計画しているのは、「適切なDEMへのマッピング」パートです。私はDEMSについてある程度の知識を持っていますが、実際にそれらを生成することになると、私はかなり新しいです。 私が考えているのは、何らかの方法でデータをジオリファレンスする必要があるということです。そのためには、カスタム（平面）座標系が必要です。私の座標系では、マイクロメートルまたはナノメートルを単位として使用することを想定しています。次に、AFMでスキャンされた領域のサイズを見つけるだけです（これはバイナリファイルのどこかにあると考えられます。これは既知であると仮定してください）。 更新：解像度は異なるが同じ領域のスキャンもいくつか行っています。たとえば、2つのスキャンに関する次の情報があります。 大きな画像： Scan Size: 51443.5 nm X Offset: 0 nm Y Offset: 0 nm 小さい（詳細）画像： Scan Size: 5907.44 nm X Offset: 8776.47 nm Y Offset: 1486.78 nm 私が考えているのは、カスタム座標系の原点は0,0である必要があり、大きな画像ではピクセル0,0に座標値（0,0）を割り当て、ピクセル512,512に座標値（51443.5、51443.5）を割り当てることです）（必要な他のポイントの写真を取得すると思います）。 次に、大きい画像はピクセル（0,0）を（8776.47、1486.78）に、（512,512）を（8776.47 + 5907.44、1486.78 + 5907.44）にマッピングします 1番目の質問は次のとおりです。このような座標系のproj4 defを作成するにはどうすればよいですか？すなわち、これらの「現実世界の座標」をカスタム座標系に割り当てるには（または、whubersの提案に従い、ローカル座標系を使用してユニットについて横になっている場合（つまり、ナノメートルをキロメートルとして扱う） 次に、numpy 2次元配列をGeoreferenced DEMファイル形式に転送する必要があります。私はGDAL（または、むしろPythonバインディング）の使用を考えていました。 2番目の質問は次のとおりです。私のような「任意の」データからジオリファレンスされたDEMを作成するにはどうすればよいですか。できればPythonで、オープンソースライブラリを使用してください。 そうすれば、適切な分析ツールを使用するだけで、残りはかなり簡単になります。問題は、このタスクは私自身の好奇心によって駆動されるため、ナノスケールDEMで実際に何をするべきかはよくわかりません。これは頼みます 3番目の質問：ナノスケールDEMをどうするか？どのような分析を行うことができ、DEM分析に適したツールは何ですか？最後に、このデータから陰影起伏と等高線を使用してマップを作成することは可能ですか？ 私はすべての提案とポインタを歓迎しますが、予算や資金がない厳密な趣味ベースのプロジェクトであり、ライセンスされたGISアプリケーションにアクセスできないため、無料の代替案を探していることに注意してください。さらに、これらのAFMマシンを販売しているBrukerがソフトウェアを出荷していることは知っていますが、それを使用するのは面白くないでしょう。

14 python  coordinate-system  dem 

誰もがシェープファイルをJPEGまたは別の一般的な画像形式にバッチ変換する方法を知っていますか？ 編集：各シェープファイルにスタイリングを適用し、そのスタイリングを含むシェープファイルを画像にエクスポートすることを明確にする必要がありました。 たとえば、郡に国勢調査地区があり、個々の地区の画像を強調表示し、他の地区はすべて同じ色にする必要があります。

14 shapefile  convert  jpg 

行う必要があるのは、いくつかのWebサイトを介した非常に単純な管理境界線の描画です（ここにfavマップを挿入）。 要件は次のとおりです。 クリックしてポイントを作成し、ポリゴンを形成します 既存のポイントをドラッグしてポリゴンを編集します Googleマップなどがこのすべてを実行できることを知っていますが、既にこれを提供できる既存のサイトを活用したいと考えています。 また、一部のWKTデータを「ロード」したいので、（必要に応じて）編集できます。ロードとは、テキストボックスに貼り付けることを意味します。 この機能を備えたサイトを知っている人はいますか？

14 editing  software-recommendations  wkt  online 

Pythonを使用してQgisステータスバーにカスタムメッセージを表示する方法はありますか？arcgisのようにIApplication.statusbar.message(0) = "Please wait..." そのようなQgisでプログレスバーを表示するオプションがあります IApplication.progressbar.show()

14 qgis  pyqgis 

膨大な数のレーザースキャンされたポイントクラウドデータを、処理の時間的側面を念頭に置いてPostGISに保存する方法はどのように考えられるのでしょうか。PointPostGISにはジオメトリオブジェクトが存在します。しかし、私が知る限り、各ポイントが新しいtupelに保存されるため、数百万以上が保存されている場合、特定のポイントの検索は非常に遅いプロセスになります。 このトピックについて議論しているHSR Universtiy of Applied Sciences Rapperswillの論文を見つけました。そのようなデータを保存する3つの方法を提案します：Whole data in one tupel、Each point in one tupelまたはSplitting Data into Blocks各ブロックの拡張を保持する情報テーブルによって参照されます。3番目の方法は、保存されたポイントを見つけるのに最も役立つように思えるので、誰かが既にそれを使って経験をしたことがあるのでしょうか？ 論文はここにあります：http : //wiki.hsr.ch/Datenbanken/files/pgsql_point_cloud.pdf 最後になりましたが、私はgithubのプロジェクトに困惑しました。これはPostgeSQLの点群マナーに対処しているようです。残念ながら、ネットに関する情報はあまり多くありません。ここで同じ質問があります：誰かが既にそれでいくつかの経験をしましたか？そのような目的に使用できますか？ プロジェクトはここにあります：https : //github.com/pramsey/pointcloud また、もしあれば、他の提案、アイデア、または経験について聞いてうれしいです。しかし、非営利的なソリューションが好まれることを認めなければなりません。

14 postgis  postgresql  lidar 

leflet / geojsonで少し遊び始めました。しかし、私の座標は適切にレンダリングされず、何が起こっているのか分かりません。 私の座標は次のとおり52.23943, 4.97599です。それらはsetView関数で正しく動作します。 var map = L.map('leaflet_map').setView([52.23943, 4.97599], 15); しかし、geojasonFeatureを使用すると、彼らはソムリアの東のどこかに「投影」されます。 var geojsonFeature = { "type": "Feature", "properties": { "name": "Coors Field", "amenity": "Baseball Stadium", "popupContent": "This is where the Rockies play!" }, "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [52.23943, 4.97599] } }; var myLayer = L.geoJson().addTo(map); myLayer.addData(geojsonFeature).bindPopup("I am a …

14 geojson  leaflet 

以下は、ArcMapの「関連テーブル」ボタンを複製するために使用しているコードです。ArcMapでは、そのボタンは、別の関連フィーチャクラスまたはテーブルのフィーチャの選択に基づいて、あるフィーチャクラスまたはテーブルのフィーチャを選択します。 ArcMapでは、そのボタンを使用して、選択を関連テーブルに数秒で「プッシュ」できます。ボタンを複製するarcpyに組み込まれたものを見つけることができなかったため、同じタスクを実行するためにいくつかのネストされたループを使用しました。 以下のコードは、「治療」のテーブルをループします。各処理について、「ツリー」のリストをループします。治療のIDフィールドとツリーの間で一致が見つかると、ツリーレイヤーで選択が行われます。治療に一致するものが見つかると、コードは追加の一致のためにツリーレイヤーを検索し続けません。処理テーブルに戻り、次の処理を選択して、再びツリーフィーチャクラスを検索します。 コード自体は正常に機能しますが、非常に遅くなります。この場合の「治療テーブル」には16,000レコードがあります。「ツリー」フィーチャクラスには60,000レコードがあります。 あるテーブルから別のテーブルに選択をプッシュするときに、ESRIが実行していることを再作成する別のより効率的な方法はありますか？テーブルのインデックスを作成する必要がありますか？注：このデータはSDEに保存されます。 # Create search cursor to loop through the treatments treatments = arcpy.SearchCursor(treatment_tv) treatment_field = "Facility_ID" for treatment in treatments: #Get ID of treatment treatment_ID = treatment.getValue(treatment_field) # Create search cursor for looping through the trees trees = arcpy.SearchCursor(tree_fl) tree_field = "FACILITYID" for tree in trees: …

14 arcpy  enterprise-geodatabase  optimization 

私はPostgisとQGISが初めてです。次のように定義されたビューを作成しました CREATE OR REPLACE VIEW pupr.vstudentmuni AS SELECT m.id AS munid, m.name AS muname, m.geom, s.code, (s.name::text || ' '::text) || s.lastname::text AS fullname FROM pupr.municipio m, pupr.student_location l, pupr.student s WHERE st_within(l.geom, m.geom) AND s.code = l.code; PostgreSQLで。このビューをQGISに追加しようとすると、次のエラーが返されます... "Invalid layer"..."sql= is an invalid layer and cannot be loaded." 何が問題なのかわかりません。このテーブルはgeommetry_columnsPostGIS …

14 qgis  postgis  spatial-view 

Windows 7（32ビット）仮想マシンでArcGIS Desktop 10.0を実行しようとしています。利用可能なネイティブのMicrosoft Windowsがありません。私は、ネイティブLinux環境（Sabayon）での仮想化にOracleのVirtualBoxを使用しています。 私はまさにこの問題を抱えています：ArcGIS Explorerマップ表示の問題 提案された解決策は、ビデオカードドライバーを更新することです。しかし、VirtualBoxには「ゲスト追加」と呼ばれるドライバーがあり、それらは既に最新です。 私の仲間の学生の一部がVMでArcGISを使用していることを知っていますが、彼らは何の問題も抱えていないようです。どうなり得るか？ 3Dおよび2Dビデオアクセラレーションが有効になります。 仮想Windows 7マシン（32ビット）を実行するネイティブLinuxマシンです。 ESRIのシステム要件を知っています。スクリーンショットに示すように、256MBのビデオRAMを割り当て、2Dおよび3Dハードウェアアクセラレーションを有効にしました。とにかく、私が実行してきたこのマシンの内側から私のシステム要件のanalyzationを、これが結果です。 今、私はそれを修正する方法を見つけました。ビデオメモリは大丈夫ですが、私が聞いたことがない残りの部分... 私がインストールされexperiemental WDDMドライバを @scwが示唆されているように、今ではそのようになっています。 現在、すべての推奨属性がありますが、まだ次のように書かれています： 残念ながら、ビデオカードはこの要件を満たしていません。 さらに、レイヤーを追加した後、ArcGISがクラッシュするようになりました。

14 arcgis-desktop  arcgis-10.0  linux  windows-7  virtual-machine 

地理座標系にポイントがあり、それらをスイスグリッド（CH1903 +）に変換したかった。 サンプルデータ： id lon lat 2 7.173500 45.86880 3 7.172540 45.86887 4 7.171636 45.86924 5 7.180180 45.87158 6 7.178070 45.87014 7 7.177229 45.86923 8 7.175240 45.86808 9 7.181409 45.87177 10 7.179299 45.87020 尊敬される結果： id E N 2 2579408.2431 1079721.1499 3 2579333.7158 1079729.1852 4 2579263.6502 1079770.1125 5 2579928.0358 1080028.4605 6 …

14 convert  coordinate-system  r 

私は非常に基本的なユーザーであり、いくつかの背景が役立つかもしれないので、私の質問の要旨に到達するための専門用語を知らない。 私はボランティアで私の地方の消防署の事故前計画システムを作成しました。私たちの主な脆弱性は、マップされていない非常に長い私道です。 これまでのところ、私は車道のGPSデータを、各車道の長さを示すラベルが付いた明るい緑色の線（.SHPレイヤー）として、地区の航空写真上で正常に転送しました。それは素晴らしく見え、そのまま非常に便利です。 ここでの質問：私はダッシュウェイとして、または100フィートの長さにマーカーを設定して、私道のベクトル線を描きたいです。当社の供給ラインホースは100フィートの長さです。100フィート間隔のマーカーで定義されたベクトル線は、多くの時間を節約し、データを計り知れないほど改善します。 これまで、カスタマイズされたダッシュパターンを使用した「シンプルライン」としての「シングルシンボル」と、間隔配置を使用した「マーカーライン」を試しました。これらのオプションはどちらも、ズームまたは「スケーリング」中に適切な長さを維持しません（それが用語である場合）。 おそらくそれは不可能ですか？（少なくとも私の知識レベルでは。これまで私は自分自身を学びました。

14 shapefile  distance  markers 

2つのベクターレイヤーがあります。そのうちの1つはリモートセンシングによる「イベント」に基づくポイントレイヤーで、もう1つは地元の研究によるラインレイヤーです。 私の場合、これらは地震と構造断層ですが、一般的な例として「自動車事故と道路」を選択するだけでよいと思います。 したがって、新しいポイントレイヤー（+ attrを移動した状態）で許容範囲内（たとえば、1-2kmまたは0.0xx°）にある限り、ポイントをラインの最も近いポイントに移動/コピーしますy / n）。 何か案は ？ Linux、QGIS 1.8

14 qgis  vector  point  line 

それぞれ約100 MBの約20個のdem tiffをマージしたかったので、gdalwarpを使用しました（仮想ファイルオプションについて知っています）。 gdalwarp $(list_of_tiffs) merged.tiff ただし、このコマンドには非常に長い時間がかかり、約15分後にセットから5番目の画像を処理していました。終了します。 次に、gdal_merge.pyスクリプトがモザイクにも使用できることを発見し、試してみました。 gdal_merge.py $(list_of_tiffs) 3分以内に完了しました。 両方のコマンドで同じ結果が得られると思っていたので、結果が同じであるとgdalwarpに時間がかかるのはなぜですか？

14 gdal  gdalwarp  gdal-merge