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勾配、アスペクト、曲率を計算するいくつかのQGis-1.7.4ラスターフィルターのソースコードを読みました。 合計曲率を計算するフィルターには、私を困惑させる式があります。 ソースファイルは現在のバージョンのQGisにあり、次のパスがあります。 qgis-1.7.4 / src / analysis / raster / qgstotalcurvaturefilter.cpp このフィルターの目的は、9セルのウィンドウで表面の曲率を計算することです。機能コードは次のとおりです。 float QgsTotalCurvatureFilter::processNineCellWindow( float* x11, float* x21, float* x31, float* x12, float* x22, float* x32, float* x13, float* x23, float* x33 ) { ... some code deleted ... double dxx = ( *x32 - 2 * *x22 + …

12 qgis  raster  dem  analysis  curvature 

2つのLiDARファイル（.las）がありますが、1つは元のXポイントです。もう1つは、最初の.lasファイルのコピーですが、Yポイントがあります（YはXより小さい）。 次に、これら2つの.lasファイルのデジタル標高モデル（DEM）を比較し、それらの違いを視覚化します。 他の種類の比較の中で、RMSE、標準偏差などの情報を取得したい。 誰がどのソフトウェアを比較できるか、比較情報を取得する方法を教えていただければ幸いです。

12 arcgis-desktop  raster  arcmap  dem  lidar 

実際の分析経験に基づいて、DEMの窪み（シンク）を処理して埋める速度以外に、これら2つの窪み埋めアルゴリズムに違いがある場合、誰にも教えてもらえますか？ デジタル標高モデルの不況を埋める、高速でシンプルで多用途のアルゴリズム オリビエプランション、フレデリックダルブー そして 水文解析とモデリングのためのデジタル標高モデルで表面のくぼみを識別して埋めるための効率的な方法 王とLi ありがとう。

11 dem  topography  depression-filling 

DEM（デジタル標高モデル）ファイル（SRTMなど）を3Dモデルに変換し、通常の3Dモデリングツール（Meshlab / Blenderなど）で編集できます。ただし、Ubuntu Linuxを使用しています。 だから、これを行うことができるオープンソースプログラム/ツールはありますか？もしそうなら、DEMを3Dモデルに変換する方法の簡単なガイドを教えてください。（推奨されるコマンドラインプログラム）

11 open-source-gis  dem  linux 

1m LiDarから派生したDEMのモザイクがあります。データのサブセットを10m DEMとして出力する必要があります。現在、ARCGIS 10の集約ツールを使用して、新しい10mピクセルごとに平均値を生成しています。これがタスクなどに最適な手法であるかどうかについてのアドバイスはありますか？このタイプのデータでは、平均値が最良のアプローチですか？

11 arcgis-10.0  raster  dem  lidar 

私の標高データは浮動小数点tifです。標高プロファイルを計算する必要がある道路がありますが、これを実行するツールが表示されません。 これをArcGISとSpatial Analyst / 3Dアナリストで行うことはできますか？

11 arcgis-desktop  dem  line  elevation  profile 

受け取った輪郭の大きなセットがいくつかの異なるサブセットに分解されています。ほとんどのサブセットをマージして、3つの異なるファイルに大きな輪郭セットを作成しました。次に、輪郭シェイプファイルから3つの異なるラスターデータセットを作成しましたが、そのプロセスでは、ラスターには存在しないはずの多くの標高ゼロの領域があります。 より正確なデジタル標高モデルを作成するために、これらの標高ゼロの領域を削除するにはどうすればよいですか？ トポからラスターへのツールが異なる輪郭間を補間してそれらの領域をクリーンアップすることを期待していましたが、そうではありませんでした。しかし、標高ゼロのエリアの一部は、小川、池、または貯水池がある場所にあります。

11 arcgis-desktop  arcgis-10.0  dem  spatial-analyst  contour 

デジタル標高モデル（DEM）の2つの座標が与えられた場合、直線ルートを想定して、2つの場所の間を移動した実際の距離を計算するにはどうすればよいですか？DEMの解像度を変更すると、結果にどのような影響がありますか？

11 distance  dem  scale 

閉じた。この質問はより集中する必要があります。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善したいですか？この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てるように質問を更新します。 2年前に閉店。 DEMのシンクを検出して埋めるためのオープンソースまたは安価なツールはありますか？ArcGIS Spatial Analystは私の価格範囲外です。

11 grass  dem  software-recommendations  open-source-gis 

先ほど、2017年にリリースされる予定のNASADEMという新しいグローバルDEMについて聞いたことがあります。これは、これまでで最高のグローバルDEMになることを約束しました。NASADEMとは正確には何で、いつ利用可能になりますか？

11 dem  srtm  nasa  nasadem 

ArcGIS Desktopまたはそのネイティブエクステンションでは、ステレオペア（衛星、GeoEye 1が取得）からDEMを作成できますか？ 答えが明確な「いいえ」の場合、ブラウニーポイントは、オープンソースを使用した実行可能な代替案を提案する答えになります。

11 arcgis-desktop  dem  open-source-gis  stereo-imagery 

複数のレイヤーグループを持つArcMap 10プロジェクトがあります。1つのレイヤーはラスターDEMで、もう1つのレイヤーグループは一連のベクターシェープファイル（ポイント、ライン、ポリゴンを含む）です。クライアントは、すべてのベクトルデータにZ値を含めることを望んでいます。 ベクトルデータの属性テーブルにX値とY値を設定するのは簡単ですが、Z値を設定するにはどうすればよいですか？ フィールドカリキュレーターを使用して、各ベクトルフィーチャのDEMレイヤーから高さの値を「取得」する方法はありますか？ 3DアナリストまたはSpatialアナリストの拡張機能のライセンスがないことを付け加えておきます。

11 arcgis-desktop  arcgis-10.0  field-calculator  dem 

複合陰影起伏の概念は、複数の陰影起伏を異なる太陽光の方向と組み合わせて死角を回避することです。3つの陰影起伏のある画像を、それぞれ315⁰（NW日光、デフォルトレイヤー）、+355⁰レイヤー、+275⁰日光とマージする必要があります。以下に示すように、これにより詳細とエレガンスが向上します。GIS以外の完全な説明はここにあります。 任意のsrtmファイルを使用して、3つの最初の陰影起伏を次のように実行できます。 gdaldem hillshade input.tif hillshades_A.tmp.tif -s 111120 -z 5 -az 315 -alt 60 -compute_edges gdaldem hillshade input.tif hillshades_B.tmp.tif -s 111120 -z 5 -az 355 -alt 60 -compute_edges gdaldem hillshade input.tif hillshades_C.tmp.tif -s 111120 -z 5 -az 275 -alt 60 -compute_edges

10 gdal  dem  hillshade  gdal-calc 

30メートル（SRTM 30メートル）のデジタル標高モデルの新しいバージョンについて読みましたが、ダウンロードできたのではわかりません。 いくつかの情報源： http://glcfapp.glcf.umd.edu:8080/esdi/index.jsp http://asterweb.jpl.nasa.gov/data.asp http://www2.jpl.nasa.gov/srtm/

10 dem  remote-sensing  srtm 

2013年のランドサット8衛星画像を使用して、モンゴル北部の一部のエリアを分類しようとしています。記録は冬に行われたため、取得時の太陽は非常に低くなっています。したがって、山からの非常に長く暗い影があります。 この質問で説明されているように、DEMを使用してこの影を識別することができます：Landsat画像から影のような地形効果を削除する方法 クリップされたシャドウ領域の監視付き分類を実行するにはどうすればよいですか？この領域を強化することは可能ですか？いくつかのバンド比を試してみましたが、どちらが自分の仕事に最適かわかりません。 この画像では、暗い影にいくつかの植生領域があることがわかりますが、それらを分類することはできません。

10 dem  remote-sensing  classification  landsat-8  shadow