タグ付けされた質問 「gdal」

ogrinfoを使用して、ダウンロードしたシェープファイルの詳細を取得しようとしています。現在、私がこれを行う方法を知っている唯一の方法は、QGISにロードし、手動でクリックして属性テーブルを開くなどの情報を見つけることです。 メタデータが機能とともにタグ付けされていることを確認したいだけです。私が行った場合： ogrinfo -al USA_adm0.shp 最初は多くの有用な情報がありますが、すべての機能データが表示されます。 誰か助けてくれますか？ 編集 これは、-roフラグと-soフラグを使用してMacで取得するものですが、あまり役に立ちません。 ->ogrinfo -ro -so USA_adm0.shp INFO: Open of `USA_adm0.shp' using driver `ESRI Shapefile' successful. 1: USA_adm0 (Polygon)

12 shapefile  gdal  ogr 

GDAL Pythonバインディングを使用してgdalbuildvrtユーティリティと同じタスクを実行する方法はありますか？これまでのところ、単一のデータセットのvrtを作成し、xmlを手動で編集する以外に、これを行う方法を見つけていません。複数のラスターからモザイクを作成します（基本的にモザイクを実行します）。これは純粋なPythonを使用して可能ですか？私の他のオプションは、サブプロセスを使用して単にgdalbuildvrtを呼び出すことです。

12 python  raster  gdal  vrt  gdalbuildvrt 

GRASS r.resampleに似た関数を探しています。TIFファイルでいっぱいのフォルダーがあり、ファイルサイズを小さくするために解像度を下げます（「縮小」）。

12 raster  gdal  ogr 

このコマンドに対応するプロセスを高速化したい： gdalwarp -t_srs EPSG:4326 -overwrite input.ntf output.tif GDALで並列処理を使用する方法はありますか？セミオフトピック：そうでない場合、gdalwarpのようなプロセスを高速化するために非GDALソリューションをお勧めしますか？ 私が見たウェブページは次のとおりです。 GDALとQGISで並列処理を行うことはできますか？ [gdal-dev] GDALラスター処理：並列計算 編集：gdalwarpの処理中にCPU％が100％を下回っていると思ったため、この質問をしました。ただし、再確認すると、555.5％に達しました。

11 gdal  parallel-processing 

British National Gridプロジェクションにシェープファイルがあります。 Geometry: 3D Polygon Feature Count: 5378 Extent: (9247.520209, 14785.170099) - (638149.173223, 1217788.569952) Layer SRS WKT: PROJCS["British_National_Grid", GEOGCS["GCS_airy", DATUM["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]] cat: Integer (9.0) GDAL / OGRを使用して、シェープファイル内のすべてのポリゴンの総面積をヘクタール単位で取得できますか？ 私はこれが可能かどうか疑問に思っています-sql： ogrinfo -sql "SELECT SUM(ST_Area(geom::geography)) FROM mytable" myshapefile.shp しかし、私はそれをしようとしていますERROR 1: Undefined function 'ST_Area' …

11 gdal  ogr  area  ogrinfo 

私はUTM座標を含むCSV形式のデータの膨大な量を持っているXとYように標高値Z情報。さらに分析するには、これらのデータをGeoTIFFとしてDEMに変換する必要があります。この場合、膨大な量は16 mを意味します。行、1つのポイントX、YおよびZ行ごと。点は均等に分布しているため、補間は必要ありません。各ポイントをラスタセルに変換する必要があります。 元のデータにはセパレータがなく、固定列幅が使用されていました。ストリームテキストエディターsedを使用して、固定幅の代わりにセパレーターを使用し、すべてのスペース文字を削除するようにファイル構文を変換する方法を既に考えました。ここからは、通常、私のワークフローからフィーチャクラスを作成することにより、ArcGISのデータをインポートするだろうX、YとZ使用して、データと第2段階としてのGeoTIFFにポイントシェープファイルを変換ポイントラスタにツールを。しかし、私が現在持っているファイルは、このプロセスには大きすぎます。 上記のワークフローの代わりに、効率的な代替手段を探していて、GDALを発見しました。ただし、ではgdal_translate、サポートされているファイルタイプリストで最も近いサポートされている形式はASCIIグリッドですが、カンマ区切りのXYZはありません。もう1つの難点は、UTM座標を持っていることですが、ほとんどの例では10進度座標を使用しているようです。ただし、UTMシステム内にとどまる必要があります（または少なくとも、出力GeoTIFFはUTM座標系にある必要があります）。 したがって、GDALを使用してCSV XYZをGeoTIFFに変換する方法を探していますが、これまでのところ、この正確な問題に対処する例を見つけることができませんでした。いくつかのヒントやコード例があればとても嬉しいです。

11 gdal  geotiff-tiff  csv  gdal-translate  xyz 

サブフォルダーを再帰的に繰り返し、すべてのシェープファイルを単一のシェープファイルにマージするための基本的なスクリプトは次のとおりです。 #!/bin/bash consolidated_file="./consolidated.shp" for i in $(find . -name '*.shp'); do if [ ! -f "$consolidated_file" ]; then # first file - create the consolidated output file ogr2ogr -f "ESRI Shapefile" $consolidated_file $i else # update the output file with new file content ogr2ogr -f "ESRI Shapefile" -update -append $consolidated_file …

11 gdal  ogr2ogr  merge  bash  mergeshapes 

GDAL（OSGeo4W）を使用して、16ビットの符号なしTIFFイメージを8ビットイメージにスケーリングしようとしています。ただし、8ビット画像の範囲内に収まるようにピクセル値を制限します。つまり、16ビット画像の視覚的な割合が8ビット画像（0〜255）で表現されるようにします。gdal_translateを使用して16ビットから8ビットに変換すると、ピクセル値がカットされ、RGBイメージは生成されません。gdal_translate内からどの関数と設定を呼び出すか、またはより良いオプションがあるかどうかはわかりません。 GDALINFO C:\>gdalinfo C:\Projects\Stormwater\ForPCI\images\1537TORO_6cm_04761_RGBI.tif Driver: GTiff/GeoTIFF Files: C:\Projects\Stormwater\ForPCI\images\1537TORO_6cm_04761_RGBI.tif Size is 17310, 11310 Coordinate System is `' Metadata: TIFFTAG_DATETIME=2015:05:03 12:27:13 TIFFTAG_IMAGEDESCRIPTION=UltraCam-Lvl03 -------------- CAM_ID: UC-SXp-1-50215465 [3] IMG_NO: 4761 RECORD_GUID: 8fc3d7a9-d2e5-40e5-babf-939f1f803dcf IMG_GUID: C850D0A4-39CA-4BC8-ACD7-81A363D78C6E FILE_GUID: 86C4F8E4-A2FD-43FB-B3B1-4C4ED8DF0E42 LICENSE_ID: 820342819 SOFTWARE: UltraCam Aerial Radiometry Core 12.6.1408.2501 PIXEL_SIZE_WIDTH: 6 [micron] PIXEL_SIZE_HEIGHT: 6 [micron] APERTURE: F_8 EXPOSURE_TIME: 0.002000000000 …

11 gdal  imagery  gdal-translate 

Python GDALバインディングとnumpyを使用して、リモートセンシング画像処理のロープを学ぼうとしています。最初の試みとして、Landsat8ジオティフファイルを読み取り、簡単な操作を行い、結果を新しいファイルに書き込みます。以下のコードは正常に動作するように見えますが、操作されたラスターではなく、元のラスターが出力ファイルにダンプされます。 コメントや提案は歓迎しますが、特に、操作されたラスターが結果に表示されない理由についてのメモです。 import os import gdal gdal.AllRegister() file = "c:\~\LC81980242015071LGN00.tiff" (fileRoot, fileExt) = os.path.splitext(file) outFileName = fileRoot + "_mod" + fileExt ds = gdal.Open(file) band = ds.GetRasterBand(1) arr = band.ReadAsArray() [cols, rows] = arr.shape arr_min = arr.Min() arr_max = arr.Max() arr_mean = int(arr.mean()) arr_out = numpy.where((arr < arr_mean), 10000, …

11 python  gdal  geotiff-tiff  landsat  numpy 

私は処理に苦労しており、できればここで解決できることを願っています。 林業に適用されるリモートセンシング、特にLiDARデータを使用して作業しています。アイデアは、ツリートップの検出にScikit-imageを使用することです。私はPythonに慣れていないので、次のことをするために大きな個人的な勝利を考えました。 CHMをインポートします（matplotlibを使用）。 ガウスフィルターを実行します（scikit-imageパッケージを使用）。 最大フィルターを実行します（scikit-imageパッケージを使用）。 peak_local_maxを実行します（scikit-imageパッケージを使用）。 ローカル最大値（matplotlibを使用）でCHMを表示します。 今私の問題。matplotでインポートすると、画像の地理座標が失われます。したがって、私が持っている座標は、基本的な画像座標（つまり、250,312）です。必要なのは、画像内の極大ドット（画像内の赤いドット）の下にあるピクセルの値を取得することです。ここで、フォーラムで同じこと（NumPyを使用せずにOGRポイントの下でGDALラスターのピクセル値を取得しますか？）私の場合、ポイントはscikit-imageで計算されました（各ツリーの頂点の座標を持つ配列です）。そのため、シェープファイルはありません。 結論として、私が最後に望むのは、地理座標での各極大点の座標を含むtxtファイルです。例えば： 525412 62980123 1150 ...

11 python  gdal  remote-sensing 

Raspberry Piで GDAL QGISを実行して、手頃なGIS処理エンジンとして機能させたいと思います。計画では、約50パイを購入します。 Raspberry PiでのGDALのインストールと実行、またはRASPBIAN環境でのGDALのインストールに関するリンクや情報はありますか？ Raspbianは私の一番の選択であり、Debianベースですが、ARCH、RASPBMC、PIDORA、RISC OS、およびOPENELECは、すぐに使用できるLinuxのフレーバーです。 できればPythonで。

11 gdal  linux  raspberry-pi 

オンラインアプリケーションのベースマップとして使用したいRapidEyeイメージ（+300 Gb）が大量にあります。これまで、「ステロイドのジオサーバー」と呼ばれるプレゼンテーションで示された手順に従って、ジオサーバーでImagePyramidとしてそれらを提供することができました。問題は、適切なカラーバランスを行うことができなかったため、データセット全体を見るとモザイクが非常に悪いように見えますが、ズームインすると良くなります（下の写真）。 私のプロセスは： すべての画像を8ビット、epsg 4326、gdalを使用したキュービック補間に変換します すべての画像でgdal仮想ラスターを生成します（gdalbuildvrt） 画像ピラミッド（圧縮およびジオティフのティリングを使用したgdal_retile）を生成し、ジオサーバーで公開します（レイヤースタイルでヒストグラムストレッチを使用） プロセスを改善し、カラーバランスを改善する方法に関するヒントはありますか？

11 geoserver  gdal  basemap  image-pyramids 

1日目から12日目までの気象条件を表す12個の画像があります。これらの各画像からgdal2tilesを使用してマップタイルを作成しています。gdal2tilesは、Google Earthでタイルを表示するために使用できるKMLファイルも生成します。 ただし、12個の画像すべてからアニメーションレイヤーを作成したいと思います。Google EarthはKMLファイルのアニメーションをサポートしているようです（https://developers.google.com/kml/documentation/time#example2を参照）。このようなアニメーション化されたグラウンドオーバーレイKMLファイルを作成するツールはありますか？gdal2tilesには対応していますか？ どうもありがとう。-マイク

11 gdal  kml  animation 

毎日の土壌水分データを含む一連のラスター（.vrt）があります。月ごとの測定値を得るために、すべてのラスターのピクセルを合計します。ただし、毎日全世界がカバーされていないため、他の日にメジャーが存在する場所ではデータ値がありません。 私がしたいことは、各ラスターの値を合計することです。ただし、nodataピクセルが合計に含まれるたびに、結果のピクセルはnodataとして直接分類されるようです。私は逆に、すべてのnodata値を無視し、残りを合計します。 私は問題を解決する2つの方法を考えました： nodata値を無視してラスターを合計する nodataピクセルを値0に変換してから、すべてのラスターを合計する 残念ながら、これを行うためのツールが見つかりません。 誰も私を助けることができますか？

11 raster  gdal  qgis-2 

ASCIIグリッドラスター形式のファイルがあります。例えば： ncols 480 nrows 450 xllcorner 378923 yllcorner 4072345 cellsize 30 nodata_value -32768 43 2 45 7 3 56 2 5 23 65 34 6 32 54 57 34 2 2 54 6 35 45 65 34 2 6 78 4 2 6 89 3 2 7 45 23 5 …

11 python  gdal  convert