タグ付けされた質問 「georeferencing」

地理データを既知の座標系に揃えて、他の地理データと一緒に表示、照会、分析できるようにします。

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QGISを使用してコントロールポイントでベクターレイヤーをジオリファレンスしますか？
ジオリファレンスする必要のある非ジオリファレンスベクターレイヤーがあります。ラスターレイヤーを使用すると、タスクは簡単で簡単ですが、ベクターレイヤーで何をすべきかわかりません。既知の座標を持ついくつかのコントロールポイントがあり、それらは変換の基盤を提供するはずです。したがって、1、2、および3のid-sのポイントがx1、y1の座標を持つ必要があることを知っているとしましょう。x2、y2; x3、y3。単純なシフトに加えて、回転およびスケール変換が行われる場合があります。 何か案は？
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ジオリファレンスの変換を選択するための一般的な経験則はありますか？
ラスターをジオリファレンスするときに使用できる変換はいくつかあります。 1次多項式（アフィン） 二次多項式 3次多項式 スプライン...など 特定のラスターでどの変換を使用すべきかについて、特定のルールや経験則はありますか？ たとえば、航空写真では特定の変換を使用し、衛星画像では別の変換を使用する必要がありますが、マップのデジタル化には3番目の変換を使用する必要がありますか？ この背後にある数学を詳細に説明する本はありますか？
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PDF（特にGeoPDF）をデータとしてArcMapに追加しますか？
多くのPDFマップ（ベクトル、画像、ジオリファレンスあり、ジオリファレンスなし）を受け取り、それらをArcMapとジオリファレンスに追加する前に、それらを画像ファイルに変換する必要があります。 最初に画像ファイルに変換しなくても、PDFを直接追加してジオリファレンスできる、すぐに使えるユーティリティはありません。 何か案は？ 事前に "pdfから画像"に変換せずに、PDFを直接マップに追加したい
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既存の非ジオリファレンスPDFをジオリファレンスすることは可能ですか？
とにかく、最初に画像に変換せずに直接PD​​Fをジオリファレンスする方法があるかどうか疑問に思っていました。ArcGIS 10.1にアクセスできますが、可能性を示す情報を見つけることができませんでした。他のオープンソースソフトウェアに解決策があれば試してみたい。 多くの場合AutoCADから生成されたPDF形式のサイトプランを受け取ります。現在、pdfをjpgとして保存してArcMapにインポートし、ジオリファレンスしてから、建物のフットプリントなどをデジタル化します。jpgへの変換手順をスキップする方法があるかどうか疑問に思っています。
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GDALを使用したジオリファレンス？
Google Earthにオーバーレイしようとしている.tiff画像があります。そのためには、まずジオリファレンスする必要があります。画像投影は、データとしてNAD83を使用したUTMです。画像の四隅の緯度/経度を知っています。 私は次のようにしています： gdalinfoを使用して、4つの座標を取得します。 緯度/経度情報を指定するgdal_translate gdal2tiles.pyで画像を並べます。 私を悩ませているのは、UTMとNAD83を指定したことがないということですが、どうして画像をオーバーレイできますか？誰もこの投影情報を指定する方法を知っていますか？
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QGISで逆ジオリファレンスする方法は？
「奇妙な」投影の地図があります（基本的には手描きであり、正確なものではありません）。Georeferencerプラグインと、2000〜3000個のコントロールポイントのセットを使用したThin Plate Spline変換を使用して、簡単なWGS 84（EPSG：4326）の「latlong」投影にQGISで簡単にジオリファレンスできます。 Natural EarthやOpenStreetMapからのような。 今は実行したい逆それらのラスタレイヤの1つ（またはラスタライズベクター層）変換：操作背面に重ねたときに画像が一致するように、手描き疑似投影へ、理想的には、制御点の同じセットを使用してグラフィックエディター。どうすればいいのですか？
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歴史的な世界地図をジオリファレンスするためにどのCRSを使用しますか？
どのCRSあなたは歴史的な世界をジオリファレンスする推薦でのもののようにマッピングしピープルズアトラス- - 1920年ロンドン国土地理院、例えば マップには、コントロールポイントを選択するために使用する緯度/経度グリッドが表示されます。私はWGS84 EPSG：4326を使用して、いくつかの合理的な結果を得ることができましたが、より良いオプションがないのではないかと思います。
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ジオコーディングとジオリファレンスの違いは何ですか？
両方の周りのいくつかのグーグルは交換可能な単語のように見えますが、実際の場所の空間情報を結び付けてデータベースに保存することについて話します。 しかし、私はまだ満足していません、いくつかの大きな違いがあるはずです。またOracle Spatial、これを実行するためのスイート内のツールもあります。
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GeoTIFFを作成する手順
まず、GISを扱うのはかなり新しいことですので、経験不足をお許しください。 私の状況は次のとおりです。一連の画像を地理補正し、それらの画像をオーバーレイとしてGoogle Earth Enterpriseサーバーにインポートする仕事をしています。私が研究したことから、これを行うための良いルートは、画像を.tifに変換し、GeoTIFFメタデータをインストールし、画像を直接インポートすることだと思われます（Google Earthは残りを見つけます）。ただし、GeoTIFFメタデータを実際に作成（およびインストール）するために、そこからどこに行くべきか正確にはわかりません。 私が持っているデータは次のとおりです。画像の中心の緯度/経度、方向（北を向くように回転する角度）、解像度（90mなど）。他のデータを抽出して.tifにインストールするための優れた方法/ツールセットを知っている人はいますか？GeoTIFF以外のものは良いアイデアですか？
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ダミーのRoot-Mean-Square-Error（RMSE）の説明はありますか？
GISの総合的な専門知識を持つだけでは、GIS科学の一部の概念を完全に理解するには不十分な場合があります。これに加えて、私は数学者でもありません。 これを考慮して、ベースマップ上で画像を地理参照しながら、だれかがRoot-Mean-Square-Error（RMSE）の説明を子供に提供できるでしょうか？この操作を数千回行ったので、私の唯一の懸念は、最初にターゲットマップ内でベースマップ内にもある場所を見つけることでした。ツールとして常識を使用して、私は通常、教会、古い建物、および非常に安定した構造であり、ベースマップとターゲットイメージの時間差で移動しなかった類似のオブジェクトを見つけます。できるだけ多くのパスポイントを配置した後、統計テーブルを確認し、高いRMSEでパスポイントを再実行するか削除して、全体のRMSEスコアが可能な限り低くなるようにします。 rmseは統計誤差計算であることがわかりましたが、常に私を悩ませてきたのは、パスポイントが画像上に非常に正確に配置されていることを100％確信していることです。教会の尖塔、またはターゲットイメージとベースマップの両方に存在する別の安定した構造上にありますが、rmseはまだ高いです。したがって、rmseを減らすために、参照構造からさらに離れた場所にパスポイントを変更する（つまり、視覚変換の精度を下げる）ことができます。統計的精度を上げるために操作の視覚的精度を低下させるため、これは逆説に思えます。 時には、rmseを完全に無視します。これは、ジオリファレンス操作の後、参照マップとターゲットイメージが非常にうまく整列していることを確認できるためです。 誰かが私がここで根本的に間違っていることをしているかどうかについて、より良い簡単な説明を提供してもらえますか？
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QGISを使用したDXFのジオリファレンス？[複製]
この質問にはすでに回答があります： QGISを使用してコントロールポイントでベクターレイヤーをジオリファレンスしますか？ （8つの答え） 2ヶ月前に閉店。 間違ったスケールのユニットで構築されたdxfを手に入れました。QGISでそれをどのようにアップスケールしますか？間違ったマップユニットと場所でQGISで開くことに注意してください。
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ジオリファレンスの結果を改善しますか？[閉まっている]
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。 背景これは、異なる座標系で他のデータレイヤーと組み合わせて再表示するために、裸のラスターマップをジオリファレンスすることに関する2番目の質問です。前の質問は、メタデータを含まない任意のマップ画像をQGISプロジェクトに変換することです 問題私の目標は、このマップをジオリファレンスすることです。 これはPlate-Carréeではないようです。そこで、QGISで、いくつかの妥当なコントロールポイントを作成しました。完全を期すために、下部に追加しました[参照：1]。プロジェクトファイルEPSG：4326と同じターゲットSRSをQGIS Georeferencerに提供します。Helmertと多項式変換では非常に悪い結果が得られますが、薄いプレートスプラインでは妥当な画像が得られます（結果として得られる地理推定値がコントロールポイントを通過します）。ただし、この結果でさえ、たとえば高緯度では貧弱です（日本の北のロシア沿岸を参照）。これは、Natural Earthの背景を使用したQGIS画面のスクリーンショットです。 代替パスでの結果とコントロールポイントを参照してください。私はMapWarperではるかに簡単に使用できるツールと同様の行使しようとしたhttp://mapwarper.net/maps/758#Preview_Map_tab私はおそらく事実によるもの（貧しい結果を取得する場所を追加したコントロールポイントが少ないこと）。 一言で言えば質問 良いジオリファレンスを取得するのに欠けているトリックはありますか？ この投影はすぐに認識可能ですか？ で不明な古い図面上の座標系、gdaltransform実際に元のマップを生成するために使用される投影パラメータを暴くことを目標に、いくつかのターゲットSRSに、いくつかの座標点を変換することが示唆されます。私はこのような何かを試してみました：ポイントの私のQGISリストを保存した後、私は経由して、スペース区切りロング/ラッツのリストを取得するには、いくつかの文字列処理をしたcat eurasian-steppe-gcp.points | tail -n+2 | cut -d, -f1-2 | sed 's/,/ /'> tmp.txtとgdaltransformに結果のファイルを入力：gdaltransform -s_srs EPSG:3785 -t_srs EPSG:4326 < tmp.txtスイッチングs_srsとt_srsフラグ（プロジェクトはEPSG：4326を使用します）。幸運なことを望んで、暗闇で撮影していることを知っているので、出力を理解できなくても驚かなかった。誰かがこの方法を使用してソースマップの投影と投影パラメーターの最適な推定値を見つける方法を拡張できますか？この背後にある私の考えは、無数のコントロールポイントを配置して適切なジオリファレンスを作成するのではなく、すべての一般的な座標系をループするだけで、より少ないコントロールポイントでほぼ完璧なジオリファレンスを取得する方が簡単だと思いますか？テスト対象の各CRSについて、他のすべてのポイントに対する各ポイントの相互検証が含まれますか？ プロセスを自動化できるように、このアルゴリズムまたはジオリファレンスのいずれかを理解したいと思います---この問題に常に遭遇し、コンテンツ作成者がマップを統合されることのない一回限りの作成として扱うのをやめるまで他のコンテンツで、私は停止する予定はありません。 参照資料 [参照：1] QGIS GCPファイル： mapX,mapY,pixelX,pixelY,enable 142.632649100000009,54.453595900000003,505.941176470588232,-95.220588235293974,1 154.934252200000003,59.559921699999997,536.411764705882206,-52.779411764705742,1 80.080158100000006,9.657192300000000,291.558823529411711,-322.661764705882206,1 10.448442600000000,57.819128900000003,21.676470588235190,-103.926470588235134,1 34.007173000000002,27.761438299999998,101.117647058823422,-244.852941176470466,1 50.950890399999999,11.862196600000001,171.852941176470495,-313.955882352941046,1 29.713217199999999,60.024133200000001,90.779411764705799,-92.499999999999829,1 60.000000000000000,0.000000000000000,208.308823529411683,-362.382352941176350,1 69.867506500000005,66.639146199999999,224.088235294117567,-33.191176470588061,1 27.276107100000001,71.049154799999997,89.147058823529306,-21.764705882352814,1 140.000000000000000,0.000000000000000,536.955882352941217,-362.926470588235190,1 20.000000000000000,0.000000000000000,43.441176470588132,-362.926470588235190,1 …
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