タグ付けされた質問 「python」

Pythonは、多くのGISプログラムで使用されているオープンソースのインタプリタ型プログラミング言語です。

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GIS用のPythonツール/モジュール/アドインをお探しですか?
ArcGIS 10では、PythonがESRIの事実上のスクリプト言語になりました。QGIS、GeoServerなどのオープンソースソフトウェアをリードするPostGISは、すべてPythonをサポートしています。したがって、GIS開発者だけでなくユーザーにとってもPythonを知る/学ぶことが重要になりました。 GISで重要なPythonのツール/モジュール/アドインのリストを作成できる人はいますか?

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QGIS3をMacにインストールしますか?
Kyngchaosインストーラーはpython3を見つけられません。HomeBrewを使用してpython3をインストールしましたが、/usr/local/Cellar/python/3.6.4_4/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/bin/python3.6 python3がインストールされていることを認識するようにQGISインストーラーに指示するにはどうすればよいですか? 以前にHomeBrewを使用してGDALをインストールしていたので、状況を改善できると考えて再インストール(または最終的に別のバージョンをインストール)を試みましたが、QGIS3インストーラーはまだPython 3を見つけることができません。 インストールエラーは、インストーラーが開くとすぐに表示されるポップアップで、「python3 QGISにはPython 3.6が必要です」と表示されます。 Mac以外のユーザーの場合、QGISのインストーラーを提供するためにKyngchaosに依存しているようで、v3のインストーラーをリリースしたばかりです。 更新:以下の質問に答えました。QGISインストーラー/ QGISを正しいバージョン(私は確かにそうではありません)に向けるのに十分な知識がない限り、HomeBrewを使用しないでください。

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Python GDALバインディングを使用してラスターコーナー座標を取得する方法は?
gdalのPythonバインディングを使用して、ラスターファイルから角座標(緯度/経度)を取得する方法はありますか? オンラインでいくつかの検索を行っていないことを確信させたので、gdalinfoの出力を解析することで回避策を開発しました。これはやや基本的なことですが、Pythonに不慣れな人にとっては時間を節約できると思いました。また、gdalinfoに地理座標とコーナー座標が含まれている場合にのみ機能しますが、これは常にそうだとは思いません。 これは私の回避策です、誰かがより良い解決策を持っていますか? 適切なラスターのgdalinfoは、出力の途中で次のような結果になります。 Corner Coordinates: Upper Left ( -18449.521, -256913.934) (137d 7'21.93"E, 4d20'3.46"S) Lower Left ( -18449.521, -345509.683) (137d 7'19.32"E, 5d49'44.25"S) Upper Right ( 18407.241, -256913.934) (137d44'46.82"E, 4d20'3.46"S) Lower Right ( 18407.241, -345509.683) (137d44'49.42"E, 5d49'44.25"S) Center ( -21.140, -301211.809) (137d26'4.37"E, 5d 4'53.85"S) このコードは、そのようなgdalinfoのファイルに対して機能します。私は時々、座標が度、分、秒ではなく、度と小数であると信じています。その状況に合わせてコードを調整するのは簡単なはずです。 import numpy as np import subprocess …
30 python  gdal 

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屋根を分類するためのオープンソースリモートセンシングツール
envi画像処理および分類ツールを使用すると、何らかのスペクトル値を持つ画像から屋根を取得し、それをアプリのベクターデータに変換できます。 Intelが開発したOpenCVを使用したPython (多くのオブジェクト検出アルゴリズムを使用)では、画像から顔を検出できます。 OpenCVの例: 私の質問は、オープンソースのPythonツールを使用して、屋根またはその他の調整された衛星画像または調整されていない衛星画像から何かを検出できますか? 衛星画像の例:


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numpy配列をラスターファイルに書き込む
GISは初めてです。 火星の赤外線画像を熱慣性マップに変換するコードがあり、それを2D numpy配列として保存します。これらのマップをhdf5ファイルとして保存してきましたが、QGISで処理できるように、ラスターイメージとして保存したいのです。これを行う方法を見つけるために複数の検索を行ってきましたが、運はありません。http://www.gis.usu.edu/~chrisg/python/のチュートリアルの指示に従ってみましたが、彼のサンプルコードを使用して作成したファイルは、QGISにインポートするときにプレーンな灰色のボックスとして開きます。誰かが私がやりたいことの簡単な例に可能な限り簡単な手順を提案できれば、ある程度進歩することができるかもしれません。私はQGISとGDALを持っています。だれでもお勧めできる他のフレームワークをインストールできてとてもうれしいです。Mac OS 10.7を使用しています。 たとえば、次のような熱慣性のnumpy配列がある場合: TI = ( (0.1, 0.2, 0.3, 0.4), (0.2, 0.3, 0.4, 0.5), (0.3, 0.4, 0.5, 0.6), (0.4, 0.5, 0.6, 0.7) ) そして、ピクセルごとに緯度と経度があります: lat = ( (10.0, 10.0, 10.0, 10.0), ( 9.5, 9.5, 9.5, 9.5), ( 9.0, 9.0, 9.0, 9.0), ( 8.5, 8.5, 8.5, 8.5) ) …
30 python  raster  gdal  numpy 

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ポリゴン内にあるポイントを生成する
ポリゴンフィーチャがあり、その中にポイントを生成できるようにします。これは1つの分類タスクに必要です。 ポリゴン内にランダムポイントを生成するのは、時間がかかるので予測できないため、機能しません。
30 python  qgis  polygon  ogr 

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Pythonプログラミングコースの価値
ESRIを通じてPythonジオプロセシングコースを受講して、プログラミングスキルの向上を検討しています。多額の登録料を支払う前に、インストラクター主導の24時間のPythonプログラミングの価値について意見を聞きたいと思います。私は主に次のことを学ぶことに興味があります: このようなコースを受講している方は、該当するスキルやより理論的な知識を持って立ち去りましたか? 最近、就職市場にいる人たちにとって、雇用主は履歴書にこのようなクラスがあることに好意的に見えたと思いますか? 雇用主にとって、このような専門コースは本当に重要ですか、それともほとんどのGISアナリスト/専門家は自分でpythonプログラミングを学びますか?
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OGRとShapelyをより効率的に使用していますか?[閉まっている]
私は私のPythonコードをより効率的にする方法についていくつかの提案を探しています。通常、効率は重要ではありませんが、現在、150万ポイント以上の米国の場所のテキストファイルを使用しています。指定されたセットアップでは、1つのポイントで操作を実行するのに約5秒かかります。私はこの数字を下げなければなりません。 3つの異なるPython GISパッケージを使用して、ポイントに対していくつかの異なる操作を実行し、新しい区切りテキストファイルを出力しています。 OGRを使用して、郡の境界シェープファイルを読み取り、境界ジオメトリにアクセスします。 Shapelyは、ポイントがこれらの郡のいずれかにあるかどうかを確認します。 1つ以内の場合、Pythonシェープファイルライブラリを使用して、境界.dbfから属性情報を取得します。 次に、両方のソースからの情報をテキストファイルに書き込みます。 私は、非効率性が2〜3層のループを持っていることにあるのではないかと疑っています。これら3つのパッケージのいずれかを使用するのは初めてなので、これら3つのパッケージのいずれかを使用した経験のある人の助けを特に探しています。 import os, csv from shapely.geometry import Point from shapely.geometry import Polygon from shapely.wkb import loads from osgeo import ogr import shapefile pointFile = "C:\\NSF_Stuff\\NLTK_Scripts\\Gazetteer_New\\NationalFile_20110404.txt" shapeFolder = "C:\NSF_Stuff\NLTK_Scripts\Gazetteer_New" #historicBounds = "C:\\NSF_Stuff\\NLTK_Scripts\\Gazetteer_New\\US_Counties_1860s_NAD" historicBounds = "US_Counties_1860s_NAD" writeFile = "C:\\NSF_Stuff\\NLTK_Scripts\\Gazetteer_New\\NewNational_Gazet.txt" #opens the point file, reads it …

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値が0以下のすべてのピクセルをDEMラスターの「nodata」に設定するにはどうすればよいですか?
ピクセル値が約3000〜-0.0003のDEMラスターがあります。値が0で、より小さな(<= 0)のすべてのピクセルを「nodata」に設定する必要があります(後のラスター計算とファイルサイズの削減のため)。 これは、ラスター計算機(ピクセルの値を0未満に「nodata」に設定)または再分類(ピクセルの値を0未満に「nodata」に設定し、他のすべての値を保持)のタスクのようですノーハウ。
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ラスタピクセルを値でバッファする方法は?
左側のピクセルは、ツリーの位置とそれに関連するクラウン半径(つまり、2〜5の範囲のピクセル値)を表します。これらのラスターピクセルをクラウン半径値でバッファリングしたいと思います。右の画像はラスタ処理方法のみを使用して達成したいものです。 近隣設定は固定値ですが、可変サイズのクラウン半径は考慮されませんが、最初はArcGISで円形の焦点和を使用することを考えます。 値でピクセルを「バッファリング」するのに良い方法は何ですか?

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正常にインストールされていない
Shapelyを新しいマシンで実行しようとしています。ソースからのインストール、Webページ上のインストーラーの使用、およびの使用の両方を試みましたpip install shapely。私がライブラリから作成しようとするすべての参照from shapely import *は、エラーをスローしますWindowsError: [Error 126] The specified module could not be found。Shapelyを活用しようとして、同様の経験があり、それを正しく機能させる方法を見つけましたか? Pythonエラーがスローされました: WindowsError: [Error 126] The specified module could not be found 環境: Windows 7 64ビット Python 2.7


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ラスタをnumpy配列に完全にロードしますか?
パターン認識のためにDEMラスターでフィルターをチェックしようとしており、常に最後の行と列が欠落しています(like..20)。PILライブラリ、イメージのロードで試しました。次に、numpyを使用します。出力は同じです。 配列の値をチェックするとき(ArcCatalogでIDを使用してピクセルを選択する)、ループに何か問題があると思ったので、ピクセル値が配列に読み込まれていないことに気付きました。 したがって、単に開いて配列に入れ、配列から画像を保存するだけです: a=numpy.array(Image.open(inraster)) #raster is .tif Float32, size 561x253 newIm=Image.new(Im.mode, Im.size) Image.fromarray(a).save(outraster) 最後の行と列を切り取ります。申し訳ありませんが、画像を投稿できません 誰もがその理由を理解するのを助けることができますか?そして、いくつかの解決策をアドバイスしますか? 編集: だから、私はみんなの助けを借りて小さなラスターをnumpy配列にロードすることに成功しましたが、大きなイメージがあるとエラーが発生し始めます。私はそれがnumpy配列の制限についてだと思うので、配列は自動的に再形成されるか、そのようにsmthされます...だから例: Traceback (most recent call last): File "<pyshell#36>", line 1, in <module> ima=numpy.array(inDs.GetRasterBand(1).ReadAsArray()) File "C:\Python25\lib\site-packages\osgeo\gdal.py", line 835, in ReadAsArray buf_xsize, buf_ysize, buf_obj ) File "C:\Python25\lib\site-packages\osgeo\gdal_array.py", line 140, in BandReadAsArray ar = numpy.reshape(ar, [buf_ysize,buf_xsize]) File …


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