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ゾーン統計ツールがQGISでどのように機能するかについて少し混乱しています（QGISジオアルゴリズムツールボックスのラスターツールの「ゾーン統計」ツールまたはSAGAベクトル<->ラスターツールの「ポリゴンのラスター統計」ツール） ）。 基本的に、ラスターマップレイヤーといくつかの小さなポリゴンが別のレイヤーにあります。各ポリゴンに下のラスターの値を割り当てます。ポリゴンが複数のラスターセルに重なっている場合は、最大値が欲しいだけです。 しかし、出力は意味をなさず、それらの結果の推論（下にあるラスターセルの最大値ではないことは明らかです）を後回しにすることはできません。 私が間違っていることや、まだ考慮していないことについてのアイデアはありますか？でPythonのAPIとの結果qgis.analysis.QgsZonalStatistics()（ここでは、この質問に応じては）あまり良くありませんが、それだけの申し出を行いcount、meanそしてsum...しかし、何らかの理由のためのmaxかmin。

10 qgis  raster  layers  saga  zonal-statistics 

QGISラスタースタイルダイアログを使用して、変更されたラスター値を表示します。具体的には、ラスターの値の平方根を使用したグラデーションを見たいのですが。 ラスター計算機を使用してラスター値を変換することは可能であることを理解していますが、可能であれば、その手順をスキップしてスタイリング中に数式を適用し、元のラスターの変更されたコピーを作成しないようにします。 このタイプの操作は、色/幅などのデータ定義値を使用して、ベクターファイルで可能です。ラスタでこれを行うことは可能ですか？

10 qgis  raster  style 

継続的に接続されるはずのラスターをいくつかインポートしましたが、その代わりに、それらのラスター間に境界付きグリッドが作成されます。これは個々のラスター間のキャリブレーションの問題だと思うかもしれませんが、データのように実行する方法はわかりません。 すべてのラスターの全体がよりスムーズになるように、誰かが以前にこのようなことを経験していて、おそらく可能な解決策を知っているでしょう。 これらはすべて地理的に接続されているはずです。したがって、正方形の「境界線」の問題。 WindowsでQGISを使用しています。

10 qgis  raster  windows  smoothing 

Rで2つのラスターグリッドを配置しようとしています。配置したら、それらを一緒に追加できるようにしたいと考えています。 私はを作ることstackがうまくいくかどうかを確認しようとしました： grid_snap <- stack(habi_sdw, Pop_sdw) そして、私は次のエラーを受け取ります： compareRaster（x）のエラー：範囲が異なります ラスターグリッドには次のプロパティがあります。 show(habi_sdw) # class : RasterLayer # dimensions : 9187, 9717, 89270079 (nrow, ncol, ncell) # resolution : 0.00892857, 0.00892857 (x, y) # extent : -28.83706, 57.92186, -36.02464, 46.00214 (xmin, xmax, ymin, ymax) # coord. ref. : +proj=longlat +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +no_defs # …

10 raster  r  clip  snapping  resolution 

ここに示すように、NoDataの代わりに黒い領域があるRGBオルソ画像があります。 SetNullツールを使用すると、黒い領域は削除されますが、グレースケールのオルソ画像に変換されますが、これは私が望んでいないことです。 クリップ（データ管理）ツールを使用してラスター自体をクリップすることでこれを回避する方法があり、NoData値を黒いセルの値（0）に設定できることを知っています。しかし、私は学生向けのワークショップを作成しており、あまり直感的でない方法を使用したいと思います。 もちろん、各バンドで個別にNoDataツールを実行してから3つのバンドを組み合わせるオプションもありますが、band1、band2、およびband3がすべて0になってNoDataとして設定される条件が必要です。ModelBuilderでこれを実行できることが理想的ですが、ArcPyを使用してスクリプトを作成することもできます。 ArcGIS 10.2 DesktopとAdvanced Licenseを使用しています。

10 arcgis-desktop  raster  arcgis-10.2  nodata  multi-band 

Geotiff画像とそれに対応するLidarデータ（x、y、z）をUTM座標で指定しました。Lidarデータを画像のRGB値とマージする必要があります。 つまり、最後に、Geotiff画像からの対応するRGB値でコード化されたLiDARクラウドカラーの各ポイントを（3D）プロットする必要があります。 LidarデータをQGISを使用してシェープファイルに変換しました。次に何をすればいいですか？ Rではそのplot3D機能を試しましたが、うまくいきませんでした。テキストdoc、シェープファイル、tif画像を添付しています 編集： 以下に示すように、次のプログラムを実行しました。 require(raster) require(maptools) # to take shape files #require(car) # for scatter3D require(plot3Drgl) ##setwd("C:\\Users\\Bibin Wilson\\Documents\\R") ##source('Lidar.r') data = read.csv("C:\\Users\\Bibin Wilson\\Desktop\\Lidar\\lidardata.csv") #nr = nrow(data) nc = ncol(data) nr = 500 require(rgdal) X = readGDAL("C:\\Users\\Bibin Wilson\\Desktop\\Lidar\\image.tif") topx = 4.968622208855732e+05; topy = 5.419739403811632e+06; final = matrix(nrow = nr, …

10 raster  r  3d  lidar  3d-model 

http://www.globalforestwatch.org/で入手可能な、Science、2013年に発行されたhttp://www.globalforestwatch.org/で、ハンセン、MC、ポタポフ、P。V、ムーア、Rとして ハンセンの驚くべき分類を発見しました。。、Hancher、M.、Turubanova、SA、およびTyukavina、A。（2013）。21世紀の森林被覆変化の高解像度グローバルマップ。サイエンス、342（6160）（11月15日）、850–854。doi：DOI：10.1126 / science.1244693。 しかし、私はこの記事/ウェブサイトで、どのような分類をハンセンが使用したので、そのようなマップを再現する正確な方法論を見つけることができませんか？ 私が見つけることができる唯一のことは、教師あり学習アルゴリズムが木のカバーを識別するために使用されたことですが、それはかなり広い用語です。 可能であれば、同じ方法論を使用したいと思います（ただし、90年目に適用します）ので、選択した領域でのハンセンの分類の前に。

10 raster  remote-sensing  classification  landsat  forest-ecology 

DTED形式のラスターセットがあり、raster2pgsqlコマンドラインツールを使用してPostGISデータベースにロードします。 各ラスターは単に行に格納され、ridとラスター形式の値によって記述されます。 次に、ポイントの経度と緯度を取得し、このポイントに対応するピクセルの値を返すデータベース関数を作成します。 私が抱えている問題は、データベースがOdroidボードで動作するため、それを行うのにかなりの時間がかかる（3〜4秒）ことです。 私が処理するデータセットは非常に大きい（ラスターは英国全体をカバーしている）ことはわかっていますが、PostgreSQLとPostGISに精通していないため、より高速に処理できると思います。 これは私がこれまでに行ったことです： SELECT ST_Value(rast, ST_GeomFromText(CONCAT('POINT(', $1, ' ', $2, ')'), 4326)) FROM ( SELECT * FROM rasters WHERE rast && ST_GeomFromText(CONCAT('POINT(', $1, ' ', $2, ')'), 4326) ) x; $1そして、$2それぞれ長いと緯度です。

10 postgis  raster  query  optimization 

pythonおよびを使用してラスターを地理参照したいGDAL。私の現在のアプローチは、地上管制点の醜いリストを呼び出しgdal_translateてgdalwarp使用os.systemすることです。私はこれを内でネイティブに行う方法を本当に望んでいますpython。 これは私が使用している現在のプロセスです： import os os.system('gdal_translate -of GTiff -gcp 1251.92 414.538 -7.9164e+06 5.21094e+06 -gcp 865.827 107.699 -7.91651e+06 5.21104e+06 "inraster.tif" "outraster1.tif"') os.system('gdalwarp -r bilinear -tps -co COMPRESS=NONE "outraster2.tif" "outraster3.tif"') インポート後にアクセスできると述べている2012年からの以前の質問と回答gdal_translateがありますgdal。が廃止されているのか、それが間違っているのかfrom osgeo import gdalはわかりませんが、実行しgdal.gdal_translateてもオプションとして表示されません。 それが存在するかどうかはわかりませんが、ラスタをpythonicの方法で変換および再投影できたら嬉しいです。例えば： # translate gcp_points = [(1251.92, 414.538), (-7.9164e+06, 5.21094e+06)] gdal.gdal_translate(in_raster, gcp_points, out_raster1) # warp gdal.gdalwarp(out_raster1, out_raster2, 'bilinear', args*) そのようなアプローチは可能ですか？

10 python  raster  gdal  coordinate-system  gdalwarp 

指定された2つのラスターレイヤーのコンテンツが同じかどうかを確認する手段はありますか？ 企業の共有ストレージボリュームに問題があります。非常に大きいため、フルバックアップを実行するには3日以上かかります。予備調査の結果、スペースを消費する最大の原因の1つは、オン/オフラスターであり、CCITT圧縮を使用して1ビットレイヤーとして保存する必要があることが判明しました。 このサンプル画像は現在2ビット（可能な3つの値）であり、LZW圧縮tiff、ファイルシステムに11 MBとして保存されています。1ビット（2つの可能な値）に変換し、CCITT Group 4圧縮を適用した後、1.3 MBまで削減しました。これは、ほぼ完全な節約です。 （これは実際には非常に行儀の良い市民です。他にも32ビット浮動小数点数として格納されているものがあります！） これは素晴らしいニュースです！ただし、これを適用する画像は約7,000枚あります。それらを圧縮するスクリプトを書くのは簡単です。 for old_img in [list of images]: convert_to_1bit_and_compress(old_img) remove(old_img) replace_with_new(old_img, new_img) ...しかし、重要なテストが欠落しています：新しく圧縮されたバージョンはコンテンツ同一ですか？ if raster_diff(old_img, new_img) == "Identical": remove(old_img) rename(new_img, old_img) Image-AのコンテンツをImage-Bのコンテンツと同じように自動的に（非）証明できるツールまたは方法はありますか？ 私はArcGIS 10.2とQGISにアクセスできますが、上書きする前にこれらのすべての画像を手動で検査して正確性を確認する必要をなくすことができるもの以外にもほとんど何でも開いています。それは誤って変換するために、恐ろしいことや、実際に画像上書きしてしまいましたより多くのそれの値のオン/オフよりも持っているし。ほとんどの場合、収集と生成に数千ドルの費用がかかります。 更新：最大の違反者は、1辺が最大100,000pxの32ビットフロートであるため、圧縮されていない状態で最大30GBです。

10 python  raster  compression  differences 

National Map ViewerからNational Elevation Datasetからダウンロードされた30mおよび10m DEMデータを処理すると、生成された結果だけでなく、生のDEMの分析的な陰影だけで、水平および垂直の縞模様に気づきました。だれかソースを知っていますか？ソースでない場合、これらのアーティファクトを削除するにはどうすればよいですか？これらのアーティファクトは、DEMを使用してトポグラフィックインデックスを計算するときに非常に顕著になります。これらのアーティファクトは、うつ病の充満が発生した後でも残ります。 以下の画像は、ペンシルベニア州とコロラド州の両方の流域からの30mおよび10mのデータのストライピングを示す画像と、ニューヨーク州シラキュースの流域のアーティファクトを示す完成した地形指数の計算です。 コロラド-HUC8-10190004-10m コロラド-HUC8-10190004-30m ペンシルベニア-HUC8-02040103-10m ペンシルベニア-HUC8-02040103-30m ニューヨーク州シラキュースのオノンダガクリーク流域のTI計算が終了しました

10 arcgis-desktop  raster  dem  saga  united-states 

休業。この質問には、より焦点を当てる必要があります。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善してみませんか？質問を更新して、この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てます。 2年前休業。 私はこのように14のgeotiffをマージしようとします： 各geotiffは約50Mbです。出力にgeotiffが必要です 私のワークフロー： gdalbuildvrt -input_file_list list.txt test.vrt （私のリストにはtifの名前が含まれています） 次に： gdal_translate -of Gtiff test.vrt test.tif Input file size is 79841, 59955 動作しますが、結果は13,3 Gbのgeotiffです！14個のファイル（それぞれ50 Mb）について、13 Gbではなく700 Mbのgeotiffを試みました。 gdalはデフォルトでは圧縮しないことを知っているので、次のコマンドを試しました。 gdal_translate -of Gtiff -co COMPRESS=JPEG test.vrt test_compressed.tif しかし、ファイルの「マージ」は、JPEG圧縮には大きすぎます。 Input file size is 79841, 59955 0ERROR 1: JPEGPreEncode:Strip/tile too large for JPEG …

10 raster  gdal  geotiff-tiff  gdal-translate  gdalbuildvrt 

rasterパッケージが使用するメモリRを5GBのRAM に制限する最も簡単な方法は何ですか？ 理想的には、このサイズを超えるラスターをハードドライブに書き込み、一時ファイルから分析する必要があります。 Windows 7（64ビット）とRバージョン3.0.3を使用しています。 これは、16 GBのRAMを搭載したマシンで使用していたコードですが、大きなラスターを処理しているため、次第に最大になっていきます。 require(raster) memory.limit(size = 5000) rasterOptions(format="GTiff",overwrite=TRUE,datatype="INT1S", tmpdir="C:/Research/BIN",tmptime=1.1,progress="text",chunksize=1000, maxmemory=1000) rasterTmpFile("delete_me_") r <- raster("myraster.tif") r[r==0] <- NA スクリプトのこの段階で、RAMの使用量が増加してすべての16GBが使用され、動作が停止して関数がキャンセルされます。 ここで何を変更する必要がありますか？

10 raster  r  memory 

Rで複数のラスタを単一の大きなラスタにモザイク化しようとしています。https：//stackoverflow.com/questions/15287807/how-can-i-create-raster-mosaic-using-list-of-rastersに投稿されているスクリプトを使用しています。 しかし、警告メッセージとエラーメッセージが表示されます。 rasters1 <- list.files("F:\\MOD15A2_LAI_1km\\MOD15A2_LAI_2009", pattern = "mod15a2.a2009001.*.005.*.img$", full.names = TRUE, recursive = TRUE) mos1 <-mosaic(rasters1, fun=mean) 以下のようにエラーを報告していました Error in (function (classes, fdef, mtable) : unable to find an inherited method for function ‘extent’ for signature ‘"character"’ 次に、別のバージョンを試しました。 rasters1.mosaicargs <- rasters1 rasters1.mosaicargs$fun <- mean しかし、ここに以下のようないくつかの警告メッセージ Warning message: In rasters1.mosaicargs$fun <- …

10 raster  r  mosaic 

カーソルの下のピクセルの値を取得するツールまたは何かありますか？ラスターイメージのポイントをインタラクティブにサンプリングできるグラフィックプログラムのスポイトツールのようなもので私が心に留めていること。

10 qgis  raster