タグ付けされた質問 「raster」

ラスターは、通常は画像のような形式で格納される、値の規則的なグリッドで構成されるデータ形式です。

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動的なラスター(LIDAR)データをWebマップに表示する方法
高品質のLiDARデータがあります。それを動的に処理し、その時点での入力と標高に応じてフィールド(標高フィールドではない)を更新する必要があります。これが完了したら、このラスターデータをWebマップ(Bingマップ、Googleマップなど)にできるだけリアルタイムで表示する必要があります。これまで私ができることは次のとおりです。ArcGISPython Libを使用して、LIDARクリップを処理し、フィールドを追加し、入力に応じてそのフィールドを更新するスクリプトをいくつか思い付きました。ラスター上のポイントは5分ごとに3つのカテゴリーに分類されます。このラスターをArcGISで表示すると、ベースマップに重ねられた素敵な3色のラスターを表示できます。 しかし今、私はこれらのラスタークリップをWebマップにレンダリングする必要があります。私が最初にしたのは、これらの分類されたクリップをポリゴン化し、そのポリゴンをJavaScriptマップに表示することでした。しかし、ポリゴン化には多くの時間がかかるため、除去されます。 今私が持っている他のオプションは、GeoServerのラスターレンダリング機能を使用して画像を表示することです。次に、作成したこのWMSを使用して、Bing Mapsに重ねます。これは私が行き詰まっているところです。Geoserverがサポートするラスター(Geotiff、jpg200oなど)をADFファイルから自動的に取得し、最初にそれらを開いているレイヤーにレンダリングしてから、bingマップに重ねて表示する方法がわかりません。 マップ上の動的に変化するラスターのこの種のレンダリングを行う優れたチュートリアルを誰かが知っている場合は、私にそれを指摘していただければすばらしいでしょう。 また、この種のシステムを導入するためのより良いアプローチがある場合は、提案してください。私はほとんどすべての解決策を受け入れます。 ありがとう PS:私はWebプログラミング、Webサービス、データベース、スクリプティングなどはかなり得意ですが、LidarとGeo-Rastersでの作業は初めてです。

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QGISでラスターセルにラベルを付ける方法は?
QGISプリントマネージャーツールで小さな解像度のラスターファイルを表示しようとしています。各セルの値(各セルの中央付近)に小さなラベルを表示したいと思います。 どうすればできますか?このタスクを完了するのに役立つプラグインはありますか? 私の考えは、gdal2xyzを使用し、CSVプラグインを使用してそのようなファイルをロードし、それをベクターファイルとして保存することです。残念ながら、私は多くのラスターファイルを持っているため、多くの作業が必要です。 もう1つのアイデアは、gdal2xyz.pyを使用してから、ogr2ogrを使用してベクターファイルとして保存することです。 このプロセスをバッチ処理する方法はありますか?もっと簡単にできるオープンソースプログラムはありますか?
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QGISを使用したラスタークラスタリング
各クラス内の空間クラスターに基づいて、分類されたラスターをポリゴンに変換する方法を探しています。クラスターを有効と見なすには、クラスの1つからのセルの最小パーセンテージで構成する必要があります。 例:クラス "1"の70%(またはそれ以上)のセルで構成される領域は、他のクラスに属する30%のセルと混ざっていても、クラス "1"のクラスターと見なされます。したがって、クラスタリング分析は、同じクラスのセル間の距離に基づく必要があります。 別のオプションは、特定のクラス内の最小数のセルと最大検索領域の定義に基づいてクラスタリングを行うことです。 例:指定された領域内に「クラス1」のセルが100個あると、クラスターと見なされます。 クラスタリングに関連するほとんどのツールは、ベクトルに対してのみ機能するようです。SAGAツールのクラスター分析を見ましたが、それは私の目的に実際には合いませんでした。これを解決するためのアイデア、または役立つ他のツールはありますか?

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ラスターvsグリッドvsラティスの用語?
GISの用語について質問があります。理論的には、グリッドとラスター、グリッドとラティスの違いは何ですか。 私は、ラスターは通常のネットワークであり、値はセルにあり、グリッドはノードにその値を持っていると思いました。この場合、格子の意味がわかりません。グリッドと同じですか? またはグリッドは、角のいずれかに値を持つラスターですか? さらに混乱しているのは、グリッドとラティスの違いを説明するいくつかの写真です-http ://www.geog.ubc.ca/courses/geob370/notes/interpolation/grid_vs_lattice.pngまたはhttp://www.innovativegis.com/基本/mapanalysis/Topic18/Topic18_files/image005.jpg MATLABの例の場合:http : //www.mathworks.com/help/releases/R2013b/matlab/ref/meshgrid_ex.gifグリッドはラティスのように見えます!

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QGISを使用してスキャンした歴史的土地利用マップのエリアを比較しますか?
私はGISを比較的初心者で、LinuxでQGIS 2.0.1を実行しています。私は分析したい2つの歴史的地図を持っています。これらは、同じエリアの土地利用パターンを2つの異なる時点で示しています。それらをスキャンして、1つのファイルのレイヤーとして地理参照します。並べると、次のようになります。 私が興味を持っている主なことは、2つのマップ間で明るい緑と暗い緑の領域の範囲を比較することです。これは可能ですか?可能であれば、最も簡単なアプローチは何ですか?ラスター分析に基づいてこれを行う方法はありますか?シェープファイルを作成する必要がある場合、それを行うための最良の方法は何ですか? 私がすでに検討したこと: このチュートリアルで説明されているように、シェイプファイルをポリゴンとして手動で描画します。それはとても退屈です。 Gimpで試行錯誤することにより、色選択、フィルターなどを使用して、単純化された高コントラストのラスター画像を作成し、それをシェープファイルに変換します。結果はずさんでした。
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非常に大きな土地被覆データセットを再分類する方法は?
アラスカのNLCD2001土地被覆データセットを検討してください(ダウンロードリンク)。このデータセットを再分類して、値41、42、43のピクセルのみが保持されるようにする必要があります。他のすべてのピクセル値はNoData(または必要に応じて0)になるはずです。 これは簡単な作業のようで、Reclassifyツールを1回呼び出すだけで済みます。残念ながら、すべての呼び出しは曖昧で役に立たないエラーメッセージをもたらします: Executing: Reclassify "D:\ak_nlcd_2001_land_cover_3-13-08_se5.img" Value "0 40 0;41 41;42 42;43 43;44 255 0;NODATA 0" "D:\alaska_reclassified.tif" DATA Start Time: Thu Jan 03 09:23:13 2013 ERROR 999998: Unexpected Error. Failed to execute (Reclassify). Failed at Thu Jan 03 09:23:13 2013 (Elapsed Time: 0.00 seconds) このラスターデータセットを再分類するにはどうすればよいですか?Spatial Analystエクステンションを有効にして、ArcCatalog 10.0、ビルド4000を使用しています。

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USGS OrthoimageをWorldImage形式からタイル化されたGeoServerのGeoTiffに変換する正しい方法は何ですか?
USGSは、異なる解像度のオルソ画像四角形をWorldImage形式で提供します(* .tifとそれに付随する* .tfwワールドファイル)。これらの四角形のいくつかは、WorldImageストアを作成してレイヤーを公開することにより、GeoServer(2.1.0-2.1.2)で使用できます(それらの一部は、レイヤーを公開しようとすると例外をスローします)。現在機能しているWorldImageレイヤーから変換されたGeoTiffレイヤーを公開すると、次の例外が発生します。 2012-01-10 08:38:33,228 WARN [referencing.factory] - Axis elements found in a wkt definition, the force longitude first axis order hint might not be respected: PROJCS["WGS84 / Simple Mercator", GEOGCS["WGS 84", DATUM["WGS_1984", SPHEROID["WGS_1984", 6378137.0, 298.257223563]], PRIMEM["Greenwich", 0.0], UNIT["degree", 0.017453292519943295]], PROJECTION["Mercator_1SP_Google"], PARAMETER["latitude_of_origin", 0.0], PARAMETER["central_meridian", 0.0], PARAMETER["scale_factor", 1.0], PARAMETER["false_easting", 0.0], PARAMETER["false_northing", …

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ArcGIS Desktopを使用してPythonでラスターイメージを配列として取得しますか?
PythonとArcGIS 9.3を使い始めたとき、ラスターイメージをPython配列に取り込む簡単な方法があり、それを別のラスターイメージとして保存する前に操作できると想定しました。しかし、私はこれを行う方法を見つけることができないようです。 可能であれば、どうやって?


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GeoTIFFの埋め込まれたジオリファレンスを変更しない画像編集ソフトウェアはありますか?
これにはいくつかの回避策があることは知っていますが、直接的な解決策が存在することを望んでいました。 編集したファイルを保存/エクスポートするときにジオリファレンス情報を削除せずにGeoTIFFを編集するために使用できる画像エディター(Photoshopのようにできればフリーソフトウェア)を探しています。この問題を回避するために.TFWファイルを作成できることはわかっていますが、追加のファイルを作成したくないので、それらをGeoTIFF(ジオリファレンス情報が埋め込まれた.TIFF画像)として保持したいと考えています。 GIMP、PhotoFiltre、LazPaint、Paint.NETを試しましたが、編集した画像を保存するときにTIFFの地理参照データは保存されません。

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.tifラスターレイヤーを変換(再配置)する方法
私は論文(環境物理学)にQGISを使い始めており、私はそれについてかなり無知であることを認めざるを得ません-私は常にMathematicaまたはMatlabを使用してきました。 私の問題は:.tif形式のラスターレイヤーがあり、それが間違って配置されている(南西に100m移動する必要がある)。翻訳(再配置)する必要がありますが、どうすればいいのかまったくわかりません。 Affine変換を試しましたが、機能しません(入力レイヤーを選択できません)。Pythonでラスターを変換(再配置)する方法も読んだことがありますか?しかし、私はそれの多くを理解していないことを認めざるを得ません。私は何度か試しましたが、Pythonが苦手です。

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QGISで32ビット画像を8ビット画像に変換
画像を32ビットから8ビットに変換したい。私はotbを使用してテクスチャを計算し、ラスター出力は8ビットです。この情報を32ビットのマルチスペクトルイメージのレイヤースタックとして使用します。 QGISで可能であれば、8ビットから32ビットに変換する方法は?

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QGISでピクセル値を合計するにはどうすればよいですか?
ラスター内のすべてのピクセルの合計値を知る必要があります。ただし、[プロパティ]の[メタデータ]タブの[統計]セクションでは、[すべてのセルの合計]で常に0.00を示しています。私は役に立たないように異なるラスター形式で試してみました。何が悪いのですか?この値を取得するにはどうすればよいですか?

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さまざまな投影法でPostGISラスターデータを管理するにはどうすればよいですか?
私は、サンプルの長方形の配列、つまりラスターイメージとして収集された考古学的地球物理学データを保存および管理する必要があります。 各ラスターは通常、20x20または30x30の浮動小数点サンプルで、通常1m間隔でサンプリングされます。 調査は、特定の場所にあるこれらの1つ以上の画像で構成されます。 2つの異なる調査が異なる国または異なる予測を使用する地域で行われる可能性がありますが、各調査は1つだけの予測を使用します。 これらは一緒に表示される可能性は低く、通常、各調査は単独で行われます。 データはカスタムのフロントエンドによってのみアクセスされるため、ユーザーがデータを直接制御することなどはありませんpsql。 各サンプルは収集されたとおりに保存する必要があるため、1つのサンプルが元の投影よりも多かれ少なかれカバーする可能性があり、分析を実行する必要があるため、Webメルカトルなどの一般的なCRSに再投影することはできません。データについて。 PostGIS Rasterデータベースにデータを保存するにはどうすればよいですか?私が思いついたオプションは次のとおりです。 SRID制約を無視し、すべてのデータを1つのテーブルに格納して、一貫した方法でデータを操作するためのフロントエンドコードを記述します。 すべてのデータを1つのテーブルに保存し、SRID制約をSRIDと調査IDの複合として書き換えます。 テーブルの継承により、新しいSRIDごとに新しいテーブルを作成します。 テーブルの継承により、調査ごとに新しいテーブルを作成します。 1と2はPostGISの自動化された優れた部分のいくつかを壊しますが、そうでなければフロントエンドコードに隠されます。しかし、クエリはおそらく少し長くかかります。 3と4は、テーブルの爆発で終わり、FK制約の管理などが困難になる可能性があります。 実際には、調査ごとのラスタの数は1〜100以上であり、調査の数は数百に達する可能性があります。しかし、明確な予測の数は非常に少ないままである可​​能性が高く、3が有利です。
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「Available Sky」実装の模索
「Available Sky」というアルゴリズムの実装を探しています。ArcGIS(Spatial AnalystまたはGRID)が推奨されますが、GDAL、SAGA GIS、またはその他のソリューションが完全に受け入れられます。 私の説明は、「利用可能な空」という変数を作成して、GPSラジオカラーのパフォーマンスに対する地形の影響を定量化する方法です(Rodgers et ASal。1997 )... は、直線でGPSラジオカラーが利用できる空の割合です地形障害のないすべての方向およびすべての角度でのサイトの面積(森林被覆を無視)。...山頂の場所はAS値が高い...反対に、両側の山の尾根により谷底の場所は低い[側方障害物] " - 「山岳地形におけるGPS無線テレメトリエラーとバイアス」から言い換え、ロバートG.デオン、ロバートセルーヤ、グラハムスミス、クリストファーO.コチャンニー; Wildlife Society Bulletin 2002。 このペーパーでは、ベース標高モデルを、デムの最高点より100m高い粗い「スカイ」ラスターセットと比較するプロセスの概要のみを説明します。プロセスは、各デムポイントから各スカイポイントへの直接の見通し線を計算することです。ある値に到達すると、ASその場所から見えるスカイポイントの総数の比率になります。

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