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ArcMap 9.3では、カーネル密度を使用してさまざまなインシデントをマッピングしましたが、結果のシェープファイルには測定単位が表示されません。入力セルサイズと検索半径の観点から出力値の解釈を専門用語で説明する優れた、技術的ではないソースはありますか？

9 arcmap  raster  density 

分析ツールで使用できないように破損しているラスター（ESRI GRID形式など）またはシェープファイルを特定する方法に興味があります。構造化されたフォルダーツリーに多数のファイルがあり、ファイルツリーをたどるスクリプトを作成したり、ラスターにIDを付けたりしたい。たとえば、ArcCatalogで表示しようとすると、表示できないしたがって、ジオプロセシングツールは失敗します。シェープファイルまたはフィーチャクラスについても同様です。 私の好みはどういうわけかPythonでこれを行うことです（そして、ESRI以外のpythonモジュールなどに反対することはありません）が、私は何でも開いています。ジオメトリを検証したり、ファイルデザインの一部の側面を利用したりして、何かを一緒にハックできると思いますが、何が最も理にかなっていますか？それとも、そのような目的のために特別に設計された別の方法がありますか？ 私の目標は、実際のバッチ処理を開始する前に、1週間に及ぶ大規模な前処理ファイルに対して単純な品質管理メカニズムを実行して、すべてが正常であることを確認できるようにすることです。 ありがとう、トム

9 raster  shapefile 

ArcGISに2つのレイヤーがあります。1つはベクターポイントで、もう1つはラスターレイヤーです。ラスターデータグリッドの値をベクトルポイントに追加したいと思います。問題は、ベクトルポイントが値を持つ既存のラスターグリッドから離れているため、「Sample」コマンドを実行すると、それらのベクトルポイントの値が返されないことです。 だから私の質問です：ベクトルポイントを与えられた最も近いラスターセルを見つけて、セルから値を抽出するにはどうすればよいですか？ 実際、私がしなければならないことが2つあります。 レンジャー内のアウトライナーを識別します（通常、既存のラスターから1〜2セル離れています）。 それらが範囲内にある場合、最も近いラスターからの値をそれらに割り当てます 編集：私は約3000のベクトルポイントを持っており、私の問題はこれです： 位置に基づくラスター値をベクトルポイントに追加する必要があります。私はツール「サンプル」を使用しましたが、それはほとんどのポイントでうまく機能します。 しかし、このような状況があります 右のポイントはラスターから値を取得できますが（「サンプル」は機能します）、左のポイントは配置の問題により取得できません。 ドメインから外れているため、ベクターに変換できないというエラーメッセージが表示されるため、ラスターからポリゴンへの変換が機能しません。また、このようなポイントがあります これらの上部のポイントはラスターから離れすぎているため、値を取得してはなりません。 私はいつか回避することを考えました： ステップ1.最初に「サンプル」を実行する ステップ2.「サンプル」操作の後でnull値を選択する ステップ3.ヌルポイントに基づいてバッファーゾーン（小数点以下1度以内）を構築する ステップ4. ゾーン統計を使用しますか？？または、バッファー内のすべてのラスターセルをループし、最も近いものを見つけ、その値を抽出してベクターポイントに配置する他のツール。 手順4で行き詰まりました。この機能を実現するために使用できるArcSDKのツールがわかりません。 それとも...あなたはそれに対処するより良い考えを持っていますか？ このようなラスターレイヤーが20あり、それを自動的に作成したい（モデルビルダーとarcobjectを使用）。

9 arcgis-desktop  raster  vector  spatial-analyst 

ArcMap内からプログラムでレイヤーの表示とシンボルを変更できるようにする必要がある1500以上のNITFファイルがあります。以下に赤で示したプロパティを設定する必要があります。 私はarcpyドキュメントを調べましたが、これらのプロパティが公開されているようには見えません-正直なところ、そうであるとは期待していませんでした。ArcObjectsを介してアクセスできると感じています。誰かがこれらのプロパティをプログラムで変更した経験/運がありましたか？

9 arcgis-10.0  arcobjects  raster  arcpy  symbology 

残念ながら、PythonスクリプトからArcScanにアクセスできますか？Pythonスクリプト内からArcScanをスクリプト化することは不可能であることを示唆しています。 したがって、誰もがスクリプト可能なArcScanの代替案（ArcGIS内、または別のGIS内、または何か...）を知っていますか？私が必要としている機能は、ラインを「インテリジェントに」ベクトル化することによってラスターからベクターに変換する機能です。たとえば、ArcScanでは、距離許容差を設定して、ベクトル化されていて、その距離よりも離れているラインを結合することができます。また、ラスターラインで他のさまざまな実用的な処理を行います（たとえば、ラインの幅が3ピクセルの場合、ラスターラインの中央に配置された単一のラインにベクトル化されます）。 何か案は？

9 python  raster  polyline-creation  vectorization 

私はコードを埋め込むことができる高速でオープンソースのコスト距離関数を求めてインターネットを調査してきました。この機能は基本的に、ソースラスタとコストラスタを指定し、コスト距離ラスタを出力できるArcGIS実装のように機能するはずです。とは言っても、ジオメタデータが埋め込まれた「ラスタ」を必ずしも入力する必要がないという点で、実装はArcGISほど洗練されている必要はありません。データが正しく重複していることを確認できるため、単純な数値配列をとる署名で十分です。その時に私は関数を呼び出します。 私の具体的な目的は、ユーザーのクリックに基づいて、1000 x 1000のコストラスタの中心の単一ポイントまでのコスト距離を計算することです。そのため、高速実行が非常に重要です。 AC＃の実装が理想的ですが、そこにあるものは何でも見ていきます。 これをサポートするオープンソースライブラリを知っている人はいますか？ご協力いただきありがとうございます！

9 open-source-gis  distance  raster  cost-path 

オルソフォト画像のセットがあり、それぞれが完全にデータで満たされていますが、一緒に配置すると、カバレッジが長方形を形成しないため、データ領域がありません。 MapGuideでは、ユーザーが印刷時に黒インクを浪費する必要がないように、これらのnodata領域を白で表示できるようにする必要があります。 元のフル解像度の画像を直接表示する大規模な場合、これは問題ありません。地図の背景色を白に設定するだけで、オルソ写真がない領域に背景が表示されます。 パフォーマンスのために、これらのすべてのソース画像をリサンプリングされた複合オーバービュー画像にマージして、より多くのオルソ写真を一度に表示できる小さな縮尺で表示できるようにする必要があります。 GDALを使用して概要をマージおよびリサンプリングしようとしましたが、デフォルトでは、nodata領域に黒色のリサンプリングされた複合GeoTIFFタイルが作成されているように見え、MapGuideでは、カラーラスタで黒色を透明に設定できません。 私が効率的に欲しいものを手に入れる方法はありますか？ 私はGDALを使用することになった答えを提供しましたが、他の画像処理ユーティリティとGISアプリケーション（オープンソースとプロプライエタリの両方）を使用したソリューションを見たいです。

9 gdal  raster 

QGISのラスターレイヤーのシンボルオプション、特にリサンプリングオプションの使用方法を理解しようとしていますが、公式のドキュメントでは、設定についてはほんの少ししか触れておらず、その動作については詳しく説明していません。 設定を使用して、タイルセットマップサービスまたはGeoTIFFなどのオフラインの静的フォーマットを介して、地形図や海図などのラスターイメージを最適に表示する方法に興味があります。私が見つけることができるほとんどのビデオとチュートリアルは、表示目的ではなくデータ操作目的のリサンプリングを扱っているようです。 編集：ランチョスのリサンプリングに関する既存の回答は非常に有益であり、私がもう少し進むと役立つでしょう。しかし、私の質問は、実際にはよく理解されているさまざまな補間方法についてではなく、QGISの特定の設定がラスターレイヤーのレンダリングにどのような影響を与えるかについてです。 通常、私は設定を変更して結果を視覚的に比較することでこれを調査しますが、適用しても違いは見られません（特定のズームレベルで特定の設定で画像がまったくレンダリングされない場合を除く）。つまり、設定名からは、画像にどのように影響するかを理解できません。具体的には： 「ズームイン」と「ズームアウト」の設定とは何ですか。また、視覚的に比較するにはどのような手順を実行する必要がありますか？ランチョスの記事で説明されているように、これらはアップサンプリングとダウンサンプリングに関連していますか？ 「オーバーサンプリング」とは何ですか？それは画像に視覚的にどのように影響しますか？ 地形図などの外観に関連するその他のシンボル設定はありますか？

9 qgis  raster  symbology  resampling 

ポリゴンの値に基づいてラスターをマスクしたい：つまり、ポリゴンでカバーされていないラスターのすべての値をNAに設定します。ただし、raster::mask()部分的に覆われている場合でも、セルをマスクする（つまり、NAに設定する）ようです。 これは質問に似ています：ポリゴンでラスターをトリミングする-部分的にポリゴンの外側にあるセルが欠落していますが、とは異なりcrop()、オプションmask()がありませんsnap="out"。 チェック：三角形の正しい点がセルに接触していますが、そのセルはマスクされています。 library(raster) library(sp) r <- raster(xmn=1, xmx=5, ymn=1, ymx=5, nrows=4, ncols=4) r[] <- 1:length(r) Sr1 = Polygon(cbind(c(2,4,4,1,2),c(2,3,5,4,2))) Sr2 = Polygon(cbind(c(4.1,4,2),c(2,3,2))) SpP = SpatialPolygons(list(Polygons(list(Sr1), "s1"), Polygons(list(Sr2), "s2")), 1:2) plot(mask(r, SpP)) plot(SpP, add=TRUE)

9 raster  r  masking 

Mars Hiriseステレオ画像をISIS3とASPで処理して取得したGeoTiffを持っています。16ビットのグレースケールtiff、pngまたはbmpファイルに変換して、ゲームエンジン、アンリアルエンジン4のハイトマップとして使用したいのですが、gdal_translalteで変換してみました。 16ビットでのみ8ビットで、16ビットではファイルのサイズが大きすぎるというメッセージが表示されます。これは、バイト単位のファイルサイズ、2つのチャネル、イメージサイズに関係しているようです。インポート。次に、gdal_translateを使用して、tiffとpngに変換してみましたが、両方の画像を開いたときに真っ黒です。BelTerGISでGeoTiffを開いてみましたが、それは単なる平面です。私はQGISでGeotiffを開いたところ、情報があり、平らで黒いだけではないことがわかりました。 誰かがgdal、qgis、または何か他の方法でこれを行う方法を知っていますか？私はgdalとqgisの両方を使用するのは非常に新しいので、他の人の例に従っているだけですが、それを実行する方法があるかもしれません。

9 qgis  raster  gdal  geotiff-tiff 

私はドローン画像（通常のカメラ）を使用して作業しており、このアルファバンドが原因で最尤分類を実行できません。 アルファバンドを削除したい。これまでは、ラスター計算機を使用して、画像を各バンド（R、G、B）の3つの画像に分割し、それらをラスターマージを使用して再度結合しましたが、これは非常に時間がかかり、回路に負担がかかります。 より簡単な方法はありますか？

9 qgis  raster 

QGISのラスター内のさまざまなクラスに一定量のランダムポイントを生成する方法はありますか？GRASSやGDALなどの拡張機能があります...

9 qgis  raster  gdal  grass  random 

私はGDALのReadAsArrayメソッドを使用して、numpy（具体的には再分類）を使用してラスターデータを処理しています。ラスターが大きいため、配列をブロックで処理し、各ブロックを反復処理して、GeoExamplesの例と同様の方法で処理します。 これらのブロックのサイズを設定して、ラスター全体の処理にかかる時間を最適化する方法を検討しています。numpy配列サイズの制限と、ラスタの「自然な」ブロックサイズを使用するためのGDAL GetBlockSizeの使用に注意して、「自然な」サイズの倍数で構成されるいくつかの異なるブロックサイズを使用してテストしました。以下のサンプルコードで： import timeit try: import gdal except: from osgeo import gdal # Function to read the raster as arrays for the chosen block size. def read_raster(x_block_size, y_block_size): raster = "path to large raster" ds = gdal.Open(raster) band = ds.GetRasterBand(1) xsize = band.XSize ysize = band.YSize blocks = 0 …

9 python  raster  gdal  numpy  array 

さまざまなラスターデータセットで作業しており、ピクセル座標はピクセルの中心または1つのコーナーに格納されます。通常、情報はメタデータで提供されますが、推測する必要がある場合があります。この投稿では、簡単に見つけられるとは限らないことを示しています。 レイヤーもいくつか作成しているので、理想的には参照またはプロ/コンを使用して、ピクセルに座標を割り当てるための標準的なルールやベストプラクティスがあるかどうか疑問に思いました。

9 raster  coordinates 

postgisデータベースに保存されているラスターに属性を追加したいと思います。次のコマンドを使用して、データベースにラスターを挿入します。 raster2pgsql -s 4236 -I -C -M /home/user/mysrc/outlabeled.tif public.test | psql -d template_postgis このラスターoutlabeled.tifは、実際にはピクセルのグループ（オブジェクト）ごとにラベルが付いた1バンドラスターです。次に、ラスターに追加する属性を含む.txtファイルを計算しました（シェープファイルの属性テーブルなど）。それを行うことは可能ですか？これまでのところ、これを行う唯一の方法は、実際にはラスターバンド（テキストファイルではない）を追加することであるという印象を受けました。それが不可能な場合、インポートの前にgdalで追加された属性テーブルが機能しますか？

9 postgis  raster  attribute-table