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。

3
QGISでラスターと属性テーブルを組み合わせる方法は？
文字列カテゴリ変数を表すラスターがいくつかあります。各ラスタには整数が含まれ、カテゴリ変数の変換に使用されます。また、ラスターで使用される整数の意味を示す.csvテーブルもあります（1 = 'Corn'; 2 = 'Soybean'など）。 次の目的でラスターとテーブルを組み合わせる方法はありますか？ a）「Identify Features」ツールを使用すると、整数ではなく文字列を表示しますか？ b）ラスター計算ツールで整数の代わりに文字列を使用しますか？ 私はWindowsのQGIS 2.4ユーザーです。
1
RラスターパッケージMoranのI解釈
私はラスターパッケージを使用して、ローカルのモランのIを計算しています。この例では、モランのIの範囲を-1から2.47にしています。私自身のデータでは、値の範囲-3.070423-7.228558を確認しています。どのようにしてMoran 'Iの値を1より大きくできますか？ほとんどの文献は、グローバルMoran's Iの値が-1から1の間であることを指摘しています。1より大きいローカルMoran's I値は、Rラスターパッケージによって実装されているとはどういう意味ですか？ #data r <- raster(nrows=10, ncols=10) r[] <- 1:ncell(r) plot(r) #local Moran's I x1 <- MoranLocal(r) plot(x1)
3
Rを使用してポリゴン内の非NAラスターセルの数を取得する方法
私はArcGIS ZonalStatsを使用してあらゆる種類の問題に遭遇しており、Rが優れた方法であると考えました。私はRにかなり慣れていると言いますが、コーディングの背景を得ました。 状況としては、いくつかのラスターと、さまざまなサイズの多くのフィーチャを持つポリゴンシェープファイルがあります（すべてのフィーチャはラスターセルよりも大きく、ポリゴンフィーチャはラスターに位置合わせされています）。抽出付きのラスターライブラリを使用して、各ポリゴンフィーチャの平均値を取得する方法を理解しました。 #load packages required require(rgdal) require(sp) require(raster) # ---Set the working directory------- datdir <- "/test_data/" #Read in grid of water depth ras <- raster("test_data/raster/pl_sm_rp1000/w001001.adf") #read in polygon shape file proxNA <- shapefile("test_data/proxy/PL_proxy_WD_NA_test") #calc mean depth per polygon feature #unweighted - only assigns grid to district if centroid is …
1
このラスターオフセットはQGIS処理ツールボックスのどこに導入されますか？
QGIS 2.0の（素晴らしい！）処理ツールボックスを使用して、ラスター内の一部のNoData値を-9999から0に再分類していますが、プロセスのある時点で、出力レイヤーに約0.2度のオフセットが導入されています。 「再分類（シンプル）」ツール（SAGAの一部だと思います）を使用しており、かなり基本的なパラメータがいくつかあります。 。。。そして、この六角グリッドと比較して入力ラスターが正しく配置された場所： 。。。出力ラスターは南東に2つの16進数セル、つまり約0.2度バンプされています。 入力原点は-180、83.623です。。。ただし、出力元は-179.05,83.05です。通常、これは誤ったWGS84変換の結果であると思いますが、入力、出力、およびプロジェクトはすべてEPSG：4326です。 この原点オフセットはどこから来ており、SAGAチケットを提出する価値がありますか、それとも私が見落としたものですか？ 更新 プロセスログは、入力オリジンで変換が実行されたことを示します。 Transformation x' = -179.999989 + x * 0.100000 + y * 0.000000 Transformation y' = 83.623125 + x * 0.000000 + y * -0.100000 その後、数行後に新しいパラメーターが表示されますが、現在は正しくありません。 Grid system: 0.1; 3600x 1735y; -179.949989x -89.826875y
3
何百枚もの航空写真を1つの大きなファイルに結合しますか？
405枚の航空写真を1つにまとめようとしました。Windows 7 64ビットでFMEとArcInfo 10.0を自由に使用できます。 私は以下を試しました：モザイクを作成します。ラスターカタログからすべての画像をエクスポートします。新しい空のラ​​スターを作成してからラスターをロードし、FMEでRasterMosaikerを試しました。すべてが正常に開始されますが、ファイルサイズが原因で、数時間後にエラーが発生します。 誰かがそのような大きな単一のラスターデータファイルを作成した経験はありますか？ 私の唯一の制限は、解像度を下げたくないということです。
1
QGISでのASCIIへのラスター
ラスターファイル（DEMまたは.tif）がありますが、それを.txtファイル（ASCII）に変換する必要があります。QGIS（Quantum GIS）でこれを行うにはどうすればよいですか？
8 qgis  raster  ascii 
1
ラスターの欠損値を埋める新しい方法
一部のラスターで欠損値を埋めるための堅牢な方法を探しています。彼らはすべて単一の層を持っています。欠損値は、単一ピクセルから中サイズのパッチで構成されます。ラスターのサイズは約1000 x 1000ピクセルで、最大のパッチは20x20ピクセルのようなものです。 Hmisc RパッケージのaregImputeを使いたくなります。誰かがこの目的でそれを使用しましたか？ このアプローチは非常にクールに見えますが、見た目に美しい修正を生成することのみを目的としています。 これの詳細な説明： すべてのラスター（合計で36個あります）は同じ範囲を共有し、重なり合って位置合わせされます。各ラスターは異なる変数です。さまざまなソース（リモートセンシング、地形学、気候学）から変数を収集しました。元のラスターにはさまざまな解像度があります。最小は30mです。そこから彼らは1kmもの高さになります。3次たたみ込み（すべての変数は連続）を使用してすべてを1kmにリサンプリングしました。別の1kmのラスターがあり、そこにはいくつかのサンプリングされたポイントの対象となる変数のデータがあります。そこで、それらのポイントと他のラスターを共変量として使用してモデルをトレーニングし、その変数の完全なラスターを生成できるようにしました。残念ながら、ほとんどの共変量ラスターにはいくつかの欠損値がありますが、実際にはそれほどではありませんが、問題を完全に解消したいと思います。 ありがとうございました。 ps私はこれにRを使用したいと思います。
1
ラスタースムージング
私はイタリア人です。私はArcMap 10を使用しています。私の論文では、土石流の雪崩をシミュレートする必要がありますが、標高ラスターには雪崩の堆積物が含まれているため、雪崩前の表面でシミュレーションするために雪崩を取り除く必要があります。残念ながら私が持っている唯一のデータは、24mの堆積物の平均的な（そして均一であると想定される）厚さです。ラスター計算機を使用して、この厚さをラスターから削除しました（「マイラスター」-「ポリゴンからラスターに作成されたラスターのティック」）。私が得たのはその厚さのないラスターですが、サブ垂直壁のある谷のようです！これらのエッジを滑らかにして、よりリアルに見えるようにする必要があります（今では、デポジットの形をしたプリントのように見えます）。どのツールを使用できますか？私が見つけたのは、これらのエッジを穏やかに滑らかにするフィルターツール、または等高線で機能するスムーズラインツールです。ラスターを直接平滑化するツールはありますか？ ありがとうございました、 ミケーレ
1
ラスターspplot凡例：タイトルを横に追加する方法
しばらくラスターオブジェクトからグラフを作成する方法を研究した後、spplotの凡例にタイトルを追加することを除いて、必要なほぼすべてのものを得ました。 私が試したこと： 使用するにはmtext("XXX (m)", side=4)、 sp.textグリッドの外側に追加するには、 使用するlegend.args = list(title="XXX (m)")。 下の写真は、手動でプロットに追加した機能を正確に示しており、Rを使用して追加したいと思います。 これが私がこれまでに得たものの一例です： require(raster) require(sp) require(lattice) north <- list("SpatialPolygonsRescale", layout.north.arrow(type=1), offset = c(0.95,0.85), scale=0.1) scale <- list("SpatialPolygonsRescale", layout.scale.bar(), offset = c(0.55, 0.03), scale = 0.4, fill = c("transparent","black")) txt1 <- list("sp.text", c(0.55, 0.08), "0") txt2 <- list("sp.text", c(0.75, 0.08), "0.2") txt3 …
8 raster  r 
3
Rで多くのラスターを効率的に読み取って再分類しますか？
私はメキシコ湾の波の状態の適合性分析を作成するように命じられました。約8 MBのラスターファイルが2千個ほどあります（2438列、1749行、1 kmのセルサイズ）。ラスターファイルのパラメーターは波の周期です。if 4<= wave period <=9 then make cell = 1、else cell = 0のようにすべてのラスターを再分類します。次に、すべてのラスターを最終ラスターに合計し、ラスターの総数で除算して、適切な観測の合計パーセンテージと一部のESRI互換形式へのエクスポート結果...必要に応じて浮動小数点をサポートできるものかもしれません。私はPythonもRもあまり操作していませんが、オンラインで検索した後、これらの言語の1つでこのプロセスを実行することは理にかなっているようです。私はこれまでにRでいくつかのコードを考え出しましたが、これを機能させる方法について混乱しています。 library(rgdal) raster_data <- list.files(path=getwd()) #promt user for dir containing raster files num_files <- length(raster_data) for (i in raster_data) { #read in rasters my_data <- readGDAL(raster_data[i]) この時点で、このループ内でデータの再分類と集計を開始する必要があるかどうかについて混乱しています。そうでなければ、コンピュータのメモリが不足する可能性があると思いますが、確信が持てません。また、データを再分類する方法についてもわかりません。 オンラインでの調査ではreclass(my_data, c(-Inf,3,0, 4,9,1, 10,Inf,0))、を使用すると思いますが、それは正しく見えますか？ そして、要約するためにsum(stack(my_data))、私はそれを使用し、どういうわけかそれを出力します。また、これがより効率的に実行されるか、Pythonで記述されている場合は、私もそれを受け入れます。プログラミングに関しては、私は本当に初心者です。
8 python  raster  r 
1
可視領域の結果の端の周りにポイントを作成するにはどうすればよいですか？
ArcGISには、可視領域の外側のエッジの周りにポイントの作成を自動化できるツールまたはモジュール、または複数のツールがありますか？ 私がやろうとしていることは、可視領域の最も遠い部分の標高に関するデータを収集することです。ポイントがある場合は、標高値を属性テーブルに抽出し、元のポイントからライズ/ラン計算を実行して、Excelなどの地平線図を作成できます。 これは可能ですか？
2
QGISのポリゴンゾーン内のピクセル値を合計しますか？
ラスターレイヤーとベクターレイヤー（ポリゴン）の2つのレイヤーがあります。ラスターピクセルの値を表示できますが、それらをポリゴンレイヤーの情報と組み合わせる方法がわかりません。具体的には、次のことを行います。 ポリゴンの境界線内のすべてのピクセルの値の合計 ポリゴンの境界内の特定の値を持つピクセルの数を数える QGISでこれを行う方法について誰かが助けてアドバイスできますか？
8 qgis  raster  polygon 
4
QGis 1.8.0で地形図の背景を透明にする方法は？
QGis 1.8.0を使い始めました。私はラスター地形図、つまり白い背景と黒い等高線、家屋、道路などを持っています。白い背景を透明にしたいので、地形図を航空写真に重ねると、写真の上には等高線、家屋、その他の要素しか表示されません。 ArcGISでは、この操作は簡単です。QGis 1.8.0ではどうすればよいですか？私は多くのフォーラムを調査しましたが、答えは見つかりませんでした。解決策は、プロパティウィンドウのコマンド「transparency」ではありません。これは、このコマンドによってすべてが透明になるためです。ありがとう。
弊社のサイトを使用することにより、あなたは弊社のクッキーポリシーおよびプライバシーポリシーを読み、理解したものとみなされます。
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.