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調査地域の昼間のラスターがあります。 調査エリアに20個以上のカウンターがあり、タイムスタンプ付きの「もの」をカウントします。 PyEphemを使用して、収集した各データポイントの環境光のタイプを特定しました。 私がやりたいこと： グレー/半透明のオーバーレイを追加して、周囲の光（夕暮れ、日の出、日中、日没、暗闇）を反映します。 最終目標：時刻を強調するデータ収集の時間ベースの視覚化を作成します。または、適切なシェーディングオーバーレイを使用して、特定の時間にスナップショットを作成できます。 これをイメージと考えてください： ソース

14 qgis  raster  arcgis-9.3  overlay 

誰でもシェープファイルから画像を作成するための迅速な（そして好ましくはオープンソース）方法を提案できますか たとえば、パーセル境界を含むシェープファイルがあり、これらのパーセルを表すPNGファイルを作成したいとします。この画像に必要な記号は、必要最低限​​（アウトラインと塗りつぶし）になります。 MapServerのshp2imgがうまくいくことを知っています。他に利用できるものがあるかどうか、私は興味があります。 プリコンパイルされたツールまたはapi / sdkへの参照は歓迎します。

14 open-source-gis  raster  shapefile 

これは実際には2つの部分からなる質問です。 特定のエリアの単位（km²など）ごとの平均勾配を計算する方法はありますか？データには特別な要件がありますか？高さ測定以外の追加情報など？ グリッド上の平均勾配を計算するために使用可能なメソッド（TIFファイルなど）を実装しているオープンソースGISはどれですか？

14 raster  open-source-gis  statistics  analysis  slope 

ラスターレイヤーから滑らかな輪郭ポリゴンを作成することに成功したのは限られています。 等高線と境界ポリラインを作成し、QGIS Unionを使用しました。次に、QGIS Polygonizeを使用します。次に、元のラスタのゾーン統計を使用して、ポリゴンの値を取得します。 私が試した2番目の方法は、ラスターをポリゴンに変換することでした。次に、希望する輪郭に丸められた新しい属性列を作成します。次に、同じ値の間の線をディゾルブします。次に、v.generalizeを使用します。この方法は少し高速ですが、一部のポリゴンがギザギザになったり、滑らかにならない場合があります。 実際に常に機能する簡単な方法はありますか？プロセス全体を実行する単純なコマンドがあるはずです。

14 qgis  raster  contour 

私は、マルチバンドジオティフラスターファイルのバッチを同じ（より小さい）領域にトリミングする簡単なユーティリティを書いています。gdalwarpを使用すると、単一ポリゴンのクリッピングシェープファイルを使用してファイルを簡単にトリミングできます。 gdalwarp -cutline clipper.shp -crop_to_cutline input.tif output.tif ただし、クリップする実際の領域は、最初は常にシェイプファイルではなく、別のジオティフラスターファイルによって定義されます。そのラスターの範囲をクリッピングファイルとして使用できればいいのですが、どうすればよいかわかりません。当然のことながら、以下は機能しません（エラーは発生せず、何も生成されません）。 gdalwarp -cutline clipper.tif-crop_to_cutline input.tif output.tif だから、私の質問は、ラスターを提供する方法はありgdalwarp -cutlineますか？あるいは、別のラスターを使用してラスターをクリップできる別のgdal関数がありますか？これらのどちらも不可能な場合、ラスタの範囲によって定義された単一のポリゴンでシェープファイルを作成する非常に簡単な方法はありますか？ このコードは、より広範なpythonスクリプトにラップされるため、コマンドラインのgdalユーティリティまたはgdalのPythonバインディングを使用できます。 補足として、QGISのラスターの範囲をカバーするクリッピングシェープファイルを簡単に作成できることを知っています。簡単な解決策が見つからない場合はそれを行うかもしれませんが、最終的には大規模な自動分析の一部として数百ではないにしても数十の領域でこのユーティリティを使用することになりますので、面倒なことはしたくないと思います非常に簡単な場合でも手動ステップ。

14 python  raster  gdal  clip  gdalwarp 

Rの空間集約に関して質問があります。私がやろうとしているのは、ポイントデータセットをグリッドに集約することです。しかし、この種の経験はほとんどないため、これをどのように行うかはわかりません。私はあなたの誰かがいくつかの有用なガイダンス/可能な解決策を持っていることを望んでいました。 私の有利な点は、アフリカの紛争イベントに関する地理参照データを含むデータセットです（www.acleddata.comを参照）。ポイントは緯度/経度座標でジオリファレンスされ、イベントタイプと時間に関するデータが含まれます。私がやりたいのは、これらのポイントを1x1度のグリッドに集約することです。 したがって、グリッドセル内でイベントが発生した場合、グリッドセルにはデータポイントの情報が含まれている必要があります。この最終結果は、データフレームまたはデータを統計分析用のパネルデータセットで使用することを目的としているため、csvファイルにエクスポートできるものでなければなりません。 これまでのところ、以下のコードを使用してデータとシェープファイルを読み込んでプロットしました。spパッケージのover関数を使用して集計する必要があると思いますが、方法はわかりません。あなたの一人が助けてくれることを願っています。 これまでに使用したコードは、対応する視覚的な結果とともにここにあります。 QGISでこれを行うための提案も歓迎します。

14 raster  r  point  aggregation 

ArcGIS 9.3には、ポリゴンで「マスク」したいラスタファイルがあり、ポリゴンにオーバーラップするすべてのラスタセルに単一の値を与えます。 これどうやってするの？ これはスクリーンショットです。黒いポリゴンは私のポリゴンレイヤーで、残りはラスターベースです。

14 arcgis-desktop  raster  polygon  arcgis-9.3  masking 

デジタル標高モデル（DEM）とLandsatバンドの2つのラスターがあります。両方のグリッド解像度は30 mですが、グリッドは一致していません（画像を参照：上部の暗いラスターはDEM、下部の明るいラスターはLandsatバンドです）。 Landsatバンドの変換を実行して、グリッドがDEMグリッドと完全に一致するようにします。環境設定でスナップラスターとしてDEMを使用して、ArcGISでLandsatバンドを30 mにリサンプリングしようとしましたが、これは効果がありません。また、DEMをスナップラスタとして設定しながら、ランドサットバンドをベクトルポリゴン（DEMもクリップされる）の範囲までクリップしようとしましたが、効果はありません。 両方のラスターがすでに同じ解像度（異なるグリッド上）にあるため、これが発生しているのではないかと思いますが、さらに分析を行うためには、グリッドを整列させる必要があります。 ArcGIS Desktopでこれを実行できますか？

14 arcgis-desktop  raster  alignment 

PythonとGDALを使用してラスター属性テーブルを構築したい整数ラスターがあります。次のように、PythonでGDALラスター属性テーブルを作成できます。 >>> rat = gdal.RasterAttributeTable() ご覧のとおり、これは正常に機能します。 >>> rat <osgeo.gdal.RasterAttributeTable; proxy of <Swig Object of type 'GDALRasterAttributeTableShadow *' at 0x0000000002A53D50> > このようにして作成されたテーブルには行も列もありません。 >>> rat.GetRowCount() 0 >>> rat.GetColumnCount() 0 「値」という列を作成して、ラスターに一意の値を保存します。 >>> rat.CreateColumn("Value", gdalconst.GFT_Integer, gdalconst.GFU_MinMax) 0 これで問題ありません。列数が更新されます。 >>> rat.GetColumnCount() 1 ここで、列を使用するために値（レコード）を列に追加する必要があります。次のように、ラスターのバンドから一意の値のリストを取得できます。 >>> data = band.ReadAsArray(0, 0, dataset.RasterXSize, dataset.RasterYSize) >>> vals = list(numpy.unique(data)) >>> …

14 python  raster  gdal  attribute-table 

閉じた。この質問はより集中する必要があります。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善したいですか？この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てるように質問を更新します。 2年前に閉店。 背景これは、異なる座標系で他のデータレイヤーと組み合わせて再表示するために、裸のラスターマップをジオリファレンスすることに関する2番目の質問です。前の質問は、メタデータを含まない任意のマップ画像をQGISプロジェクトに変換することです 問題私の目標は、このマップをジオリファレンスすることです。 これはPlate-Carréeではないようです。そこで、QGISで、いくつかの妥当なコントロールポイントを作成しました。完全を期すために、下部に追加しました[参照：1]。プロジェクトファイルEPSG：4326と同じターゲットSRSをQGIS Georeferencerに提供します。Helmertと多項式変換では非常に悪い結果が得られますが、薄いプレートスプラインでは妥当な画像が得られます（結果として得られる地理推定値がコントロールポイントを通過します）。ただし、この結果でさえ、たとえば高緯度では貧弱です（日本の北のロシア沿岸を参照）。これは、Natural Earthの背景を使用したQGIS画面のスクリーンショットです。 代替パスでの結果とコントロールポイントを参照してください。私はMapWarperではるかに簡単に使用できるツールと同様の行使しようとしたhttp://mapwarper.net/maps/758#Preview_Map_tab私はおそらく事実によるもの（貧しい結果を取得する場所を追加したコントロールポイントが少ないこと）。 一言で言えば質問 良いジオリファレンスを取得するのに欠けているトリックはありますか？ この投影はすぐに認識可能ですか？ で不明な古い図面上の座標系、gdaltransform実際に元のマップを生成するために使用される投影パラメータを暴くことを目標に、いくつかのターゲットSRSに、いくつかの座標点を変換することが示唆されます。私はこのような何かを試してみました：ポイントの私のQGISリストを保存した後、私は経由して、スペース区切りロング/ラッツのリストを取得するには、いくつかの文字列処理をしたcat eurasian-steppe-gcp.points | tail -n+2 | cut -d, -f1-2 | sed 's/,/ /'> tmp.txtとgdaltransformに結果のファイルを入力：gdaltransform -s_srs EPSG:3785 -t_srs EPSG:4326 < tmp.txtスイッチングs_srsとt_srsフラグ（プロジェクトはEPSG：4326を使用します）。幸運なことを望んで、暗闇で撮影していることを知っているので、出力を理解できなくても驚かなかった。誰かがこの方法を使用してソースマップの投影と投影パラメーターの最適な推定値を見つける方法を拡張できますか？この背後にある私の考えは、無数のコントロールポイントを配置して適切なジオリファレンスを作成するのではなく、すべての一般的な座標系をループするだけで、より少ないコントロールポイントでほぼ完璧なジオリファレンスを取得する方が簡単だと思いますか？テスト対象の各CRSについて、他のすべてのポイントに対する各ポイントの相互検証が含まれますか？ プロセスを自動化できるように、このアルゴリズムまたはジオリファレンスのいずれかを理解したいと思います---この問題に常に遭遇し、コンテンツ作成者がマップを統合されることのない一回限りの作成として扱うのをやめるまで他のコンテンツで、私は停止する予定はありません。 参照資料 [参照：1] QGIS GCPファイル： mapX,mapY,pixelX,pixelY,enable 142.632649100000009,54.453595900000003,505.941176470588232,-95.220588235293974,1 154.934252200000003,59.559921699999997,536.411764705882206,-52.779411764705742,1 80.080158100000006,9.657192300000000,291.558823529411711,-322.661764705882206,1 10.448442600000000,57.819128900000003,21.676470588235190,-103.926470588235134,1 34.007173000000002,27.761438299999998,101.117647058823422,-244.852941176470466,1 50.950890399999999,11.862196600000001,171.852941176470495,-313.955882352941046,1 29.713217199999999,60.024133200000001,90.779411764705799,-92.499999999999829,1 60.000000000000000,0.000000000000000,208.308823529411683,-362.382352941176350,1 69.867506500000005,66.639146199999999,224.088235294117567,-33.191176470588061,1 27.276107100000001,71.049154799999997,89.147058823529306,-21.764705882352814,1 140.000000000000000,0.000000000000000,536.955882352941217,-362.926470588235190,1 20.000000000000000,0.000000000000000,43.441176470588132,-362.926470588235190,1 …

13 qgis  raster  coordinate-system  georeferencing 

NASAが提供する降水量に関するTRMM 3B31ファイルを使用しています。他のシェイプファイルと一緒にWGS84投影を選択してQGISにロードすると、マップが垂直に表示されます。つまり、QGISは緯度と解釈され、代わりに経度と緯度が解釈されます。私はgdal_translateオプション-a_ullrを選択して良い座標を選択しようとしましたが、問題は解決しません：画像は私の要件を満たすために圧縮および伸張されるだけですが、これは明らかに私が望んでいるものではありません。 .csvファイルを読み込むときに、緯度と経度を選択できますが、ラスタに対しても同じことを行う方法はありますか？ 193個のラスターがあるので、繰り返し実行できるコマンドを提案できれば素晴らしいと思います。 この画像は、インドの地図と3B31ファイルの最初のバンド、つまり地表降水量を示しています。2本の黒い線は40および-40平行です。それらを水平にしたいので、雨のデータはインドと重複しています。

13 qgis  raster  latitude-longitude  trmm 

時々、ArcGISでのモデリングにLiDARデータを使用します。以前は、データの.xyzまたは.asciiのいずれかが提供されていましたが、最近では、.xyzおよびasciiに加えて.lasファイルも提供されています。 私は、「LAS形式のLIDARを持っていることは、LIDARデータを初めて使用する人には明らかかもしれませんが、LIDARデータを初めて使用する人にはわかりにくい」と「ArcGISが最適に機能するバイナリ、効率的、広くサポートされている」という記事を読みました。私は、.lasフォーマットの使用が初めてのカテゴリに分類される人の1人です。 通常、.xyzとasciiでは、Global Mapperを使用してそれらをラスターグリッドに変換し（モデリング内で使用）、. lasファイルも変換する必要があるようです（点群です）。私が尋ねている質問は次のとおりです： 別のラスター形式（GRIDまたは.img）に変換する必要がある場合、.xyzまたはasciiと比較して.lasを使用する利点はありますか？

13 arcgis-desktop  raster  arcgis-10.1  lidar  las 

不規則な間隔のポイントデータベースからラスターイメージを作成しようとしていました。データは次のようになります > head(s100_ras) x y z 1 267573.9 2633781 213.29545 2 262224.4 2633781 69.78261 3 263742.7 2633781 51.21951 4 259328.4 2633781 301.98413 5 264109.8 2633781 141.72414 6 255094.8 2633781 88.90244 作成したメッシュ内にこれらの「z」値が必要です # Create a fine mesh grid my_mesh=expand.grid(seq(min(s100_ras$Y),max(s100_ras$Y),l=100), seq(min(s100_ras$X),max(s100_ras$X),l=100)) また、データポイントの外側にあるメッシュポイントのz値を「NA」として割り当てる必要があります。メッシュ上のポイントは次のようになります。https : //drive.google.com/file/d/0B6GUNg-8d30vYzlwTkhvaHBFTnc/edit?usp=sharing when plot plot(my_mesh) points(s100_ras$Y, s100_ras$X, pch="*", col='blue') 問題は、これに基づいて構築する方法がわからないということです。メッシュグリッドとデータポイントは同じスケールではないため、次の手順は機能しません!! …

13 raster  r  vector-grid 

詳細については、このリンクを参照してください。 問題： 連続ラスタ（属性テーブルを持たないラスタ）をセルごとにループして、セルの値を取得したい。これらの値を取得して条件を実行し、実際にラスター計算機を使用せずに、以下で説明するマップ代数ステップをエミュレートします。 以下のコメントのリクエストごとに、問題の背景を提供し、「分析が必要：」と呼ばれる以下のセクションにメソッドを実装する必要性を正当化する詳細を追加しました。 以下に提案する分析は、背景を提供することで私の問題に関連している一方で、回答に実装する必要はありません。質問の範囲は、セル値を取得/設定するために連続ラスタを繰り返し処理することのみに関係します。 必要な分析： 以下の条件のいずれかが満たされている場合、出力セルに値1を与えます。出力セルに値0を与えるのは、どの条件も満たされない場合のみです。 条件1：セルの値が上部および下部のセルより大きい場合、値1を指定します。 Con("raster" > FocalStatistics("raster", NbrIrregular("C:\filepath\kernel_file.txt"), "MAXIMUM"), 1, 0) カーネルファイルは次のようになります。 3 3 0 1 0 0 0 0 0 1 0 条件2：セルの値が左右のセルより大きい場合、値1を指定します。 Con("raster" > FocalStatistics("raster", NbrIrregular("C:\filepath\kernel_file.txt"), "MAXIMUM"), 1, 0) カーネルファイルは次のようになります。 3 3 0 0 0 1 0 1 0 0 0 条件3：セルの値が左上および右下のセルより大きい場合、値1を指定します。 Con("raster" > …

13 python  raster  arcobjects  gdal  c# 

私の質問は、ポイントの位置にあるラスターから値を抽出することです。関数抽出を使用すると、これは非常に簡単です。関数は、ポイント内のすべての変数の値を持つデータフレームを提供します。そのデータフレームに各ポイントの座標が必要です。どうすればそれを実現できますか？Rに、ラスタから値を抽出するときに、ロケーションポイントの列も追加すると言うことはできますか。 これは私の手順です： presencias=read.table("c:/SDM_R/presencias/P_lentiscus_pres.csv",header=TRUE,sep=";") lista_variables <-list.files(path="Variables_modelizacion/solo_ascii",pattern='*.asc',full.names=TRUE) variables <- stack(lista_variables) variables_presencia<-extract(variables, presencias) 結果は次のようになります。 > bio1 bio12 bio18 bio2 bio4 > 90 875 165 95 4886 > 115 1085 158 83 4075 > 135 1153 153 67 3402 > 85 1026 137 99 5203 > 96 667 128 108 5823 > 98 531 …

13 raster  r