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私は、「ラスターデータ」（航空写真とDEM）と「グリッドデータ」の両方を含むプロジェクトに取り組んでいます。グリッドデータは、グリッドポイントで行われた他の種類の数値測定であり、完全に画像に関連しない可能性があります。 （例えば、人口密度）。 「グリッド化されたデータ」で多くを見つけるのに苦労しているので、それがラスターデータの単なる別の用語なのかどうか疑問に思っていますか？基本的な違いはありますか？これら2つのタイプに異なるツール（特にサーバー）はありますか？ （該当する場合、これはオーストラリアの州政府の文脈におけるものです...）

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しばらくの間、私はQGIS Processing Toolboxからr.mapcalcを使用しようとしています。ただし、このアルゴリズムでは何も出力されません。いくつかのラスターレイヤーと異なる式を試しましたが、アルゴリズムは「結果ディレクトリ」に何も出力しません。以下は、アルゴリズムのセットアップの簡単な例を示す画像です。たぶん私は何かを見逃していますが、似たようなオンラインは見つかりませんでした。

11 qgis  raster  raster-calculator  qgis-processing  qgis-grass-plugin 

離散値（Landuseカテゴリ、ブール値など）を持つラスターがあります。私はそれらを個別の方法でスタイルできるようにしたいと思います： 0 -> Red 1 -> Blue 2 -> Green ... ArcGISの「ユニークなカテゴリ」のようなものが欲しい：http : //resources.arcgis.com/en/help/main/10.1/index.html#/representing_unique_categories_such_as_land_use/009t00000074000000/ ただし、表示されるすべてのオプションにはカラーランプが含まれます...何か見逃していませんか？ 解決策ではなく回避策しか利用できないように思われるため、機能リクエストを開きました：http : //hub.qgis.org/issues/14845

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私の日常業務では、30秒の解像度での地理的投影でグローバルラスターデータセットの面積を計算するように常に求められます。これらのデータセットは通常、Combine操作の結果です（典型的な例は、国のレイヤーと組み合わせた植生クラスです）。これを行うために、ユニットは、地理投影の各ピクセルの面積が30アーク秒のラスタデータセットを作成しました。このエリアグリッドを使用して、各クラスのエリアを合計するためにzonalstatが実行されます。この面積グリッドがどのように作成されたのかわからないので、このアプローチが等面積投影でラスターを再投影するだけの方が正確であるかどうかを常に疑問に思っていました（簡単なテストから、2つの方法の結果は似ています）。誰か同じような状況を経験しましたか？

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まず第一に; 私は成功せずに、同様の質問を見つけようとしました。たぶん、私はGISに慣れていないので、探しているものが正確にわからないからでしょう。誰かが同様の問題を指摘してくれたら、この投稿を削除させていただきます。 特定の国の人口の多様性の「連続」またはラスター（小さなグリッドセル）変数を作成する必要があります。ポリゴンでの民族グループの広がりを示すシェープファイルがあり（図1）、私が探している結果は、各行政単位（AUの場合、この場合、 360ナイジェリアの選挙区）。 図1.ナイジェリアの人口グループポリゴン 私が思いついた解決策は、各AUの各ポリゴンの面積割合を取得し、それから不均一性インデックスを計算することでした。しかし、問題は、行政単位の分布のために、かなりの量の情報を残してしまうことです。図に示すように。2、正方形「a」、「b」、および「c」は同じ「分離指数」を持ちますが、「ホットスポット」に対して同じ位置にないことは明らかです。 図2。 ですから、別のソリューションでグリッドマップを作成し、最も近い境界までの距離を計算できますが、1つの境界のみを共有することは、複数のグループが一緒に住んでいるマップの中央部分にあることとは異なります。 この質問を見つけた後、重心を使用してポリゴンをポイントに変換し、同じ方法を適用できると思います。しかし、真実は、私がこれに慣れていないということです、そして、その質問は本当にはっきりと答えられません。どうしてそんなものを作ることができますか？ 別の例を使用して、次のようなもの（このWebサイトの画像）を作成します。 さまざまな質的特性を持ついくつかのポイントの分布を考えると、各行政単位の「平均不均一性」を推定できる場所から多様性の尺度を取得します。 どうすればできますか？私はRとQGISを使用しているため、どのプラットフォームがソリューションベースであるかは気にしません。

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毎日の土壌水分データを含む一連のラスター（.vrt）があります。月ごとの測定値を得るために、すべてのラスターのピクセルを合計します。ただし、毎日全世界がカバーされていないため、他の日にメジャーが存在する場所ではデータ値がありません。 私がしたいことは、各ラスターの値を合計することです。ただし、nodataピクセルが合計に含まれるたびに、結果のピクセルはnodataとして直接分類されるようです。私は逆に、すべてのnodata値を無視し、残りを合計します。 私は問題を解決する2つの方法を考えました： nodata値を無視してラスターを合計する nodataピクセルを値0に変換してから、すべてのラスターを合計する 残念ながら、これを行うためのツールが見つかりません。 誰も私を助けることができますか？

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すべてのセルの値が-3〜7で、データ値が-9999でないラスターファイルがあります。6などの特定の値を持つセルの数を計算するにはどうすればよいですか？計算機を使用できますか？

11 qgis  raster  raster-calculator 

Pythonを使用してヒストグラムマッチングを実行し、複数の重複するラスターのモザイク化プロセスを改善しようとしています。私は次の場所にあるコードに基づいています： http://www.idlcoyote.com/ip_tips/histomatch.html これまで、隣接する2つのラスターの重複領域をクリップし、配列を平坦化することができました。 したがって、同じ長さの2つの1次元配列があります。 次に、上記のWebサイトで見つかったコードに基づいて、次のコードを作成しました。示されているコードでは、gdとbdの画像を2つの非常に小さなデータセットに置き換えています。 import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import interp1d bins = range(0,100, 10) gd_hist = [1,2,3,4,5,4,3,2,1] bd_hist = [2,4,6,8,10,8,6,4,2] nPixels = len(gd_hist) # here we are creating the cumulative distribution frequency for the bad image cdf_bd = [] for k in range(0, len(bins)-1): b = sum(bd_hist[:k]) …

11 python  raster  histogram 

タイトルにあるように、ラスター内のシードからセルの塊を「成長」させたいと思っています。私のベースラスターは1と0でいっぱいです。1は土地を示し、0は海/ NAエリアを示します。1から、シードとして60個のランダムなピクセル/セルを選択し、事前定義されたnoの接続された塊をランダムに成長させます。そのシードからのピクセル/セルの制限。この技法は「スプレッドダイ」と呼ばれることもあると聞きましたが、それについて多くを見つける運はありませんでした。シードセルの値は2になり、周囲の1から選択された次のセルも2に変換されます。2は、将来変換するために使用できなくなります。 RでのGISデータの読み取りと操作に精通しているので、Rでもこれを喜んで行うため、このスレッドは少し役立ちます。ただし、必要なのは、既存の束を囲むピクセルをランダムに選択する一連のルールです。 GIS設定でセルオートマトンのこのより基本的な形式を誰かが行った場合、アドバイスやガイダンスをいただければ幸いです。 例： ターゲットは250セルです。値が1のセルをランダムに選択します。これは値2になります。次に、シードセルの隣接セルの1つが2になります。次に、いずれかのセルの隣接セルの1つが2の値が選択され、2になります。これは、250セルの番号が付けられた連続形状に達するまで続きます。 編集：さらなる質問 whuberの素晴らしい答えに基づいて、コードについていくつか質問があります。 成長したセルの値を、それらが作成された順序を表す変数値ではなく、単に「2」に割り当てるにはどうすればよいですか？ 「1」の領域内に60個のセルの塊を作成する必要があります。ランダムな開始位置を選択する方法を考案しましexpandたが、親切に書いた関数を使用してすべてをループ内で動作させるのに苦労しています。互いに衝突せず、同じ最終マトリックス内に含まれる60個のクランプを作成する方法を提案できますか？ 編集：問題の詳細な説明 セルの各塊は、定義されたサイズ、たとえば250セルの保護領域を表します。各エリアは、陸地を表す値1のセルから開始して成長し、海を表す値0のセルを避ける必要があります。ヌルモデルを作成するために、各反復で60の保護された領域でこれを1000回繰り返す必要があり、これらの領域の分布が偶然になることを示します。このため、60の領域すべてにわたるセルの総数は、1000回の反復のそれぞれで同一である必要があるため、比較可能です。したがって、エリアが接触していても問題ありませんが、衝突がある場合、理想的には、ターゲットの250に到達するまで、クランプは別の利用可能な方向に成長します。 これらの1000の保護されたエリアネットワークのそれぞれが作成されると、それらは生物多様性測定などの他のラスターデータに対するマスクとして使用され、（a）特定の種の範囲と交差するかどうか、および（b）これらのランダムなネットワークの範囲の特定の種保護地域のカバー。 これまでの@whuberの支援に感謝します。私を助けるためにもっと時間を費やすことは期待していませんが、あなたが要求したように私の状況を明確にしてみようと思いました。

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私は成功せずに風速ファイルをラスターに変換しようとしています。これは、私がフォローしたArcgisフォーラムで議論されました。これには、セミコロンをスペースに置き換え、ヘッダーを追加する必要がありました。 元の.ascファイルの1つと、「クリーンアップ」した.csvバージョンを含めることを望んでいました。残念ながら、テキストをコピーして貼り付けずにこれを行う方法はわかりません。元の.ascファイルの最初の行は次のとおりです。 Conversion of speed45i.dat Wind m/s Wind Speed @ 45m N. Ire (100, 499); 0.0; 0.0; 0.0; 0.0; 0.0; 0.0; 0.0; 0.0; 0.0; 0.0; 0.0; 0.0; 0.0; 0.0; 0.0; 0.0; 0.0; 0.0; 0.0; 0.0; 0.0; 0.0; 0.0; これを次のように変更しました。 ncols 700 nrows 1300 x||corner 0 y||corner 0 cellsize 1000 " …

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バウンディングボックスが与えられた場合、value == 11）arcpy、または2）Rのラスターパッケージのラスター内の特定の値（たとえば、の数に興味がある）の数をカウントするにはどうすればよいですか？

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...ラスタをローカルに保存されたGEOTIFFとして保持するのではなく、 OpenLayersベースのWebマップにWMSとして約50,000、10 MBのGEOTIFFを提供する必要がある大規模なプロジェクトがあります。常に1つのWMSのみが表示されるため、パフォーマンスは問題になりません。このアプリケーションのMapServerとGeoServerを検討しています。 このタイプのデータを保存することの利点と欠点を知りたいです。ラスターデータの変更がより困難な場合、単一（または一連の）ラスターファイルを置き換えるのではなく、PostGISデータベースを更新します。WMSの読み込み時間はPostGISで大幅に改善されましたか？

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これは、画像の4つの画像（NE、SE、NW、SW）セクションです。それらの間にはいくつかの重複があります。 1mの3バンドのオルソ画像での作業。 異なる時間/ソースで異なる部分が飛行することがあるため、1年の時間の違いです。 画像は.tif形式です。 画像プロパティは、それが8ビットピクセル深度であり、ピクセルタイプが符号なし整数であると言います それらをモザイクすると、色が変わります。 以下と同じように見えます バンド数= 3モザイク演算子=最後モザイクカラーマップモード=最後 以下と同じように見えます モザイク演算子=最後のモザイクカラーマップモード=一致する モザイク演算子=最後のモザイクカラーマップモード=最初 この画像は見た目が良く、機能はより明確に定義されています。へイズが少ない。 色に影響を与えずにこれらの画像をモザイク化するにはどうすればよいですか？画像の明るさが増加しました。 ラスターのより良いものを無料でマージするArcmapの代替ソフトウェアはありますか？ EDIT 画像は8色ビットです。より良いモザイク画像を更新しました。引き続きラスタモザイクを使用すると、画像の色が変わります。 Mosaic to New Rasterツールを使用しました。 黒い部分を削除する方法はありますか？

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1m LiDarから派生したDEMのモザイクがあります。データのサブセットを10m DEMとして出力する必要があります。現在、ARCGIS 10の集約ツールを使用して、新しい10mピクセルごとに平均値を生成しています。これがタスクなどに最適な手法であるかどうかについてのアドバイスはありますか？このタイプのデータでは、平均値が最良のアプローチですか？

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「開発するのに最適なロット」という質問に答えるために、多基準分析を行う必要があります。 基準のいくつかは次のとおりです。 最寄りのバス停までの距離（バス停があるポイントレイヤー） 最寄りの店舗の距離（店舗のあるポイントレイヤー） 洪水の危険性（ポリゴンレイヤー、危険度属性が1〜4） 自然保護地域（ポリゴンレイヤー）のロット 所有者は既に自分のロットで何かを計画しています（ロットの属性に手動で入力された情報）など... QGISで試してみたいと思ったので、次のようにしました。 ロットレイヤー属性テーブルに次の列を追加します。 「analysis_BUS」 「analysis_SHOPS」 「analysis_FLOOD」 「analysis_PROJECT」 「...」 「analysis_MEAN」 「ポリゴンを重心に」を使用して、ロットレイヤーをポイントに変換します 「距離行列」ツールを実行する CSVを開いてExcelで操作を実行します（バス停のグレードは200mに近い場合は1.0、750mを超える場合は0.0ですが、QGISでMIN（）関数を見つけることはできません） 結果のCSVをQGISに戻します ショップについても同じことを繰り返します 「ポリゴン内のポイント」ツールを実行して、自然保護エリア内のすべてのポイントを選択します 選択したすべてのポイントに0.0を設定します 他の「領域内」基準について繰り返します 「空間結合」ツールを実行して、洪水危険区域情報をマージします 列計算機を使用して計算を実行し、平均評点を取得します（各基準に対して決定された係数を使用） すべて完了したら、各条件ごとにBUILDING LOTSシェープファイルを1回追加し直します 各基準について、変換されたレイヤー（重心を持つレイヤー）をLOT IDで結合します 対応する基準属性と平均成績属性に従って、表示を赤から緑へのグラデーションに設定します 今では、2日間の良い仕事を経て、構築に適している場合はすべての基準が緑色で表示され、悪い場合は赤色で表示され、すべての基準を1つの美しい赤緑マップに集約する合成があります。（そして、「shapefiles」フォルダに巨大な混乱があります） 今問題。 仮に ： 別のバスネットワークシナリオで同じ分析を試してみたいですか？ 更新されたロットシェープファイルを受け取ります（たとえば、13000ロットすべてで13の変更があります） 基準に応じて異なる重みをテストしたいですか？ 最初からやり直す必要がありますか？ 間違ったツールを正しく使用していますか、それとも間違ったツールを使用していますか？ 市販のGISソフトウェアの方が簡単でしょうか？ 回答者/コメント者の意味がわかりますが、実際にはラスターの使用を考えていませんでした。 ただし、主な問題は、すべてのプロセスを最初から再起動することなく、さまざまなシナリオを試す機能やベースデータを更新する機能に関するものでした。 ニュースのステップがあるので、あなたの提案は私が提案したものよりもはるかに柔軟ではないようです（さらに複雑かもしれません）：-（基準ごとに）ラスター化。-（最終的に）サンプリング（部分的なオーバーラップを含める場合は非常に複雑です） そのSextanteモデルビルダーは素晴らしいようです。実際、最後のコメントを投稿するとき、私はまさにそのようなことを考えていました。 Rhino3Dモデラーの優れたプラグインであり、ノードグラフワークフロー構築の同じ概念を使用するGrasshopper3Dをかなり多く使用しました（GISソフトウェアとは関係ありません）。（例：http : //designreform.net/2009/07/rhino-grasshopper-parametric-truss） これは、多くのGISデータ分析に非常によく適合しているため、このようなノードグラフツールを中心に構築されたGISソフトウェアをぜひご覧ください。 Sextante Modelerを試して、どのように機能するかをお知らせします。私はそれをグーグルで自分で見つけたかったのですが、キーワード「モデルビルダー」を知りませんでした。

11 qgis  raster  workflow