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マップのgifをシェープファイルなどのベクトル形式に変換する最良の方法は何ですか？ 私が興味を持っているのは、島の輪郭だけですので、オレンジ色の部分には手作業が必要だと思います。残りを処理する方法はありますか？ 著作権に関しては、1980年代のものであり、学術研究に使用されています。

28 shapefile  convert  vectorization 

大面積の土地利用分類ラスターファイル（6クラス）があります。しかし、ベクターポリゴンで必要なので、ベクター化しました。これまでのところ問題はありませんが、結果は-もちろん-すべてのピクセルがすべてのegdesで正確に渦化されていることです:)しかし、輪郭のように滑らかにする必要があります。だから、大丈夫、たとえばボイルのアルゴリズムで一般化することはできますが、それを計算するにはあまりにも多すぎます... だから私は何ができますか？ありがとう！マーティン

14 qgis  polygon  grass  saga  vectorization 

以下の例に示すように、地質図を利用したいと思います。これは、地図のかなり小さくて縮小された部分にすぎないため、編集/再描画が最終的に意味をなさないようです。 私の考えは、最初に岩盤と構造の断層のみを残してベクターに変換し、その後オプションで「クリーンな」ラスターファイルを使用できるようにすることです。 「方法」に関するヒントはありますか？

10 qgis  raster  vectorization 

そのラスタファイルを6つの土地利用クラスでベクトル化したいと思います。分類は非常にノイズが多く、一般化する必要があります。 結果は、polygoneベクターファイルになります。 SAGA、（GRASS）、QGISを使用しています。

10 qgis  grass  saga  vectorization  land-cover 

古いスキャンされたマップから最新のGISシステムで使用するためのジオメトリを導出するためにどのようなツールが存在しますか？ 機能を手動で編集またはトレースするためのインターフェースを提示するのではなく、実際のデータを生成するライブラリーについて言及しています。 そのようなツールが存在しない場合、問題に光を当てるかもしれない関連分野の学術論文や研究（または恥知らずなハック！）はありますか？

10 geometry  algorithm  software-recommendations  vectorization 

明らかに単純な問題がありますが、使用する明確な方法論が見つかりません。 CIESINのグリッド化された人口データセットを使用して、ベクトル凸多角形で「市街地」を区切る必要があります。 このデータセットは、全世界の人口密度値をラスターファイルとして提供します。問題は、すでにご想像のとおり、密度の値が非常に変化しており、「都市」の定義がかなり相対的であることです。 私は古典的なアプローチを試してみて、密度の値が高度であるかのように勾配を計算しましたが、勾配の値も非常に異なり、空間的に複雑で複雑でした。 私は、ArcGISとGeoDaを使用して、空間クラスタリングアルゴリズムであるLISAツール（Local Association of Spatial Association）を調査しましたが、非常に具体的なツールの中でかなり迷っています。一部のメソッドはベクトル形状でのみ機能するため、再分類とベクトル化が必要です（長時間の計算）。 使用するメソッドとツールのセットを洗練するのを手伝ってくれませんか？よろしくお願いします！

9 spatial-statistics  clustering  density  vectorization 

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 

大陸をカバーするポリゴンを含む古いベクターデータセットを取得しました。データは最初に1：5 000 000のスケールで紙に公開され、その後デジタル化されました。元のデータがなく、ベクトル化やメタデータに関する情報もありません。精度ではなく、頂点間の距離が解像度を制限していると思います。 頂点は高解像度で保存されます（「nnn.nnnnnnnnn」、「-nn.nnnnnnnnn」など）。データセットには、地理参照できるいくつかのポイントも、座標として定義されたノードもありません（例：度またはUTM座標）。海岸線の一部を比較すると、誤差は最大+/- 20kmです。 頂点の分布に基づいて最大誤差を推定する式を見つけたいのですが。任意の GISアプリケーションにアクセスできますが、堅牢な統計参照を希望します。 すべての頂点が正しいと仮定して、データセットの最大誤差を計算するにはどうすればよいですか？または別の言い方をすると、データセットの最大解像度を見つけるためにどのような方法を使用できますか？ 異なるセルサイズでデータセットをラスタライズし、小さなセルサイズにオーバーサンプリングして、解像度を失うことなく最小のラスタライズを検出しようとしましたが、これはかなり時間がかかり、あまり数学的なアプローチではありません。

8 vector  spatial-statistics  vectorization  mathematics