أكثر

Java كيفية إنشاء Geotiff من النقاط


لدي مجموعة من الكائنات حيث يحتوي كل كائن على ثلاثة حقول: خطوط الطول والعرض والفئة. هي في الأساس وحدات البكسل التي تم منحها فئة استخدام الأراضي. لا يمكنني معرفة كيفية تحويل هذه البيانات إلى تصنيف جغرافي. أفترض أنني يجب أن أستخدم الأدوات الجيولوجية. الإحداثيات بدرجات ديسيمبر طويلة. أعلم أنه يمكنني استخدام q أو Arcgis للقيام بذلك ولكني بحاجة إلى القيام بذلك كجزء من عملية آلية. فقط بحاجة إلى دفع في الاتجاه الصحيح.


يمكنك بالتأكيد استخدام GeoTools لهذا الغرض ، وربما ترغب أيضًا في إلقاء نظرة على مشروع JAITools relsted الذي يقوم بأشياء مفيدة مع البيانات النقطية. لقد كتبت بعض التعليمات البرمجية مرة أخرى لتنقيط الدوائر على الشبكة وإخراجها كـ GeoTiffs والتي يجب أن توجهك في الاتجاه الصحيح.


منتديات الغول

أين تحصل على خرائط الارتفاع (معلومات جغرافية حقيقية)

نشر بواسطة جمال & raquo السبت مارس 07، 2009 4:00 ص

أود أن أضيف تضاريس بخصائص العالم الحقيقي.
على سبيل المثال مدينتي مع الجبال المحيطة بها.

يمكنني الحصول على مواد على خرائط Google ، لكنني لم أتمكن من العثور على خرائط الارتفاع أو البيانات الجغرافية المماثلة التي يمكنني إنشاؤها باستخدامها.

تقدم واجهة برمجة تطبيقات google التضاريس من نوع الخريطة ، ولكن هذه المعلومات الزائفة فقط عن الارتفاع (خريطة الإغاثة المادية ، على سبيل المثال هنا). جيد للعين البشرية ، لكن لا يمكن استخدامه لخرائط الارتفاع.
لدى Google معلومات عن الارتفاع ، لأن تطبيق Google Earth يمكنه عرض التضاريس. لذلك يحصل على هذه المعلومات عن طريق الاتصال بالإنترنت. (أفترض أن هذه ليست واجهة برمجة تطبيقات عامة.)

لقد وجدت العديد من الروابط حول البيانات الجغرافية وهناك أيضًا أرشيفات خرائط مجانية على مواقع الويب.
لكني لا أعرف كيفية استخدام تنسيق البيانات هذا.
ربما يوجد في مكان ما إمكانية إدخال بيانات خطوط الطول / العرض / التكبير واستعادة البيانات ذات الصلة.

هل لدى أي شخص فكرة أو تجارب عن مكان الحصول على البيانات المطلوبة وكيفية إنشاء خرائط الارتفاع؟
كما يمكن أن يساعد إذا كان شخص ما يعرف منتدى مجموعة المصالح الخاصة حيث يمكنني أن أسأل.

رد: من أين تحصل على خرائط الارتفاع (معلومات جغرافية حقيقية)

نشر بواسطة بوليفوكس & raquo السبت 07 آذار (مارس) 2009 الساعة 10:28 صباحًا

كنت أفكر في لعبتي الخاصة التي أرغب في استخدام بيانات ارتفاع العالم الحقيقي للبلدان ، لذلك كنت أبحث عن هذا قليلاً بنفسي. يجب أن تكون إحدى المحطات الأولى هي مشروع "Blue Marble Next Generation" التابع لوكالة ناسا حيث يمكنك العثور على الكثير من صور القمر الصناعي (لجميع أشهر السنة) وبيانات الارتفاع. بعض الروابط:

إن خرائط الارتفاع التي هي صور هي مجرد 8 بتات من الدقة (على ما أظن) وهي ليست كافية حقًا. لكنني وجدت بعضها بدقة 16 بت في تنسيق ملف مخصص أخبروك بكيفية فتحه. لكن لا يمكنني العثور عليهم مرة أخرى الآن

أيضًا ، يتحدث هذا الموضوع عن استخراج خرائط الارتفاع من Google Earth. لم أجربها بعد:

اسمحوا لي أن أعرف إذا وجدت أي شيء آخر مفيد.

رد: من أين تحصل على خرائط الارتفاع (معلومات جغرافية حقيقية)

نشر بواسطة بوليفوكس & raquo السبت مارس 07، 2009 10:33 ص

حسنًا ، لقد وجدت الدقة العالية. كان جزءًا من الأرض المرئية الأصلية ، وليس من الجيل التالي. يمكنك الاطلاع على التفاصيل هنا:

وملف التورنت موجود هنا:

رد: من أين تحصل على خرائط الارتفاع (معلومات جغرافية حقيقية)

نشر بواسطة ريبتور & raquo السبت مارس 07، 2009 12:20 م

هناك مجموعات بيانات أخرى أيضًا في هذا الموقع.

رد: من أين تحصل على خرائط الارتفاع (معلومات جغرافية حقيقية)

نشر بواسطة مليام & raquo السبت مارس 07، 2009 1:31 مساءً

رد: من أين تحصل على خرائط الارتفاع (معلومات جغرافية حقيقية)

نشر بواسطة جمال & raquo الإثنين مارس 09، 2009 الساعة 11:11 صباحًا

رد: من أين تحصل على خرائط الارتفاع (معلومات جغرافية حقيقية)

نشر بواسطة جمال & raquo الإثنين مارس 09، 2009 12:06 مساءً

في معرض CeBIT في ألمانيا أخبرني أحدهم ، ذلك خطوط كفاف منتشرة على نطاق واسع في علوم الجغرافيا والمسح. تتوفر خرائط خط كونتور مجانية من قبل مكتب مسح الأراضي الألماني (ربما أيضًا لبلدان أخرى).
لذلك قد يكون من المثير للاهتمام ، إذا كان هناك محولات لإنشاء خرائط الارتفاع.

هنا وجدت ملف الخوارزمية كيف يمكن القيام بذلك (على أساس تقسيم المثلث). مثير للاهتمام أيضًا لإنشاء شبكة.
http://www.geocities.com/powersof2000/P. rain1.html

هذه قائمة خريطة الارتفاع البرمجيات. لم أكتشفه بعد ، لكن قد يكون ممتعًا:
http://wareseeker.com/free-height-maps

كما أنني وجدت المحول الجغرافي مفتوح المصدر جدال، لكنني لست متأكدًا ، إذا كان بإمكانه إنشاء خرائط ارتفاع:
http://en.wikipedia.org/wiki/GDAL

ال GeoTIFF يبدو تنسيق الملف مثيرًا للاهتمام بالنسبة لنا (تم إنشاؤه بواسطة عضو ناسا):
http://www.remotesensing.org/geotiff/sp. fhome.html
http://trac.osgeo.org/geotiff

شكرا على الإجابات!
بالمناسبة - يبدو أن موضوع المنتدى حول استخراج خرائط الارتفاع من Google Earth رائع!

حسنًا ، ليس لدي الكثير من الوقت هذه الأيام ، لكني أراقب هذا الموضوع

رد: من أين تحصل على خرائط الارتفاع (معلومات جغرافية حقيقية)

نشر بواسطة جمال & raquo الجمعة 20 آذار (مارس) 2009 الساعة 1:03 مساءً

إنه مجاني ومفتوح المصدر وله ترخيص بدون قيود.
أيضا: هناك ملف قائمة روابط ضخمة للتضاريس الأخرى ذات الصلة البرمجيات والصفحات التي تحتوي على بيانات التضاريس.
(على سبيل المثال ، نظرة عامة على ارتفاع التضاريس تحت سطح البحر (قياس الأعماق))

الشيء الثاني المثير للاهتمام هو GeoTools.
http://docs.codehaus.org/display/GEOTOOLS/Home

بدون غلاف لا يمكن استخدامه بواسطة تطبيقات Ogre ، ولكن ربما يكون هذا مفيدًا لإنشاء أداة لإنشاء خرائط عالية الدقة. (ربما لا تزال هناك مثل هذه الأداة باستخدام هذه المكتبة؟)

إذا كان شخص ما يعرف جيدا المنتدى الجغرافيفقط قلها. هناك يمكنني أيضًا أن أطلب اقتراحات أو تطبيقات متاحة لهدفنا.
تحديث بنفسي: geoclub.de (الألمانية فقط)

رد: من أين تحصل على خرائط الارتفاع (معلومات جغرافية حقيقية)

نشر بواسطة جمال & raquo الجمعة 20 آذار (مارس) 2009 الساعة 1:16 مساءً

بالمناسبة - منذ 3 أيام ترسل وكالة الفضاء الأوروبية ملف الأقمار الصناعية إلى الفضاء. ال مجال الجاذبية ومستكشف دوران المحيط في حالة مستقرة (جوس) بمسح الأرض بدقة عالية. الهدف الرئيسي هو أبحاث المناخ ، لكن البيانات المقاسة تسمح أيضًا بإنشاء خرائط ارتفاع دقيقة للأرض ، بما في ذلك أرض المحيط.

* دقة القياس: 1-2 سم (لمستخدمي الوحدات المسجلة الملكية - وهذا يعني 0.4 .. 0.8 بوصة)
* ارتفاع الرحلة:

155 ميلا)
* السرعة: 29.000 كم / ساعة (18.000 ميل / ساعة)
* الإبحار: 16 / يوم
* محرك أيوني
* الكل في الكل هناك العديد من الابتكارات فيه

رد: من أين تحصل على خرائط الارتفاع (معلومات جغرافية حقيقية)

نشر بواسطة جمال & raquo الجمعة 20 آذار (مارس) 2009 الساعة 4:26 مساءً

في ويكيبيديا نظرة عامة على عام تنسيقات البيانات الجغرافية:
http://en.wikipedia.org/wiki/GIS_file_formats

اقرأ مقالًا اليوم في مجلة ألمانية لتكنولوجيا المعلومات:
ال ترميز الترميز (جزء من واصف الطبقة الأنماط) هو تنسيق بيانات XML أكثر شيوعًا لتصور البيانات الجغرافية (تستخدمه الأدوات المجانية والتجارية). لسوء الحظ ، هناك معلومات أقل في ويكيبيديا ، لكنني أردت أن أخبرها ، لأنه قد يكون من المفيد بشكل عام معرفة هذا المعيار من اتحاد البيانات الجغرافية المكانية المفتوحة (OGC).
http://en.wikipedia.org/wiki/Styled_Layer_Descriptor
http://www.opengeospatial.org/ogc
http://www.opengeospatial.org/standards/symbol

رد: من أين تحصل على خرائط الارتفاع (معلومات جغرافية حقيقية)

نشر بواسطة بوليفوكس & raquo الأحد 22 آذار (مارس) 2009 الساعة 9:41 مساءً

رد: من أين تحصل على خرائط الارتفاع (معلومات جغرافية حقيقية)

نشر بواسطة johnhpus & raquo الأربعاء 01 أبريل 2009 الساعة 7:43 صباحًا

ربما تم ذكره بالفعل في مكان ما في تدفق الروابط ، ولكن إذا لم يكن كذلك ، فتأكد من مراجعة USGS ومتجر الخرائط المجاني عبر الإنترنت.

يبدو أن لديهم كل ما تريده تقريبًا ومفصل للغاية في ذلك - بجدية ، وصولاً إلى نطاقات هجرة الطيور والمناطق الهيدرولوجية.

رد: من أين تحصل على خرائط الارتفاع (معلومات جغرافية حقيقية)

نشر بواسطة جمال & raquo الأربعاء 01 أبريل 2009 الساعة 11:13 صباحًا

شكرا على الاكرامية.
هناك الكثير من المعلومات ، لذلك استغرقت دقيقة للعثور على قسم الخريطة الصحيح.

هنا هو نوع الخريطة نظرة عامة. كخطوة ثانية ، عليك أن تطلب الخريطة المطلوبة.
http://egsc.usgs.gov/isb/pubs/booklets/. smaps.html

الشيء العظيم هو محدد الخريطة. إنها واجهة خرائط Google. هناك تذهب إلى المنطقة المطلوبة ، وتضع علامة ثم ترى الخرائط المتاحة. رائع حقا!
http://store.usgs.gov/b2c_usgs/usgs/map. 4ROOT) /. do
لسوء الحظ ، يبدو أنه لا توجد خريطة مفصلة لألمانيا

هناك أيضًا وجدت شيئًا مثيرًا للاهتمام في المنتدى:
قم بتحويل تنسيق RRD / ADF (ArcView) إلى TIFF باستخدام البرنامج جدال.
http://isis.astrogeology.usgs.gov/IsisS. php؟ t = 1478

رد: من أين تحصل على خرائط الارتفاع (معلومات جغرافية حقيقية)

نشر بواسطة جمال & raquo السبت 16 أبريل 2011 4:36 مساءً

نشر مؤلف لعبة Ogre SimNation تلميحًا مثيرًا للاهتمام:

هناك موقع على شبكة الإنترنت مع بيانات GIS مجانية (معلومات جغرافية). اسم المشروع هو الأرض الطبيعية.
تحتوي قاعدة البيانات القابلة للتنزيل على معلومات مثل هذه:
خريطة العالم ، القارات ، البلدان ، الأنهار ، المدن ، بيانات الارتفاع ، بيانات عمق البحر ،.

التنسيقات هي:
* تنسيق ملف شكل ESRI (تنسيق vektor)
* تنسيق TIFF مع ملف عالمي TFW
* الإحداثيات على أساس WGS84

رد: من أين تحصل على خرائط الارتفاع (معلومات جغرافية حقيقية)

نشر بواسطة جمال & raquo السبت أبريل 16، 2011 7:24 مساءً

تحديث لبيانات GIS لمشروع Natural Earth: نشر مطور SimNation كود C ++ الخاص به لتحميل البيانات.

انظر إلى موضوع المنتدى هذا: قارئ ملفات أشكال ESRI (الأسطر / المضلعات فقط حتى الآن)
(إذا جربت الكود ، فيرجى تقديم ملاحظات في سلسلة الرسائل هذه وإخبارنا بكيفية عملها.)

رد: من أين تحصل على خرائط الارتفاع (معلومات جغرافية حقيقية)

نشر بواسطة بيجبمان & raquo السبت أغسطس 27، 2011 12:30 صباحا

رد: من أين تحصل على خرائط الارتفاع (معلومات جغرافية حقيقية)

نشر بواسطة جمال & raquo السبت أغسطس 27، 2011 1:11 صباحا

جميل أن أسمع أنك تحب الروابط. لقد وجدتها في أماكن مختلفة وفكرت أنه من الجيد للآخرين نشرها هنا.

قبل عامين ، حصلت على بيانات ارتفاع المنطقة المطلوبة (أفترض من خلال خدمة جغرافية مدفوعة الأجر) وقمت بتحويل هذا إلى تنسيق آخر بواسطة أداة سطر أوامر ، ربما جدال. كان هذا التنسيق الجديد عبارة عن ملف نصي به العديد من الأرقام. لتحويله إلى خريطة ارتفاع ذات صلة بالغول ، كان علي إجراء العمليات الحسابية يدويًا. (آسف ، لا أتذكر التفاصيل ، لكنها كانت طريقة صخرية)
للاختبار المقصود ، حصلت على نسيج من خرائط Google. (أعتقد أنه غير مسموح باستخدامه في تطبيقات أخرى. ربما فقط للمحتوى المدفوع؟)
ثم كان من الصعب ضبط النسيج على تضاريس خريطة الارتفاع. لم يكن لدي إحداثيات خطوط الطول / العرض الدقيقة.

كما أنني أتذكر أن بعض مواقع الويب / قواعد البيانات ليس لديها بيانات عن أوروبا. كان لدى الآخرين دقة منخفضة فقط.


بالنسبة إلى مكتبة الهندسة الإجرائية Ogre ، يوجد الآن نص محلل لـ [url = http: /www.openstreetmap.org] OpenStreetMap [/ url]. لذلك يمكن إعادة إنشاء المحتوى الجزئي / المحدد في تطبيقات Ogre.
ربما يمكن أيضًا تعديل المحلل اللغوي لاستيراد البيانات من مصادر أخرى ، على سبيل المثال معلومات الارتفاع.
تم نشر النص المحلل هنا. إذا قرأت بشكل صحيح ، فقد تمت إضافته الآن إلى المستودع "الرسمي".


إذا كنت (أو أي شخص آخر) لديه خبرة في استيراد المعلومات الجغرافية ، فلا تتردد في إرسال تقرير إلينا.

رد: من أين تحصل على خرائط الارتفاع (معلومات جغرافية حقيقية)

نشر بواسطة أميجوفيس & raquo الثلاثاء 20 سبتمبر 2011 11:09 صباحًا

أريد استخدام الغول مع بيانات العالم الحقيقي (srtm heightmap / Satellite images)

هل قام أي شخص بأشياء مماثلة ويمكنه مشاركة بعض الأفكار والنصائح؟

رد: من أين تحصل على خرائط الارتفاع (معلومات جغرافية حقيقية)

نشر بواسطة جمال & raquo الثلاثاء 20 سبتمبر 2011 الساعة 8:26 مساءً

الخطوة الأولى هي العثور على البيانات المطلوبة (المنطقة والقرار).
هناك قواعد بيانات جغرافية مجانية. بدلاً من ذلك ، هناك وكالات يمكنك من خلالها شراء البيانات (على سبيل المثال للحصول على دقة أعلى).

الخطوة الثانية هي تحويل البيانات (بطريقة ما) لاستخدامها مع الغول.
هناك اختلافات بين تنسيقات البيانات وأنظمة الإحداثيات. حسنا ، موضوع معقد. يجب أن تعرف ما تحتاجه وأن تبحث عن أدوات GIS (GIS = Geo Information System) التي تناسب احتياجاتك.

الخطوة الثالثة هي الحصول على نسيج والعثور على الإحداثيات الصحيحة "لدمج" بيانات الطول والملمس.


من المثير للاهتمام أن تكون إضافة Ogre الإضافية Ogre Procedural. كتب شخص ما نصًا لاستيراد البيانات من قاعدة بيانات OpenStreetMap.
بدلاً من ذلك ، هناك امتدادات لأداة النمذجة ثلاثية الأبعاد Blender والتي يمكنها استيراد البيانات من OpenStreetMap.

هذه هي أفكاري العفوية. لست متخصصًا ولدي خبرة أقل في البيانات الجغرافية الحقيقية. مزيد من الاقتراحات هي دائما موضع ترحيب.

رد: من أين تحصل على خرائط الارتفاع (معلومات جغرافية حقيقية)

نشر بواسطة أميجوفيس & raquo الأربعاء 21 سبتمبر 2011 10:16 صباحًا

حسنًا ، لدي بالفعل خريطة الارتفاع والملمس المطابقين لنفس المنطقة:


تبلغ صورة خريطة الارتفاع حوالي 3000 × 3000 بكسل تقريبًا
صورة القمر الصناعي حوالي 52000 × 26000 بكسل تقريبًا (إنها صورة طائر سريعة تم الحصول عليها في عملي)

أنا أقوم بعمل مشروع sim طيران صغير:
لنفترض الآن أنني قسمت الصورتين للحصول على أجزاء 52 × 26 ، لذا لدي 1352 ملفًا لخريطة الارتفاع والصور
الآن ما هي خياراتي لتصميم مستواي بهذه البيانات بالإضافة إلى أشياء أخرى مثل مناطق المطار / المباني المحيطة. إلخ ؟

أريد استخدام ogitor كمحرر مستوى نهائي لوضع الكائنات في المواضع الصحيحة
لكن لا يمكنني تحميل جميع صفحات التضاريس في ogitor لأن لدي الكثير ويمكن أن يستغرق الأمر ساعات للحصول عليها في المحرر:

هل هناك طريقة لتحميل الصفحات في تطبيق ogre العادي / تصدير المشهد إلى ملف dotscene وتحميل هذا الملف في ogitor بجميع صفحات التضاريس 1352 ،
بعد ذلك يمكنني تعديل المستوى عن طريق وضع الكائنات المختلفة في المشهد

رد: من أين تحصل على خرائط الارتفاع (معلومات جغرافية حقيقية)

نشر بواسطة جمال & raquo الأربعاء 21 سبتمبر 2011 الساعة 11:35 صباحًا

الحصول على البيانات بالفعل هو نقطة انطلاق جيدة.

تحتاج أيضًا إلى معرفة البعد الحقيقي الذي تريد تعيين بيانات النسيج والتضاريس إليه. (على سبيل المثال 30 × 30 كيلومتر مربع)
هذا مهم للتحويل إلى الغول. في طلبي ، أستخدم وحدة غول 1 لمتر واحد. (إذا كنت تستخدم وحدات "الملكية" مثل الأميال ، فيمكنك فعل ذلك أيضًا.)
لاستيراد خريطة الارتفاع ، تحتاج أيضًا إلى تحديد قيم الارتفاع بالأبيض والأسود.
في مدير مشهد التضاريس ، يرتبط اللون الأسود بـ Y = 0 في إحداثيات الغول. اعتمادًا على نظام الإحداثي المستخدم ، قد تحتاج إلى إضافة إزاحة ارتفاع أو إجراء المزيد من حسابات الإحداثيات المتقدمة.
بالنسبة لمحاكاة الطيران ، قد يكون من المفيد استخدام نظام إحداثيات ، وهو أمر شائع بالنسبة للطائرات. ثم يمكنك تطبيق حسابات الرحلة ذات الصلة. إذا قمت بإجراء جميع العمليات الحسابية في إحداثيات الغول ، فلا يمكنك استخدام معادلات الطيران الشائعة. قد يكون اعتماد المعادلات لنظام إحداثيات الغول أمرًا صعبًا. في تطبيقاتي البحرية ، أقوم بإجراء العمليات الحسابية في نظام الإحداثيات بين الشمال والشرق والأسفل. فقط من أجل التصور أقوم بتحويلها إلى إحداثيات غول.
مجرد اقتراح صغير.

لماذا تريد تجانب الخريطة كثيرًا؟
يمكنك استخدام مربعات 10 × 10 ذات صلة بـ 300 × 300 بكسل ارتفاع خريطة (100 في المجموع).
لدي خبرة فقط مع مدير مشهد التضاريس. هذا يحتاج دائمًا إلى تضاريس مربعة. (يجب أن يكون الطول والعرض متساويين.) ربما يكون هذا الشرط هو نفسه بالنسبة لمكون تضاريس الغول الجديد.
حول تفاصيل التجانب والتحميل بواسطة Ogitor ، يجب أن تتحدث في موضوع منتدى Ogitor. يعرف الناس هناك جوانب عملية أكثر.

رد: من أين تحصل على خرائط الارتفاع (معلومات جغرافية حقيقية)

نشر بواسطة أميجوفيس & raquo الاثنين 26 سبتمبر 2011 5:19 مساءً

كتب Beauty: الحصول على البيانات بالفعل هو نقطة انطلاق جيدة.

تحتاج أيضًا إلى معرفة البعد الحقيقي الذي تريد تعيين بيانات النسيج والتضاريس إليه. (على سبيل المثال 30 × 30 كيلومتر مربع)
هذا مهم للتحويل إلى الغول. في طلبي ، أستخدم وحدة غول 1 لمتر واحد. (إذا كنت تستخدم وحدات "الملكية" مثل الأميال ، فيمكنك فعل ذلك أيضًا.)
لاستيراد خريطة الارتفاع ، تحتاج أيضًا إلى تحديد قيم الارتفاع بالأبيض والأسود.
في مدير مشهد التضاريس ، يرتبط اللون الأسود بـ Y = 0 في إحداثيات الغول. اعتمادًا على نظام الإحداثي المستخدم ، قد تحتاج إلى إضافة إزاحة ارتفاع أو إجراء المزيد من حسابات الإحداثيات المتقدمة.
بالنسبة لمحاكاة الطيران ، قد يكون من المفيد استخدام نظام إحداثيات ، وهو أمر شائع بالنسبة للطائرات. ثم يمكنك تطبيق حسابات الرحلة ذات الصلة. إذا قمت بإجراء جميع العمليات الحسابية في إحداثيات الغول ، فلا يمكنك استخدام معادلات الطيران الشائعة. قد يكون اعتماد المعادلات لنظام إحداثيات الغول أمرًا صعبًا. في تطبيقاتي البحرية ، أقوم بإجراء العمليات الحسابية في نظام إحداثيات الشمال والشرق والأسفل. فقط من أجل التصور أقوم بتحويلها إلى إحداثيات غول.
مجرد اقتراح صغير.

لقد استخدمت gdal لمطابقة خريطة الارتفاع والصور وكل شيء مثالي
لكن في الوقت الحالي ، أريد فقط تشغيل محرك التضاريس بشكل صحيح مع بياناتي


التوعية من الأرض

استيراد ملف شكل GIS أو مجموعة بيانات متجه أخرى

قم باستيراد GeoTIFF أو مجموعة بيانات نقطية أخرى

على الاطلاق لا حاجة لمهارات البرمجة!

في أبريل 2017 ، تم إطلاق Google Earth على الويب ، والذي يضع Earth في المتصفح. ومع ذلك ، في هذا البرنامج التعليمي ، ستحتاج إلى تثبيت برنامج Google Earth Pro لسطح المكتب على جهاز الكمبيوتر الخاص بك. تحميل أحدث نسخة هنا. (انه مجانا!)

قم بتنزيل مجموعات البيانات التالية لاستخدامها في هذا التمرين: Rivers_in_SEAsia_shapefile.zip و LandCover_in_SEAsia_grid.zip على جهاز الكمبيوتر الخاص بك. قم بفك ضغط كلا الملفين في مجلد على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.

استيراد ملف شكل GIS أو مجموعة بيانات متجه أخرى

يختار يستورد. من قائمة "ملف".

حدد نوع ملف البيانات الخاصة بك من ملف ملفات من نوع قائمة. في هذا المثال ، اختر _ESRI Shape (.shp) _ من قائمة نوع الملف ، حدد Rivers_in_Southeast_Asia.shp ، وانقر فوق فتح*.

إذا كانت لديك بيانات MapInfo .tab ، فاختر _MapInfo (.التبويب) من الملفات من النوع القائمة ، حدد ملف TAB وانقر فوق فتح*.

ستظهر رسالة تفيد بأن الملف يحتوي على أكثر من 2500 ميزة ويمكن أن يتسبب في تدهور أداء التطبيق.

عندما ترى هذه الرسالة ، يمكنك اختيار استيراد عينة فقط ، أو التقييد على طريقة العرض الحالية ، أو استيراد الكل.

انقر على استيراد جميع ملفات زر.

ستظهر رسالة تسألك عما إذا كنت ترغب في إنشاء قالب نمط. انقر نعم.

في اليوم التالي إعدادات قالب النمط في مربع الحوار ، ستقوم بإنشاء قالب نمط للأنهار ، والذي سيتضمن الألوان والتسميات والرموز.

تحت اسم علامة التبويب ، اختر الحقل في ملف الشكل الذي ترغب في استخدامه لتسميات الأسماء للبيانات في برنامج Google Earth. يمكنك استخدام جدول المعاينة لعرض الحقل الذي يحتوي على المحتوى الذي ترغب في استخدامه للتسميات.

في هذا المثال ، حدد "NAM" في القائمة المنسدلة. هذا هو الحقل في ملف الأشكال الذي يحتوي على أسماء الأنهار.

ضمن علامة التبويب "اللون" ، حدد إلى استخدم لونًا واحدًا، وانقر على عينة الألوان على اليمين. يؤدي هذا إلى ظهور إعدادات اللون.

في ال إختر لون في مربع الحوار ، اختر لونًا لمجموعة بيانات النهر. في هذا المثال ، حدد لونًا أزرق ، وانقر فوق نعم.

تحت علامة التبويب الارتفاع ، احتفظ ميزات المشبك على الأرض المحدد. سيؤدي ذلك إلى إبقاء الأنهار مثبتة على الأرض ، متبعةًا التضاريس.

انقر نعم لإنهاء أسلوبك.

سيظهر مربع حوار يسألك عما إذا كنت تريد حفظ قالب النمط الذي أنشأته للتو. إذا كنت ترغب في حفظه للاستخدام في المستقبل ، انقر فوق يحفظ. خلاف ذلك ، انقر فوق يلغي. في هذا المثال ، انقر فوق يحفظ.

تم تحويل بيانات GIS الخاصة بك إلى KML ، وتظهر البيانات الآن في برنامج Google Earth. لاحظ كيفية إدراج ملف KML أيضًا في لوحة الأماكن أسفل ملف أماكن مؤقتة مجلد. لحفظه في Google Earth للجلسات المستقبلية ، حدد هذا الملف واسحبه إلى ملف أماكني المجلد قبل إغلاق برنامج Google Earth.

بمجرد قيامك باستيراد مجموعة بيانات المتجه ، يمكنك تحسين ملفك للحد من عدد النقاط المعروضة على ارتفاعات أعلى ، باستخدام أداة Regionate ، واتباع الخطوات التالية:

  • احفظ مجموعة بيانات المتجه المستوردة كملف KML ، ثم اختر المنطقة ضمن قائمة الأدوات.
  • بالنسبة إلى ملف الإدخال ، استعرض للوصول إلى ملف KML المحفوظ. ثم اختر مجلد الإخراج حيث تريد حفظ الملفات المحددة.
  • حدد "فتح الملفات ذات المناطق المحددة عند الانتهاء" وانقر فوق المنطقة. الآن ، كلما قمت بالتكبير ، سترى المزيد من النقاط بشكل متزايد.

قم باستيراد GeoTIFF أو مجموعة بيانات نقطية أخرى

لاستيراد مجموعة بيانات نقطية ، حدد يستورد. من ملف قائمة. حدد تنسيق الملف المناسب من قائمة نوع الملف في الأسفل ، وحدد الملف الذي تريد استيراده ، وانقر فتح. في هذا المثال ، حدد نوع الملف _GeoTIFF (.tif) _ ، حدد ملف LandCover_SEAsia.tif ، وانقر فوق فتح*.

إذا كانت صورتك المستوردة أكبر من الحد الأقصى للحجم الذي يدعمه الجهاز ، فسيتم إعطاؤك عدة خيارات:

  • انقر إنشاء Super Overlay. لاستيراد الصور الكبيرة وتقسيمها تلقائيًا إلى مربعات وقياسها وفقًا لمستوى التكبير / التصغير.
  • انقر مقياس لإعادة القياس إلى الحد الأقصى للحجم المعتمد.
  • انقر ا & قتصاص لعرض مجموعة فرعية كاملة الدقة فقط من الصورة.

لهذا البرنامج التعليمي ، اختر مقياس لاستيراد صورة واحدة ذات دقة أقل قليلاً.

في ال تراكب الصور الجديد في مربع الحوار الذي يظهر ، امنح تراكب صورتك ملفًا اسم، ثم انقر فوق نعم.

نظرًا لأن مجموعة البيانات النقطية في مرجع جغرافي لنظام إحداثيات ، يتم وضعها تلقائيًا في الموقع المناسب. تم استيراد الغطاء الأرضي GeoTIFF إلى برنامج Google Earth وهو موجود في لوحة الأماكن.

بالإضافة إلى استيراد بيانات GIS إلى Google Earth Pro ، يمكنك أيضًا استخدام العديد من الأدوات والبرامج الأخرى لتحويل بيانات GIS إلى ملفات KML لاستخدامها في Google Earth. تحتوي برامج GIS ، مثل QGIS و ESRI ArcGIS و MapInfo ، على أدوات لتصدير بيانات GIS إلى تنسيق KML لاستخدامها في Google Earth.

يحتوي برنامج QGIS المجاني والمفتوح المصدر على العديد من الأدوات والمكونات الإضافية ذات الصلة بـ KML.

يحتوي ESRI ArcGIS على أدوات في ArcToolbox (أدوات التحويل & gt إلى KML) لتحويل بيانات GIS المتجهية والنقطية إلى KML.

ogr2gui ، أداة مساعدة مجانية تقوم بتحويل العديد من التنسيقات ، بما في ذلك ملفات الأشكال إلى KML.

هل لديك أسئلة حول هذا البرنامج التعليمي؟ هل تريد أن تعطينا بعض الملاحظات؟ قم بزيارة منتدى مساعدة Google Earth لمناقشته مع الآخرين.


1.5 تدفق البيانات العامة

كما قال Grolemund و Wickham في R لعلوم البيانات ...

"علم البيانات مجال ضخم ، ولا يمكنك إتقانه من خلال قراءة كتاب واحد."

ومع ذلك ، فإن المكان الجيد للبدء هو النظر في سير العمل النموذجي لمشروع علم البيانات (أو GIS) الذي ستراه من خلال هذه العمليات العملية ، والتي تم تلخيصها بشكل جيد في هذا الرسم البياني الذي أنتجته الدكتورة جوليا لاوندز مقتبسًا من Grolemund و Wickham.

لكونك يجب عليك يستورد بياناتك (ليست بالضرورة بيئية) في R أو أي نوع آخر من نظم المعلومات الجغرافية لتكون قادرًا بشكل فعلي على إجراء أي نوع من التحليل عليها.

بمجرد الاستيراد قد تحتاج إلى أنيق - مرتب البيانات. هذا يعتمد حقًا على نوع البيانات ونقوم بتغطية هذا لاحقًا في الدورة التدريبية. ومع ذلك ، فإن وضع جميع بياناتك في بنية متسقة سيكون مفيدًا للغاية عندما يتعين عليك إجراء تحليل لها - حيث يمكنك التعامل معها جميعًا بنفس الطريقة. يوضح Grolemund و Wickham أن البيانات مرتبة عندما "يكون كل عمود متغيرًا ، وكل صف عبارة عن ملاحظة" ، سنغطي هذا الأمر أكثر في الأسبوع المقبل في قسم البيانات الترتيب.

عندما يكون لديك (أو لم تكن) بيانات مرتبة ، فمن المرجح أن ترغب في ذلك تحول هو - هي. يعرّف Grolemund و Wickham هذا على أنه "تضييق نطاق الملاحظات المهمة (مثل جميع الأشخاص في مدينة واحدة ، أو جميع البيانات من العام الماضي) ، وإنشاء متغيرات جديدة هي وظائف للمتغيرات الحالية (مثل سرعة الحوسبة من المسافة والوقت) ، و حساب مجموعة من الإحصائيات الموجزة (مثل الأعداد أو الوسائل) ". ومع ذلك ، من وجهة نظر نظم المعلومات الجغرافية ، أود أن أدرج أيضًا وضع جميع بياناتك في إسقاط مماثل ، يتم تغطيته الأسبوع المقبل في تغيير التوقعات وأي عملية أساسية أخرى قد تقوم بها قبل التحليل الأساسي. يمكن القول إن هذه العمليات يمكن أن تشمل أشياء مثل: القطع (قطع ملفات تعريف الارتباط منطقة الدراسة الخاصة بك) ، والتخزين المؤقت (إنشاء مناطق ضمن مسافة نقطة) والتقاطع (حيث تتداخل مجموعتا بيانات).

الترتيب والتحويل = مشاحنات البيانات. تذكر من المقدمة أن هذا قد يكون 50-80٪ من وظيفة علم البيانات!

بعد أن تقوم بتحويل البيانات ، فإن أفضل ما عليك فعله هو تصور - حتى مع بعض الإحصائيات الموجزة الأساسية. ستتيح لك هذه الخطوة البسيطة غالبًا إلقاء نظرة على بياناتك بطريقة مختلفة وتحديد المزيد من التحليل المناسب.

التالي هو النمذجة. شخصيًا في نظام المعلومات الجغرافية ، أود أن أقول إن المصطلح الأفضل هو المعالجة حيث أن البيانات نفسها عادة ما تكون نموذجًا للواقع على الكمبيوتر. قسم النمذجة أو المعالجة هو المكان الذي تجري فيه التحليل الأساسي (أكثر من التحليل الأساسي الذي سبق ذكره) وتحاول تقديم إجابة لسؤال البحث الخاص بك.

يجب عليك Fianlly يتواصل دراستك ومخرجاتك ، لا يهم مدى جودة مشاحنات البيانات أو النمذجة أو المعالجة ، إذا لم يتمكن جمهورك المقصود من تفسيرها ، حسنًا ، فهي عديمة الفائدة إلى حد كبير

في غضون أسابيع قليلة ، عد وراجع قسم تدفق البيانات هذا لترى كيف يتناسب ما تعلمته مع إطار العمل المقدم.


إعادة: قيم GeoTIFF القصوى / الدقيقة

ال شجار يتم توفير تطبيق DLL للسماح بالوصول الفوري إلى ملفات تنسيق ملفات الصور ذات العلامات (TIFF) وإنشاءها وتحديثها من داخل منتج IMAGINE. TIFF هو تنسيق ملف نقطي شائع ومرن للمجال العام ، وتطالب Adobe Systems، Inc. بمواصفاته.

ال شجار يتعرف تطبيق DLL أيضًا على امتداد GeoTIFF إلى TIFF. وفقًا لمواصفات تنسيق GeoTIFF ، المراجعة 1.0 ، "تحدد مواصفات GeoTIFF مجموعة من علامات TIFF المقدمة لوصف جميع معلومات" رسم الخرائط "المرتبطة بصور TIFF التي تنشأ من أنظمة تصوير الأقمار الصناعية ، والتصوير الجوي الممسوح ضوئيًا ، والخرائط الممسوحة ضوئيًا ، ونماذج الارتفاع الرقمية ، أو كنتيجة لتحليل جغرافي ".

الرجوع إلى http://home.earthlink.net/

ritter / geotiff / geotiff.html كنقطة بداية للحصول على معلومات إضافية حول كل من TIFF و GeoTIFF.

ال شجار يدعم تطبيق DLL إصدار TIFF Revision 6.0. يعتمد دعم TIFF Revision 6.0 على إجراءات في LIBTIFF ، الإصدار 3.4 Beta 037 ، حقوق النشر (c) 1988-1995 Sam Leffler ، حقوق النشر (c) 1991-1995 Silicon Graphics، Inc.

كحد أدنى ، القصد هو دعم Baseline TIFF كما هو محدد في مواصفات المراجعة 6.0. بشكل عام ، من المفترض أن يتم تنفيذ أي من متطلبات Baseline TIFF التي لم يتم تناولها بشكل خاص في هذا المستند بواسطة LIBTIFF ويُعتقد أن استخدام LIBTIFF بواسطة تطبيق DLL هذا سيفي بالمتطلبات.

يتم توضيح تفاصيل التنفيذ المحددة أدناه بطريقة تتوافق مع تقسيم مواصفات TIFF Revision 6.0.

يتم استخدام Image File Header لتعريف الملف كملف TIFF (انظر tiffFileTitleIdentifyAndOpen ).

يتم تجاهل كافة دلائل ملفات الصور (IFDs) بخلاف أول دليل في الملف بواسطة ملف شجار DLL ، لأنه ليس مطلوبًا لقارئ Baseline TIFF.

إذا كانت علامة PhotometricInterpretation تشير إلى أن WhiteIsZero ، يتم قلب قيم البكسل قبل إعادتها عبر tiffLayerRasterRead وظيفة.

يعد الخيار "بدون ضغط" هو الخيار الوحيد الذي يحتاج تحديدًا إلى معالجته بواسطة ملف شجار تطبيق DLL حيث يتم التعامل مع خيارات الضغط الأخرى من خلال استخدام الإجراءات الموجودة في LIBTIFF. على وجه التحديد ، بالنسبة لقيم BitsPerSample الأقل من 8 ، يجب فك حزم البيانات إلى 1 بكسل لكل بايت قبل إرجاع البيانات من tiffLayerRasterRead استدعاء وظيفة. على العكس من ذلك ، يجب تعبئة البيانات بواسطة ملف tiffLayerRasterWrite استدعاء وظيفة في نفس المواقف.

في حالة عدم وجود أي معلومات GeoTIFF ، يتم اعتبار قيم ResolutionUnit و XResolution و YResolution وتمثيلها في المعلومات التي يتم إرجاعها من tiffLayerMapInfoRead وظيفة.

لا توجد ملاحظات تنفيذ خاصة.

يتم تحويل قيم ColorMap في الصورة إلى / من نطاق TIFF المحدد من 0 إلى 65535 من / إلى النطاق المحدد IMAGINE من 0.0 إلى 1.0 عند كتابتها / قراءتها.

صور بألوان كاملة RGB

يمكن الوصول إلى جميع طبقات الصورة ذات الدقة الكاملة باستخدام قيمة SamplesPerPixel كعدد الطبقات في الصورة.

متطلبات Baseline TIFF الإضافية

منذ شجار يوفر تطبيق DLL إمكانات التحديث ، وهو يعمل بشكل أساسي داخل منتج IMAGINE كمحرر TIFF. على هذا النحو ، تم اتباع توصيات مواصفات TIFF لمحرري TIFF. أي ، ملف TIFF الذي تم تعديله بأي شكل من الأشكال بواسطة منتج IMAGINE سيتم حذف أي وجميع الملفات الفرعية. بالإضافة إلى ذلك ، سيؤدي تعديل الملف في IMAGINE إلى حذف جميع الحقول غير المتعرف عليها (الحقول غير الأساسية) من ملف TIFF.

يمكن أن يكون لهذا السلوك عواقب وخيمة على بيانات المستخدم. لذلك ، فإن السلوك الافتراضي لملف شجار DLL هو فتح جميع صور TIFF مع وصول للقراءة فقط ، بغض النظر عن أذونات المستخدم على الملف. إمكانيات التحرير الخاصة ببرنامج شجار يمكن تمكين DLL عن طريق تعيين التفضيل "TIFF Image Files" / "Edits Allowed" على "true". تفضيل آخر ، "علامات غير معروفة" ، يسمح للمستخدم باختيار نسخ العلامات غير المعروفة باستخدام وصف الحقل الخاص بهم. في حالة اختيار المستخدم لنسخ العلامات غير المعروفة كما هي ، يجب أن يدرك أن العلامات والبيانات المنسوخة (غير المتعرف عليها) قد تكون غير متوافقة مع التعديلات الأخرى للملف.

الدليل المرجعي الميداني لخط الأساس

لم يتم الوصول إليها إلا للنسخ.

يستخدم لتحديد نوع البكسل للطبقة.

لا يمكن أن تحتوي الصور التي تحتوي على قيمة BitsPerSample أكبر من 16 على جدول ألوان مخزّن لها ، وبالتالي ، لن يتمكن IMAGINE من تذكر أنها موضوعية. لذلك، LayerLayerTypeWrite لا يتم تنفيذه.

لم يتم الوصول إليها إلا للنسخ.

لم يتم الوصول إليها إلا للنسخ.

لم يتم الوصول إليها إلا للنسخ.

لم يتم الوصول إليها إلا للنسخ.

تستخدم لدعم الصور متعددة الأطياف.

لم يتم الوصول إليه ولم يتم نسخه. مدعوم من قبل LIBTIFF أثناء قراءة وكتابة البلاط والأشرطة المشفرة.

لم يتم الوصول إليه ولم يتم نسخه.

لم يتم الوصول إليه ولم يتم نسخه.

لم يتم الوصول إليها إلا للنسخ.

لم يتم الوصول إليها إلا للنسخ.

لم يتم الوصول إليها إلا للنسخ.

لم يتم الوصول إليها إلا للنسخ.

يستخدم كإرتفاع للطبقة لجميع الطبقات المشتقة من ملف فرعي معين.

يستخدم كعرض طبقة لكل الطبقات المشتقة من ملف فرعي معين.

لم يتم الوصول إليها إلا للنسخ.

تُستخدم كحد أقصى لقيمة الصورة للبيانات التي تبلغ 16 بتًا وأقل.

تستخدم كحد أدنى لقيمة الصورة لبيانات 16 بت وأقل.

لم يتم الوصول إليها إلا للنسخ.

لم يتم الوصول إليه إلا للنسخ نظرًا لأنه يتم الوصول إلى الملف الفرعي الأول فقط ويجب أن يحتوي على نوع الملف الفرعي 0.

تُستخدم جنبًا إلى جنب مع XResolution و YResolution و ResolutionUnit في محاكاة معلومات الخريطة في حالة عدم وجود معلومات GeoTIFF.

تفسير ضوئي

يستخدم لتحديد ما إذا كانت بيانات BIP بحاجة إلى إعادة ترتيب قبل إعادتها عبر tiffLayerRasterRead واجهه المستخدم.

انظر الاتجاه. بشكل افتراضي ، يعين DLL هذه العلامة صراحةً إلى 1 (لا توجد وحدة مطلقة) عند إنشاء الصور.

تستخدم كارتفاع الكتلة للصور غير المكسوة بالبلاط.

يستخدم كعدد الطبقات في الصورة. يتم تخزين الصور متعددة الأطياف (أكبر من ثلاثة نطاقات) كعينات إضافية لبيانات غير معروفة.

لم يتم الوصول إليها إلا للنسخ.

تستخدم ضمنيًا في قراءة وكتابة البيانات من خلال LIBTIFF.

تستخدم ضمنيًا في قراءة وكتابة البيانات من خلال LIBTIFF.

لم يتم الوصول إليه ولم يتم نسخه.

لم يتم الوصول إليها إلا للنسخ.

تم التنفيذ من خلال LIBTIFF.

ضغط هوفمان المعدل

تم التنفيذ من خلال LIBTIFF.

يتم تمكين دعم الامتدادات المحددة لـ TIFF حيث يتم توفير الدعم في LIBTIFF. في الحالات التي تتطلب ترخيصًا إضافيًا ، مثل الوصول إلى بيانات LZW المضغوطة ، تم التحكم في الوصول من خلال LIBTIFF ، ولكن لم يتم تعطيله.

يتم توضيح تفاصيل التنفيذ المحددة أدناه بطريقة تتوافق مع تقسيم مواصفات TIFF Revision 6.0.

ترميزات CCITT Bilevel

تم التنفيذ من خلال LIBTIFF.

تخزين المستندات واسترجاعها

لا يتم الوصول إلى جميع العلامات المرتبطة إلا للنسخ.

تم التنفيذ من خلال LIBTIFF. التحكم في الوصول أثناء tiffLayerRasterRead (مرفوض في حالة عدم وجود ترخيص LZW).

متنبئ التمايز

تم تنفيذه من خلال LIBTIFF بالتزامن مع ضغط LZW.

تم التنفيذ من خلال LIBTIFF. يتم استخدام عرض البلاط وارتفاع البلاط لعرض الكتلة وارتفاع الكتلة للطبقات. يتحكم التفضيل "TIFF Image Files" / "Create Tiled Images" في كيفية إنشاء ملفات TIFF الجديدة من مكتبة الارتباط الديناميكي (DLL) ، نظرًا لعدم وجود فرصة لمطالبة المستخدم.

تم التنفيذ من خلال LIBTIFF. لم يتم إجراء أي محاولة لإجراء تحويل مساحة اللون إلى RGB للعودة. لا يتم الوصول إلى العلامات المرتبطة إلا للنسخ.

All associated tags are not accessed except to copy over.

Associated Alpha Handling

All associated tags are not accessed except to copy over.

This extension is used to support signed integer data types as well as floating point images. The SMinSampleValue and SMaxSampleValue tags are used in a manner similar to MinSampleValue and MaxSampleValue when dealing with data that is greater than 16 bits.

RGB Image Colorimetry

Associated tags are not accessed except to copy over.

Digital video format. All associated tags are not accessed except to copy over. As with CMYK, no attempt is made to perform a color space conversion to RGB for return.

Implemented through LIBTIFF.

Implemented through LIBTIFF. As with CMYK, no attempt is made to perform a color space conversion to RGB for return.

ال RasterFormats interface functions that relate to georeferencing and geocoding in the tiff DLL implementation were developed to support GeoTIFF Revision 1.0. The support for GeoTIFF Revision 1.0 is based on the final 1.0 release version of the platform-independent public-domain subroutine library for such purpose, Copyright (c) 1995 Niles D. Ritter.

GeoTIFF divides the cartographic information associated with a TIFF image into two pieces: georeferencing and geocoding. This maps closely to IMAGINE's MapInformation and Projection but there are some differences that need to be handled.

GeoTIFF defines georeferencing as tying the raster space of an image to a model space (a map system). The georeferencing information is represented in three TIFF tags: ModelTiepointTag, ModelPixelScaleTag, and ModelTransformationTag.

If ModelTiepointTag indicates that there is one tie point and the ModelPixelScaleTag is present, a MapInfo model is simulated.

If the ModelTransformationTag is present, an Affine model is created from the transformation information.

In the case where the ModelTiepointTag is present but the ModelPixelScaleTag is not, the "TIFF Image Files"/"Approximate Tie Points with a Polynomial" preference controls whether this image will be treated as georeferenced or not (a preference value of TRUE will allow the image to be treated as georeferenced).

GeoTIFF has a notion of Raster Space which defines how the raster coordinate system grid lines lie with respect to the center of the pixel values in the image. The approach used in IMAGINE is analogous to the PixelIsPoint Raster Space of GeoTIFF, i.e., the grid lines of the raster coordinate system intersect at the center of the pixel. Therefore, an adjustment to the georeferencing information is always made if the PixelIsArea Raster Space is indicated in the GeoTIFF parameters so that IMAGINE applications will act on the georeferencing information correctly. When creating the information in a TIFF file, the PixelIsArea Raster Space is always used.

Notably missing from the georeferencing information in the GeoTIFF scheme is the model (map system) name and the units with which the georeferencing information is specified. This poses a problem for the tiff DLL because some IMAGINE applications allow georeferencing without geocoding. In the GeoTIFF scheme, both the units and the model name are deduced from the geocoding information. When this information cannot be produced, the units and model name must be remembered in a citation associated with one of the GeoTIFF keys.

GeoTIFF defines geocoding as tying coordinates in a model space to locations on the earth. Geocoding information is stored in a "MetaTag" (GeoKey) approach, a system of tagging that allows dozens of information elements to be encoded using just three TIFF tags.

GeoTIFF uses GeoKeys to define projection types, coordinate systems, datums, ellipsoids, etc. so that geocoding a TIFF image is possible. These GeoKeys were derived from the EPSG list compiled by the Petrotechnical Open Software Corporation (POSC).

Converting this geocoding information to/from something that can be used in IMAGINE is a straightforward, albeit massive, translation task.

One issue already touched on is the fact that the geocoding information holds the units for the georeferencing information. When a standard projected coordinate system is used, the units are implied by this standard projected coordinate system. These implied units come from the tables of EPSG/POSC information referred to above. Because of this, a dilemma arises in translating georeferencing and geocoding information defined in IMAGINE to a TIFF file: should an otherwise standard projection be decomposed into appropriate user defined projection codes so that the non-standard units of georeferencing may be retained, or should the standard projection code be used and the georeferencing information be altered to reflect the implied standard units? To solve this dilemma, it is left to the user to set the "TIFF Image Files"/"Geocoding preserves. " to either "Georeferencing Units" or "Standard Projections" as desired.

The ModelTiePointTag and ModelPixelScaleTag contain offset and scale information for DEM data that is currently ignored.

In the absence of GeoTIFF keys and prior to falling back on the device space information, the tiff DLL optionally searches for a world file associated with the TIFF file and uses any information found as the georeferencing of the image. The optional access and maintenance of the world file by this DLL is controlled through the "TIFF Image Files"/"World File Access" preference. The world file is incapable of storing map system name or unit name information, and it provides georeferencing information only (not geocoding).

Interface Function Support

Appropriate interface functions are provided both to access and update information relevant to the TIFF file format.

The main data items that are accessible include the raster data, georeferencing information, geocoding information, and a color table.

Developed At ERDAS By

  • مراجع:
    • Re: NIDS decompression error
      • From: John Caron
      • From: Yuan Ho
      • From: Yuan Ho
      • Prev by Date: Re: java-netcdf2.2v10, offset on reading nc files
      • Next by Date: Re: CF1.0 compliant .nc file problems
      • Previous by thread: Re: GeoTIFF max/min values
      • Next by thread: Re: problems while writing Structure
      • Index(es):

      NOTE: All email exchanges with Unidata User Support are recorded in the Unidata inquiry tracking system and then made publicly available through the web. If you do not want to have your interactions made available in this way, you must let us know in each email you send to us.


      LiDAR (.LAS/.LAZ) Conversion

      Figure 6: Convert a LiDAR (*.LAS) file - a sample LAS file is available here.

      File Type: LiDAR (*.las or *.laz) version 1.0, 1.1, 1.2 or 1.4

      Input file(s): Press the button for locating input file(s).

      VDatum automatically detects the georeferencing information of each LAS file when converting. If georeferencing information is detected, these information will be displayed and Use Source File(s) Built-in Georeferencing Setup is selected. When converting multiple files, only georeferencing information of the first LAS file in the list will be displayed. If Use Source File(s) Built-in Georeferencing Setup is selected for multiple files, VDatum will automatically get the georeferencing information of each input file.

      We recommend that users check these information and set manually by selecting Use VDatum's Source Georeferencing Setup (above). When this button is selected, all input files (when converting multiple files) will be considered as georeferenced with the VDatum's Source setup information.

      Output file/folder:

      If there is only one input file, a user could press the button for choosing an output file. By default, output files will be stored in a sub folder name result and have the same name as the source files.

      There also a log file for each converted file that includes georeferencing information of the file, number of converted points and more.

      A window shows converting progress in percentages. Users can cancel the processing anytime by pressing the Cancel button.

      For .LAZ formtat file, it can only be processed in VDatum app on Windows OS


      Geographic Information System (GIS) Developer

      I am founder at GISLayer. You can see my all experience on this software. It is a Web GIS Saas Software, cloud based and real-time. I am perfect at Web and Mobile GIS Development. I am using Openlayers, Leaflet, Mapbox and Cesium for maping, I can use VueJS, ReactJS, Pure Javascript for web GIS software. Generaly i am using NodeJS for API but I have used C# Web services and Java services for Backand, I am using Python with Arcpy and geo pandas, I am expert on spatial Databases like PostgreSQL, Oracle, MonogDB, Spatialite, Geopackage and Mbtiles. I can manage GIS teams. You can explore alikilic.org


      Unstructured point cloud data from MongoDB vs filesystem

      I have a dataset representing geographic locations in 3D space (i.e. x,y,z) which contains about 150,000,000 points. The data was provided to me in the form of a geoTiff, whose filesize is 554.8 MB. When I load the data into Matlab (could be any program) for post-processing, it takes about 5 seconds to upload and utilizes about 1.3GB of memory.

      Once the data is uploaded, I'm only actually working with about 75,000 points, which is about 0.05% of the entire dataset. Therefore I wanted to explore a more efficient way of working with the data, where in the most general case, the geographic locations would be unstructured. That being said, I thought it would be worth looking into storing the dataset in a NoSQL database like MongoDB, then using geo-spatial queries to read in the 75,000 points without having to load the entire dataset into memory.

      After populating a Mongo collection, the collection stats show "storageSize" : 5182734336.0 and "totalIndexSize" : 3285737472.0 . This obviously occupies way more than 554.8 MB of disk space for the geoTiff file. At first this was rather disappointing, but then I realized that the geoTiff file I was working with only stores the z data since the point cloud is on a structured grid. Therefore, I should take 5GB / 3 = 1.6GB to make a fair comparison (ignoring the "totalIndexSize"). Considering I stored the data in Mongo using geoJSON format, which contains additional info/text along with the values, I'd say 1.6GB seems reasonable in comparison to the 554.8 MB of the geoTiff. So as far as disk storage requirements, I think for the general case of unstructured point cloud data, Mongo seems like a reasonable solution.

      All was good until I noticed the amount of RAM used by the mongod process after populating the collection. Looking at my system monitor , the mongod process is using over 7GB of RAM (which is nearly half of what I have available). Even if the queries are faster than loading the geoTiff, the amount of RAM used limits my resources (7GB Mongo vs 1.3GB upload geoTiff in Matlab). In this particular case, it seems it is only good to use a database when the data is read every 5 seconds or less. Otherwise, it's faster to read the data in from the geoTiff file when needed (5 seconds per load) and save the RAM.

      I'm pretty sure the amount of RAM required is tied to the ability to make quick queries, but on my machine, the RAM is a big sacrifice when performing other processes. Yes, I know, a better fit would be to use a database server, but I'm just exploring potentials here.

      This is my first attempt at using MongoDB, so maybe I'm not using it right. If I want to access the data through Matlab (using the Java driver), do I have to keep the mongod process running on my machine for the data to be available or can the driver start the mongod process then shut it down after data extraction? Would this require a large "startup" time? Can I "startup" a mongod process targeting a specific collection or does the mongod process load all collections into RAM? It doesn't seem logical to have the RAM requirements on the same order as disk requirements? For example, couldn't I make 1 collection visible on RAM then have 10 others "sleeping" on disk?

      Above all, I'm wondering how people address unstructured point cloud data in an efficient way? Is the filesystem approach better than the database approach? Can I somehow make the best of both worlds? The case I presented here is only representative of 1 dataset and I actually have 50 more that need processing/storage. I'm wondering if a database approach is even worth digging more into?


      What is Spatial Data?

      Spatial data is the physical representation of earth features. It represents the location, size, and shape of the object in the earth i.e., building, ponds, mountains, administration, boundaries, etc.
      Spatial Data is available in two primary formats 1. Vector and, 2.Raster

      Raster

      A raster data is a representation of images in a matrix of cells/ pixels into rows and columns. The raster data set and data values are stored in rows and columns. To have high accuracy data, GIS professionals use high-resolution raster datasets. As it comes with the own challenges and difficulties to manage, Map info advancement introduces to a specially designed data format, multi- Resolution Raster (MRR).
      There are different raster types, Image, Image Palette, Classified and Continuous, or discrete. These types are stored as two significant formats, single color data, and composite color data.
      The image field type is used to store the single color data band, suppose the composite color data(RGB) is stored. It represents in a virtual band format. Image palette field types have a color palette, the storage of a single data band indicates in the color palette. If the composite color data type (like RGB), it represents a virtual band.
      Classified field type contains a classification table, a single data band stores the indices of the classification table. The classification table is represented as a virtual band, and the table contains any kind of virtual data that includes strings. It has no structural requirements or imposition of limits (except the limitation of four billion (approximation) number entries in the table.
      Continuous/Discrete field types containing data are in one or more bands. Each of the constant/discrete band data types may have unique data types. Some of the data type components, such as multi-component color or complex numbers, are available in the virtual band. All fields of raster files (bands) share a coordination system-defined file.

      Popular Raster file formats

      1. Portable Network Graphics (PNG)
      2. Joint Photographic Experts Group (JPEG2000)
      3. JPEG File Interchange Format (JFIF)
      4. Multi-resolution Seamless Image Database (MrSID)
      5. Network Common Data Form (netCDF)
      6. Digital raster graphic(DRG)
      7. ARC Digitized Raster Graphic (ADRG)
      8. Enhanced Compressed ARC Raster Graphics (ECRG)
      9. Compressed ARC Digitized Raster Graphics (CADRG)
      10. Raster Product Format (RPF)
      11. Binary file – Band Interleaved by Pixel (BIP), Band Interleaved by Line (BIL), Band Sequential (BSQ)
      12. Enhanced Compressed Wavelet (ECW)
      13. Extensible N-Dimensional Data Format (NDF)
      14. GDAL Virtual Format (VRT)
      15. Tagged Image File Formats (TIFF)
      16. Geo Tagged Image File Formats (GeoTIFF)
      17. Graphic Interchange Format (GIF)
      18. Digital Elevation Model (DEM)
      19. RS Landsat
      20. ArcInfo Grid
      21. Airborne Synthetic Aperture Radar (AIRSAR) Polarimetric
      22. Bitmap (BMP), device-independent bitmap (DIB) format, or Microsoft Windows bitmap
      23. BSB
      24. Controlled Image Base (CIB)
      25. Digital Geographic Information Exchange Standard (DIGEST)
      26. File geodatabase
      27. ENVI Header
      28. Golden Software Grid (.grd)
      29. GRIB
      30. Hierarchical Data Format (HDF) 4
      31. HGT
      32. High-Resolution Elevation (HRE)
      33. Integrated Software for Imagers and Spectrometers (ISIS)
      34. Shuttle Radar Topography Mission (SRTM)
      35. Terragen terrain

      المتجه

      Vector data are represented in lines and polygons. Polygons are used to describe areas such as the boundary of a city (on a large scale map), forest, and lakes. Polygon features are two dimensional. It can be used to measure the area and perimeter of a geographic feature.
      Vector Data
      Line data represents the linear features. Some Common examples for the representation of line features are rivers, roads, etc. The line is a one-dimensional representation. It gives only the length of the element.
      Line Data
      Point data is used to represent non-adjacent features and to represent discrete data points. Points have zero dimensions, and it gives latitude & longitude of the respective location. The point feature will not provide the length and area of the features. Examples would be schools, points of interest such as hospitals, schools, colleges, worship centers, and more other locations.
      Point Data

      Popular Vector file formats

      1. Shapefiles
      2. ArcInfo Coverage
      3. E00 ArcInfo Interchange
      4. Spatial Database engine (ArcSDE)
      5. Digital Line Graph (DLG)
      6. GeoJSON
      7. AutoCAD DXF
      8. Keyhole Markup Language (KML)
      9. TIGER
      10. Vector Product Format (VPF)
      11. Esri TIN
      12. Geography Markup Language (GML)
      13. SpatiaLite
      14. OSM (OpenStreetMap)
      15. Scalable Vector Graphics
      16. National Transfer Format (NTF)
      17. SOSI
      18. MapInfo TAB format
      19. GPS eXchange Format (GPX)
      20. IDRISI Vector
      21. Geographic Base File-Dual Independent Mask Encoding (GBF-DIME)
      22. Delimited Text Files

      Obtain Latitude and Longitude from a GeoTIFF File

      Using GDAL in Python, how do you get the latitude and longitude of a GeoTIFF file?

      GeoTIFF's do not appear to store any coordinate information. Instead, they store the XY Origin coordinates. However, the XY coordinates do not provide the latitude and longitude of the top left corner and bottom left corner.

      It appears I will need to do some math to solve this problem, but I don't have a clue on where to start.

      What procedure is required to have this performed?

      I know that the GetGeoTransform() method is important for this, however, I don't know what to do with it from there.

      To get the coordinates of the corners of your geotiff do the following:

      However, these might not be in latitude/longitude format. As Justin noted, your geotiff will be stored with some kind of coordinate system. If you don't know what coordinate system it is, you can find out by running gdalinfo :

      This output may be all you need. If you want to do this programmaticly in python however, this is how you get the same info.

      If the coordinate system is a PROJCS like the example above you are dealing with a projected coordinate system. A projected coordiante system is a representation of the spheroidal earth's surface, but flattened and distorted onto a plane. If you want the latitude and longitude, you need to convert the coordinates to the geographic coordinate system that you want.

      Sadly, not all latitude/longitude pairs are created equal, being based upon different spheroidal models of the earth. In this example, I am converting to WGS84, the geographic coordinate system favoured in GPSs and used by all the popular web mapping sites. The coordinate system is defined by a well defined string. A catalogue of them is available from spatial ref, see for example WGS84.


      شاهد الفيديو: دورة الجافا الدرس الخامس: كيفية إنشاء الأب MDI في لغة جافا (شهر اكتوبر 2021).