Questions tagged «raster»

栅格是一种由规则的值网格组成的数据格式，通常以类似图像的格式存储。

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为什么Landsat ETM +全色带的波长在可见光范围内步进？
就空间分辨率（即15 x 15m像元大小）而言，Landsat ETM +波段8（全色）与Landsat-8 OLI'全色波段8相同。但是，两个波段的波长差异很大。ETM + .52-.90和OLI 0.503-0.676（微米）。 参见https://landsat.usgs.gov/what-are-band-designations-landsat-satellites 显然，为ETM +放置的波长在可见范围内。两个频段之间的视觉比较也表明了这些差异的结果。 显然，已经注意到OLI的泛带在视觉解释方面非常方便，并且适用于泛锐化和图像分类。 ETM +全色波长可能超出了可见范围，可能会有一些好的方面，我很高兴对相同的原因有所启发。
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区域统计如何精确工作？
我对QGIS中的区域统计工具的工作方式感到困惑（是QGIS地理算法工具箱中Raster工具下的“ Zonal Statistics”工具，还是SAGA Vector <-> Raster工具下的“来自多边形的栅格统计”工具） ）。 基本上，我在单独的图层中有一个栅格地图图层和一些小多边形。我想为每个多边形分配下面的栅格值。万一一个多边形与多个栅格像元重叠，我只想拥有一个最大值。 但是输出没有任何意义，我也无法落后于这些结果的理由（显然这不是底层栅格像元的最大值）： 有什么想法我做错了什么或我还没有考虑什么？与在Python API的结果qgis.analysis.QgsZonalStatistics()（根据此处这个问题）要好得多，但它只能提供count，mean并sum...但由于某些原因没有max或min。
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在QGIS栅格样式对话框中修改栅格值
我想使用“ QGIS栅格样式”对话框来显示修改后的栅格值。具体来说，我想查看使用栅格值平方根的渐变。 我知道可以使用栅格计算器来转换栅格值，但是-如果可能的话-我想跳过该步骤并在样式化过程中应用数学公式，并避免创建原始栅格的修改后的副本。 对于矢量文件，使用颜色/宽度/等数据定义的值，可以进行这种类型的操作。可以使用栅格进行此操作吗？
10 qgis  raster  style 
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使多个栅格更加均匀
我已经导入了一些应该连续连接的栅格，但是它们之间却创建了某种带边框的网格。我可能认为这是各个栅格之间的校准问题，但是我不确定如何以数据方式执行它。 以前有没有人经历过类似的事情，也许知道一种可能的解决方案，以使所有栅格的整体更加平滑。 所有这些都应该在地理位置上相连。因此，广场“边界”的麻烦。 我在Windows上使用QGIS。
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在R中捕捉栅格网格
我正在尝试在R中对齐两个栅格网格。对齐后，我希望能够将它们添加在一起。 我试图检查使a stack是否有效： grid_snap <- stack(habi_sdw, Pop_sdw) 我得到以下错误： compareRaster（x）中的错误：不同程度 栅格网格具有以下属性： show(habi_sdw) # class : RasterLayer # dimensions : 9187, 9717, 89270079 (nrow, ncol, ncell) # resolution : 0.00892857, 0.00892857 (x, y) # extent : -28.83706, 57.92186, -36.02464, 46.00214 (xmin, xmax, ymin, ymax) # coord. ref. : +proj=longlat +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +no_defs …
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为多波段栅格设置NoData吗？
我有一个具有黑色区域而不是NoData的RGB正射影像，如下图所示： 当我使用SetNull工具时，它确实删除了黑色区域，但是随后将其变成了灰度正射影像，这不是我想要的。 我知道可以使用“裁剪（数据管理）”工具将栅格裁剪为其自身，并且可以在其中将NoData值设置为黑格的值（0），以解决此问题。但是，我正在为学生创建一个工作坊，我想使用一种不太直观的方法。 当然，可以选择在每个频段上分别运行NoData工具，然后将三个频段组合在一起，但是我需要有一个条件，即band1，band2和band3都等于0才能将其设置为NoData。能够在ModelBuilder中执行此操作将是理想的选择，但使用ArcPy对其进行脚本编写也将是不错的选择。 我正在使用具有高级许可证的ArcGIS 10.2 Desktop。
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使用R将Geotiff图像的RGB值分配给LiDAR数据
我已经在UTM坐标中给出了Geotiff图像及其对应的激光雷达数据（x，y，z）。我需要将激光雷达数据与图像中的RGB值合并。 这意味着，最后，我需要绘制（3D）LiDAR云颜色的每个点，并用Geotiff图像中的相应RGB值进行编码。 我使用QGIS将Lidar数据转换为shapefile。接下来我该怎么办？ 在R中，我尝试了该plot3D函数，但是没有用。我要附加文本doc，shapefile和tif图像 编辑： 我已经完成了以下程序，如下所示： require(raster) require(maptools) # to take shape files #require(car) # for scatter3D require(plot3Drgl) ##setwd("C:\\Users\\Bibin Wilson\\Documents\\R") ##source('Lidar.r') data = read.csv("C:\\Users\\Bibin Wilson\\Desktop\\Lidar\\lidardata.csv") #nr = nrow(data) nc = ncol(data) nr = 500 require(rgdal) X = readGDAL("C:\\Users\\Bibin Wilson\\Desktop\\Lidar\\image.tif") topx = 4.968622208855732e+05; topy = 5.419739403811632e+06; final = matrix(nrow = nr, …
10 raster  r  3d  lidar  3d-model 
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汉森全球森林观察分类的方法？
我刚刚发现了惊人的汉森（Hansen）关于森林丧失和再生长的分类，该分类可在http://www.globalforestwatch.org/上找到，该分类发表于2013年《科学》杂志上，网址为： Hansen，MC，Potapov，P.V，Moore，R 。，Hancher，M.，Turubanova，SA和Tyukavina，A.（2013年）。21世纪森林覆盖率变化的高分辨率全球地图。Science，342（6160）（11月15日），850–854。doi：DOI：10.1126 / science.1244693。 但是，我在本文/网站中找不到确切的方法来再现这种地图，因此汉森使用了哪种分类？ 我唯一能找到的是，有监督的学习算法用于识别树的覆盖率，但这是一个广义的术语。 如果可能的话，我想使用相同的方法（但要在90年内应用），所以在我选择的地区进行汉森分类之前。
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Postgis数据库查询优化
我有一组DTED格式的栅格，可以使用raster2pgsql命令行工具将其加载到PostGIS数据库中。 每个栅格都简单地存储在一行中，并由rid和一个栅格格式的值来描述。 现在，我想创建一个数据库函数，该函数接受点的经度和纬度，并返回与该点相对应的像素值。 我的问题是，由于数据库在Odroid板上工作，因此需要花费很多时间（3-4秒）。 我知道我处理的数据集很大（栅格覆盖了整个英国地区），但是由于我对PostgreSQL和PostGIS不太熟悉，我怀疑它可以更快地完成。 到目前为止，这是我所做的： SELECT ST_Value(rast, ST_GeomFromText(CONCAT('POINT(', $1, ' ', $2, ')'), 4326)) FROM ( SELECT * FROM rasters WHERE rast && ST_GeomFromText(CONCAT('POINT(', $1, ' ', $2, ')'), 4326) ) x; $1和$2分别为long和lat。
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使用GDAL和Python进行地理配准栅格？
我想使用python和对栅格进行地理配准GDAL。我当前的方法是调用gdal_translate和gdalwarp使用os.system地面控制点列表。我真的很想在本地进行此操作python。 这是我正在使用的当前过程： import os os.system('gdal_translate -of GTiff -gcp 1251.92 414.538 -7.9164e+06 5.21094e+06 -gcp 865.827 107.699 -7.91651e+06 5.21104e+06 "inraster.tif" "outraster1.tif"') os.system('gdalwarp -r bilinear -tps -co COMPRESS=NONE "outraster2.tif" "outraster3.tif"') 有一个以前的问题和答案在2012年里面写明了gdal_translate可以导入后进行访问gdal。我不确定是否已过时，或者是否错误，但是当我运行时，from osgeo import gdal我不认为这gdal.gdal_translate是一个选择。 我不知道它是否存在，但是如果我能以pythonic的方式翻译和重新投影栅格，我将不胜感激。例如： # translate gcp_points = [(1251.92, 414.538), (-7.9164e+06, 5.21094e+06)] gdal.gdal_translate(in_raster, gcp_points, out_raster1) # warp gdal.gdalwarp(out_raster1, out_raster2, 'bilinear', args*) 这样的方法可行吗？
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栅格差异：如何检查图像是否具有相同的值？
是否可以检查给定的2个栅格图层是否具有相同的内容？ 我们的公司共享存储量有一个问题：它太大了，需要三天以上的时间才能进行完整备份。初步调查显示，占用空间最大的罪魁祸首之一是应使用CCITT压缩将开/关栅格真正存储为1位图层。 该示例图像当前为2位（因此有3个可能的值），并保存为文件系统中11 MB的LZW压缩tiff。转换为1bit（所以有2个可能的值）并应用CCITT Group 4压缩后，我们将其压缩到1.3 MB，几乎节省了一个完整的数量级。 （这实际上是一个表现良好的公民，还有其他人存储为32位浮点数！） 这真是个好消息！但是，也有将近7,000张图像可以应用。编写脚本来压缩它们将很简单： for old_img in [list of images]: convert_to_1bit_and_compress(old_img) remove(old_img) replace_with_new(old_img, new_img) ...但是它缺少一项至关重要的测试：新压缩的版本内容相同吗？ if raster_diff(old_img, new_img) == "Identical": remove(old_img) rename(new_img, old_img) 有没有一种工具或方法可以自动（取消）证明Image-A的内容与Image-B的内容具有相同的价值？ 我可以使用ArcGIS 10.2和QGIS，但是除了可以避免手动检查所有这些图像以确保覆盖之前的正确性之外，其他所有功能都可以使用。错误地转换和覆盖确实具有超过开/关值的图像将是可怕的。其中大多数会花费数千美元来收集和生成。 更新：最大的违规者是32位浮点数，每边最大可达100,000px，因此约30GB未压缩。
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为什么多个栅格合并的结果这么大？[关闭]
已关闭。这个问题需要更加集中。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗？更新问题，使其仅通过编辑此帖子来关注一个问题。 2年前关闭。 我尝试像这样合并14个geotiff： 每个geotiff约为50Mb。我在输出端需要一个Geotiff 我的工作流程： gdalbuildvrt -input_file_list list.txt test.vrt （我的列表中包含tif的名称） 然后 ： gdal_translate -of Gtiff test.vrt test.tif Input file size is 79841, 59955 它可以工作，但是结果是13,3 Gb的geotiff！对于14个文件（每个50 Mb），我尝试了700 Mb（而不是13 Gb）的geotiff。 我知道gdal默认不会压缩，所以我尝试了以下命令： gdal_translate -of Gtiff -co COMPRESS=JPEG test.vrt test_compressed.tif 但是文件的“合并”对于JPEG压缩来说太大了： Input file size is 79841, 59955 0ERROR 1: JPEGPreEncode:Strip/tile too large for …
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限制光栅包在R中使用的内存？
将raster软件包使用的内存限制R为5GB RAM 的最简单方法是什么？ 理想情况下，我希望将超出此大小的所有栅格写入硬盘驱动器并从临时文件进行分析。 我正在使用Windows 7（64位）和R版本3.0.3。 这是我在具有16GB RAM的计算机上使用的一些代码，但是在我处理大型栅格时，它一直保持最大值： require(raster) memory.limit(size = 5000) rasterOptions(format="GTiff",overwrite=TRUE,datatype="INT1S", tmpdir="C:/Research/BIN",tmptime=1.1,progress="text",chunksize=1000, maxmemory=1000) rasterTmpFile("delete_me_") r <- raster("myraster.tif") r[r==0] <- NA 正是在脚本的此阶段，RAM使用量增加到全部16GB，然后停止工作并取消了该功能。 我需要在这里更改什么？
10 raster  r  memory 
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USGS DEM中水平和垂直条带的来源是什么？
当处理通过National Map Viewer从National Elevation Dataset下载的30m和10m DEM数据时，我们注意到水平和垂直条纹不仅出现在生成的结果中，而且还只是原始DEM的分析性山影。有人知道来源吗？如果不是来源，也许如何去除这些工件？当使用DEM计算地形指数时，这些伪影变得非常明显。即使在发生凹陷填充后，这些伪影仍然保留。 下图显示了宾夕法尼亚州和科罗拉多州分水岭的30m和10m数据的条带化，以及完成的地形指数计算，显示了纽约州锡拉丘兹的分水岭的文物。 科罗拉多州-HUC8-10190004-10m 科罗拉多州-HUC8-10190004-30m 宾夕法尼亚州-HUC8-02040103-10m 宾夕法尼亚州-HUC8-02040103-30m 纽约州锡拉库扎的奥农达加溪流域的TI计算完成
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R中的镶嵌栅格？
我正在尝试将多个栅格镶嵌到R中的单个大栅格中。使用在/programming/15287807/how-can-i-create-raster-mosaic-using-list-of-rasters中发布的脚本 但是，我收到了警告消息和错误消息。 rasters1 <- list.files("F:\\MOD15A2_LAI_1km\\MOD15A2_LAI_2009", pattern = "mod15a2.a2009001.*.005.*.img$", full.names = TRUE, recursive = TRUE) mos1 <-mosaic(rasters1, fun=mean) 它报告错误如下 Error in (function (classes, fdef, mtable) : unable to find an inherited method for function ‘extent’ for signature ‘"character"’ 然后我尝试了另一个版本。 rasters1.mosaicargs <- rasters1 rasters1.mosaicargs$fun <- mean 但是这里有一些警告信息如下 Warning message: In rasters1.mosaicargs$fun <- …
10 raster  r  mosaic 
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