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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在ArcGIS中查找栅格的中心点？
例如，如果我在ArcMap 10文档中加载了矩形且具有地理参考的栅格文件（.tiff w /关联的tfw），如何轻松找到其中心点并将其存储在点矢量层中？ 另外，如果我的ArcMap文档中有多个这样的栅格，该如何将过程应用于所有栅格？ 不幸的是，我有零Python经验。因此，以编程方式解决方案是可以的，但是我将需要有关如何将现有脚本加载到ArcGIS 10中以及如何在有问题的栅格上运行它的特定说明。（顺便说一句，栅格都在各自的图层中）。
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如何对不均匀采样的分类数据进行网格化？
我正在寻找一种网格分类数据的方法。我从航海图和领域表中提取了一些点集合，这些点指定了海洋底部表面的性质。这些数据是分类数据，而不是数字数据，它们不是定期甚至随机抽样的。创建航海图以帮助导航和锚定；它们不是为绘制栖息地而创建的。因此，在岸边附近会有更多的探测声，在这些探测声中，相对浅的深度可能会对航行造成危险，并且船只倾向于停泊。离海岸较远，那里的深度足以进行导航和锚固是不切实际的，因此发声的频率要低得多。 有没有其他人试图从航海图创建网格化的底图？ 我查看了蒂森（Vornoi）多边形，但是沿海岸的测深集中导致沿海岸，远海的大型多边形以及在远处呈扇形延伸的长饼形多边形之间的精细“蜂窝”。使用最近邻居的网格产生的结果几乎相同。 我需要一种方法来限制浅水，近岸点的影响-一种方法来限制那些长的饼形多边形。在更深的水域中，我不认为底部的性质将是近岸底部的延续。我开始沿着两条线思考-都使用深度。一种方法是使用网格像元与相邻点之间的深度差来加权“最近”邻居的选择。另一个是取消选择深度大于某些指定公差的相邻点。或者，也许不是预先指定的公差，我可以对深度范围进行分类，然后将相邻点的选择限制为相同深度范围或分类中的点。 关于如何实现这两个选项中的任何一个想法？ 自从在其他论坛上与同事交谈以来，我一直在研究其他两种方法。第一种方法是使用障碍物（深度为100m的轮廓）来限制近岸数据的影响。这种方法的挑战在于，可以使用障碍的任何ESRI插值例程都旨在处理连续数据而不是不连续数据。在创建Thiessen多边形之前，我可以使用障碍物将点分解为较浅的近岸点和较深的点。但是，由于ArcGIS为矩形区域而不是复杂区域创建了Thiessen多边形，因此我预计边缘效果会很猖ramp。 由一些同事建议的第二种方法是克里金法。最初，我一度不理会克里金法，因为我只考虑了连续数据。克里金法的挑战在于它也不是为分类数据而设计的。现在，我正在研究表面深度和性质的协同克里金法，但是任何类型的克里金法都将涉及使用整数数值表示表面性质。之后，必须将所得的浮点数字代码还原为原始整数编码。不漂亮。 任何人都可以建议其他路线吗？（也许可以使用地形分析。例如，比休止角陡的斜坡不可能是沉积物。我正在寻找更简单的东西，无论如何，我没有足够的空间分辨率的数据。） 问候，
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在Windows中使用R'raster'包读取.DEM文件时NA值出现问题
我正在尝试使用R中的'raster'包在Windows上读取.DEM格式的光栅文件。 在Windows 7中将数据加载到R中时，NA值出现问题，但在装有OSX Lion的Mac上却没有问题。在Windows上，似乎无法正确读取NA值。问题是为什么会这样？ 使用以下R代码从USGS下载了使用的光栅文件： download.file('http://edcftp.cr.usgs.gov/pub/data/gtopo30/global/e020n90.tar.gz', 'e020n90.tar.gz') untar('e020n90.tar.gz') 然后，我使用“ raster”包将栅格读入R。在OSX Lion和R64版本2.13.1中，可以识别NA值： > onMac <- raster('E020N90.DEM') > onMac class : RasterLayer dimensions : 6000, 4800, 28800000 (nrow, ncol, ncell) resolution : 0.008333333, 0.008333333 (x, y) extent : 20, 60, 40, 90 (xmin, xmax, ymin, ymax) coord. ref. : +proj=longlat +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 …
10 raster  r  windows  osx 
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如何在网络地图上显示动态栅格（激光）数据？
我有一些高质量的LiDAR数据。我需要动态处理它，并根据该点的输入和高程更新一个字段（不是高程字段）。完成此操作后，我需要尽可能实时地在Web Map（Bing Map，Google Map等）上显示此栅格数据。到目前为止，这是我能做的：我使用ArcGIS Python Lib提出了一些脚本，该脚本处理我的激光雷达剪辑，添加一个字段，并根据输入的内容更新该字段。所以现在我基本上已经拥有了所有脚本每5分钟将栅格上的点分为3类。如果我在arcGIS中查看此栅格，则可以查看基本地图上重叠的漂亮的3色栅格。 但是现在我需要在Web地图上渲染这些栅格剪辑。我的第一个操作是将这些分类的剪辑多边形化，并在JavaScript Map上显示这些多边形。但是多边形化需要很多时间，因此消除了多边形化。 现在，我要做的其他选择是使用GeoServer的Raster渲染功能来显示图像。然后使用我创建的WMS，将其重叠在Bing Maps上。这就是我卡住的地方。我不知道如何从我的ADF文件中自动获取Geoserver支持的栅格，如Geotiff，jpg200o等，先在开放层上渲染它们，然后尝试在bing地图上重叠它们。 如果有人知道有任何好的教程可以在地图上进行这种动态变化的栅格渲染，那么如果可以的话，那将很棒。 另外，如果还有其他更好的方法来建立这种系统，请提出建议。我愿意接受几乎所有解决方案。 谢谢 PS：我在Web编程，Web服务，数据库和脚本编写等方面非常擅长。但是对于使用Lidar和Geo-Rasters来说是新手。
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如何在QGIS中标记栅格像元？
我尝试在QGIS打印管理器工具中显示一个小分辨率的光栅文件。我想，以显示与每个单元格的值（位置-一个小标签大约每个单元的中间）。 我该怎么办？有没有可以帮助我完成此任务的插件？ 我的想法是使用gdal2xyz，使用CSV插件加载此类文件，然后将其另存为矢量文件。不幸的是，这很麻烦，因为我有很多栅格文件。 另一个想法是使用gdal2xyz.py，然后使用ogr2​​ogr将其另存为矢量文件。 有什么方法可以分批处理吗？有什么开源程序可以让我更轻松地做到这一点？
10 qgis  raster  gdal  ogr 
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是否有不会更改GeoTIFF嵌入式地理配准的图像编辑软件？
我知道有两种解决方法，但我希望存在直接解决方案。 我正在寻找一个图像编辑器（例如Photoshop，但希望是免费软件），该图像编辑器可用于编辑GeoTIFF，而在保存/导出已编辑文件时不会删除其地理配准信息。我知道我可以创建一个.TFW文件来避免此问题，但是我想避免创建一个额外的文件，而是希望将它们保留为GeoTIFF（嵌入了地理配准信息的.TIFF图像）。 我已经尝试过GIMP，PhotoFiltre，LazPaint和Paint.NET，在保存编辑后的图像时，它们都不保存TIFF的地理配准数据。
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如何转换（重新定位）.tif栅格图层？
我开始将QGIS用于我的论文（环境物理学），并且不得不承认我对此一无所知-我一直使用Mathematica或Matlab。 我的问题是：我有一个.tif格式的栅格图层，该栅格图层放错了位置（我需要将其向南和向西移动100m）。我需要翻译（重新定位）它，而我完全不知道该怎么做。 我已经尝试过Affine转换，但是它不起作用（不允许我选择输入层）；我也读过这篇《如何在Python中转换（重新定位）栅格》？但是我不得不承认我不太了解它，我尝试了几次，但是对python不好。
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如何总结QGIS中的像素值？
我需要知道栅格中所有像素之和的值。但是，在“属性”中“元数据”选项卡的“统计信息”部分中，“所有单元格的总和”下，它始终表示0.00。我尝试使用不同的栅格格式无济于事。我究竟做错了什么？我如何获得该价值？
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如何管理具有不同投影的PostGIS Raster数据？
我需要存储和管理考古地球物理数据，这些数据以矩形样本阵列（栅格图像）的形式收集。 每个栅格通常将进行20x20或30x30浮点采样，通常以1m的间隔采样。 调查将在给定位置包含一个或多个这些图像。 有可能在不同的国家或地区使用不同的预测进行两次不同的调查，但是每项调查将使用一个且仅一个预测。 永远不会一起查看它们，每个调查通常都会独立进行。 只能通过自定义的前端访问数据，因此不会有用户通过它psql或类似方法直接控制它。 每个样本都需要在收集时进行存储，因此我无法将其重新投影到常见的CRS（例如Web Mercator）中，因为一个样本最终可能会覆盖比原始投影更大或更小的区域，因此需要进行分析在数据上。 如何最好地将数据存储在PostGIS Raster数据库中？我提出的选择是： 忽略SRID约束并将所有数据存储在一个表中，编写我的前端代码来以一致的方式处理数据。 将所有数据存储在一个表中，并将SRID约束重写为SRID和测量ID的组合。 通过表继承，为每个新的SRID创建一个新表。 通过表继承，为每个调查创建一个新表。 1和2破坏了PostGIS的一些不错的自动化部分，但是将它们隐藏在前端代码中。但是查询可能需要更长的时间。 3和4可能会导致表格爆炸，从而使管理FK约束等工作变得更加困难。 实际上，每个调查的栅格数量在1到100甚至更多之间，调查的数量很可能会达到数百个。但是，不同预测的数量很可能仍然很低，这有利于3。
10 postgis  raster 
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寻求“可用的天空”实施
我正在寻找一种称为“ Available Sky”的算法的实现。首选ArcGIS（Spatial Analyst或GRID），但是完全可以接受GDAL，SAGA GIS或其他解决方案。 我的描述是“通过创建一个称为“可用天空”的变量来量化地形对GPS无线电项圈性能的影响的方法（Rodgers等，1997）。... AS是通过直接线路可用于GPS无线电项圈的天空比例各个方向和任何角度的站点都没有地形障碍（不考虑森林覆盖）。...山顶上的位置具有较高的AS值...相反，由于两侧的山脊，山谷底部的位置较低[侧向障碍物] “ -从“ GPS无线电遥测技术误差和山区地形的偏见”中解译出来的，Robert G. D'Eon，Robert Serrouya，Graham Smith，Christopher O. Kochanny；《野生动物协会公报》 2002年。 本文仅继续概述了将基本高程模型与比DEM最高点高100倍的“天空”栅格集进行比较的过程。该过程是计算每个dem点到每个Sky点的直接视线，得出的值是从该位置可见的 Sky点AS总数的比例。
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重新采样二进制栅格以在新的像元窗口内给出*比例*
我想从30m分辨率的森林/非森林的二进制栅格到240m分辨率的栅格，每个像元的值是该像元被照亮的像元的比例，即240m个像元的数据值将从0开始（其中30m栅格中的所有像元均为零/非林）到0.5（其中30m栅格中的一半为森林，一半为非林）至1（其中30m栅格中的所有像元都已覆盖）。 尽管已经建议不要对离散数据使用双线性插值，但据我所知，使用二进制0/1数据的结果将给出平均值（即1与0之间的比例）。这是一个明智的方法，还是有更好的方法？ 我可以使用Arc，QGIS和Idrisi。
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