今天我们再给大家介绍一个优秀的地图可视化绘制包-R-tanaka包(用于绘制具有3d阴影效果的地图可视化作品),主要涉及的内容如下:
在处理地图数据时候,经常会碰到shp与raster两种格式。通常r中应用较多的为raster栅格数据。shp文件太大,读取也不方便。逐渐被GeoJSON替代,用sf去处理与读取。 R在读取shp时候,处理,或者画图都会碰到,反应迟钝问题。所以,我们有时候会根据需要,将shp文件转成raster,不仅可视化快,还可方便数据处理与提取。shp文件转成raster主要解决以下问题:
这里不在赘述,参考如何获取NASA数据,下面的例子根据下载的LandCover与Rainfall数据进行展示,如何利用R语音进行读取,然后绘图。先加载所需R包及地图文件
前面的推文我们介绍了使用scikit-learn结合分类散点数据,构建机器学习分类模型并将模型结果可视化展示,具体链接如下:机器学习和可视化还能一起这样用?Python教你全搞定。今天这篇推文,我们就使用R语言的kknn包进行类别插值可视化绘制,主要知识点如下:
今天做一张立体黑龙江dem地形图,使用黑龙江省的省界shp数据,剪裁dem数据,形成的数据再进行渲染。方法之前的类似,可以参考:
对于上一篇PostGIS批量导入栅格数据中导入的气温数据,如何查询指定范围的气温呢? 比如,给定了经纬度范围,如何取出给定月份的数据? 下面的SQL代码给出了查询方法:
经过一番研究,研究出大概的思路,先将有经纬度的表中的数据筛选出表并生成xy事件,接着利用核密度工具生成栅格,最后呢裁剪栅格通过mapping包出图。
将转换成png后的图加载到软件中(专业软件ENVI5.3)查看结果详细信息如下图所示,成功的转换成png格式了。
本实验拟分析艾比湖地区2010年至2020年间的NDVI数据,数据从MODIS遥感影像中提取的NDVI值,在GEE遥感云平台上将影像数据下载下来。代码如下:
本文介绍基于R语言中的raster包,读取单张或批量读取多张栅格图像,并对栅格图像数据加以基本处理的方法。
今天给大家介绍下,R处理NASA下载的降雨量数据 在进行环境数据分析时候,经常需要用到降雨量的信息,而NASA提供了每年,每个月甚至每天的降雨量数据。 如何下载NASA降雨量数据,见此链接。
鉴于很多数据如CRU、GLDAS、TerraClimate、GLASS数据等都是全球NC数据,如何利用Python对这些数据进行裁剪,得到属于自己研究区范围的数据一直困扰着许多人。
上一篇文章,我们使用了Python 自定义IDW插值函数进行了IDW空间插值及可视化的plotnine、Basemap的绘制方法(Python - IDW插值计算及可视化绘制),本期推文我们将使用R-gstat进行IDW插值计算和使用ggplot2进行可视化绘制,主要涉及的知识点如下:
当我们有一个图层文件时候,然后再放些采样点在该图层上,发现,某些采样点落在地图的外面,如下图所示。如果用Arcgis操作,很容易把外围的点抹去,保留图层内的点,那么如果在R里面,实现该操作呢。
上一篇博文PostGIS导入导出ESRI Shapefile数据介绍了如何导入空间矢量数据到PostgreSQL中,紧接上一篇,本文将介绍如何使用PostGIS导入导出空间栅格数据。 实验环境和上一篇的博文一样: Ubuntu 16.04 LTS 。 数据为全球影像(ESRI ArcGIS提供的示例数据),下载连接:全球影像百度网盘下载 可以使用GDAL的gdalinfo命令查看其详细信息:
本期将推出一篇关于栅格(Raster)数据的R语言可视化的绘制教程,其目的也是为大家提供绘图思路。本期绘制的数据为30m的土地利用(land use)数据,具体区域为广州市。主要内容如下:
Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 问题探索 采样说明 实现方案 总结 一、前言 上一篇文章讲了通过Geotrellis导出自定义的Tiff文件(见geotrellis使用(十四)导出定制的GeoTiff),但是实际中有时会有BUG,就是数据值发生非常明显的变化,理论上只进行了切割、重投影操作,数据值不应该会发生特别大的变化。今天认认真真查找了下问题,发现是因为采样方式造成的。 二
在本文中,我们将介绍 PostGIS 的一些基础知识及其功能,以及一些可用于简化解决方案或提高性能的提示和技巧。
摘要 Simple features是一种在计算机中编码矢量空间数据(点、线、面等)的标准化方法。sf包在R语言中引入了simple features对象,它基本具备和sp、rgeos、rgdal一样的矢量空间数据处理能力。本文主要描述此包的基本功能,其在R语言诸多扩展生态系统中的地位,以及在连接R语言与其他空间计算系统中的潜在价值。
要把一张大的栅格图裁成分省或者分县市的栅格集,一般是用ArcGIS里的按掩膜提取。
arcgis地理处理包括了查找工具、工具箱、地理处理环境、模型、python脚本、arcpy等一系列自动执行地理任务的框架。
使用arcmap对数据进行剪裁,Arcgis中的裁剪分为很多种,有矢量裁剪矢量,矢量裁剪栅格,栅格裁剪栅格。本文主要操作,掩膜裁剪(矢量裁剪栅格)和clip 裁剪。
这篇文章主要描述了如何使用GDAL/OGR打开矢量文件、读取属性表,并将部分属性写出至txt。
栅格数据通常用于表示空间连续现象,如海拔。栅格将世界划分为大小相同的矩形网格,在遥感数据中称为像素,所有这些网格都有一个或多个值(或缺失值)的变量。栅格单元值通常应该代表它所覆盖区域的平均(或大多数)值或者是中心点的值
如果我们有一批以文件存储的影像数据如何利用PostGIS批量的导出到PostgreSQL数据库中进行管理呢? (单个数据的导入参见我上篇博文:PostGIS导入导出栅格数据)
本次实验目的是在火灾发生后,评估Thomas Fire 燃烧区域滑坡的敏感性。许多因素会导致滑坡风险增加,如土壤成分、降雨量、植被、坡度和坡向。本实验关注三个因素:植被密度、坡度和降雨量。利用栅格建模器来完成,使工作流程化,能可重复使用。
概述: 本文讲述如何在Python中用GDAL实现根据输入矢量边界对栅格数据的裁剪。 效果: 裁剪前 矢量边界 裁剪后 实现代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ @autho
在R中读取nc文件,我们首选ncdf4包,其使用参考网址如下:https://rdrr.io/cran/ncdf4/。这里简单介绍下主要的函数:
GeoTrellis是一个基于Apache spark 的用于处理栅格数据的scala库和框架 1.可以高效的读/写和操作栅格,实现了地图运算和矢栅转换工具 2.可以将栅格数据渲染成PNG图片,元数据转换成JSON
在推出两期数据分享之后,获取数据的小伙伴们也知道,数据格式都是NetCDF(nc) 格式网格数据,虽然我在推文分享中说明使用Python、R或者GIS类软件都是可以进行 处理和可视化绘制的,但是,还是有小伙伴咨询使用编程软件Python或者R处理nc数据,正好也想分享一期关于nc网格数据的可视化绘制过程,这里我们使用R包进行nc数据的处理(Python处理较为简单,将放在空间插值系列的资料中,该部分正在加快进程中哦~~),主要涉及的知识点如下:
提到浏览器不得不说Chrome,Chrome是Google发行的商业产品,而Chromium是一个开源版本的Chrome,两者很像但是不完全一样。
在绘制地图时候,我们经常会用到热图,Density map,在ggplot2中可根据坐标产生相应的密度图,2d distribution, 那么在交互式地图中,如何制作Density Map,
上篇推文我们介绍了使用Python的plotnine、Basemap包对空间kde插值结果进行了可视化绘制,当然也包括了具体的插值过程,详细内容大家可以点击下方链接查看:Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制 、Python-Basemap核密度空间插值可视化绘制。
本文介绍基于Python中GDAL模块,实现基于一景栅格影像,对另一景栅格影像的像元数值加以叠加提取的方法。
本文介绍基于ArcMap软件,建立镶嵌数据集(Mosaic Datasets)、导入栅格图像数据,并调整像元数值范围的方法。
后台回复“批量”可以获取批量重采样、批量掩膜、批量坡度提取和批量分区统计的代码,不过你们懂得。
参考文献 1 https://gis.stackexchange.com/questions/303666/using-gsimplify-in-chloropleth 2 https://kieranhealy.org/blog/archives/2018/12/09/canada-map/ 完整代码 library(raster) library(sf) library(ggplot2) library(viridis) library(rgdal) canada_raw <- readOGR(dsn
此例使用了STRM的海拔数据。只要了解一下网站设置,很容易使用 ,当然也可以直接下载数据[注1-2]。
因为页面中有很多复杂的效果,像是3D变换,页面滚动等,为了更方便的实现这些效果,渲染引擎回味特定的节点生成专用的图层,并生成一颗对应的图层树,最后再合成图层。
本文介绍基于R语言中的raster包,遍历文件夹,读取文件夹下的大量栅格遥感影像,并逐一对每一景栅格图像加以拼接、融合,使得全部栅格遥感影像拼接为完整的一景图像的方法。
在程序中,每次调用一个函数,就会生成一个堆栈帧,并push进入堆栈中。每一次结束一个函数调用,就会从堆栈中pop一个堆栈帧。
在做数字人时,需要对采集的数据进行预处理,然后才能进行模型训练, 预处理常用的操作有:去背景 音频重采样 视频裁剪 音频特征提取等等,今天我们来分享一个自动化脚本: 对原图/视频进行人脸检测并根据目标尺寸以人脸为中心进行裁剪.
本文介绍在ArcGIS下属的ArcMap软件中,基于Mosaic工具,批量对大量栅格遥感影像文件加以拼接、镶嵌的方法。
本文介绍基于R语言中的raster包,批量读取多张栅格图像,对多个栅格图像计算平均值、标准差,并将所得新的栅格结果图像保存的方法。
金字塔可用于改善性能。它们是原始栅格数据集的缩减采样版本,可包含多个缩减采样图层。金字塔的各个连续图层均以 2:1 的比例进行缩减采样。如下图所示。从金字塔的底层开始每四个相邻的像素经过重采样生成一个新的像素,依此重复进行,直到金字塔的顶层。重采样的方法一般有以下三种: 双线性插值(BILINEAR)、最临近像元法(NEAREST)、三次卷积法(CUBIC)。其中最临近像元法速度最快,如果对图像的边缘要求不是很高,最适合使用该方法。三次卷积由于考虑的参考点数太多、运算较复杂等原因,速度最慢,但是重采样后图像的灰度效果较好。
image.png 另外一种形式,以下代码来自网络,原文地址 https://stackoverflow.com/questions/54964279/how-to-create-a-world-street-map-with-r
【ArcGIS Python系列】系列笔记为学习ArcGIS Pro和ArcPy过程中的总结,记下来方便回看,最新版本会优先发布在我的博客和GITHUB。 洪水发生之后,有时候需要快速分析卫星影像,及时确定被洪水淹没的区域。在本文中,利用了Python自动化识别卫星影像中的洪水区域。首先,会在 ArcGIS Pro 中使用notebook,一步步实现洪水检测的目的。然后,会将代码转换为脚本工具,给其他没有编程基础的人使用。
本文介绍基于Python语言gdal等模块对遥感影像加以处理的详细代码与操作。
本文详细介绍基于Python语言gdal等模块实现多波段HDF栅格图像文件(即.hdf文件)的读取、处理与像元值可视化等操作。此外,基于gdal等模块读取.tif格式栅格图层文件的方法可以查看Python中gdal实现多幅栅格影像批量绘制直方图,读取单波段.hdf格式栅格图层文件的方法可以查看Python中gdal栅格影像读取计算与写入及质量评估QA波段筛选掩膜。
本文介绍基于C++语言的GDAL库,基于一个存储大量遥感影像的文件夹,依据每一景遥感影像的文件名中表示日期的那个字段,找出这些遥感影像中缺失的成像日期,并新生成多个像元值全部为0的栅格文件,作为这些缺失日期当日的遥感影像文件的方法。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云