首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何去除R中DEM像素值的设定范围?

在R中,要去除DEM(数字高程模型)像素值的设定范围,可以使用以下步骤:

  1. 读取DEM数据:使用R中的合适的函数(如raster包中的raster()函数)读取DEM数据文件。
  2. 确定设定范围:根据需求,确定要去除的DEM像素值的设定范围。例如,假设要去除高程小于1000和大于3000的像素值。
  3. 创建条件:使用R中的条件语句,创建一个逻辑条件,以选择要保留的像素值。例如,使用><运算符创建条件,选择高程大于1000且小于3000的像素值。
  4. 去除设定范围外的像素值:使用条件语句将设定范围外的像素值设置为NA(缺失值)。例如,使用raster包中的reclassify()函数将设定范围外的像素值设置为NA。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
# 读取DEM数据
dem <- raster("path/to/dem.tif")

# 确定设定范围
lower_limit <- 1000
upper_limit <- 3000

# 创建条件
condition <- dem > lower_limit & dem < upper_limit

# 去除设定范围外的像素值
dem_filtered <- reclassify(dem, condition, NA)

# 查看结果
print(dem_filtered)

在这个示例中,我们假设DEM数据文件是以TIFF格式存储的,路径为"path/to/dem.tif"。我们设定了一个范围,即高程大于1000且小于3000的像素值将被保留,其他像素值将被设置为NA。最后,我们打印出过滤后的DEM数据。

请注意,以上示例中没有提及具体的腾讯云产品和链接地址,因为这些产品和链接地址与问题的内容无关。如果您需要了解腾讯云的相关产品和服务,建议访问腾讯云官方网站或咨询腾讯云的客服人员。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Google Earth Engine谷歌地球引擎栅格数据可视化代码嵌入

我们就选择这种方式,记录此时图像像素范围,并将其按照如下方式嵌入到代码: Map.addLayer(landsat_8_202007_USA,{bands:['B4','B3','B2'],min:...[-0.0152],max:[0.4054]},'USA_Landsat');   下图中红色即为图像像素范围所在位置。...调整完毕后,将对应像素取值范围放入代码: Map.addLayer(DEM,{min:[-770.68],max:[1304.73]},"DEM");   执行代码,可以看到每次执行代码后图层可视化情况都同样固定为我们所设定样式...此外,我们还可以在代码嵌入单波段栅格图像“Palette”信息。首先依然是在“Layers”手动设定其Palette信息。 ?   ...复制得到16进制颜色代码。 ?   将其放入Map.addLayer()函数第二个参数(可视化参数)。 ?   同时记得按照调整后拉伸设置修改min与max

76240

Three.js DEM建模与渲染

在这个教程,我们将学习如何使用three.js渲染土耳其最高rı山脉数字高程模型(DEM)数据,使用工具包括Three.js、geotiff、webpack和QGIS。...使用USGS Earth Explorer我下载了Ağrı山脉DEM(数字高程模型)和卫星图像,这是一个休眠火山,也是土耳其境内最高山。...图像云层覆盖范围应小于 10%,并且应将其添加到标准。很难找到一个好,因为山是如此之高,大部分情况下图像中都有很多云。...SRTM 30平米 分辨率DEM数据,意味着一个像素覆盖约30平米面积,并且将该地区平均高程作为像素。这些数据对于使用three.js生成我们山地模型非常有价值。...((geom, index) => { geom.z = (data[index] / 20) * -1; }); console.timeEnd("parseGeom"); 接下来我们读取每个像素

4.5K30

使用GDAL实现DEM地貌晕渲图(三)

原理 之前在《使用GDAL实现DEM地貌晕渲图(一)》和《使用GDAL实现DEM地貌晕渲图(二)》这两篇文章详细介绍了DEM生成地貌晕渲图原理与实现。...不过之前生成都是晕渲强度对应灰度图,而实际应用过程中都会将DEM晕渲成彩色图。...然后在原DEM显示,选择最大最小拉伸显示,然后选择一个合适彩色色带赋值。 最后,将步骤一灰度晕渲图设置一定透明度,叠加到步骤二彩色图上,就生成了最终具有立体感彩色晕渲图。...这样DEM晕渲效果就是越低越蓝,越高越紫。 一般为了保证过渡效果会选择渐变色带,渐变色带生成也比较简单,选择头尾两个颜色RGB和一定渐变范围,分别让RGB匀速变换就行了。...其实颜色叠加原理特别简单,对于晕渲强度图像素A,令其不透明度为α;对应高程彩色色带图像素B,那么最后叠加像素 C=α*A+(1-α)B。

1.1K30

ArcGIS系列 | DEM数据进行水文信息分析(2)

今天小编继续给大家分享如何利用DEM数据进行水文信息分析与提取。 实验数据 本次实验数据为:ASTER GDEM V3数据,是由美国NASA、日本METI、及日本航天局共同研制与发布。...其数据覆盖范围达到了地球陆地表面99%区域,空间分辨率为30m。本次实验数据范围是我国海南省区域;是我们上一期完成填洼操作,并按照矢量数据范围裁剪后DEM数据。...水文信息分析与提取 01 水系流向提取 在上一期文章,小编已经给大家详细介绍了如何DEM数据进行填洼操作,并在计算洼地深度时已经向大家介绍了如何进行水系流向信息提取。...错过小伙伴可以点这里: ArcGIS系列 | DEM数据进行水文信息分析(1) 今天小编就不再详细介绍如何进行填洼操作和流向信息提取了。...点击Spatial Analyst-- Map Algebra -- Raster Calculator,进入如下界面: 在公式处使用条件函数con,将流量数据中大于设定阈值栅格赋予1,其他情况为无数据

1.1K30

PIE-engine 教程 ——坡度、坡向、山阴、粗糙度计算和显示案例分析

本次我们教程主要市通过加载全国矢量边界和遇上传栅格数据,并通过上传DEM数据进行相应山阴、坡度、坡向数据,这里我们首先需要看几个函数: hillShade(input,altitude,azimuth...返回:Image slope(image) 计算地形DEM数据坡度信息(以度为单位),局部梯度是用每个像素4个连通邻域来计算,因此图像边缘会出现缺失。...返回:Image aspect(input) 计算地形DEM数据坡向信息(以度为单位),局部梯度是用每个像素4个连通邻域来计算,因此图像边缘会出现缺失。...("NGCC/CHINA_PROVINCE_BOUNDARY"); //通过数据属性code字段过滤出福建省数据 var fj = china.filter(pie.Filter.eq("code..., '#00FF00', '#FF00FF', '#0000FF', '#FFFF00'], labels: ["60°", "300°"], step: 1 }; //图例样式位置设定

26110

Google Earth Engine谷歌地球引擎像元条件筛选与掩膜

接下来,同样依据前述提及推文中内容,将Landsat 8 Collection 1 Tier 1大气表观反射率TOA Reflectance产品按照时间进行选取(具体时间范围大家任意选择即可),并求取对应时间范围平均值...接下来,依据Google Earth Engine谷歌地球引擎栅格数据可视化代码嵌入内容,将DEM图层可视化参数拉伸选项进行设置,并在得到合适结果后将图层像元范围嵌入代码。...例如,通过dem.gt(1800),我们就可以筛选出像素数值大于1800DEM像元。...找到合适参数配置后,将其嵌入代码。...同样,我们还可以同时对多个不同图层加以像素筛选。依旧是利用.and()函数,在对第一个图层限定条件后跟随对第二个图层限定条件即可。

32150

ArcGIS系列 | DEM数据进行水文信息分析(1)

大致方法是:利用水流方向数据计算出DEM洼地区域、洼地深度,再根据当地地形进行分析,为洼地深度设定一个合适阈值,再使用填洼工具进行填洼操作。...依次填入我们上一步生成范围数据、原始数据、输出路径,统计类型选择最小,点击确定。结果如下所示: 下面我们来计算一下洼地出水口高程。...下面我们计算洼地深度: 点击Spatial Analyst -- Map Algebra -- Raster Calculator,做一个减法: 计算结果如下所示: 深度范围是: 计算完成后,...我们就可以结合其它数据,对当地地形进行大致分析,从而设定一个阈值,进行下一步洼地填充。...(阈值可以默认不填写,不填写情况下则所有洼地均会被填平;设定好阈值后,洼地深度大于阈值区域将会被保留下来。)结果如下所示: 这就是填洼后结果了。

1.8K40

GEE基础学习-reduceRegion()方法简介

// Image.reduceRegion example 本例子只起到一个在指定范围内,进行最大筛选,本文用是SRTM数据DEM筛选最大例子: 最终代码显示和给出高程数据 计算图像区域简单缩减...缩减是采用任意数量输入(例如给定区域中图像所有像素)并计算一个或多个固定输出任何过程。 结果是一个包含计算字典,在本例是该区域中最大像素。...此示例显示如何将生成字典打印到控制台,这在开发和调试脚本时很有用,但在较大工作流,您可能会改为使用. Dicitionary.get() 从字典中提取您需要以用作其他函数输入。...输入需要reduce图像,在本例为 SRTM 高程图。 使用计算最大像素减速器缩小给定区域内图像。 我们还指定了执行计算空间分辨率,在本例为 200 米。...使用计算最大像素缩减器缩小给定区域内图像。

15910

格网DEM生成不规则三角网TIN

概述 在GIS(地理信息科学),地形有两种表达方式,一种是格网DEM,一种是不规则三角网TIN。一般情况下规则格网DEM比较多,因为可以将高程当作像素,将其存储为图片类型数据(例如.tif)。...详论 1️⃣数据准备 下载SRTM30DEM数据,找到美国大峡谷附近地形,通过UTM投影,将其转换成30米平面坐标的DEM(.tif格式)。...所以在参考文献一提到了一种保留重要点法,将格网DEM认为不重要去除掉,剩下点构建成不规则三角网即可。那么怎么直到有的点重要,有的点不重要呢?参考文献一提到了一种约束: ?...可以看到这类似于图像处理滤波操作,通过比较每个高程点与周围平均高差,如果大于一个阈值,则为重要点,否则为不重要点。...,保证与DEM范围一致 if ((xi == 0 && yi == 0) || (xi == imgWidth - 1 && yi == 0) ||

1.8K40

GEE错误——影像加载过程中出现图层无法展示解决方案

// 如果你想放大或缩小以进行可视化,像素是不错选择,但对于导出或计算,你可能更倾向于使用米。...解决方案: 影像可视化范围应根据缩放级别进行调整,如果放大,平均区域显然会变小,差异也会变小。...TPI指数可以通过计算某一点周围区域高程来得出,其代表了该点相对于周围区域高度位置。TPI指数可以用于研究地形对生态系统和水文循环等方面的影响,也可以用于进行地貌分析和地形分类。...TPI地形指数在地貌分析和地形分类具有以下作用: 1. 地形分类:TPI指数可以帮助将地表地形划分为不同类别,如凹地、山脊、平原等。通过对TPI分析,可以更好地理解地形特征和地貌类型。 2....水文循环:TPI指数可以用于研究地形对水文循环影响。高TPI区域可能具有较高坡度和水流速度,可能对降雨径流和水资源分配产生重要影响。

19510

使用OSG创建一个简单地形

(Grand Canyon)一小块: 1) 使用TIF格式DEM 因为不太清楚别的网上资料里面地形文件是jpg格式,要知道jpg格式只能8位且没有地理信息,所以在这里我直接使用是GTiff...2) 描述HeightField 使用GDAL打开高程文件(DEM),能够获取地形起点位置和间距,将其填充到HeightField,这样OSG就确定了高程点XY位置。...在使用GDAL读取高程文件(DEM)存储高程到内存之后,依次填充到HeightField,就确定了地形Z位置。最后绘制到节点,地形图也就绘制出来了。...其实我最初设想是采用一个DOM(正射影像图)来实现,通过其地理位置确定纹理坐标,最终无视范围大小,实现一个DEM(高程)与DOM(影像)自动叠加。...在这里希望大家批评指正下,究竟如何给HeightField点设置纹理位置。

1.5K10

栅格数据实现地理探测器:基于R语言geodetector包

需要说明是,在R语言中进行地理探测器操作,可以分别通过geodetector包、GD包等2个包实现。...1 包配置与导入   首先,我们可以先到geodetector包在R语言中官方网站(https://cran.r-project.org/web/packages/geodetector/index.html...从上图可以看出,每一列数据中都有很多无效(NA),即原本栅格图像无效(NoData);由于在后期地理探测器分析过程,出现无效会影响我们分析结果,因此我们需要通过na.omit()函数将无效去除...na.omit()是一个非常方便函数,其可以将Matrix数据存在NA行直接去除(只要这一行存在至少一个NA,就将这一行去除)。...但是这里有一个问题——上述结果只能看到不同组合对应q变化,但是似乎看不出这种组合方式到底属于非线性减弱、单因子非线性减弱、双因子增强、独立、非线性增强哪一种情况。

35610

FASTN如何快速检测出角点

FASTN算法基本原理 用一句话来讲FASTN算法原理就是:看一个像素周围有一定数量像素与该点像素不同,则认为其为角点。...步骤如下: 1)在图像任选一点p, 假定其像素(亮度)为 Ip 2)以r为半径画圆,覆盖p点周围M个像素,如下图所示: r=3, M=16 3)设定阈值t,如果这周围16个像素中有连续N个像素像素减去...以上算法缺点:很可能大部分检测出来点彼此之间相邻,我们要去除一部分这样点。...为了解决这一问题,可以采用非最大抑制算法:假设P,Q两个点相邻,分别计算两个点与其周围16个像素点之间差分和V,去除V较小点,即把非最大角点抑制掉。...我们仍然假如半径r=3,那么在该圆上有16个像素:如下图: ? 因为该算法检测角点条件是:连续N个像素大于或小于中心灰度减去阈值t,所以这个N从某种程度上就决定了能检测到角度。

85370

matlab GUI基础8

;high_out]):该函数[low_in;high_in]为原图像要变换灰度范围,[low_out;high_out]变换后灰度范围 RGB2=imadjust(RGB1,...)...通常采用impixel()来获取图像像素,该函数调用方式有: p=impixel(I):该函数通过鼠标单击获取灰度图像一点像素。...p=impixel(X,map):该函数通过鼠标单击获取索引图像中一点像素。 p=impixel(RGB):该函数通过鼠标单击获取RGB图像中一点像素。...p=impixel(I,c,r):该函数获取灰度图像,行为c,列为r像素像素。 p=impixel(I,map,c,r):该函数获取索引图像,行为c,列为r像素像素。...p=impixel(I,RGBc,r):该函数获取RGB图像,行为c,列为r像素像素。 也可以利用impixelinfo()获取图像任意点像素

1.2K70

Python气象数据处理与绘图:常见10种图像滤波方法

选一个含有奇数点窗口,将这个窗口在图像上扫描,把窗口中所含像素点按灰度级升或降序排列,取位于中间灰度来代替该点灰度。...,平均整个窗口范围像素,均值滤波本身存在着固有的缺陷,即它不能很好地保护图像细节,在图像去噪同时也破坏了图像细节部分,从而使图像变得模糊。...高斯平滑与简单平滑不同,它在对邻域内像素进行平均时,给予不同位置像素不同。高斯滤波让临近像素具有更高重要度,对周围像素计算加权平均值,较近像素具有较大权重。...d:过滤时周围每个像素领域直径 sigmaColor:在color space过滤sigma。参数越大,临近像素将会在越远地方mix。...= cv2.merge([r1, g1, b1]) plt.imshow(NonLocalMeans) 7.高通滤波(highpass_filter) 规则为高频信号能正常通过,而低于设定临界低频信号则被阻隔

1.8K30

学徒带你7步3251行代码+300行注释完成TCGA数据库挖掘实战全文复现

3.对Up DEM进行Cox风险回归分析(文章没有说用什么数据去进行后续COX回归分析,我推测出用log2(x+1)进行分析,其实还可以用EdgeR包标准化好logCPM进行后续分析,或者RPKM...#有的miRNA在几百个样本表达量都为0,需要去除 #2.1准备阶段:行列转换,转换成列名为样本名,行名为gene名,为后续进行批量处理做准备 expr1<-t(expr1) dim(expr1...,返回是Up_DEM_expr列名(样本名)在BRCA_clinicaldata行名位置 dim(Up_DEM_expr) dim(BRCA_clinicaldata) head(colnames...P最小前21个是下面这些,和文章结果差不多 ?...Step7.Time-dependent ROC Curve 原文是这样说:在我们研究,ROC曲线分析AUC为0.712(图 2C),表明ten-miRNA特征模型在预测乳腺癌患者 存活风险方面具有良好灵敏度和特异性

3.9K51

PIE-Engine 教程:水稻面积提取1(宿迁市)

先看所用到函数: aspect(input) 计算地形DEM数据坡向信息(以度为单位),局部梯度是用每个像素4个连通邻域来计算,因此图像边缘会出现缺失。...返回:Image slope(image) 计算地形DEM数据坡度信息(以度为单位),局部梯度是用每个像素4个连通邻域来计算,因此图像边缘会出现缺失。...返回:Image addBands(srcImg,names,overwrite) 添加影像波段到当前影像。 方法参数: - dstImg(Image) Image实例。...返回:Image map(algorithm,dropNulls) 针对ImageCollection每个Image进行循环计算。...- algorithm(Function) 参数是Image方法,需要返回Image - dropNulls(Boolean) 是否允许返回空 返回:ImageCollection 代码: /**

17110

计算机视觉|视频图像预处理

解决方案 2、图像预处理主要方面 2.1图像灰度化 图像灰度化原理就是在RGB模型,假定三个通道相等,然后用统一灰度表征该点色彩信息,灰度范围是0到255。...空间域滤波是指直接通过原图像像素灰度进行数据运算去除噪声方法,常见空间域滤波方法主要有均值滤波、中值滤波、高斯低通滤波等;频率域滤波则是指将图像从空间域转换到频率域,通过处理相关变换系数去除噪声方法...中值滤波本质就是一种基于统计排序理论非线性滤波法,其基本原理就是将图像以某像素点为中心窗口范围所有像素灰度(包括该中心像素点)进行排序,然后将灰度序列中间赋给该中心像素点。...基于个数中值滤波法实质就是通过设定一阈值T限制邻域内像素点与中心像素点灰度差绝对范围,从而将含噪图像像素属性划分为平坦区域、图像边缘以及噪点这三类。...总结 在处理图象时不能忽略去除噪声和灰度化,对于图像预处理方法很多,每个方法都有自己优缺点,这里都只是介绍了其中一种,实际运用时需要看哪种方法适用于当前情况,权衡之后选择出最好方法。

1.5K31

机器视觉检测图像预处理方法

(2)中值滤波:Median 根据设定尺寸,将区域内像素进行排序,中心点像素由过滤尺寸内位于中间像素取代 中值滤波对于去除噪点或 者脉冲噪声效果非常好...高斯滤波具体操作是:用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像每一个像素,用模板确定邻域内像素加权平均灰度去替代模板中心像素。...但是增加执行次数会增大标准差,近似于重复次数平方根 注意:每次重复使用之后,都会图像边界留出2个像素保持像素不变,如果对图像边界有影响,注意设定边界灰度 ?...假如目标像素点和它周边(上下左右前后临点,具体比邻范围依赖于算子大小,3*3算子比邻范围为1,5*5为2,以此类推)得有较大差异,那么就可以通过这个算子对原图矩阵这个位置进行卷积运算,...一个过滤器相对于另一个过滤器偏移一个像素。一个矩形过滤器是低通滤波器,用来去除噪音。-1,….,1这些是用来增强边缘。 Filter direction 设定过滤器方向。

2.4K20

geotrellis使用(十七)使用缓冲区分析方式解决单瓦片计算边缘问题

上一篇文章讲了使用缓冲区分析方式解决投影变换边缘数据计算问题(见geotrellis使用(十六)使用缓冲区分析方式解决投影变换边缘数据计算问题)。...;第二种是直接将DEM数据导入Accumulo,后台实时计算每幅瓦片坡度,然后渲染到前台。...,如果计算只针对瓦片中单一像素则还不涉及到边缘问题,而如果需要进行插采样等操作(如求坡度、山影等),这时候就会出现上文中讲到瓦片边缘计算问题。...本文就为大家讲解如何使用缓冲区分析方式解决单瓦片计算边缘问题。...有些地方还可以优化,比如取时候不要取9幅瓦片,只取比当前瓦片稍微向外扩展几个像素等,具体由读者自行思考。

77160
领券