在之前的博客中,我们曾多次介绍过将图层的地理坐标系转为投影坐标系的方法,也就是投影操作——例如ArcGIS矢量图层投影与地理坐标系转为投影坐标系——ArcMap,以及Google Earth Engine谷歌地球引擎地理坐标系、投影坐标系的变换与重投影,还有ArcMap通过模型构建器导出地理与投影坐标系转换的Python代码等。而在本文中,我们将反过来,介绍把一个栅格图像原本的投影坐标系转为地理坐标系的方法。
下面的例子打开一副GeoTIFF影像,输出了影像的一些信息,然后遍历了所有波段,输出波段的一些信息
WebGIS系统通常都围绕地图进行内容表达,但并不是有地图就一定是WebGIS,所以有必要讨论下基于Web的地图API分类及应用场景。
在上一篇文章中我们对geopandas中的数据结构展开了较为全面的学习,其中涉及到面积长度等计算的过程中提到了具体的计算结果与所选择的投影坐标系关系密切,投影坐标系选择的不恰当会带来计算结果的偏差,直接关乎整个分析过程的有效与否。
空间索引方法有助于加速空间查询。大多数 GIS 软件和数据库都提供了一种机制来计算和使用数据图层的空间索引。QGIS 和 PostGIS 使用基于 R-Tree 数据结构的空间索引方案 - 它使用几何边界框创建分层树。这是非常有效的,并在某些类型的空间查询中产生了很大的加速。查看我的高级 QGIS 课程的空间索引部分,我将展示如何在 QGIS 中使用基于 R 树的空间索引。
Error: Projection: The CRS of a map projection could not be parsed. (Error code: 3)
世界大地测量系统(World geodetic system,简称WGS)是指1960年以来, 由美国国防制图局(DMA)建立的四个世界大地测量系统(WGS60、WGS66、WGS72和WGS84)的统称
预热文章系列:《GIS历史概述与WebGis应用开发技术浅解》、《GIS坐标系:WGS84,GCJ02,BD09,火星坐标,大地坐标等解析说与转换》、《OGC标准WMTS服务概念与地图商的瓦片编号流派》、《GIS基础知识 - 坐标系、投影、EPSG:4326、EPSG:3857 》我们过一遍如下概念:
投影转换是一种将三维空间中的物体及其属性转换为二维平面上的方法。它是一种将三维空间坐标(x,y,z)映射到二维平面坐标(x',y')的技术。在计算机图形学和计算机视觉中,投影转换是非常重要的,因为它可以帮助我们将三维物体呈现在二维屏幕上,并且可以进行各种变换和处理。常见的投影转换有正交投影和透视投影。在GEE中我们可以使用哨兵2号数据其中任何一个波段所自带的坐标,让其成为我们默认的坐标,然后将其重新投影。
一般有两种坐标系,地图坐标系(geographic coordinate system)和投影坐标系(projected coordinate system)
说到地理加权回归,相信大家肯定不会陌生。作为一种先进的空间数据分析技术,地理加权回归能够充分捕捉空间关系的非平稳性。举个简单的不恰当的例子,我们要对中国各个城市的奢侈品消费量与人均收入进行建模。正常的的理解是人均收入越高,奢侈品消费量就越大,在全国各个城市都应该是这种关系(这也正是全局模型的前提假设)。但事实真的是这样吗?现实情况可能是在一些比较张扬的地方(比如我们大东百
为方便大家下载,我将所有软件上传的百度网盘里了,有需要的可以上网盘直接下载,地址为:http://pan.baidu.com/s/1ntJrf8P,此外,openlayers的下载地址为:http://pan.baidu.com/s/1kTBTCX5。
|导言:PostGIS是业界功能最全面,能力最强大的空间地理数据库引擎。现实业务开发中,经常会遇到有附近的某某的需求,如何快速实现呢,PostGIS+PostgreSQL可以帮到你。
最近接手一个GIS项目,需要用到 PostGIS,GeoServer,OpenLayers 等工具组件,遇到一堆地理信息相关的术语名词,在这里做一个总结。
这里使用 ubuntugis提供的gdal进行安装。 首先更新一下ubuntugis的源:
我使用GDAL库写了四个函数分别进行投影坐标与地理坐标(经纬度)之间的转换,投影坐标和图上坐标(行列号)之间的转换。有需要的朋友可以参考。 直接上代码吧,因为代码很简单(Python版本)。
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大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说mysql 空间索引 性能_mysql数据可用空间,希望能够帮助大家进步!!!
WKT(Well-known text)是一种文本标记语言,用于表示矢量几何对象、空间参照系统及空间参照系统之间的转换。它的二进制表示方式,亦即WKB(well-known binary)则胜于在传输和在数据库中存储相同的信息。该格式由开放地理空间联盟(OGC)制定。
所谓地图投影,是利用一定数学法则把地球表面的经、纬线转换到平面上的理论和方法。由于地球是一个赤道略宽两极略扁的不规则的梨形球体,故其表面是一个不可展平的曲面,所以运用任何数学方法进行这种转换都会产生误差和变形,为按照不同的需求缩小误差,就产生了各种投影方法,eg:墨卡托投影,高斯克吕格投影, Lambert__投影,UTM__投影…
有时候我们在本地ARCGIS中可以打开的矢量为什么就无法上传到GEE呢?下面这个错误就很好的阐述了这一个问题,我们可以清楚的看到这个问题在console中已经给你明确的指出了,无法成功将你现有的坐标转化为现在的GEE表转的EPSG:4326坐标,所以我们应该在arcgis中先把矢量文件的坐标调整为 wgs-84再次进行上传就好了。
最近学习地理信息可视化总是遇到投影的麻烦,包括前段时间输出两篇关于simple features的分享中,其中没有特别处理投影的问题,老司机一看就能看出其中存在的投影问题。
为了拓展python在地学的应用,一个比较流行的库geopandas,还是有必要接触的,但是接触的第一感觉就并不是太友好,对于其geometry的设定,初衷是不错的,可是体验效果有点糟糕,但是打开其中的字段,呈现的不是数据,而是矢量对象(如面图层),对我刚接触的人来说算是意外,但对于我更敏感的数据层面,我觉得按照pandas数组或者numpy数据的习惯而言,第一手应该还是数据,可能比较容易接受(个人偏见,慢慢深入之后应该会有改观)。另外geometry的数据量偏大的时候很容易造成打开速度变慢。
研究生讨论班第一次用 slides 作报告,主要讲了《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化的内容。文末给出对应的 pdf 网页版本。
GeoPandas是一个Python开源项目,旨在提供丰富而简单的地理空间数据处理接口。 GeoPandas扩展了Pandas的数据类型,并使用matplotlib进行绘图。GeoPandas官方仓库地址为:GeoPandas。 GeoPandas的官方文档地址为:GeoPandas-doc。 本文主要参考GeoPandas Examples Gallery。 GeoPandas的基础使用见Python绘制数据地图1-GeoPandas入门指北。 GeoPandas的可视化入门见Python绘制数据地图2-GeoPandas地图可视化。
在python与地理空间分析(1)与(2)中我们介绍了GIS中常用的数据类型、python在处理地理空间数据时用到的包以及给定经纬度计算空间距离的算法,本期我们主要介绍对地理空间分析中常用到的矢量数据shp文件的处理,在捍卫祖国领土从每一张地图开始我们也提供较为精准的包括南海九段线的中国地图,大家可以自行下载。
本文说说geotools中坐标转换的那点事情,以WGS84和web墨卡托相互转换为例。
PostGIS作为PostgreSQL数据库的空间扩展,提供了对空间数据管理的支持。对于空间矢量数据,PostGIS提供了Geometry和Geography俩种类型用于空间对象的存储,Geometry使用笛卡尔坐标系,而Geography使用球面坐标系(默认是WGS84坐标系)。对于空间栅格数据,则提供了Raster类型。
全球历史粮食产量数据集是农业普查统计(粮农组织报告的国家产量统计数据)和卫星遥感(遥感反演的作物指数)的混合数据产品,大豆只有“主要(major)”生长季节。前言 – 人工智能教程
涉及到空间数据处理的时候,为了比较清晰方便的看出空间数据所处的区域,通常都需要将省市边界线加到地图中。
了解动物对环境的反应对于了解如何管理这些物种至关重要。虽然动物被迫做出选择以满足其基本需求,但它们的选择很可能也受到当地天气条件等动态因素的影响。除了直接观察之外,很难将动物行为与天气条件联系起来。在这个单元中,我们将从美洲狮收集的 GPS 项圈数据与通过 GEE 访问的 Daymet 气候数据集的每日温度估计值集成。
针对OMI 2008-2020年数据中因行异常或者云造成缺失的对流程NO2数据进行填补,利用面积权重法将OMI和GOME数据统一重采样至0.25度的空间分辨率。前言 – 人工智能教程
说到地图,大家一定很熟悉,平时应该都使用过百度地图、地图、腾讯地图等,如果涉及到地图相关的开发需求,也有很多选择,比如前面的几个地图都会提供一套js API,此外也有一些开源地图框架可以使用,比如OpenLayers、Leaflet等。
本文讲述在Java中,结合结合Geotools实现百度09,国测局02和经纬度shp数据的相互转换。
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。
遥感图像往往尺寸较大,无法用默认的图像浏览器加载。 GDAL是空间数据处理的开源包,支持多种数据格式的读写。 遥感图像是一种带大地坐标的栅格数据,因此,可以借用GDAL对遥感图像进行读写,本文就来记录一些相关操作。
PostGIS是PostgreSQL关系数据库的空间扩展。PostGIS允许您使用几何和地理数据类型存储空间数据,使用空间函数执行空间查询以确定区域,距离,长度和周长,并在数据上创建空间索引以加速空间查询。
本期我们试着使用Python-geopandas包绘制空间地图,主要的知识点如下:
问题: 我在谷歌地球引擎中有一个Landsat 7的镶嵌图,在网络应用的地图窗口中显示时(导出前)看起来没有问题。但是,当我导出它时,有些像素变窄了,有些变宽了。基本上有一些南北向的长度,其像素宽度为22米,而不是30米。
地理坐标系就是把地球当成一个球体来看,以球心为参照点,通过经纬度来定位某个坐标点。
本文介绍基于gdal模块,在命令行中通过GDAL命令的方式(不是Python或者C++代码,就是gdal模块自身提供的命令行工具),对栅格遥感影像数据加以投影,即将原本的地理坐标系转为投影坐标系的方法。
本文主要对GEE中地理坐标系与投影坐标系的转换、重投影等操作加以介绍;本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第十三篇。
上一期的地图可视化推文教程R-ggplot2 标准中国地图制作中,我们详细介绍了使用R-ggplot2 包完美绘制中国标准地图,本期推文我们则试着使用Python-geopandas包绘制空间地图,主要的知识点如下:
在之前GDAL系列文章中的《栅格数据投影转换》提到过,做投影转换最重要的是计算数据在目标空间参考系统中的放射变换参数(GeoTransform)和图像的尺寸(行数和列数)。而且我们使用GDAL基本库自己写代码进行了计算。
规划工作中最常接触的就是空间数据了,我们的操作也常常是在某个具体空间上。为了方便所有空间数据的统一处理,我们需要引入一个中间量,所有数据都参照它,“它”就是坐标系了。我们常用的Sketch、CAD、ArcGIS里面都是有坐标系的,如果我们可以建立起一个坐标系的概念,那么这些软件中的不同数据都可以拉通使用了(还包括从网络上获取到的各种数据)。
注意读取数据的数组下标不要越界!GDAL并不会自动帮你处理下标越界的问题,它只会报错。因此特别当你想用部分读取的方式处理一个很大的文件时,对边界的处理需要你特别的注意,必须正好读完不能越界也不能少读。
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