所有步骤都是用ArcGIS中各种工具操作组合,未使用Arcpy与Python等需要使用代码的工具!
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。
基于栅格数据的空间分析,常常需要根据特定的分析场景对栅格数据进行处理,如栅格数据的噪声处理。噪声是属性值具有突跃特征的像元位置,直接对带有噪声的栅格数据进行分析会对结果造成较大的影响。而降噪的主要方法之一是平滑,包括均值平滑、中值平滑等。
我们知道将GIS数据大致分成矢量数据和栅格数据(地形和三维模型都是兼具矢量和栅格数据的特性)。但是如果用来Web环境中,那么使用图片这个栅格形式的数据载体无疑是最为方便的,因为图片本身就是一种非常重要的GUI元素,使用非常广泛。另外,基于矢量的地图叫做线划图,基于栅格的地图则是影像图。这也是网络地图服务(Web Map Service,以下简称WMS)的含义,可以将传统意义上的矢量数据或者栅格数据,发布成图片形式的地图数据,供浏览器的用户使用。
《空间数据库》课程整理汇总,106篇课程,内容太长,学习中,把一些关键点,汇总记下笔记
本文介绍利用Python语言arcpy等模块,实现栅格图层建立与多幅遥感影像数据批量拼接(Mosaic)的操作。
本文介绍基于ArcMap软件,利用时间滑块功能,对大量多时相栅格遥感影像数据进行动态显示,并生成视频或动图的方法。
在收集我们R语言数据可视化课程的学员问题时,发现咨询的比较多的就是如何使用R语言便捷的处理地理数据?最好能像tidyverse一样具有多个便捷的处理函数。
矢量数据基于对象模型(object-based)的空间数据描述模型。矢量数据使用对象(点,线,面)及其对象之间的关系描述空间实体。
笔者在处理地理栅格数据的时候,总是会发生偏差半个像素的问题。 比如说通过ArcMap打开一张.tif,查看其地理信息;同时用记事本打开.tfw,比较两者得地理信息:
降水温度蒸散发等气象数据通常以NC格式存储,可以用Matlab和ArcGIS读取数据。常为逐年逐月逐日数据。在用GIS进行数据分析时,需要将其转换为栅格数据。 (1)打开nc数据。打开GIS, ArcToolbox-Multidimension Tools-Make NetCDF Raster Layer点击确定。注意nc文件路径一定要全英文。 (2)右键导入的nc数据生成的raster图层,选择properties-NetCDF-Band Dimension选择时间。 (3)如果处理的数据没有定义坐标系,则需要自己定义栅格文件的坐标系注意这里是定义整个数据框的坐标系而不是栅格图层的右键Layers-Properties-Coordinate System-new Project System (4)输出NC转换成的栅格数据,右键栅格图层选择Data-Export Data, Spatial reference 选择Data Frame, 数据格式Format可以选择TIFF或GRID。我这里保存为tif格式。之后就可以作为栅格数据在GIS中进行后续分析了。
如果用一句歌词来描述QGIS的话,我想应该是:有人问我你究竟是哪里好,没见过你的人不会明了。从本篇文章开始,我将开始写一系列有关QGIS操作的文章,那么本文,就先开个好头,讲讲“图说中国人口”,这里面涉及到:1、栅格数据的配准;2、创建并编辑矢量数据;3、栅格数据的分区统计;4、简单配图与制图;5、数据的导出。本文涵盖的内容比较多,各位看官要看仔细了。
目录: 通用操作 条件函数 前提: import arcpy from arcpy.sa import * 1、通用操作 设置工作路径:arcpy.env.workspace("path_of_environment") 并行处理: arcpy.env.parallelProcessingFactor = "n%" # 使用指定百分比计算进程数量:进程数量 = 系统核数量 * n / 100 arcpy.env.parallelProcessingFactor = "n" # 使用指定的
下面我介绍的是大范围高精度栅格可视化的方案,它是我们结合大数据技术解决实际应用问题的一个典型例子,看着有点标题党的味道,其实这里我们想强调的是,我们设计和实现这个方案时,一开始直接调用HBASE检索,看着要检索的数据量,多达数百万,还真是觉得不可能几秒内完成任务。所以这个技术难题,或者说是省公司的业务需求提出来以后很长时间以来我们迟迟没有解决。
Geospatial Data Abstraction Library (GDAL)是使用C/C++语言编写的用于读写空间数据的一套跨平台开源库。现有的大部分GIS或者遥感平台,不论是商业软件ArcGIS,ENVI还是开源软件GRASS,QGIS,都使用了GDAL作为底层构建库。
影像数据指的是栅格数据,影响配准是指使用地图坐标为影像数据指定特定的空间位置。
今天我将介绍大范围高精度栅格可视化方案。它是结合大数据技术解决实际应用问题的一个典型例子,我们给它起了个大标题,叫做“如何应用大数据技术秒杀一个貌似不可能的任务”。
先从 QGIS 中下载了苏州市部分主城区的天地图图像,参考系为3857,空间分辨率为0.5米,共1.6G。
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。
目录 前言 实现方法 总结 一、前言 其实这个功能之前已经实现,今天将其采用1.0版的方式进行了重构与完善,现将该内容进行总结。 其实这个功能很常见,比如google地球上当我们鼠标移动的时候能够自动获取到鼠标所在位置的高程信息就是本文所讲的一种效果。本文我们也以DEM数据为例,但是读者应当清楚任何栅格数据都可以采用此种方式获取点状目标栅格数据值。如果我们采用传统的方式很难能够对全球的SRTM数据实时获取某个点的值,采用Geotrellis分布式的方式可以很好的解决这一问题。最近
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。
这两周我在使用python进行大量的栅格数据的运算,在运算过程中遇到了数据量超级大但算力不足的问题。通过这两周的探索,也慢慢找到了一些加快栅格数据计算的方法,和读者分享。
大部分我们处理的降水、气温等栅格数据的格式是nc形式,需要我们将他转换成栅格数据并导入至Arcgis中,进行下一步操作。
本文介绍基于C++语言GDAL库,批量创建大量栅格遥感影像文件,并将数据批量写入其中的方法。
2.输入nc文件,其他参数可忽略,点击确定 3.创建好后,右键点击图层,点击属性,选择“NetCDF”,然后选择波段纬度,接着点击纬度对应的值,这里维度值对应的是时间,选择任意一个时间。
(2)使用【数据管理工具】—【栅格】——【栅格数据集】——【镶嵌至新栅格】工具
在气象数据分析中,地理空间要素是一个必须考虑的关键特征项,也是重要的影响因素。例如气温会随着海拔的升高而降低,地形的坡向朝向也会影响风速的分布,此外,典型的地形会形成特定的气候条件,也是数据挖掘中可以利用的区域划分标准。数据分析中,地理空间分析往往能提供有效的信息,辅助进行决策。随着航空遥感行业的发展,积累的卫星数据也成为了数据挖掘的重要数据来源。 地理空间分析有好多软件可以支持,包括Arcgis,QGIS等软件平台,本系列文章将会着重分享python在地理空间分析的应用。主要包括地理空间数据的介绍,常用的python包,对矢量数据的处理,对栅格数据的处理,以及常用的算法和示例。 地理空间数据包括几十种文件格式和数据库结构,而且还在不断更新和迭代,无法一一列举。本文将讨论一些常用的地理空间数据,对地理空间分析的对象做一个大概的了解。 地理空间数据最重要的组成部分:
有没有觉得用GDAL的Python绑定书写的代码很不Pythonic,强迫症的你可能有些忍受不了。不过,没关系,MapBox旗下的开源库Rasterio帮我们解决了这个痛点。
2.在ArcCatalog 目录树中,右键单击载入数据库的要素类或表,选择加载——加载数据,打开简单数据加载程序向导。
前面给大家分享了GIS格式总结,今天讲一下GIS数据的读取和转换,主要基于ArcGIS和QGIS这两个用的最广泛的GIS软件平台来讲。
可以通过GDAL给地理数据写入空间参考信息,不过要注意的是GDAL给矢量数据和栅格数据写入空间坐标参考的接口不太一样。
累积降水数据 最低气温数据 最高气温数据 数据下载 请前往国家地球系统科学数据中心下载,以上数据均为免费公开下载,登录网站即可下载。 点击下面图片链接,查看详细介绍: 如何找到靠谱的科研数据?免费的国
GIS 或地理信息系统是对地理或空间数据的收集、可视化和分析。在本节中,我们将介绍 GIS 应用程序中常用的数据类型。
ArcGIS 是一款强大的地理信息系统软件,它可以帮助我们处理和分析各种类型的地理数据,如矢量数据,栅格数据,地图文档等。在本文中,我将介绍如何使用 ArcGIS Engine + C# VS2012 开发环境来打开不同类型的地理数据,并在地图控件上显示它们。我将使用一个 Windows 窗体应用程序作为示例,它有一个按钮和一个地图控件,如下图所示:
珠海经济特区作为我国最早设立四个经济特区之一,珠海成为国际社会观察中国改革开放的一扇重要窗口。从1980到2020,基于近40年的遥感影像,一起来看下珠海经济特区的变迁。
现需要对多幅栅格数据文件进行直方图绘制,具体绘制内容即各栅格图像像素数值的分布情况;所有栅格数据都保存在同一目标路径下,且均为.tif格式;而目标路径下具有其它非.tif格式的文件,以及不需要进行直方图绘制的.tif格式文件,因此需要在绘制前对目标路径下的文件列表加以筛选,只保留需要绘制直方图的栅格文件。
讲完了geotiff格式数据的读取和保存,本文讲下怎么用python处理一系列的栅格数据(本文以时间序列为例)。
本文介绍基于R语言中的geodetector包,依据多张栅格图像数据,实现地理探测器(Geodetector)操作的详细方法。
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
Geoserver默认支持的栅格数据源比较少,包括ArcGrid,GeoTiff,WorldImage,ImageMosaic等,是不支持Erdas Img格式的栅格数据源的,因此,为了能够让Geoserver支持发布Erdas Img格式的数据源,需要用GDAL的插件对Geoserver进行扩展,本文讲述如何在Geoserver中配置并支持Erdas Img格式的数据源。
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处理栅格数据时,有时可能需要处理数据间隙。这些可能是传感器故障、处理错误或数据损坏的结果。以下是航拍图像中数据间隙(即无数据值)的示例。
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。
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。
栅格数据使用一定尺寸的网格来划分空间,认为每个网格内的空间具有相同的属性,具有确定的数值(网格的属性)。使用栅格数据,可以对某一个或一组空间数值在空间上的分布进行简单有效的描述。对栅格数据,传统的空间分析方法,如叠置、切割、求交等都可以进行操作和计算。
目录 前言 实现过程 总结 一、前言 上一篇文章介绍了如何使用Geotrellis渲染单波段的栅格数据,已然很是头疼,这几天不懈努力之后工作又进了一步,整清楚了如何使用Geotrellis将多个(3个)波段的栅格数据渲染成真彩色,废话不多说,进入正题。 二、实现过程 其实基本延续上一篇文章的思路,多波段真彩色就是要将三个波段数据分别作为rgb组合起来得到rgb值进行真彩色渲染。所以与单波段不同的是需要提前获取三个波段的整体信息,以及对波段进行rgb合并。 2.1 获取三个波段整体
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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
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