Daha çox

Raster Kalkulyator sintaksis


İki dövrdə iqlimi təsvir edən iki rasterim var və dəyərlərini müqayisə etmək istəyirəm.

Qayıdan üçüncü bir raster yaratmaq istəyirəm:

Raster 1-in dəyərləri raster 2-nin minimum və maksimum dəyərləri daxilindədir.

və dördüncü raster:

Raster 1-in dəyərləri raster 2-nin% 2,5 və 97,5 faizidir.

Mən heç vaxt raster kalkulyatoru ilə işləməmişəm və sintaksisini də bilmirəm.


Üçüncü raster üçün raster kalkulyator sintaksis aşağıdakılardır

Con (("raster1" <"raster2" .maximum) & ("raster1"> "raster2" .minimum), 1, 0)

yüzdəlikləri əldə etmək üçün daxili bir metod yoxdur, buna görə şəkillərinizin histoqramına əsasən hesablamalı və dəyərləri raster kalkulyatoruna əl ilə daxil etməlisiniz. Ancaq orta + 1.96 * standart sapma istifadə edərək (dağılımınız Gauss dilinə yaxındırsa) təxmini edə bilərsiniz

Con (("raster1" <("raster2" .mean + 1.96 * "raster2" .standardDeviation)) & ("raster1"> ("raster2" .mean - 1.96 * "raster2" .standardDeviation)), 1, 0)

Raster Kalkulyatoru necə işləyir

Raster Kalkulyator vasitəsi, bir alətdə Xəritə Cəbr ifadələri yaratmağa və həyata keçirməyə imkan verir. Digər geoprosessinq alətləri kimi, Raster Kalkulyator vasitəsi də ModelBuilder-də istifadə edilə bilər, bu da Map Cəbrinin gücünün iş axınlarınıza daha asan inteqrasiya olunmasına imkan verir.

Raster Kalkulyator alətinin ssenari mühitində istifadəsi nəzərdə tutulmayıb və standart Məkan Analisti ArcPy modulunda mövcud deyil. Scripting və Map Cəbr haqqında daha çox məlumat üçün Map Cəbr nədir kömək mövzusuna baxın.

  • Tək sətirli cəbri ifadələri tətbiq edin.
  • ModelBuilder-də olduqda Map Cəbrində dəyişənlərin istifadəsini dəstəkləyin.
  • Məkan Analisti operatorlarını tək bir ifadədə üç və ya daha çox girişə tətbiq edin.
  • Tək bir ifadə ilə birdən çox Məkan Analisti vasitələrindən istifadə edin.

Raster Kalkulyator sadə, kalkulyatora bənzər alət interfeysi istifadə edərək birdən çox alət və operatordan istifadə edərək bir sətirli cəbri ifadəni icra etmək üçün hazırlanmışdır. Bir ifadədə birdən çox alət və ya operator istifadə edildikdə, bu tənliyin performansı ümumiyyətlə operatorların və ya alətlərin hər birini ayrı-ayrılıqda yerinə yetirməkdən daha sürətli olacaqdır.


Raster Kalkulyator sintaksis - Coğrafi İnformasiya Sistemləri

Количество зарегистрированных учащихся: 19 min.

Участвовать бесплатно

İxtisasın son kursuna xoş gəlmisiniz (əlbəttə ki, daşı layihəsinə davam etməyincə!). ArcGIS haqqında öyrəndiyiniz biliklərdən istifadə edərək raster hesablamalar və uyğunluq analizi kimi texniki tapşırıqları yerinə yetirin. Bu sinifdə dörd həftəlik modullar zamanı CİS daxilindəki məkan təhlili və tətbiqetmələr ilə rahat olacaqsınız: 1-ci həftə: Uzaqdan idarə olunan və peyk görüntülərini öyrənəcəksiniz və elektromaqnit spektri ilə tanış olacaqsınız. Bu həftənin sonunda peyk görüntülərini onlayn tapıb yükləyə və iki ümumi analiz növü üçün istifadə edə biləcəksiniz: NDVI və öyrədilmiş təsnifat. Həftə 2: Parametrlər, ilkin şərtlər, dəyişənlər və yeni bir alət dəsti istifadə edən böyük işləmə axınları yaratmaq üçün ModelBuilder-dən necə istifadə edəcəyinizi öyrənəcəksiniz. Həqiqətən ətraflı müzakirə etmək üçün vaxtımız olmadığı, lakin gələcək prospektlərdə gələcək öyrənmə iştahınızı artıra biləcəyimiz bir neçə mövzunu da araşdıracağıq: coğrafi kodlama, zamanla işləyən məlumatlar, məkan statistikası və ArcGIS Pro. Həftə 3: Üçüncü həftə, kəsmə doldurma aləti, təpələr, baxış yerləri və daha çox kimi bəzi yeni, xüsusi alətlərdən istifadə edərək rəqəmsal yüksəklik modelləri hazırlayırıq və istifadə edirik. Çox vacib bir də daxil olmaqla bir neçə ümumi alqoritmdən keçərik: uyğunluq analizi. Həftə 4: Son həftəyə hələ ixtisaslaşmadığımız bir neçə məkan analitik vasitələrindən bəhs edərək başlayırıq: Bölgələr Qrupu öz zonalarımızı düzəldin, Təpəni düzəltmək üçün Fokal Statistika, Dəyərləri dəyişdirmək üçün Yenidən Təsnif edək və Bir sıxlıq səthi yaratmaq üçün nöqtə sıxlığı. Nəhayət, CİS mövzularını təkbaşına öyrənməyə başladığınız zaman daha çox araşdırmaq istəyə biləcəyiniz bir neçə şey haqqında danışaraq sona çatacağıq. Müstəqil bir kurs olaraq və ya Coğrafi İnformasiya Sistemləri (CİS) İxtisaslaşmasının bir hissəsi olaraq Coğrafi və Ətraf Mühit Təhlilini aparın. Bu ixtisasa aid birinci, ikinci və üçüncü kursları, & quot; CİS-in əsasları & quot & quotGIS Məlumat Formatları, Dizayn və Keyfiyyət & quot; və & quot; Coğrafi və Ətraf Təhlil & quot; bu kursu keçmədən əvvəl müvafiq olaraq təcrübənizə sahib olmalısınız. Dördüncü sinfi bitirərək, İxtisaslaşma daşlarında uğur qazanmaq üçün lazımi bacarıqları qazanacaqsınız.

Получаемые навыки

Coğrafi İnformasiya Sistemi (CİS), Görüntü Analizi, Məkan Təhlili, peyk görüntüləri, Gis Tətbiqləri

Рецензии

Çox yaxşı bir kurs, lakin bu kursda qiymətləndirilən bəzi mövzular yaxşı izah edilməmişdir, xüsusən də uzaqdan algılama şəkillərinin işlənməsi (onları GIS-ə yükləmək və idarə etmək)

Gözəl bir kurs! yaxşı təşkil edilmiş, çox məlumat verən və resurslarla və faydalı materiallarla zəngin, kurs mövzularını müzakirə etmək üçün əla bir müzakirə forumu ilə.

Kursa Baxış, Təsvir və Raster Kalkulyator

Bu modulda, məsafədən algılama və peyk görüntüləri haqqında hər şeyi öyrənirik, peyk və hava görüntüləri çəkilişi və məlumat məhsulları öyrənmədən əvvəl uzaqdan algılanan məlumatlara və elektromaqnit spektrinə girişdən başlayırıq. Uydu görüntülərini onlayn tapmaq və yükləməyi və iki fərqli ümumi analiz növündə necə istifadə edəcəyinizi öyrənəcəksiniz: NDVI və təlim keçmiş bir təsnifat. İkinci dərsdə, Raster Calculator və Spatial Analyst istifadə edərək görüntü analizini dəstəkləmək üçün bəzi əsas vasitələrdən necə istifadə edəcəyinizi öyrənəcəksiniz.

Əvvəlcədən

Nick Santos

Yerleşim Tətbiqi Tədqiqatçısı

Tekst video

[MUSİQİ] Hər kəsə salam və xoş gəlmisiniz. Bu mühazirədə sizə iki yeni vasitə göstərmək istəyirəm. Con aracı və Set Null aləti, ehtimal ki əvvəlki kurslarda bəzi laboratoriyalarda Set Null istifadə etdiniz, lakin Con yeni olacaq. İndi bu alətlər raster kalkulyatorunda edə biləcəyiniz bəzi şeylərə bənzər funksionallıq təmin edir. Beləliklə, bu torpaq istifadəsi rasterim varsa, bəlkə dəyərlərin konkret dəyərlər olub-olmamasına qayıtmaq istədim. Beləliklə, burada əyri dəyərlərdən biri olan 21-ə bərabər olub-olmaması. Və bu mənə doğru və ya yalan üçün bir sıfır və ya bir nəticə verəcək, hə? Çünki bu, bu ifadəni məntiqi olaraq qiymətləndirir, deyir ki, bu hər piksel üçün doğrudurmu? Beləliklə, doğrudursa, piksel dəyərini bir ilə əvəz edin və doğru deyilsə, onu sıfır ilə əvəz edin. Eynisini, vəziyyəti ifadə edən Con alətində də edə bilərəm. Əsas olaraq, göstərdiyiniz bir şərtin raster ilə doğru olub olmadığını qiymətləndirir. Doğrudursa, təmin etdiyiniz bir şeyi edir və yalan olarsa, başqa şeyi edir. Beləliklə, bu vəziyyətdə dəyər desəm, bu dəqiq davranışı bununla təkrarlaya bilərik. Beləliklə, mən artıq raster adından istifadə etmirəm, rasterdəki dəyər sahəsindən istifadə edirəm. 21-ə bərabərdir. Və sonra sabit dəyəri "true" olduğu zaman üçün bir, "false" olduqda üçün sıfır kimi göstərsəm. Bu, Raster Kalkulyator ifadəsinə bərabərdir. Yaxşı, daha inkişaf etmiş bir şey etmək istəsəm və yalnız Raster Kalkulyatorunda edə biləcəyim sıfırları və ya geri qaytarmaq əvəzinə. Dəqiq olduqda, dəyər 21-dirsə, onu yeni bir dəyər və ya bir şeylə əvəzləmək istədiyimi söyləyin. Beləliklə, dəyər 21-ə bərabər olduqda, mən bu rasteri yenidən təsnif etməyə çalışıram və həqiqətən & # x27-lərin indi 81-ə bərabər olduğunu və ya buna bənzər bir şey olduğunu söyləyirəm. Dəyəri 21-ə bərabər olduqda, onu yeni bir kateqoriyaya köçürürəm, 81 ilə əvəz edirəm. Əks təqdirdə, yalançı raster mövcud rasterdir deyə bilərəm. Buna görə & # x27s doğru olmadıqda, o hücrə üçün rastrda olan dəyərlərdən istifadə edin. Beləliklə, indi onu 81 ilə əvəzləşdirməyə cəhd edə bilərik və bunu işə salmağa çalışaq. Beləliklə, bu raster fərqli görünür, buraya qayıdan, çünki eyni rəng xəritəsinə sahib deyil. Elə etməli olduğum şey yuxarıya keçməkdir və 81 üçün bir dəyərim olduğunu görə bilərəm, digəri də bunu edir. Buna görə Colormap'ı kopyalayaq, buna görə Colormap'ı axtaraq. Beləliklə, onu eyni rəngdə edə bilərik. Colormap əlavə etmək üçün gedə bilərəm və burada yeni raster seçib köhnə raster giriş şablonumu istifadə edirəm. Və hamısı rəngləri hər tərəfdən kopyalayır. Və burada dəyişdirmədi və burada dəyişiklikləri görmək üçün xəritəm sənədinə yenidən əlavə etməliyəm. Beləliklə, onu çıxaracağam və sonra rasterləri tapmaq üçün sürətli bir qısa yoldan istifadə edəcəyəm. Beləliklə, geosessilat nəticələrinə gedəcəyəm. Con alətinin altında isə burada rastlaşmadan çalışdım. Sağ klik etsəm, onu göstərmək üçün əlavə edə bilərəm və incə idi. Ancaq bunu görsəydiniz, buradakı şəhər yerlərindən birinə yaxınlaşaq. Orada heç bir sarı yoxdur, yüngül çəhrayı növlər, o şəhər sinifi. Və yeni təbəqəni açdığımda, hamısı buradakı sarı rəng olan 81 üçün əvəzləndi. Beləliklə bəzi dəyərləri əvəz etdim, qalanlarını bütöv tərk etdim. Və Con alətinin bizə imkan verdiyi şey, şərti olaraq bir raster qiymətləndirməyimizə və şərtlərə əsaslanan dəyərləri dəyişdirməyimizə imkan verir. İndi bununla bağlı son bir şey, istifadə etməli deyiləm, girişdə şərti raster istifadə etməli deyiləm. Əslində bunu yalnız bir şərtdən istifadə edə bilərdim, sonra çıxış olaraq başqa iki raster və # x27 istifadə edə bilərdim. Beləliklə, giriş rasteri həqiqəti qiymətləndirəndə başqa bir rasterdən istifadə edə bilərəm və əsasən iki raster dəyər dəsti arasından seçim edə bilərəm. Bununla yanaşı, iki raster dəyərini fərqli bir şəkildə seçməyinizə kömək edən bir Seçim aracı da var. Beləliklə, eyni nəticələrdən bir neçəsini əldə etmək üçün fərqli iş axınlarından istifadə edə bilərsiniz. İndi əvəzinə, həqiqətən bu dəyəri əvəz etsəm, heç bir dəyəri ilə əvəz etmək istərdim. Buna görə Con alətini işlədə biləcəyimi düşünürdüm və 81 kimi həqiqi bir sabit qoymaq əvəzinə Null deyə bilərdim. Fəqət bu həqiqətən işləməyəcək, mən NoData da edə bilmərəm və əvvəlcə dəyərləri bunun kimi bilmək istərdim, buna görə Null etmək istəsəm, Set Null alətini istifadə etməliyəm. Və Set Null aləti əsasən Con alətinin xüsusi bir variantıdır ki, işlər doğrulduqda dəyəri Null olaraq təyin edir və sonra yalnış bir raster qura bilərəm. Beləliklə, əvvəllər etdiyimizi eyni şəkildə edək, ancaq alov örtüyü və dəyərin 21-ə bərabər olduğunu söyləyəcəyəm, buna görə nə edəcəyiksə, dəyəri təyin edəcək və ya bunu qiymətləndirəcək & # x27s raster. Dəyər 21 olduğu yerdə, çıxış set dəyərini yox olaraq təyin edəcək və əks halda burada dediklərimi edəcəyəm. Null və ya bir ya da başqa bir şey ola bilər, ancaq bu hüceyrələri tamamilə analizdən çıxarmaq istəsəm dəyərləri Null ilə əvəzləyək. Əslində bunlara heç bir əhəmiyyət verməsin demək istəyirəm, onları Null olaraq təyin edə və qalan rastı bütöv istifadə edə bilərəm. Tamam, bir daha, qəribə rənglərlə girəcək, amma burada 21 üçün bir sinif olmadığını və altındakı dəyərləri söndürsəm, birinə diqqət yetirin. Bəzilərini çökdürsəm, bu hüceyrələri görə biləcəyimi görə bilərəm ki, aşağıda açdıqlarım həmin nöqtədə görünsün, ancaq əsasən məlumat çərçivəmdə onu görə bilərik. Buna görə onları uğurla Null olaraq təyin etdim və təsdiq edə bilərəm ki, yalnız boş bir nöqtəyə vursam və dəyər NoDatadır, halbuki buradakı digər ləkələrdən birindəki dəyər, həqiqətən bir hücrə dəyərinə malikdir. Beləliklə, Set Null demək olar ki, ifadə doğru olaraq qiymətləndirildikdə onu yalnız Null olaraq təyin edə bilən və yalnış raster edə bilən xüsusi bir Con alətinə bənzəyir. Tamam, bu mühazirə üçün. Bu mühazirədə sizə raster şərtlərini qiymətləndirməyə və sonra bu qiymətləndirmənin nəticələrinə əsasən yeni rastrlar yaratmağa imkan verən Con və Set Null alətlərindən necə istifadə edəcəyinizi göstərdim. Bunlar olduqca əhəmiyyətsiz nümunələrdir, ancaq ehtiyac duyduğunuz zaman bildiyiniz bu vasitələrdən biri. Hər dəfə özünüz üçün düşünürsünüz ki, bu rasterin mövcud dəyərlərinə görə bir az dəyişməsini təmin etməliyəm. Bunu Con və Set Null alətləri ilə edə bilərsiniz. Tamam, budur, növbəti dəfə görüşərik.


Coğrafi Qaynaqlar Analizinə Dəstək Sistemiümumi olaraq GRASS GIS olaraq adlandırılan, coğrafi məlumatların idarəedilməsi və təhlili, görüntü işlənməsi, qrafika / xəritə istehsalı, məkan modelləşdirmə və görselleştirme üçün istifadə olunan bir Coğrafi İnformasiya Sistemidir. GRASS hazırda dünyanın bir çox dövlət qurumları və ətraf mühit üzrə konsaltinq şirkətləri tərəfindən akademik və ticarət sahələrində istifadə olunur.

Bu məlumat kitabçasında açıq mənbə (GNU GPLed), şəkil emalı və coğrafi məlumat sistemi (CİS) olan Coğrafi Resursların Analiz Dəstək Sistemi (GRASS) ilə paylanan modulların istifadəsi ətraflı şəkildə göstərilmişdir.

Raster əmrləri:

r.basins.doldurun Su hövzəsi subbasins raster xəritəsi yaradır.
r.blend İki raster xəritənin rəng komponentlərini müəyyən bir nisbətdə qarışdırır.
r.buffer NULL olmayan kateqoriya dəyərləri olan hüceyrələri əhatə edən tampon zonalarını göstərən bir raster xəritəsi yaradır.
r.buffer.lowmem NULL olmayan kateqoriya dəyərləri olan hüceyrələri əhatə edən tampon zonalarını göstərən bir raster xəritəsi yaradır.
r.buildvrt Giriş raster xəritələr siyahısından VRT (Virtual Raster) yaradın.
r.carve Axın kanalları yaradır.
r.category İstifadəçi tərəfindən təyin olunan raster xəritəsi qatları ilə əlaqəli kateqoriya dəyərlərini və etiketləri idarə edir.
r.circle Müəyyən bir nöqtənin ətrafında konsentrik halqalar olan bir raster xəritəsi yaradır.
r.clump Fiziki cəhətdən ayrı bölgələr yaradan hüceyrələri özünəməxsus kateqoriyalara qruplaşdıraraq raster xəritədəki məlumatları kateqoriyalara ayırır.
r.coin İki raster xəritə təbəqəsi üçün kateqoriyaların qarşılıqlı meydana gəlməsini (təsadüfünü) cədvəlləşdirir.
r.colors Raster xəritəsi ilə əlaqəli rəng cədvəlini yaradır / dəyişdirir.
r.colors.out Raster xəritəsi ilə əlaqəli rəng masasını ixrac edir.
r.colors.stddev Raster xəritəsinin orta dəyərindən stddev-ə əsaslanan rəng qaydalarını təyin edir.
r.kompozit Qırmızı, yaşıl və mavi raster xəritələri tək bir kompozit raster xəritəsinə birləşdirir.
r.compress Raster xəritələri sıxır və dekompressiya edir.
r.contour Raster xəritədən müəyyən edilmiş konturların vektor xəritəsini hazırlayır.
r.cost Hüceyrə kateqoriyası dəyərləri dəyəri təmsil edən bir giriş raster xəritəsində müxtəlif coğrafi yerlər arasında hərəkətin məcmu dəyərini göstərən bir raster xəritəsi yaradır.
r.covar İstifadəçi tərəfindən təyin edilmiş raster xəritəsi qatları üçün bir dəyişmə / korrelyasiya matrisi çıxarır.
r.cross Çoxlu raster xəritəsi qatından kateqoriya dəyərlərinin çarpaz məhsulunu yaradır.
təsvir edin Raster xəritəsi qatında olan kateqoriya dəyərlərinin terse siyahısını yazdırır.
məsafə İki raster xəritədəki obyektlər arasında ən yaxın nöqtələri tapır.
r.drain Rast xəritədə yüksəklik modelindən və ya xərc səthindən bir axını izləyir.
xarici Links GDAL, yalançı GRASS raster xəritəsi kimi raster məlumatlarını dəstəklədi.
r.external.out Raster çıxışını GRASS raster formatında saxlamaq əvəzinə GDAL kitabxanasından istifadə edərək fayla yönləndirir.
r.fill.dir Depressiyasız bir yüksəklik xəritəsini və müəyyən bir yüksəklik raster xəritəsindən bir axın istiqaməti xəritəsini süzür və yaradır.
r.fill.stats Raster xəritəsinin 'məlumat yoxdur' hüceyrələrini (NULL) sürətlə interpolasiya edilmiş dəyərlərlə (IDW) doldurur.
r.fillnulls Spline interpolasiyasından istifadə edərək rast xəritələrindəki məlumat olmayan sahələri doldurur.
r.flow Axın xətlərini qurur.
r.geomorphon Maşın görmə yanaşmasından istifadə edərək geomorfonları (ərazi formaları) və əlaqəli həndəsəni hesablayır.
r.grow.distance Ən yaxın raster xüsusiyyətlərinə qədər məsafələr və / və ən yaxın boş olmayan hüceyrənin dəyərini ehtiva edən bir raster xəritəsi yaradır.
r.grow Bir hüceyrə tərəfindən böyüdülmüş bitişik sahələri olan bir raster xəritə qatını yaradır.
r.gwflow İki ölçülü keçici, məhdud və məhdud olmayan yeraltı su axını üçün ədədi hesablama proqramı.
r İstifadəçi tərəfindən təyin edilmiş giriş raster xəritəsi qatlarından rəng, intensivlik və doyma (HIS) dəyərlərini birləşdirən qırmızı, yaşıl və mavi (RGB) raster xəritəsi qatları yaradır.
r. avtorizasiya Rəqəmsal yüksəklik modelindən üfüq açısı hündürlüyünü hesablayır.
r.import GDAL kitabxanasından və dərhal layihələrdən istifadə edərək raster məlumatlarını GRASS raster xəritəsinə idxal edir.
r.in.ascii GRASS ASCII raster sənədini ikili raster xəritəsinə çevirir.
r.in.aster Gdalwarp istifadə edərək, Terra-ASTER görüntülərini və nisbi DEM'ləri georeference, düzəldin və idxal edin.
r.in.bin İKİ bir raster sənədini GRASS raster xəritəsi qatına idxal edin.
r.in.gdal GDAL kitabxanasından istifadə edərək raster məlumatlarını GRASS raster xəritəsinə daxil edir.
r.in.gridatb GRIDATB.FOR xəritə sənədini (TOPMODEL) GRASS raster xəritəsinə idxal edir.
r.in.lidar Tək dəyişkənli statistikadan istifadə edərək LAS LiDAR nöqtələrindən raster xəritəsi yaradır.
r.in.mat İKİ MAT-Dosyasını (v4) bir GRASS rasterinə idxal edir.
r.in.png Yerləşdirilməmiş PNG formatlı görüntüyü idxal edir.
r.in.polis ASCII çoxbucaqlı / xətt / nöqtə məlumat sənədlərindən raster xəritələr yaradır.
r.in.srtm SRTM HGT sənədlərini raster xəritəsinə idxal edir.
r.in.wms OGC WMS və OGC WMTS veb Xəritəçəkmə serverlərindən məlumatları yükləyir və idxal edir.
r.in.xyz Tək dəyişkənli statistikadan istifadə edərək bir çox koordinat toplusundan raster xəritəsi yaradır.
r.info Raster xəritəsi haqqında əsas məlumatları çıxarır.
r.kappa Təsnifat nəticəsinin dəqiq qiymətləndirilməsi üçün səhv matrisini və kappa parametrini hesablayır.
r.lake Gölü verilən nöqtəyə verilmiş səviyyəyə doldurur.
r.latlong Enlem / boylam raster xəritəsi yaradır.
r.li.cwed Rast xəritədəki kontrast ağırlıqlı kənar sıxlığı indeksini hesablayır
r.li.ememon R.li landşaft indeksi hesablamaları üçün dəstək modulu.
r.li.dominance Rast xəritədə dominantlığın müxtəliflik indeksini hesablayır
qatılıq 4 qonşu alqoritmi istifadə edərək raster xəritədə kənar sıxlığı indeksini hesablayır
r.li Landşaft quruluşunun çox ölçülü təhlili üçün alətlər dəsti
r.li.mpa Raster xəritədə orta piksel atribut indeksini hesablayır
r.li.mps 4 qonşu alqoritmi istifadə edərək raster xəritədəki orta yamaq ölçüsü indeksini hesablayır
r.li.padcv Rast xəritədə yamaq sahəsinin dəyişmə əmsalı hesablayır
r.li.padrange Raster xəritədəki yamaq sahəsi ölçüsünü hesablayır
r.li.padsd Yamaq sahəsinin raster xəritəsinin standart sapmasını hesablayır
yamaq sıxlığı 4 qonşu alqoritmi istifadə edərək raster xəritədə yamaq sıxlığı indeksini hesablayır
r.li.patchnum 4 qonşu alqoritmi istifadə edərək raster xəritədə yamaq sayının indeksini hesablayır.
r.li.pielou Rie xəritəsində Pielou müxtəliflik indeksini hesablayır
r.li.renyi Rastinin xəritədəki Renyi'nin müxtəliflik indeksini hesablayır
zənginlik Rast xəritədə zənginlik indeksini hesablayır
r.li.shannon Rann xəritəsində Shannon-un müxtəliflik indeksini hesablayır
r.li.shape Raster xəritədə forma indeksini hesablayır
r.li.simpson Simponun müxtəliflik indeksini raster xəritədə hesablayır
r.mapcalc Raster xəritəsi kalkulyatoru.
r.mapcalc.simple Sadə bir r.mapcalc ifadəsindən yeni bir raster xəritəsini hesablayır.
maska Raster əməliyyatını məhdudlaşdırmaq üçün MASK yaradır.
r.mfilter Raster xəritəsi matris filtrini həyata keçirir.
r.mode Bir istifadəçi tərəfindən göstərilən baza xəritəsində eyni kateqoriya dəyəri təyin edilmiş sahələr daxilində bir örtük xəritəsindəki dəyərlər rejimini tapır.
qonşular Hər bir hücrə kateqoriyası dəyərini ətrafdakı hüceyrələrə verilən kateqoriya dəyərlərinin funksiyasına çevirir və yeni hüceyrə dəyərlərini çıxış raster xəritəsi qatında saxlayır.
r.null Verilmiş raster xəritəsinin NULL dəyərlərini idarə edir.
r.out.ascii Raster xəritəsi qatını GRASS ASCII mətn sənədinə çevirir.
r.out.bin GRASS rasterini ikili bir sıra halına gətirir.
r.out.gdal GRASS raster xəritələrini GDAL dəstəkli formatlara ixrac edir.
r.out.gridatb GRASS raster xəritəsini GRIDATB.FOR xəritəsinə (TOPMODEL) ixrac edir.
r.out.mat Bir GRASS rasterini ikili MAT-Faylına ixrac edir.
r.out.mpeg Raster xəritəsi seriyasını MPEG filminə çevirir.
r.out.png GRASS raster xəritəsini yerdən istinad edilməyən PNG şəkli olaraq ixrac edin.
r.out.pov Raster xəritəsi qatını POV-Ray üçün hündürlük sahəsindəki faylına çevirir.
r.out.ppm GRASS raster xəritəsini PPM şəkil sənədinə çevirir.
r.out.ppm3 3 GRASS raster qatını (R, G, B) bir PPM şəkil sənədinə çevirir.
r.out.vrml Virtual Reallıq Modelləşdirmə Dilinə (VRML) bir raster xəritəsi ixrac edir.
r.out.vtk Raster xəritələrini VTK-ASCII formatına çevirir.
r.out.xyz Mətn sənədinə raster xəritəsini x, y, z dəyərləri kimi hüceyrə mərkəzlərinə əsasən ixrac edir.
r.paket RASS xəritəsini GRASS GIS xüsusi arxiv faylı olaraq ixrac edir
r.param.scale DEM-dən ərazi parametrlərini çıxarır.
r.patch Başqa bir xəritə qatında "məlumat yoxdur" sahələrini doldurmaq üçün bir (və ya daha çox) xəritə qatından (lərindən) bilinən kateqoriya dəyərlərindən istifadə edərək kompozit bir raster xəritəsi qatını yaradır.
r.path Giriş istiqamətlərinə uyğun olaraq başlanğıc nöqtələrindəki yolları izləyir.
r.plane Daldırma (meyl), aspekt (azimut) və bir nöqtə verilmiş raster təyyarə xəritəsini yaradır.
r.profil İstifadəçi tərəfindən müəyyən edilmiş sətir (lər) üzərində yerləşən raster xəritəsi qat dəyərlərini çıxardır.
r.proj Verilən yerdən hazırkı yerə bir raster xəritəsini yenidən layihələşdirin.
r.quant Üzən nöqtəli xəritə üçün kvantlaşdırma sənədini hazırlayır.
r.quantile İki keçiddən istifadə edərək kvantilləri hesablayın.
r.random.cells Məkan asılılığı ilə təsadüfi hüceyrə dəyərləri yaradır.
r.random Təsadüfi olaraq yerləşdirilmiş nöqtələri ehtiva edən bir raster xəritəsi qatını və vektor nöqtəsi xəritəsini yaradır.
r.random.səth Məkan asılılığı ilə təsadüfi səth (lər) yaradır.
r.reclass.area Raster xəritəsini istifadəçinin göstərdiyi sahə ölçüsündən (hektarla) daha çox və ya daha az yenidən seçir.
r.reclass Rast xəritəni kateqoriya dəyərlərinə əsasən yenidən təsnif edin.
r.reode Kategorik raster xəritələrini yenidən düzəldir.
rayon Raster xəritəsi üçün sərhəd təriflərini təyin edir.
r.regression.line İki raster xəritədən xətti reqressiyanı hesablayır: y = a + b * x.
r.regression.multi Raster xəritələrdən çoxsaylı xətti reqressiyanı hesablayır.
r.relief Yüksəklik xəritəsindən (DEM) kölgəli relyef xəritəsi yaradır.
r.report Raster xəritələri üçün statistik məlumat verir.
r.resamp.bspline Tykhonov nizamlanması ilə bilinən və ya bikubik spline interpolasiyasını həyata keçirir.
r.resamp.filter Analitik bir kernel istifadə edərək raster xəritəsi qatlarını nümunə götürür.
r.resamp.interp İnterpolasiyadan istifadə edərək daha yaxşı bir şəbəkəyə raster xəritəsini nümunə göstərir.
r.resamp.rst Gərginlik və hamarlaşma ilə tənzimlənmiş spline istifadə edərək giriş raster xəritəsindən yeni bir raster xəritəsinə (ehtimal ki, fərqli qətnamə ilə) topoqrafik təhlili yenidən seçir və hesablayır.
r.resamp.stats Rast xəritə xəritələrini toplama istifadə edərək daha iri bir şəbəkəyə nümunə göstərir.
r.nümunə GRASS raster xəritəsi qat məlumatlarının yenidən köçürmə qabiliyyəti.
r.rescale.eq Yenidən ölçülən histoqram, raster xəritəsi qatında kateqoriya dəyərləri aralığını bərabərləşdirdi.
r.nəzarət Raster xəritəsi qatında kateqoriya dəyərlər aralığını yenidən ölçür.
r.rgb Raster xəritəni qırmızı, yaşıl və mavi xəritələrə ayırır.
r.ros Yayılmış raster xəritələrin dərəcəsini yaradır.
r.series.akkumulyasiya Hər bir çıxış hüceyrə dəyərini giriş raster xəritəsi qatlarında müvafiq hüceyrələrə təyin edilmiş dəyərlərin yığılma funksiyasına çevirir.
r.series Hər bir çıxış hüceyrə dəyərini giriş raster xəritəsi təbəqələrində müvafiq xanalara təyin edilmiş dəyərlərin funksiyasına çevirir.
r.series.interp Xüsusi seçmə mövqelərində giriş raster xəritələri arasında (müvəqqəti və ya məkan) yerləşən raster xəritələrini interpolasiya edir.
r.shade Rəngli bir rasteri kölgəli bir relyef və ya ölçülü xəritənin üstünə çəkir.
r.sim.sediment Çöküntülərin daşınması və eroziya / çökmə simulyasiyası yol seçmə metodu (SIMWE) istifadə olunur.
r.sim.su Yol seçmə metodu (SIMWE) istifadə edərək quru axını hidroloji simulyasiyası.
r.slope.pect Yüksəklik raster xəritəsindən yamacın, enin, əyriliklərin və qismən törəmələrin raster xəritələrini yaradır.
r.solute.transport İki ölçüdə müvəqqəti, məhdud və məhdud olmayan həll maddə nəqli üçün ədədi hesablama proqramı
r. yaymaq Elliptik şəkildə anizotrop yayılmanı simulyasiya edir.
r.spreadpath Rekursiv olaraq məcmu mayanın təyin olunduğu hüceyrələrə ən az xərc yolunu izləyir.
r.statistika Kateqoriya və ya obyekt yönümlü statistikanı hesablayır.
r.stats Raster xəritəsi üçün ərazi statistikasını yaradır.
r.stats.quantile İki keçid istifadə edərək kateqoriya kvantlarını hesablayın.
r.stats.zonal Kateqoriya və ya obyekt yönümlü statistikanı hesablayır (akkumulyator əsaslı statistika).
r.stream. çıxarış Axın şəbəkəsinin çıxarılmasını həyata keçirir.
r.sun Günəş şüalanması və şüalanma modeli.
r.sunhours Günəşin yüksəkliyini, günəş azimutunu və günəş saatlarını hesablayır.
r.sunmask Tünd kölgə sahələrini günəş mövqeyindən və yüksəklik raster xəritəsindən hesablayır.
r.dəstək Raster xəritəsi qat dəstəyi sənədlərinin yaradılmasına və / və ya dəyişdirilməsinə imkan verir.
r.support.stats Raster xəritəsi statistikasını yeniləyin
r.surf.area Raster xəritəsi üçün səth sahəsinin qiymətləndirilməsini çap edir.
r.surf.contour Rastlaşdırılmış konturlardan yerüstü raster xəritəsini yaradır.
r.surf.fractal Verilən fraktal ölçüsünün fraktal səthini yaradır.
r.surf.gauss Gaussian təsadüfi say generatoru istifadə edərək raster xəritəsi yaradır.
r.surf.idw Tərs məsafəli kvadrat ölçülü çəki ilə raster nöqtə məlumatlarından səth interpolasiyasını təmin edir.
r.surf.random Müəyyən olunmuş sıra ilə vahid təsadüfi sapmaların raster səth xəritəsini hazırlayır.
r.terraflow Kütləvi ızgaralar üçün axın hesablamasını həyata keçirir.
toxuma Raster xəritədən doku xüsusiyyətləri ilə şəkillər yaradın.
incə Rast bir xəritə qatında xətti xüsusiyyətləri göstərən sıfır olmayan hüceyrələri incəldir.
kirəmit Raster xəritəsini plitələrə bölür.
r.tileset Hedef bölgədə və proyeksiyada istifadə üçün mənbə proyeksiyasının döşəmələrini istehsal edir.
r.timestamp Raster xəritəsi üçün zaman damğasını dəyişdirir.
r.to.rast3 2B raster xəritəsi dilimlərini bir 3D raster həcmi xəritəsinə çevirir.
r.to.rast3elev 2 ölçülü yüksəklik və dəyərli raster xəritələrə əsaslanan 3D həcmli xəritə yaradır.
r.to.vect Raster xəritəsini vektor xəritəsinə çevirir.
r.topidx Yüksəklik raster xəritəsindən topoqrafik indeks (rütubət indeksi) raster xəritəsi yaradır.
r.topmodel Fiziki əsaslı hidroloji model olan TOPMODEL-i simulyasiya edir.
r.transect İstifadəçi tərəfindən müəyyən edilmiş transeksiya xətləri (ləri) boyunca uzanan raster xəritəsi qat dəyərlərini çıxarır.
r.univar Raster xəritənin sıfır olmayan xanalarından tək dəyişən statistikanı hesablayır.
r.paket GRASS GIS-ə məxsus bir raster arxiv sənədini (r.pack ilə doludur) bir raster xəritəsi kimi idxal edir
r.uslek USLE Torpağın aşınma faktorunu hesablayır (K).
r.usler USLE R faktoru, Yağış erozivliyi indeksini hesablayır.
r.viewshed Yüksəklik raster xəritədəki nöqtənin görünüşünü hesablayır.
r.cild Məlumatların "yığınları" həcmini hesablayır.
gəzmək Hüceyrə kateqoriyası dəyərləri dəyəri təmsil edən bir giriş raster xəritəsində fərqli coğrafi yerlər arasında hərəkətin anizotropik məcmu xərcini göstərən bir raster xəritəsi yaradır.
r.water.outlet Drenaj istiqaməti xəritəsindən su hövzələri yaradır.
su hövzəsi Hidroloji parametrləri və RUSLE faktorlarını hesablayır.
r.what.color Raster xəritəsi qatı üçün rəngləri soruşur.
r. nə Raster xəritələrini kateqoriya dəyərlərinə və kateqoriya etiketlərinə sorğu edir.

& surəti 2003-2021 GRASS Development Team, GRASS GIS 7.8.6dev Reference Manual


Coğrafi Qaynaqlar Analizinə Dəstək Sistemiümumi olaraq GRASS GIS olaraq adlandırılan, coğrafi məlumatların idarəedilməsi və təhlili, görüntü işlənməsi, qrafika / xəritə istehsalı, məkan modelləşdirmə və görselleştirme üçün istifadə olunan bir Coğrafi İnformasiya Sistemidir. GRASS hazırda dünyanın bir çox dövlət qurumları və ətraf mühit üzrə konsaltinq şirkətləri tərəfindən akademik və ticarət sahələrində istifadə olunur.

Bu məlumat kitabçasında açıq mənbə (GNU GPLed), şəkil emalı və coğrafi məlumat sistemi (CİS) olan Coğrafi Resursların Analiz Dəstək Sistemi (GRASS) ilə paylanan modulların istifadəsi ətraflı şəkildə göstərilmişdir.

3d raster əmrləri:

r3.colors 3D raster xəritəsi ilə əlaqəli rəng cədvəlini yaradır / dəyişdirir.
r3.colors.out 3D raster xəritəsi ilə əlaqəli rəng masasını ixrac edir.
r3.cross.rast 2B yüksəklik xəritəsinə əsaslanan 3D raster xəritəsindən kəsik 2D raster xəritəsi yaradır
r3.flow 3D axın xəttlərini və 3D axın yığılmasını hesablayır.
r3.qradent Bir 3D raster xəritəsinin qradiyentini hesablayır və üç ölçülü raster xəritəsi olaraq qradiyent komponentlərini çıxarır.
r3.gwflow Üç ölçülü müvəqqəti, məhdud yeraltı su axını üçün ədədi hesablama proqramı.
r3.in.ascii Bir 3D ASCII raster mətn sənədini (ikili) 3D raster xəritəsinə çevirir.
r3.in.bin İKİ raster sənədini GRASS 3D raster xəritəsinə idxal edir.
r3.in.lidar Tək dəyişməz statistikadan istifadə edərək LAS LiDAR nöqtələrindən 3D raster xəritəsi yaradır.
r3.in.v5d 3 ölçülü Vis5D sənədlərini idxal edin.
r3.in.xyz Tək dəyişkənli statistika istifadə edərək bir çox koordinat toplusundan 3 ölçülü bir raster xəritəsi yaradın
r3.info Bir istifadəçi tərəfindən təyin edilmiş 3D raster xəritəsi qatına dair əsas məlumatları çıxarır.
r3.mapcalc Raster xəritəsi kalkulyatoru.
r3.mask Mövcud işləyən 3D raster maskasını yaradır.
r3.mkdspf Mövcud bir 3D raster xəritəsindən müəyyən edilmiş eşik səviyyələrinə uyğun bir ekran faylı yaradır.
r3. qonşular Hər bir voksel dəyərini ətrafdakı voksellərə verilən dəyərlərin funksiyasına çevirir və yeni voksel dəyərlərini çıxışı olan 3D raster xəritəsində saxlayır
r3.null Açıqca 3D NULL dəyərində bitmap faylı yaradın.
r3.out.ascii 3D raster xəritəsi qatını ASCII mətn sənədinə çevirir.
r3.out.bin GRASS 3D raster xəritəsini ikili massivə ixrac edir.
r3.out.netcdf NetCDF faylı olaraq bir 3D raster xəritəsini ixrac edin.
r3.out.v5d GRASS 3D raster xəritəsini 3 ölçülü Vis5D sənədinə ixrac edir.
r3.out.vtk 3D raster xəritələrini VTK-ASCII formatına çevirir.
r3.retile Mövcud bir 3D raster xəritəsini istifadəçi tərəfindən x, y və z kirəmit ölçüsü ilə təyin edir.
r3.stats 3D raster xəritələr üçün həcm statistikası yaradır.
r3.support 3D raster xəritəsi qatı dəstək sənədlərinin yaradılmasına və / və ya dəyişdirilməsinə imkan verir.
r3.timestamp 3D raster xəritəsi üçün zaman damğasını dəyişdirir.
r3.to.rast 3D raster xəritələrini 2 ölçülü raster xəritələrinə çevirir
r3.univar 3D raster xəritəsinin boş olmayan hüceyrələrindən tək dəyişən statistikanı hesablayır.

& surəti 2003-2021 GRASS Development Team, GRASS GIS 7.9.dev Referans Təlimatı


Raster Kalkulyator sintaksis - Coğrafi İnformasiya Sistemləri

QGIS raster funksionallığı uzun bir yol keçib və inkişaf etməyə davam edir. Boş vaxtlarımda hər zaman https://gis.stackexchange.com saytında verilən maraqlı suallara baxıram.

Bu yaxınlarda https://gis.stackexchange.com/questions/52353/calculating-area-of-rasters-in-qgis ilə rastlaşdım, burada bir istifadəçi rasterdəki hər sinifin sahəsini necə hesablayacağını soruşdu.

Təklif olunan həll üç mərhələli bir yanaşmanı əhatə edirdi:

  • Raster siniflərini sadələşdirmək üçün rasteri yenidən qurun.
  • Raster qatını vektorlaşdırın.
  • İstər SQL (Virtual qat), istərsə də yerli QGIS alqoritmlərindən istifadə etməklə vektor qatından statistikanın hesablanması.

Təklif olunan həll cavabı kimi qəbul olunsa da, bir neçə problemlə üzləşdi

  • Bir istifadəçinin raster kalkulyatorunu istifadə edərək rasteri əvvəlcədən işlətməsi, alqoritmləri işlənmədən yenidən təsnif etməsi və ya zonal statistikaya icazə vermək üçün r.recode əmrini tələb etməsi lazımdır.
  • Vektorizasiya prosessorun intensiv bir prosesidir. Raster təbəqəsi çox böyükdürsə və kompüter resursları azdırsa, prosesi başa çatdırmaq çox uzun vaxt apara bilər.
  • İstehsal olunan statistika raster əfsanəsinin bir hissəsi kimi daxil edilə bilməz.

Təsnif əfsanəsinin bir hissəsi kimi xülasə statistikasını da yarada biləcək bir PyQGIS həlli istəmişəm.

PyQGIS, python GDAL və Numpy istifadə edərək sona çatdığım həll yolu.

Aşağıdakı şəkil, təsnifatdan əvvəl yüksəklik rasterini təsvir edir

Aşağıdakı şəkil rasterdən sonra təsnifatın yüksəkliyini təsvir edir.

Aşağıdakı şəkil yüksəklik rasterinə tətbiq olunan göstərmə növünü əks etdirir.

Prosedur

  • Ssenarini yükləyin raster_classifier.py https://gist.github.com/NyakudyaA/b4640ec9d2b5f43fa456083b61cfd12f
  • Mətn redaktorundan skripti açın və raster yolunu https://gist.github.com/NyakudyaA/b4640ec9d2b5f43fa456083b61cfd12f#file-raster_classifier-py-L190 öz tək lentli rasterinizi təyin etmək üçün dəyişin, yəni SRTM Yükləyici plaginindən istifadə edə bilərsiniz. bir DEM yükləmək üçün QGIS-də.
  • QGIS-ə gedin və python konsolunu açın.
  • Redaktoru açın və skriptinizi yükləyin raster_classifier.py.
  • Ssenarini işə salın və rasteriniz daha sonra QGIS-ə yüklənir.

Ssenarinin xülasəsi aşağıda verilmişdir

Ssenari, bir istifadəçinin QGIS-də GUI istifadə edərək tək lent lentini necə simvollaşdıracağını təqlid edəcəkdir.


Xəritə Cəbr

Before we go any further, you need to read the following text, which is available in eBook from from the PSU library:

  • Chapter 10: GIS - Fundamentals: A First Text On Geographic Information Systems by Paul Bolstad, 2005

Map algebra is a framework for thinking about analytical operations applied to field data. It is most readily understood in the case of field data that are stored as a grid of values but is, in principle, applicable to any type of field data.

The map algebra framework was devised by Dana Tomlin and is presented in his 1990 book Geographical Information Systems and Cartographic Modeling (Prentice Hall: Englewood Cliffs, NJ), which you should consult for a more detailed treatment than is given here. Another good reference on map algebra (and much else besides) is GIS Modeling in Raster (Wiley: New York, 2001) by Michael DeMers.

Many GIS (including Esri’s ArcGIS) support map algebra. In ArcGIS, the tool most closely related to map algebra is called the ‘raster calculator'.

Basic concepts

The fundamental concepts in map algebra are the same as those in mathematical algebra, that is:

  • Values are the 'things' on which the algebra operates. Input data and output data (results) are presented as grids of values. Values can be categorical (nominal or ordinal) or numerical.
  • Operators may be applied to single values to transform them, or between two or more values to produce a new value. In mathematical algebra, the minus sign '-' is an operator that negates a single value when placed in front of it, as in -5. The plus sign '+' is also an operator, signifying the addition operation, which, when applied between two values, produces a new value: 1 + 2 = 3
  • Functions are more complex, but still well defined, operations that produce a new output value from a set of input values. The input set may be a single value, as in l o g 10 ( < 100 >) = 2 , or a set of values, as in average ( < 1 , 2 , 3 , 4 >) = 2.5 .

To apply an operation or function to these values, there are many different ways to proceed that range in complexity from simple to advanced and from local to global operations.

Below are examples of local, focal, zonal, and global operations and how they work when evaluating cells. Each of the operation types differs in how much of the cell’s neighborhood is used by the operator or in the operation.

Many functions can be applied focally in this way, such as maximum, minimum, mean (or average), median, standard deviation, and so on.

A different choice of focal neighborhood will alter the output grid that results when a focal function is applied.

There is no requirement that the neighborhood be symmetrical about the focal grid cell, as shown in this example. However, it is consistent in size and shape when it is applied to each cell in the data set. A non-symmetrical neighborhood might have application in understanding how air pollution spreads given a prevailing wind direction.


Raster Calculator syntax - Geographic Information Systems

There are many different types of raster analysis available in ArcGIS. Here are just a few of the common analytical functions. More analytical functions on raster surfaces models will be dealt with in 3-D and Surface Modeling.

Importing data from generic raster files

Many datasets are available on the World Wide Web. Most of the raster datasets are in a generic format. Those formats that can be imported into ArcGIS are

  • The ASCII raster file format
  • The binary raster file format
  • The USGS Digital Elevation Model (DEM) raster file format
  • The US DMA DTED raster file format

The most common format you are likely to see is the USGS DEM. There is a page of Washington 10 and 30 m DEMs for USGS 7.5' quad sheet boundaries on a server in Geological Sciences.

Istifadə olunur ArcToolbox it is possible to import these data sets. The Spatial Analyst Extension must be activated in order to import raster data. Imported raster data will be converted to the ArcInfo raster grid data format.

Here, a USGS DEM was downloaded from the site in Geological Sciences and unzipped. Importing the grid is very straightforward using ArcGIS 's GUI.

The same basic process is used to import from the other raster interchange file formats.

Merging adjacent grids ("mosaicking")

Merging or mosaicking adjacent grids is used when your study area falls across several grids, and you wish to treat those grids as a single grid. This is commonly used when the data source is the USGS series of DEMs. Because DEMs are created and distributed as tiles, if your study area falls across several tiles, it is often necessary to merge these tiles together.

In this example, I have downloaded and imported the Elbe DEM as well as the Eatonville DEM. The following images show the grid created from mosaicking the two inputs (before [above], and after [below]).

Calculating distance surfaces and buffers

Distance surfaces are grids whose output value is the distance to the closest feature in the input layer. The input layer can be a selected set of any type of feature (point, line, polygon, or grid cell). Distance surfaces are calculated by using the Spatial Analyst> Distance menu choice in the Spatial Analyst toolbar.

Distance surfaces are similar to buffers in the vector world. The difference between vector buffering and creating distance grids is that the distance surface represents a davamlı change in distance from the source as you move across the landscape, whereas the buffer analysis changes in user-defined quantized steps.

Here are the streams of Pack Forest and a distance surface created from them:

A distance grid is calculated. Every cell in the output dataset is assigned cell value equal to the straight-line distance to the closest stream line feature. Those cells closest to the stream are light yellow in color, and those farthest away are blue (note the southwest corner). Note that this is different from a buffer, which only gives an "inside or outside" encoding of the output data set. Although the image shows "rings" of distance classes, the underlying data are continuous in value.

Determining proximity

Determining proximity is similar to calculating a distance surface, but rather than creating a continuous surface whose value is the distance to a feature, the proximity grid contains values in the cells for a corresponding value in the input feature attribute table. Each cell is coded with the closest feature's value from the input layer, rather than for the distance to features.

Proximity analysis uses as input the selected set of the active layer, and is available from the menu at Spatial Analyst > Distance > Allocation.

Here, proximity is calculated for some bird nest points. In the output, the value for any given cell in the output Allocation grid layer is the sequential ID number for the closest nest.

Every cell is encoded for the value of the closest point. This means that, for example, anywhere within grid zone 5 is closer to point 5 than to any other point. The cells on the edge between zone 4 and 5 are equidistant to either point.

This technique is also known as Thiessen və ya Voronoi analysis.

Creating surfaces from point samples

Frequently point samples are taken to because it is too costly (either in terms of time or money) to sample an entire population. It is possible to generate interpolated surfaces based on point samples. The cells between the sampling points are given a value that represents a smooth transition of value between the sampling points. If you need an estimate of a value somewhere that you do not have a sampling point, you can get a grid value at that spot. Be careful here, because the assumption that values change smoothly across the landscape is not necessarily true! This type of analysis is well-suited to data that definitely do change gradually over a large area, such as precipitation. In any case, if your sampling points are spread too far apart, you may create an interpolated grid that does not capture local variations.

Here is a surface generated from the Pack Forest CFI plot centers using a Regularized Spline method. Red indicates low standing wood volume and green indicates high standing wood volume for conifer trees in 1994. Plot centers are also displayed here for illustration.

There are a number of different options for creating surfaces from point samples. If you need to perform surface interpolation from points, you should read the help documents thoroughly.

If you have data representing a continuous surface, it is possible to create single contour lines for a given grid cell value, or to create a whole group of contour lines at a regular interval. This can be of value if you wish to create a contour map of any continuously changing surface. Although digital vector elevation contours are available for some USGS quad sheets, many areas of the state have not been digitized yet. However, we do have complete statewide coverage for DEMs. These DEMs can be used to create contour lines that can be added to maps.

Here are contours made from 30 m DEMs:

Calculating summary attributes for features using a grid layer ("Zonal statistics ")

Zones in one grid layer can be defined by either polygons or zones of integer grids. For areas within different polygons, or for zones within an integer grid, the input grid values are summarized. The output is a table in which a single record exists for the unique values in the chosen field in the zone-defining layer. Each record in the output table contains the fields Sahə, Min, Max, Range, Orta, StdSum.

In this example, the zone-defining layer is Stands. The individual zones are polygons containing the same value for the SITE_INDEX field. This means that for every unique occurrence of a site index value in the Stands layer, a new grid zone will be defined (even if the stands are not contiguous). The layer to be summarized is Dem.

The statistic shown on the graph is the Orta, that is, the mean elevation within each unique site index zone. In this case, each data marker in the graph signifies the mean elevation for all cells within stands with that site index.

Based on the graph, the stands with the greatest site index (a proxy measure for productivity) also have the highest mean elevation.

Cross tabulating areas

Cross-tabulation allows you to compare the area of one specific value in integer grid layer against one specific value in an another integer grid layer. The input layers and fields are defined in an ArcToolbox tool.

In this example, the Növlər field in the Stands layer is compared against the Soil.name field in the Soils layer.

The output table contains a unique value for each Növlər record, and fields representing unique values from the Soils layer.

Here is the stands grid table showing the values corresponding to the field names in the cross-tabulation table (i.e., Value = 1 corresponds to soil_stand_xtab.VALUE_1):

The values in the fields are the area (in map units) for the spatial overlap between the classes in the input layers. For example, in Kapowsin soils, there are 2933100 ft^2 of Mixed Redcedar stands.

If you have two layers representing the same data for a study area at different times, you can use cross-tabulation for change analysis. Tabulation can be used any combination of (integer) grid layers.

Cross-tabulating areas is a raster analysis technique. When tabulating areas for polygon layers, you need to first convert from polygon to grid. You should select a cell size that will capture the detail of the features in the polygon data. The smaller the cell size, the greater the precision, but the longer processing will take..

This is a very powerful technique for change analysis. If you have datasets representing two different time slices, you can compare the area of such attributes as land cover or zoning designations.

"Querying" across multiple grid layers

While the normal feature attribute table query allows a query only on a single layer, the Raster Calculator allows you to make a complex query based on multiple layers. These types of queries are simple to perform as long as the grid layers representing the properties in question are contained in a single data frame. To do the same query in the vector world requires polygon layers representing the layers (which is in itself a problem, since vector layers are not good at representing continuous phenomena), and the performance of multiple topological overlay operations.

In this example, I am interested in finding cells closer than 300 ft from a stream, with an elevation > 1500, with greater than 6,000 bd-ft timber volume.

Those cells displayed in green meet the criteria (coded with a value of 1).

How would you go about getting the answer to the same query if you only had access to vector data and vector processing?

Calculating neighborhood statistics

Neighborhood statistics are the focal functions referred to in Raster Analysis I. The neighborhood is defined as the group of cells for which statistics will be calculated. The neighborhood (a.k.a. kernel və ya diqqət) can be shaped as a circle, rectangle, ring, or wedge. Statistics available are

  • Minimum
  • Maksimum
  • Orta
  • Median
  • Sum
  • Range
  • Standard Deviation
  • Majority
  • Minority
  • Variety

The processor looks in the neighborhood, identifies cells or point features within that neighborhood, and calculates a single statistic for that neighborhood. That single value is then placed in the output grid in the cell located at the center of the neighborhood. The process is performed for every input cell location in the analysis window.

It is possible to perform neighborhood statistics on point layers. If a point layer has a numeric field, the process is performed for the entire area within the analysis window, and the statistic is generated for the points located within the kernel at each output cell location.

A typical use of neighborhood statistics is known as "filtering." A "low pass" filter is nothing more than a 3 by 3 cell focal mean performed for an entire grid. Low pass filters smooth out anomalies and peaks in surfaces.

A "high pass" filter is also a 3 by 3 focal function, but rather than taking the mean of the 9-cell window, it performs a focal sum of the kernel cells, but first multiplies the cells by these coefficients:

There are several different coefficients that can be used in a high-pass filter, but they all have the objective of sharpening edges. ArcGIS 's default high-pass filter uses these particular coefficients.

In this example, an input grid represents several different vegetation zones (stand age).

The high pass filter makes the zone interiors the same value (0), while the edges get either a high or low value. The edges are most pronounced where the contrast is greatest.

This analysis is performed using the Filter tool:

With this grid as the result:

Edges can be used to define places where animal movement may be hindered, or where species that prefer ecotones may be found.

Conditional processing

Conditional processing is a method of creating new grids based on an "if-then" condition. For example, we may be interested in reclassifying cells that have a certain value, but leaving other cells with their original value, this is possible with a reclassification. However, reclassification can be tedious (setting up the output classes), whereas conditional processing can create the new grid based on specific rules rather than simple numerical transformations. The conditions can also include several grids, rather than reclassifying based only on the values within a single grid.

Going back to the mosaicked Eatonville/Elbe grids, all cells between 500 and 700 m in elevation are multiplied by 100, and anything else is coded with a value of 0.

The expression means this line-by-line, in English:

If elevation is greater than 500 and less than 1700, then
set output value to (elevation * 100), or else
set output value to 0

Here is the resultant grid:

Conditional processing is very useful when you need to select out or analyze a specific group of cells in one way, and another group of cells in another way.

Converting raster and vector data sources

It is possible to go back and forth between raster and vector formats. This always is at the expense of the loss, or generalization, of shapes. Any feature layer can be converted to a grid layer.

Vector to Raster:
Points are converted to single cells. Lines are converted to groups of cells oriented in a linear arrangement. Polygons are converted to zones. In all cases, only selected features are converted, or all features if no selection is active.

Raster to Vector:
Grid layers can only be converted directly to polygon vector layers. Be careful, because a new polygon will be created based on the field that is used for the conversion. If you have an elevation grid layer and you convert this to a polygon feature layer based on the Value field, you will get a very large number of very small polygons, and this will take a long time. It is more customary to first reclassify grids to create zones, and then convert these zones to polygon features.

Here, the Pack Forest dem has been reclassified into 100-ft elevation bands and then saved as a shape file. The value for the new polygon attribute Gridcode matches the original Value field from the input grid data source.

The new polygon layer is displayed in a graduated color classification based on the Gridcode field.

Here, the axınlar line feature layer has been converted to a grid layer based on the DNR_TYPE field.

Once a raster dataset has been converted to vector format, all of the vector analysis and overlay tools can be used. Likewise, when a vector datasets is converted to a grid, it can be used in raster analytical techniques.


Imagery, Automation, and Applications

Welcome to the last course of the specialization (unless your continuing on to the capstone project, of course!). Using the knowledge you’ve learned about ArcGIS, complete technical tasks such raster calculations and suitability analysis. In this class you will become comfortable with spatial analysis and applications within GIS during four week-long modules: Week 1: You'll learn all about remotely sensed and satellite imagery, and be introduced to the electromagnetic spectrum. At the end of this week, you'll be able to find and download satellite imagery online and use it for two common types of analysis: NDVI and trained classification. Week 2: You'll learn how to use ModelBuilder to create large processing workflows that use parameters, preconditions, variables, and a new set of tools. We'll also explore a few topics that we don't really have time to discuss in detail, but might whet your appetite for future learning in other avenues: geocoding, time-enabled data, spatial statistics, and ArcGIS Pro. Week 3: In week three, we'll make and use digital elevation models using some new, specific tools such as the cut fill tool, hillshades, viewsheds and more. We'll also go through a few common algorithms including a very important one: the suitability analysis. Week 4: We'll begin the final week by talking about a few spatial analyst tools we haven't yet touched on in the specialization: Region Group to make our own zones, Focal Statistics to smooth a hillshade, Reclassify to change values, and Point Density to create a density surface. Finally, we'll wrap up by talking about a few more things that you might want to explore more as you start working on learning about GIS topics on your own. Take Geospatial and Environmental Analysis as a standalone course or as part of the Geographic Information Systems (GIS) Specialization. You should have equivalent experience to completing the first, second, and third courses in this specialization, "Fundamentals of GIS," "GIS Data Formats, Design, and Quality", and "Geospatial and Environmental Analysis," respectively, before taking this course. By completing the fourth class you will gain the skills needed to succeed in the Specialization capstone.

Получаемые навыки

Geographic Information System (GIS), Imagery Analysis, Spatial Analysis, satellite imagery, Gis Applications

Рецензии

Very good course, but certain topics evaluated in this course were not well explain, specially remote sensing images processing (downloading and managing them to GIS)

An amazing course! well organized, very informative, and rich with resources and useful materials, with an excellent discussion forum to discuss the course subjects.

In this module, we'll learn all about remote sensing and satellite imagery, starting out with an introduction to remotely sensed data and the electromagnetic spectrum before learning about satellite and aerial imagery capture and data products. You'll learn how to find and download satellite imagery online and how to use it in two different common types of analysis: NDVI and a trained classification. In the second lesson, you'll learn how to use some basic tools to support image analysis using Raster Calculator and Spatial Analyst.


Geographic Resources Analysis Support System, commonly referred to as GRASS GIS, is a Geographic Information System (GIS) used for geospatial data management and analysis, image processing, graphics/maps production, spatial modeling, and visualization. GRASS is currently used in academic and commercial settings around the world, as well as by many governmental agencies and environmental consulting companies.

This reference manual details the use of modules distributed with Geographic Resources Analysis Support System (GRASS), an open source (GNU GPLed), image processing and geographic information system (GIS).

3d raster commands:

r3.colors Creates/modifies the color table associated with a 3D raster map.
r3.colors.out Exports the color table associated with a 3D raster map.
r3.cross.rast Creates cross section 2D raster map from 3D raster map based on 2D elevation map
r3.flow Computes 3D flow lines and 3D flow accumulation.
r3.gradient Computes gradient of a 3D raster map and outputs gradient components as three 3D raster maps.
r3.gwflow Numerical calculation program for transient, confined groundwater flow in three dimensions.
r3.in.ascii Converts a 3D ASCII raster text file into a (binary) 3D raster map.
r3.in.bin Imports a binary raster file into a GRASS 3D raster map.
r3.in.lidar Creates a 3D raster map from LAS LiDAR points using univariate statistics.
r3.in.v5d Import 3-dimensional Vis5D files.
r3.in.xyz Create a 3D raster map from an assemblage of many coordinates using univariate statistics
r3.info Outputs basic information about a user-specified 3D raster map layer.
r3.mapcalc Raster map calculator.
r3.mask Establishes the current working 3D raster mask.
r3.mkdspf Creates a display file from an existing 3D raster map according to specified threshold levels.
r3.neighbors Makes each voxel value a function of the values assigned to the voxels around it, and stores new voxel values in an output 3D raster map
r3.null Explicitly create the 3D NULL-value bitmap file.
r3.out.ascii Converts a 3D raster map layer into a ASCII text file.
r3.out.bin Exports a GRASS 3D raster map to a binary array.
r3.out.netcdf Export a 3D raster map as netCDF file.
r3.out.v5d Exports GRASS 3D raster map to 3-dimensional Vis5D file.
r3.out.vtk Converts 3D raster maps into the VTK-ASCII format.
r3.retile Retiles an existing 3D raster map with user defined x, y and z tile size.
r3.stats Generates volume statistics for 3D raster maps.
r3.support Allows creation and/or modification of 3D raster map layer support files.
r3.timestamp Modifies a timestamp for a 3D raster map.
r3.to.rast Converts 3D raster maps to 2D raster maps
r3.univar Calculates univariate statistics from the non-null cells of a 3D raster map.

© 2003-2021 GRASS Development Team, GRASS GIS 7.8.6dev Reference Manual


Videoya baxın: Power Query. Погружение в М. Числовой тип данных Ввод, Сравнение, Точность, Бесконечность (Oktyabr 2021).