Daha çox

GRASS GIS istifadə edərək piksellərin yığılması


maraq piksellərinin ikili bir raster xəritəsinə, bir yol şəbəkəsinə və hədəf nöqtəsinə sahib olduğum üçün, hədəf piksel sayına çatmağa imkan verdikləri şəbəkə pikselləri ilə bir raster xəritəsi əldə etməkdir.

Bunu həyata keçirmək üçün GRASS GIS alətlərindən necə istifadə edə biləcəyimi bilirdinizmi?

Öncədən düşündüyüm addımlar:

  • istifadə edərək şəbəkəni rasterləşdirinv.to.rast
  • istifadə edərək şəbəkəyə maraq məsafəsinin piksellərini hesablayınr.grow.distance,
  • ilə istiqamət xəritəsi hesablamaqr.cost,
  • ilə hədəf nöqtəni şəbəkəyə əlavə edinv.net əməliyyatı = birləşdirin,
  • şəbəkə xətləri istiqamətlərini hədəfə doğru dəyişdirmək,
  • şəbəkəni yenidən istifadə edərək yenidən rasterləşdirinv.to.rast istifadə = dir,
  • ilə şəbəkə istiqaməti pikselləri ilə istiqamət xəritəsinin üzərinə yazınr.mapcalc,
  • istiqamət xəritəsindən yönləndirilmiş bir qrafik qurmaq,
  • maraq pikselində olan qovşaqlara 1 dəyərini təyin edin,
  • qovşaq dəyərlərini cəmləşdirərək hədəfə doğru bir qrafik keçidi həyata keçirin.

İndiyə qədər xətlərin istiqamətlərini necə geri qaytarmaq və ya qrafiq qurmağı bilmirəm.


Xətt istiqamətini geri qaytarmaq üçün v.edit və the ilə gedə bilərsiniz çevir seçim.


Istifadə olunursu hövzəsi -silə maraq hüceyrələri kimi təmin edilmişdiraxınüzərində üstündə şəbəkəyə məsafə raster xəritəsi (-dənr.grow.distance), məsələlərimizi cavablandıran yığım xəritəsini əldə etdim.


Kateqoriya xəritəsi

Ən geniş yayılmış CİS xəritəsi və bir çox cəhətdən ən sadə kateqoriya xəritəsidir.

Bir kateqoriya xəritəsi, hər bir yerin hansı kateqoriyaya aid olduğunu əyani şəkildə göstərməyə imkan verir. Aşağıdakı nümunədə satıcılar tərəfindən təsnif edilmiş satış əraziləri göstərilir. Əfsanəyə baxaraq hansı satış ərazilərinin hansı dilerə aid olduğunu tez bir zamanda görə bilərik.

Tom, Dick və Harry üçün satış ərazilərini göstərən bir kateqoriya xəritəsi

Qapağın altına baxaq

GIS-ə yeni gələnlər üçün ümumi bir səhv düşüncə, yuxarıdakı kateqoriya xəritəsi və mdash kimi xəritələrin və mdashın bir qrafik dizaynerin illüstrasiya yarada biləcəyi şəkildə, yəni konturlardan başlayaraq hər sahəni vuraraq rəngə əsaslanan rəng dəyişdirməkdir. hansı dilerə aid olduğu.

Baş verən bir dərəcədə & rsquos, CİS xaricində işi siz yerinə yerinə yetirir. Bir CİS məlumatı idarə etdiyini görürsünüz və xəritədə hər & ldquofeature & rdquo-nun rəngini və ya görünüşünü diktə etmək üçün qaydalar istifadə edirik.

JARGON siqnalı: Xüsusiyyət

CBS-də xəritədəki hər bir yer / şey ümumiyyətlə & ldquofeature & rdquo olaraq adlandırılır. İstədiyiniz ştatları, Walmart satış nöqtələrini və ya çayları xəritələşdirsək də, hər bir Dövlət, Walmart çıxışı və ya çayı & ldquofeature & rdquo adlandırmaq olar.

QIS danışmaq və mdash dediyimiz qaydalar & mdash və ya & ldquostyles & rdquo məlumatlara əsaslanır. Məsələn, məlumatlarımız belə görünür:

Ərazi satış məlumatları

Cədvəldəki hər sıra xəritədəki bir xüsusiyyəti təmsil edir. Beləliklə, CİS-ə Tom'a aid olan bütün satış ərazilərinin qırmızı rəngdə olmasını istədiyimizi və CİS-lərimizə məsuliyyətlə borc verəcəyimizi söyləyə bilərik.

Gələcəkdə Tom daha çox satış bölgəsi qazanarsa, xəritəyə toxunmamalıyıq. Yalnız bir ərazinin satıcı dəyərini Tom & rsquos adına dəyişdiririk və xəritə sehrli şəkildə özünü yeniləyəcəkdir.

Verilərinizi və xəritə yeniləmələrini avtomatik olaraq yeniləyin!


Rastr dəyərlərinin yalnız müəyyən bir hissəsini göstərmək

Hər pikselin davamlı 0-1 dəyərinə sahib olduğu bir raster var. Rastrə uyğun olan sahənin (məsələn) hansı 25% -nin ən yüksək dəyərləri ehtiva etdiyini bildirmək istəyirəm, yəni dəyərlərin ən yüksək 25% -nin harada yerləşdiyini göstərin. Bunu sadəcə QGIS istifadə edərək Layer Properties-də etmək mümkündürmü?

2 Cavab

GRASS-GIS istifadə etməyə hazırsınızsa, bu əməliyyat sadədir. GRASS, raster xəritəsinin istənilən kvantilini hesablamaq üçün r.quantile moduluna malikdir. Varsayılan kvant sayı dörddür, beləliklə ilk 25%, ilk 50% (orta dəyər) və 75% kvant alırsınız. Bu modulun nəticəsi kvant dəyərlərin siyahısıdır. Bu siyahı daha sonra dörd kvantilin hər birini təmsil edən dəyəri 1,2,3,4 olan yeni yenidən sınıflandırılmış raster əldə etmək üçün bir r.reclass bəyanatına & quotfed & quot edilə bilər. Yalnız ən yüksək 25% -i istəsəniz, yalnız həmin pikselləri əldə etmək üçün yenidən sınıflandırılmış rasterdə r.mapcalc-ı çalıştırın.

Mənim srtm30 adlı bir rasterim olduğunu fərz edərək GRASS əmr sətrindən necə çıxdı:

Yuxarıdakı r.mapcalc ifadəsi bütün pikselləri alt Orijinal raster dəyərlərinə 25 faiz və digər piksellərin sayı NULL olacaqdır. Əlbətdə bunu ehtiyaclarınıza görə tənzimləyə bilərsiniz.

2 ay əvvəl cavab verdi Micha 0 səsvermə ilə

Bir təbəqə mülkiyyəti metodu üçün aşağıdakıları sınaqdan keçirə bilərsiniz:

Rastrınızın simbologiyasında tək tipli yalançı protokol şəklində göstərin. Quantile rejimindən istifadə edin. Sinif sayını 4-ə dəyişdirin. İndi rəng parametrlərinə girərək şəffaflığı 0% -ə çevirib aşağı 3 sinfi şəffaf edin.


İSTİFADƏLƏR

  • Ehlschlaeger, C. (1989). Rəqəmsal Yüksəklik Verilərindən Hidroloji Modellər İnkişaf etdirmək üçün A T Axtarış Alqoritmindən istifadə, Beynəlxalq Coğrafi İnformasiya Sistemləri (IGIS) Sempozyumu '89, s. 275-281 (Baltimore, MD, 18-19 Mart 1989). URL: http://faculty.wiu.edu/CR-Ehlschlaeger2/older/IGIS/paper.html
  • Holmgren, P. (1994). Şəbəkə əsaslı hündürlük modellərində axın modelləşdirilməsi üçün birdən çox axın istiqaməti alqoritmi: Ampirik qiymətləndirmə.Hidroloji Proseslər Cild 8 (4), səh 327-334. DOI: 10.1002 / hyp.3360080405
  • Montgomery, D.R., Foufoula-Georgiou, E. (1993). Rəqəmsal yüksəklik modellərindən istifadə edərək kanal şəbəkəsi mənbəyi təqdimatı.Su Resursları Araşdırması Cild 29 (12), səh 3925-3934.

3 & # XA0 & # XA0Faydalı Konsepsiyalar

Bəzi əsas anlayışları nəzərdən keçirməyə başlayırıq və sonra tədricən daha inkişaf etmiş konsepsiyalar inkişaf etdiririk.

    Liseydə öyrəndin koordinat sistemləri. Nümunələr düzbucaqlı Kartezyen koordinatları, 2D qütb koordinatları, sferik qütb koordinatları və s.

Kartoqrafiya və geodeziyada ən çox yayılmış koordinat sistemi sferik qütb koordinatlarıdır: enlik, uzunluq və yüksəklik.

Kartoqrafiya və geodeziyada genişliyin mənşəyi şərti olaraq ekvatordur. Uzunluğun mənşəyi ümumiyyətlə Greenwich baş meridianından 100 metr məsafədədir. Seçim, müxtəlif tarixi qəzalar və kontinental sürüşmə səbəbi ilə hər zaman ticarət və müəyyən qədər özbaşınalığı əhatə edəcəkdir.

Bəzi məqsədlər üçün hündürlüyü yerin mərkəzinə nisbətən ölçmək daha yaxşıdır, lakin daha çox onu bəzilərinə görə ölçmək rahatdır geoid. Geoid, dünyanın hər nöqtəsində & # X201Cma dəniz səviyyəsi və # X201D anlayışını təmsil edir. Geoid bir cazibə izopotensial səth deməkdir.

Kartoqrafiya və geodeziyada datum ümumiyyətlə geoid seçimini özündə birləşdirir, çünki geoid yüksəklik üçün mənşəyi müəyyənləşdirdiyindən məntiqlidir.

  • Bir istinad çərçivəsi (koordinat sistemi və məlumat bazası daxil olmaqla).
  • Ölçü vahidlərinin seçimi (məs. Dərəcələr, radianlar, metrlər və ya hər hansı bir şey).
  • Kartoqrafik proyeksiya seçimi.

Aşağıdakı ziddiyyətə diqqət yetirin:

Bu arada edilməli olan çox fərqli, çox əhəmiyyətli bir təzad var: CİS paketi həm arxa tərəfə (məlumatların saxlanması və hesablamalar üçün) həm də ön tərəfə (xəritələr hazırlamaq və insanlara göstərmək üçün) malikdir.

Rastr məlumatlarını geriyə və geriyə təkrar layihələşdirmək üçün lazımsız yerə qaçmaq istəmirsiniz, çünki hesablama baxımından baha başa gəlir və məlumatları bir az ləkələyir.


Əlavə dəqiqləşdirmələr mümkündür

Nəticə

Kiçik bir hazırlıqla, 080103 missiyasında mövcud olan məlumatları operativ olaraq ağlabatan bir şəkildə uyğun bir axtarış sahəsi qurmaq üçün birləşdirmək üçün pulsuz bir CİS vasitəsi imkanlarına uyğundur. Dəqiqləşdirdiyi sahə, "ümumi məlumat" axtarışını böyük ehtimalla hesab edilən ərazilərə böyük ölçüdə itələsə də, az sayda mənbənin atılmasına haqq qazandıracaq qədər kiçikdir.

Aydındır ki, bu alətlərdən istifadə planlaşdırma bölməsinin onlara bələd olan bir texniki mütəxəssisə çatmasını tələb edəcəkdir. Ancaq bu alətlər sərbəst şəkildə mövcuddur və SAR bazasında yayılmış olan ticarət "Xəritəçəkmə proqramlarından" daha güclüdür. SAR menecerlərinə planlaşdırmaya kömək etmək üçün CİS-ləri bilən bir könüllü hovuzu yetişdirmələrini çox tövsiyə edirəm.


İŞİD və GRASS GIS istifadə edərək rəqəmsal planetar məlumatların işlənməsi və xəritələşdirilməsi üçün iş mühiti

Planet kəşfiyyatının başlanğıcından bəri xəritələşdirmə elmi missiyalar tərəfindən qaytarılmış müşahidələrin ümumiləşdirilməsi üçün əsas olmuşdur. Sensor əsaslı Xəritəçəkmə, planetlərin səthlərindən işlənmə yolu ilə spesifik xüsusiyyətləri vurğulamaq üçün istifadə edilmişdir. Təfsirçi Xəritəçəkmə, müəyyən bir mövzuda həqiqi məlumatların müşahidələrini ümumiləşdirən tematik xəritələr yaratmaq üçün instrumental müşahidələrdən istifadə edir. Məsələn, geoloji xəritələr, materialların və proseslərin təsvirinə və nisbi vaxtlarına diqqət yetirən tematik şərh xəritələridir. Son 30 ildə texnologiyadakı inkişaflar, Xəritəçəkmə prosesinin tamamilə rəqəmsal alanda edilə biləcəyi xüsusi sistemlər inkişaf etdirməyimizə imkan verdi. Şəbəkəli kompüterlərin qlobal miqyasda yayılması proqram və rəqəmsal məlumatların sürətlə yayılmasına imkan verdi ki, hər bir tədqiqatçı artıq masaüstündə rəqəmsal xəritəçəkmə obyektlərinə daxil ola bilsin.

Planet missiyaları məlumatlarının elmi ictimaiyyət üçün əlçatan olmasını təmin etmək səyləri, bu məlumatları xammal səviyyəsindən proqnozlaşdırılan xəritəyə qədər işləyə bilən proqram təminatı ilə fərqli məlumat dəstlərinə çıxışı asanlaşdıran standartlaşdırılmış rəqəmsal arxivlərin yaradılmasına gətirib çıxardı.

Coğrafi İnformasiya Sistemləri (CİS), son on ildən bəri kosmik istinad olunan Yer əsaslı ətraf mühit geodatlarının saxlanması, təhlili və alınmasını optimallaşdırmaq üçün hazırlanmışdır, bu kompüter proqramları planetar elm cəmiyyəti arasında populyarlaşmışdır və son missiya məlumatları bu sistemlərə uyğun formatlarda paylanır.

Planetar və məkan baxımından istinad edilən məlumatların təhlili üçün hazırlanmış bütün sistemlər arasında modul dizaynı, inkişaf tarixi, paylama siyasəti və dəstək sistemi ilə oxşar xüsusiyyətlərə malik iki proqram dəstini birləşdirən bir iş mühiti yaratdıq. Birincisi, Birləşmiş Ştatların Geoloji Araşdırması tərəfindən hazırlanan Görüntülər və Spektrometrlər üçün İnteqrasiya edilmiş Proqram (İŞİD), xam işlənməmiş vəziyyətdən xəritəyə proqnozlaşdırılan məhsula qədər planetlərin uzaqdan zondlama məlumatlarının işlənməsi üçün ən yüksək səviyyəni təmsil edir. İkincisi, Coğrafi Resursların Təhlilinə Dəstək Sistemi (GRASS) beynəlxalq bir inkişaf qrupu tərəfindən hazırlanmış bir Coğrafi İnformasiya Sistemi və Açıq Mənbə Coğrafi Vəqfi (OSGeo) tərəfindən dəstəklənən əsas layihələrdən biridir. Bu proqram sistemlərinin ortaq bir istifadəçi interfeysi qurulması, kartoqrafik istinad sistemi nomenklaturasının birləşdirilməsi və məlumatların çevrilməsinin minimuma endirilməsi boyunca birlikdə istifadəsini təmin etmək üzərində işlədik. Hər iki proqram paketi pulsuz açıq mənbə lisenziyaları və bundan sonra təqdim olunan mənbə kodu, skriptlər və konfiqurasiya sənədləri ilə paylanır. Bu yazıda, bu iş mühitlərini ümumi bir mühitə birləşdirmək üçün gördüyümüz işləri təsvir edirik, burada istifadəçi hər iki sistemin funksiyalarından bir proqram paketindən digərinə keçid və ya məlumat ötürülməsinə ehtiyac olmadan faydalanır. Bundan sonra planetar məlumatların işlənməsində və rəqəmsal bir geoloji xəritənin hazırlanmasında istifadəsinə bir nümunə təqdim edirik.

Tədqiqat məqamları

► İŞİD planet görüntüləyiciləri və spektrometr məlumatlarını emal etməyə imkan verir. ► GRASS GIS, geodatların işlənməsinə və tematik rəqəmsal xəritələrin istehsalına imkan verir. ► İŞİD və GRASS-ın birgə istifadəsinə imkan vermək üçün kompüter kodu və skriptləri hazırladıq. ► Mozaika, topoqrafiya və xam məlumatlardan başlayaraq rəqəmsal bir geoloji xəritə hazırladıq. ► Rəqəmsal geoloji xəritələr bir-birinə uyğun məlumat formatında dərc edilə bilər.


Təqdimatlar

GRASS GIS: Yeniliklər nələrdir?

  • Təsvir: GRASS GIS, istifadəçilərinə hamısı bir arada bir vasitə təqdim etməyi hədəfləyən bir coğrafi analiz və uzaqdan zondlama proqramdır. GRASS GIS, həm istifadəsini sərbəst, həm də daha sərgüzəştli, hackable olan açıq bir mənbəyidir. Bu söhbət GRASS GIS icmasının xalqa nə təqdim etdiyinə bir baxış verəcək və GRASS GIS-ə son əlavələri vurğulayacaqdır. Bunlara dağınıq məlumat dəstləri, genişləndirilmiş Python imkanları və daha asan yerli məlumat manipulyasiyası daxil olmaqla vektor məlumat formatları idxalında və işlənməsində inkişaflar daxildir. İnterpolasiya, günəş radiasiyası, su axını və çöküntü daşınması üçün alqoritmlər indi paralelləşdirilmiş versiyalarda gəlir, bütün raster əməliyyatlar isə yeni sıxılma alqoritmlərindən faydalanır. Yeni alqoritmlərin siyahısına nöqtə klasterləşdirmə, vektor topologiyasının təmizlənməsi, şəbəkə analizi üçün dönüş dəstəyi, ərazi forması və forma aşkarlanması, görüntünün bölünməsi və yığılması, daha çox peyk üçün atmosfer düzəlişləri və müvəqqəti cəbr daxildir. İndi yükləmək üçün mövcud olan eksperimental xüsusiyyətlərə konkav gövdə, vektor cəbri, torpaq nöqtəsi bulud təsnifatı, DEM birləşməsi və qarışdırma, obyekt əsaslı təsnifat, Sentinel məlumatların işlənməsi və göyə baxan faktor vizuallaşdırması daxildir.
  • Məruzəçi: Vaclav Petras, NCSU Yerleşim Analitik Mərkəzi
  • Müəlliflər: Vaclav Petras, Doug Newcomb (USFWS), Corey White (NCSU Geospatial Analytics Center)
  • Materiallar: Slaydlar

GRASS GIS: Başlanğıc

  • Təsvir: GRASS GIS, yer məkanı təhlili və uzaqdan algılama üçün bir proqramdır. Şəbəkə analizindən səth hidrologiyasına qədər geniş spektrli mövzuları əhatə edir. GRASS GIS bir çox cəhətdən digər CBS paketlərinə bənzəyir, eyni zamanda hesablama bölgəsi, inteqrasiya olunmuş komanda xətti, yerlər və xəritələr kimi bir neçə unikal konsepsiya ilə gəlir. Bunlar qabaqcıl istifadəçilər tərəfindən təriflənən üstünlüklərlə gəlir, eyni zamanda, bu anlayışlar tez-tez digər CİS proqramlarına alışmış olanlar üçün tanımadıqlarını hiss edirlər. Buna baxmayaraq, 30 ildən çoxdur ki, GIS və RS analitiklərinin GRASS GIS-i tez-tez təkbaşına öyrənmələri üçün səbəblər var idi. Səbəblər arasında funksionallığın genişliyi, uzunmüddətli uyğunluq və GRASS GIS-in açıq mənbəli təbiəti var. GRASS GIS üçün açıq mənbə olmaq təkrarlanan lisenziya ödənişlərindən qaçmaqdan daha çox şey deməkdir. GRASS GIS inkişafı, proqramçılar və elm adamları ilə əl-ələ verərək inkişaf prosesində maraqlı istifadəçilərin yüksək iştirakı ilə xarakterizə olunur. Bu sessiya öz-özünə öyrənmək üçün GRASS CİS üçün zəmin yaratmağı hədəfləyir və GRASS GIS-i çalışdırmağa çalışdığınızdan və ya onu yoxladığınızdan asılı olmayaraq faydalı olacaqdır.
  • Məruzəçi: Vaclav Petras, NCSU Yerleşim Analitik Mərkəzi
  • Müəlliflər: Vaclav Petras, Corey White (NCSU Geospatial Analytics Center), Doug Newcomb (USFWS)
  • Materiallar: Slaydlar

Yerleşim Açıq Mənbə Proqramı Landşaftında naviqasiya

  • Təsvir: Açıq mənbə pulsuz deməkdir? Pulsuz, açıq və ya açıq mənbəyidir? Ticarətdə istifadə edə bilərəmmi? Hansı proqramı seçmək lazımdır? Yer məkanı açıq mənbə proqramı haqqında öyrənməyə haradan başlamaq lazımdır? Linux istifadə etməliyəm? Verilərimi onlayn paylaşmalıyam? Proqramlaşdırmaya başlamalıyam? Bu suallardan hər hansı birini merak edirsinizsə və ya ümumiyyətlə açıq mənbə proqramı ilə maraqlanırsınızsa, bu söhbət sizin üçündür. Bu söhbət coğrafi açıq mənbə proqramı ekosistemini və cəmiyyətini başa düşməyinizə kömək edəcəkdir, əlavə olaraq mövcud alətlərə ümumi baxış təqdim edəcək və bunlar arasında seçim etmək üçün ipucları verəcəkdir.
  • Məruzəçi: Vaclav Petras, NCSU Yerleşim Analitik Mərkəzi
  • Müəlliflər: Vaclav Petras, Corey White (NCSU Geospatial Analytics Center), Randal Hale (North River Geographic Systems, Inc)
  • GRASS GIS ilə əlaqəli: GRASS GIS, biletlər, tapşırıqlar və digər açıq mənbəli konsepsiyaların nümunələrində istifadə edilmişdir. Mövcud proqram təminatlarına da daxil edilmişdir.
  • Materiallar: Slaydlar

Şərqi Şimali Karolinada Növlərin Habitat Qiymətləndirilməsi üçün Landşaft Səviyyə QL2 LiDAR Məlumat Dəstlərinin tikintisi

  • Təsvir: Matthew qasırğasına cavab olaraq, Şimali Karolina əyaləti, USEQ ilə ortaq şəkildə 3DEP QL2 standartlarına uyğun bir LiDARdata kolleksiyası götürdü. Bu məlumat toplama səyi bu günə qədər Şimali Karolina'nın şərqindəki 59 bölgədə 360 milyard nöqtə çoxsaylı geri qaytarma LiDAR məlumatı yaratdı. Ubuntu Linux-da yerli 64-bit GRASSGIS istifadə edərək, meşə örtüyü yüksəklikləri və digər struktur ölçümlər mahalın LAZ LiDAR məlumat dəstlərindən 6.096m (20foot) ızgarada yaradıldı və 3,5 milyard piksellik raster qatına toplandı, kopyalama hündürlüyü, Z nöqtəsi əyriliyi, nisbi nöqtə 1-3m və 3-7m sıxlıq və bina izləri. Bu məlumat qatları Şimali Karolina'nın şərqindəki USFWS, 12 rəqəmli USGS Hydrologic Unit (HU) poliqonları və 30m çözünürlüklü 2011-ci ili maraqlandıran quş növlərinin 25 metrlik bufer nöqtəli müşahidələri ilə müqayisə edildi. Milli Landcover Dataset (NLCD). Quş növləri arasındakı bitki örtüyü fərqləri və Şimali Karolina'nın şərqindəki Qırmızı kakurlu ağaçkakan (Picoides borealis) üçün quruluşdakı coğrafi fərqlər nəzərə alınmadı. Su növlərinin yaşayış mühitinin qiymətləndirilməsində istifadə üçün 12 rəqəmli Hidroloji Bölmələr (HU) üçün ümumi bitki örtüyü və bina statistikası hazırlanmışdır. Şərqi Şimali Karolina üçün hər 2011 NLCD sinfi üçün Meşə, Qeyri-meşə və Bina sahələrinin yüzdələri üçün xülasə statistikası NLCD ilə LiDAR məlumat təsnifatı arasındakı razılaşma səviyyəsini göstərmək üçün hazırlanmışdır.
  • Natiq: Doug Newcomb (USFWS)
  • Müəlliflər: Doug Newcomb (USFWS), Vaclav Petras (NCSU Geospatial Analytics Center)

Bitki zərərvericiləri və patogenlərin yayılması üçün yeni açıq mənbəli alət

Bitki xəstəlikləri və zərərvericiləri qida istehsalını və bitki mənşəli materialların istehsalını birbaşa təhdid edir və lazımi karantin zonaları yaradıldıqdan sonra bir ərazidə kənd təsərrüfatı və sənaye ticarətinə təsir göstərə bilər. Beləliklə, zərərvericilərin və patogenlərin yayılma potensialını anlamaq iqtisadiyyatın və qida təhlükəsizliyinin qorunması üçün çox vacibdir. Zərərvericilərin və patogenlərin mənzərə üzərində yayılmasını modelləşdirmək üçün yeni bir proqram təqdim edirik. Modelin nüvəsi performans səbəblərinə görə C ++ kitabxanası kimi həyata keçirilir, model istifadəçiləri müxtəlif rahat interfeyslərdən birini seçə bilərlər. R paketi və GRASS GIS modulu təmin edirik. R paketi yaxşı bilinən statistik alət R ilə inteqrasiya və GRASS GIS modulu qrafik istifadəçi interfeysi, Python interfeysi və əvvəlcədən işləmə və görselləşdirmə vasitələri ilə təmin edir. Model və bütün asılılıqları və inteqrasiyaları açıq mənbəyidir. Bu, modelin tətbiqi üçün hər hansı bir lisenziyalaşdırma maneəsini aradan qaldırır və bizə modelin təkmilləşdirilməsində açıq şəkildə əməkdaşlıq etmək imkanı verir. Həm də model üçün yalnız ənənəvi elmi nəşrlərin yoxlanılması ilə deyil, həm də modeldən istifadə etmək istəyən hər kəs tərəfindən həyata keçirilmiş nəzərdən keçirilməklə fürsətlər açılır.

  • Məruzəçi: Vaclav Petras, NCSU Yerleşim Analitik Mərkəzi
  • Müəlliflər: Vaclav Petras, Chris Jones, Anna Petrasova, Devon Gaydos, Kellyn Montgomery, Ross K. Meentemeyer
  • Materiallar: Slaydlar

Citizen Science - NLCD ilə müqayisə etmək üçün Evdə LiDAR məlumatlarının işlənməsi

  • Təsvir: Vətəndaş elminin nümunəsi, hazırda evdə çoxaltmaq olar. Xüsusi vətəndaş açıq məlumatları açıq mənbəli proqramdan istifadə edərək işləyir. LiDAR məlumatlarının təsnifatları GRASS GIS istifadə edərək evdə bir kompüterdə işlənmiş və NLCD ilə müqayisə edilmişdir.
  • Natiq: Doug Newcomb

Hər kəs üçün Geo: CİS Təhsilində OER, Açıq Məlumat və FOSS-un qarışdırılması

  • Təsvir: Son bir neçə il ərzində həm açıq mənbəli coğrafi məkan proqramının yetişməsi, həm də açıq təhsil mənbələrinin (OER) və coğrafi məlumat elminin tədrisi və öyrənilməsi üçün açıq məlumatların yaxınlaşması olmuşdur. Bu təqdimat giriş CİS kursunun mülkiyyət proqramı və bahalı mətnlərdən istifadə etməkdən OER və açıq məlumatlardan istifadə edərək açıq mənbəli CİS kursuna keçməsinə yönələcəkdir. QGIS, GRASS və R statistik proqramlaşdırma dili kimi açıq mənbə proqramı, Açıq Mənbə Coğrafi Vəqfi (OSGeo) tərəfindən “Hər kəs üçün Geo” təşəbbüsü əhatə olunacaq. Təqdimat eyni zamanda OER və açıq mənbəyə keçidin kiçik bir liberal sənət kollecində CİS təhsili alan tələbələrin nəticələrinə müsbət təsir göstərməsinin yollarını və açıq GIS kursunun təkan vermək üçün necə istifadə olunduğunu da izah edəcəkdir. ümumtəhsil açıq təhsil mənbələrinin daha geniş tətbiq edilməsi.
  • Məruzəçi: David Abernathy, Warren Wilson Kolleci
  • GRASS GIS ilə əlaqəli: GRASS CIS, QGIS Processing plugin vasitəsilə və birbaşa daha inkişaf etmiş siniflərdə öyrədilir.

GƏLƏCƏKLƏR modeli ilə şəhərləşmə ssenarilərinin yaradılması

Təsvir: Şəhər böyüməsi ssenarisi simulyasiyası, şəhərləşmə və landşaft üzərində təsirləri səbəbindən torpaq istifadəsinin dəyişməsinin təsirlərini araşdırmaq üçün güclü bir vasitədir. Yamaq əsaslı, stoxastik, çox səviyyəli torpaq dəyişikliyi modelləşdirmə bazası olan FUTURES (FUTure Urban - Regional Environment Simulation) təqdim edirik. Bir zamanlar qapalı və əlçatmaz olan bu model, indi açıq mənbəli coğrafi məkan platfromu ilə birləşdirilmişdir. Bu layihəni sərbəst buraxma motivasiyamızı açıq mənbə və GRASS GIS ilə inteqrasiya etməyin üstünlükləri kimi təsvir edəcəyik. Sonra CİS mütəxəssislərinin planlayıcıları məlumatlı qərarlar qəbul etmək üçün bu vasitədən necə istifadə edə biləcəyini göstərəcəyik. FUTURES modeli qrafik istifadəçi interfeysinə, əvvəlcədən işləmə alətlərinə malikdir və bütün əsas əməliyyat sistemlərində mövcuddur. Modelin özü ilə yanaşı, potensial istifadəçilər modellə təcrübə edə və potensialını öyrənə bilməsi üçün pulsuz onlayn təlimlər və nümunə məlumat dəstləri təqdim edirik.


QGIS Təlimatı II: məlumatdan xəritəyə və # vizuallaşdırma hazırlamaq

Bu təlimatda sizə sərbəst mövcud olan SRTM məlumatları və QGIS istifadə edərək bəzi məlumat manipulyasiyalarından istifadə edərək bir topoqrafik xəritə yaratmaq və topoqrafik məlumatları necə analiz etmək lazım olduğunu göstərmək istərdim. Bu, məlumatların əldə edilməsinin, itkin dəyərlərin silinməsinin, relyefin araşdırılmasının və USGS-in əldə etdiyi bir TIF sənədinin rəng təsvirinin dəyişdirilməsini izah edən birinci hissədir.



Diqqət! Bu dərin bir təlimatdır. Xüsusi məlumat istəyirsinizsə, istədiyiniz hissəyə keçin:

Obyektiv

p align = & # 8221justify & # 8221> Bir neçə analitik addım üçün əsas yer səthidir. Bu səbəbdən səthi və yüksəkliyi fərqləndiririk, çünki quşlar, ağac örtüyü və digər elementlər yer səthindən daha yüksək olan öz səthini yaradır. Shuttle Radar Topoqrafik Missiyası tərəfindən əldə edilmiş yüksəkliyə yaxın bir modeli xəritədə görüntüləyəcəyik.

Sənə nə lazımdır

Vaxt səyi

Addım 1 - məlumatları yükləyin, plagini quraşdırın

USGS-dən bəzi məlumatları yükləməyimiz lazımdır. Əksər hallarda landcover.org saytından istifadə edirəm. Yalnız istədiyiniz yeri axtarın (hesablamaq və xatırlamaq daha yaxşı olan yolları və sətirləri tez-tez istifadə edirəm) və SRTM WRS-2 Tiles istifadə edin:

landcover.org saytından SRTM məlumatları üçün seçimlər

Bölgəmin doldurulmuş B versiyasından istifadə etdim. Nümunə verilənlər bazasını birbaşa da yükləyə bilərsiniz (müəllif hüququ üzrə Maryland Universiteti, amma CC lisenziyası necə ?!).

QGIS saytında QGIS-i düzgün quraşdırdığınızdan və GRASS plaginini aktiv etdiyinizdən əmin olun:

QGIS-də GRASS plaginini aktivləşdirdi (Ubuntu üçün 1.8)

Mac-da QGIS üçün GRASS-ı necə aktivləşdirəcəyinizə dair bəzi göstərişlər tapa bilərsiniz. Windows maşınlarında, müstəqil yükləyici sayəsində asan olmalıdır.

Məlumatların hazırlanması

Verilənləri açdıqdan sonra QGIS / GRASS-da məlumatların hazırlanmasına başlamalıyıq. Soruşa bilərsiniz ki, QGIS-i niyə yalnız bu topoqrafik xəritə üçün istifadə etmirəm, çünki bunun üçün & # 8220Terrain Analysis Plugin & # 8221 adlı bir vasitə var. Qisa cavab: məlumat keyfiyyəti. Rasteri layihənizə əlavə etdikdə belə bir şey görə bilərsiniz:

& # 8220-32768 & # 8221 kimi qeydə alınan eksik dəyərlər səbəbindən kontrastsız raster verilənlər bazası

p align = & # 8221justify & # 8221> Görəcəyiniz məlumat vasitəsini istifadə edərək, real səhnədəki və xaricindəki qara sahələrin işarəsiz tam ədədə mümkün olan ən kiçik dəyər olan & # 8220-32768 & # 8221 dəyərinə malik piksel olduğunu görəcəksiniz. [-32768, 32768] olan 16 dəyər aralığı. 256 fərqli boz rəngini göstərmək mümkün olduğundan, bütün vacib dəyərlər yalnız prob şəklində göstərilə bilər. on növ boz. Bu səbəbdən itkin bir dəyər üçün bu qeydi & # 8220null & # 8221 ya da & # 8220NoData & # 8221 olaraq təyin etməliyik. Bunu etməsən & yamacını hesablasan, maraqlandığın ərazi ətrafında geniş düzənliklər əldə edəcəksən və söz istatistikləri ilə başlayan hər şeyi unuda bilərsən & # 8230

İndi GRASS oyuna girir. GRASS, nömrələri & # 8220null & # 8221-dəyərlərinə çevirən r.null.val adlı bir funksiyaya malikdir. Ancaq GRASS istifadə etmək ilk dəfə ağrıyır: Əvvəlcədən bir iş sahəsi təyin etməlisiniz.

  • Getmək Plugins-> GRASS-> New Mapset
  • nəticələri və məlumatlarınızı saxlamaq üçün bir qovluq təyin edin
  • bir yer yaratmaq (mənim vəziyyətimdə Monqolustan)
  • indi GRASS layihənizin proyeksiyasını təyin edin. UTM zonalarını sevirəm, buna görə EPSG: 32648 (WGS 84 UTM Zone 48 N) seçirəm
  • işləmək üçün maraqlı olan bir sahəni təyin edin: hər bir proses, bu bölgəyə varsayılan olaraq məkan olaraq & # 8220limited & # 8221. Koordinatlardan əmin deyilsinizsə, Monqolustanı seçə bilərsiniz
  • istifadəçiyə xas olan və bir şəkildə öz layihənizi təyin edən bir xəritənin adını seçin

Verilərimizi təmizləməyə hazırıq, lakin son addım olaraq SRTM görüntülərimizi GRASS layihəsinə idxal etməliyik. İstifadə edin Plugins-> GRASS-> Open GRASS alətləri və r.in.gdal funksiyasını tapmaq üçün Modullar Siyahısını istifadə edin. İndi idxal üçün SRTM tif dosyanızı seçin və idxal edilmiş verilənlər bazası üçün bir ad seçin:

modullarda r.in.gdal funksiyasını tapın

Rasterinizi iş yerinə əlavə edin Plugins-> GRASS-> GRASS Raster Layer əlavə edin.
Son hazırlıq addımı & # 8220-32768 & # 8221 dəyərinin & # 8220noData & # 8221 olaraq dəyişdirilməsidir. Buna görə də idxal üçün etdiyimiz kimi Modullar siyahısında r.null.val funksiyasını axtarın. verilənlər bazasınınızı seçin (mənim üçün SRTM) və & # 8220-32768 & # 8221 dəyərini & # 8220noData & # 8221 dəyərini yazın. & # 8220 bölgə düyməsini təmin edərək iş sahəsini tifin özü ilə məhdudlaşdırmağı unutma: . İndi ilk xüsusi anın dadını çıxarın:


görüntünün təmizlənməsi səbəbindən kontrast artırılması

Xəritə: məlumatların işlənməsi

Xəritə üçün yaxşı bir vizual effekt vermək və bir az asan istifadə olunan məlumat yaratmaq daha yaxşıdır. Beləliklə, bir fikir hündürlüyü haqqında məlumatları təmsil etmək üçün yalançı bir 3D effekti yaratmaqdır. Buna kölgəli relyef deyilir və dağların, vadilərin və yamacların forması haqqında bir fikir verir.
GRASS alətlər qutusundakı kölgəli relyef modulunu axtarın və giriş olaraq işlənmiş SRTM verilənlər bazasını seçin (bölgəni yuxarıda göstərildiyi kimi məhdudlaşdırmağı unutma) və nəticəniz üçün bir ad. Zəhmət olmasa vizual effekti artırmaq üçün parametrləri azimut & # 8220315 & # 8221 və hündürlük & # 822045 & # 8221 olaraq dəyişdirin, run düyməsini basın və nəticəni xaritəyə əlavə edin. QGIS-in rasteri aça bilmədiyini bildirən bir uğursuzluq görsəniz, gis.stackexchange-dəki bu resurs mənim vəziyyətimdəki problemi həll etdi. Sonda qatın adını sağ vuraraq kölgəli relyef qatının xüsusiyyətlərini açın və qlobal şəffaflığı 50% -ə və ya seçdiyiniz bir dəyərə dəyişdirin. Kölgəli relyef qatının SRTM qatının üstündə olduğundan əmin olun.


kölgəli və kölgəsiz relyef arasındakı fərq

İndi özünüzə sual verməlisiniz: Boylarım üçün rəngləri haradan alıram? GRASS-da bəzi qaydalardan istifadə edərək rəng masası yaradan başqa bir modul var. Seçdiyiniz rəngli bir masa yaratmaq üçün r.colors.table modulundan istifadə edin:

GRASS istifadə edərək boy məlumatlarının rəngli təsnif şəkli

Son, lakin ən azı xəritənin yaradılması üçün qatı hazırlayın: SRTM qatının Ümumi nişanındakı başlığı əfsanə maddəsi kimi işlədiyi üçün dəyişdirin və xüsusiyyətlərdəki colormap nişanındakı siniflərin etiketini dəyişdirin.


Coğrafi informasiya sistemlərindən istifadə edən sürüşmə həssaslığına dair deterministik yanaşma: Rumıniyanın Breaza qəsəbəsinə müraciət

Tədqiqat sürüşmə həssaslığına dair deterministik əsaslı bir yanaşmadır. Kağızın məqsədi bir ölçülü sonsuz yamac sabitlik modelini raster əsaslı GIS (ILWIS) ilə birləşdirərək və giriş parametrlərinin məkan bölgüsünü nəzərə alaraq kəmiyyət həssaslıq xəritələri yaratmaqdır. Tədqiqat üçün Rumıniya, Prahova çayının Subkarpatiya sektorunda yerləşən nisbi homojen geologiya və geomorfologiyaya malik sürüşməyə meylli bir sahə seçildi. Tədqiq olunan ərazidə, xüsusilə də güclü yağıntıların olduğu illərdə, sürətlə yamaclarda yerləşən evlərin və yolların dağılmasına səbəb olan aktiv sürüşmələrin yaratdığı problemlər tez-tez olur (1992, 1997 və 2005). 7 illik bir dövrü əhatə edən ətraflı araşdırmalar yamac parametrləri, hidroloji komponentlər və jeoteknik fon haqqında lazımi giriş məlumatlarını təmin etdi. İki simulyasiya istifadə edildi: biri quru torpaq şəraitində və digəri tamamilə doymuş torpaq şəraitində. Üçüncü bir sınaq 2008-ci ilin yayında xəritəyə salınmış yeraltı su səviyyəsinin səviyyəsinə əsaslanırdı. Ətraflı analizlər, proqnozlaşdırılan nəticələri sahə ölçmələrindən həqiqi nəticələrlə müqayisə etmək üçün xüsusilə sürüşmələrə yönəldilmişdir. Model, raster GIS-də istifadə üçün çox uyğundur, çünki yamac qeyri-sabitliyini piksel əsasında hesablaya bilər, hər raster hüceyrəsi ayrı-ayrılıqda nəzərə alınır. Modelin çatışmazlığı giriş parametrlərinin çox ətraflı məlumatlarıdır. Bu dezavantaja baxmayaraq, nəticədə, yamac stabilliyi modellərinin geniş miqyaslı əsasda faydası sonsuz yüksək çatışmazlıq düz şəraitində və litoloji homojenlikdə vurğulandı.

Bu abunə məzmununun önizləməsidir, təşkilatınız vasitəsilə giriş.


İstinadlar

  • Gebbert, S., Pebesma, E. (2014). Sahə əsaslı ekoloji modelləşdirmə üçün müvəqqəti bir CBS. Ətraf mühitin modelləşdirilməsi və proqram təminatı, 53, 1-12. DOI
  • Gebbert, S., Pebesma, E. (2017). GRASS GIS müvəqqəti çərçivəsi. Beynəlxalq Coğrafi Məlumat Elmləri Jurnalı 31, 1273-1292. DOI
  • Neteler, M., Bowman, M.H., Landa, M. və Metz, M. (2012): GRASS GIS: çox məqsədli Açıq Mənbə CİS. Ətraf Modelləşdirmə və Proqram təminatı, 31: 124-130 DOI
  • Neteler, M., Mitasova, H. (2008): Açıq Mənbə CİS: Çəmən CİS yanaşması. Üçüncü nəşr. ed. Springer, New York. Kitab saytı

Son dəyişiklik: 2018-08-20 15:14


GRASS GIS istifadə edərək böyük geodata rəhbərliyi və təhlili Veronica Andreo, Marco Ciolli, Luca Delucchi və Markus Neteler tərəfindən FOSS4G 2018-də keçiriləcək seminar lisenziyalıdır Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 Beynəlxalq Lisenziyası - Təşəkkür edirəm Vaclav Petras üslub üçün.


Videoya baxın: Supervised Classification in GRASS GIS (Oktyabr 2021).