Daha çox

QGIS-də bir vektor (Maska) təbəqəsinin xaricində raster hüceyrələrin çıxarılmasının asan yolu?


Raster sənədim var, ancaq müəyyən bir çoxbucaqlının xaricindəki hüceyrələrlə maraqlanıram. Bu çoxbucaqlı çox riqursuz və raster arasında səpələnmişdir. Bu çoxbucağın xaricindəki hüceyrələri çıxarmaq üçün asan bir yol varmı? Bir növ "əks klip" əmri? Piton haqqında sıfır məlumatım var. QGIS istifadə edirəm. Kodsuz bir həll yoluna ehtiyacım var.


Bütün dərəcəni əhatə edən tək bir çoxbucaqlı yeni bir shapefile yarada bilərsiniz. Ardından nizamsız poliqonunuzla tək poliqon (Vektor menyusu -> GeoProcessing Tools -> Fərq) arasındakı fərqi götürə bilərsiniz. İndi bu nəticə ilə rasterinizi Maska Layer ilə klip edə bilərsiniz (Raster menyu -> Extract -> Clip Raster by Mask Layer).


Səthlər, ölçüləri boyunca hər nöqtədə dəyəri olan fenomenləri təmsil edir. Səth üzrə sonsuz sayda nöqtələrdəki dəyərlər məhdud seçmə dəyərlər dəstindən alınır. Bunlar yüksəklik səthi üçün hündürlük dəyərləri və ya bu ölçülmüş yerlər arasındakı temperatur səthi üçün istilik dəyərləri kimi birbaşa ölçməyə əsaslana bilər, dəyərlər interpolasiya ilə səthə verilir. Səthlər riyazi olaraq digər məlumatlardan da əldə edilə bilər, məsələn, yüksəklik səthindən alınan yamac və enlik səthləri, bir şəhərdəki dayanacaqlardan bir məsafənin səthi və ya cinayət fəaliyyətinin konsentrasiyasını və ya ildırım vurma ehtimalını göstərən səthlər.

  • Səthlər kontur xətləri və ya izolinlər, nöqtələr massivləri, VÖEN-lər və rastrlardan istifadə etməklə təmsil oluna bilər, lakin CİS-də səth analizi raster və ya VÖEN məlumatlarında aparılır.
  • Konturlar bir səth boyunca bərabər dəyərli sətir dəstləridir. Səthləri xəritədə təmsil etmək üçün tez-tez yaradılırlar.
  • Xallar müntəzəm və ya düzensiz bir səthə paylana bilər. Bunlar ümumiyyətlə raster və ya VÖEN səthləri yaratmaq üçün interpolasiya, kriging və ya üçbucaq alətlərinə giriş kimi istifadə olunur, lakin bəzən külək istiqaməti bayraqları və ya ən az xərcli istiqamət oxları kimi bir səthin kartoqrafik nümayişi üçün də istifadə olunurlar.
  • VÖENlər bir səthi əhatə edən düyünlər və kənarlarla təyin olunan üçbucaqlı tərəflərin torlarıdır. VÖENlər üçbucaqlanmada ilkin düyünlər kimi istifadə olunan məlum dəyərlər və ya ləkə hündürlüklərindən ibarətdir. Səth şəklinin birdən-birə dəyişdiyi sətirlər, məsələn silsilələr, axınlar və ya yollar VÖEN-lərə kəsilmə xətləri kimi daxil edilə bilər və dəyəri paylaşan sahələr doldurma poliqonları kimi daxil edilə bilər. Düyünlər arasındakı yerlərdə olan dəyərlər, ən yaxın düyünlərdən xətti interpolasiya istifadə edərək bir VÖEN üçün əldə edilə bilər. VÖEN-lər, ümumiyyətlə mühəndislik tətbiqlərində ərazi səthlərini təmsil etmək üçün istifadə olunur, çünki səthdə yüksək dəyişkənlik sahələrini yerləşdirmək üçün ləkə hündürlüyü nizamsız paylana bilər və onların dəyərləri və dəqiq mövqeləri VÖEN-dəki qovşaq kimi saxlanılır.
  • Rasters hər biri əhatə etdiyi səth hissəsi üçün bir dəyər saxlayan düzbucaqlı hüceyrələr (və ya piksellər) massivləridir. Verilən bir hüceyrə tək bir dəyər ehtiva edir, buna görə səth üçün göstərilə bilən detal miqdarı raster hüceyrələrin ölçüsü ilə məhdudlaşır. Rasters, ArcGIS-də ən çox istifadə olunan səth modelləridir. Raster məlumat quruluşunun sadəliyi rasterlər üçün rastrlarda hesablamaları (və ya rasterlər arasında müqayisəni) digər səth təsvirlərindən daha sürətli edir. Rasters, görüntülərin skan edilmiş xəritələrini və əksər hallarda görüntülərdən əldə edilən torpaq istifadəsi sinfi kimi qəti məlumatları saxlamaq üçün də istifadə olunur.

Yerləşdirmə metodları

Ümumiyyətlə, örtük analizinin aparılması üçün iki üsul vardır - xüsusiyyət örtükləri (üst-üstə qoyma nöqtələri, xətlər və ya çoxbucaqlar) və raster örtük. Bəzi örtük analizləri bu metodlardan birinə və ya digərinə uyğun gəlir. Müəyyən kriteriyalara cavab verən yerləri tapmaq üçün üst-üstə analiz çox vaxt raster örtükdən istifadə etməklə aparılır (baxmayaraq ki, bunu xüsusiyyət məlumatları ilə edə bilərsiniz). Əlbətdə bu, məlumatlarınızın xüsusiyyət və ya raster olaraq əvvəlcədən saxlanılıb saxlanılmasından da asılıdır. Təhlili aparmaq üçün məlumatları bir formatdan digərinə çevirmək faydalı ola bilər.

Xüsusiyyət örtüyü

Xüsusiyyət örtməsində əsas elementlər giriş qat, örtük qat və çıxış qatdır. Yerləşdirmə funksiyası giriş qatındakı xüsusiyyətləri üst-üstə qatdakı xüsusiyyətlərlə üst-üstə düşdüyü yerə bölür. Çoxbucaqlıların kəsişdiyi yerlərdə yeni sahələr yaranır. Giriş qatında xətlər varsa, xətlər çoxbucaqlıların keçdiyi yerlərdə bölünür. Bu yeni xüsusiyyətlər çıxış qatında saxlanılır - orijinal giriş qatı dəyişdirilmir. Yerləşdirmə təbəqəsindəki xüsusiyyətlərin atributları giriş qatından orijinal atributlarla birlikdə çıxış qatındakı uyğun yeni xüsusiyyətlərə təyin olunur.

Aşağıda çoxbucaqlı üst-üstə örtük nümunəsi verilmişdir. Xətt çoxbucaqlı sərhədlərdə bölünür və ortaya çıxan sətir xüsusiyyətlərinin hər birində orijinal sətir atributları və içərisinə düşən çoxbucaqlı atributları vardır.

Raster örtük

Raster örtükdə hər təbəqənin hər hüceyrəsi eyni coğrafi məkana istinad edir. Bu, çoxsaylı təbəqələrin xüsusiyyətlərini tək bir təbəqəyə birləşdirməyə yaxşı uyğun gəlir. Ümumiyyətlə, hər bir xarakteristikaya ədədi dəyərlər verilir, bu da təbəqələri riyazi birləşdirməyə və çıxış qatındakı hər bir hüceyrəyə yeni bir dəyər təyin etməyə imkan verir.

Aşağıda əlavə olaraq raster örtüyünün bir nümunəsi verilmişdir. İki giriş rasteri birləşdirilərək, hər bir hüceyrə üçün dəyərlərin toplandığı bir çıxış rasteri yaradılır.

Bu yanaşma tez-tez atribut dəyərlərini uyğunluq və ya riskə görə sıralamaq üçün istifadə olunur, sonra hər hüceyrə üçün ümumi dərəcə yaratmaq üçün əlavə edir. Fərqli təbəqələrə ağırlıqlı bir sıralama yaratmaq üçün nisbi bir əhəmiyyət verilə bilər (hər təbəqədəki dərəcələr digər təbəqələrlə birləşdirilmədən əvvəl həmin qatın çəki dəyərinə vurulur).

Aşağıda uyğunluq modelləşdirilməsi üçün əlavə olaraq raster örtük nümunəsi verilmişdir. Üç raster təbəqə (dik yamaclar, torpaqlar və bitki örtüyü) 1-dən 7-ə qədər bir miqyasda inkişafa uyğun olaraq sıralanır. Qatlar əlavə edildikdə (alt) hər bir hüceyrə 3 ilə 21 arasında bir miqyasda sıralanır.

Alternativ olaraq, bir neçə giriş qatından alınan dəyərlərin unikal birləşmələri əsasında çıxış qatındakı hər hüceyrəyə bir dəyər təyin edə bilərsiniz.


Raster əsaslı çıxarış

Rastr məlumatların çıxarılması alətlərinə mürəkkəb və ya səs-küylü məlumatları sadələşdirən vasitələr və məkan alt və ya raster nümunəsi yaradan alətlər daxildir.

İkinci kateqoriyada, rasterləri forma və atributlara görə alt qurmaq üçün müxtəlif vasitələr təqdim edən, eyni zamanda rosteri çıxarış dəyərlərindən nöqtələrə çıxarış vasitəsi və nümunə alətindən ibarət olan bir sıra nöqtələrə çevirən alətlər var. Digər alətlər arasında hüceyrələri daha böyük hüceyrələrə toplayan Resample və rasterin düzbucaqlı peçenye kəsilməsini həyata keçirən Clip daxildir.


Parametrlər

Raster verilənlər bazası, mozaika verilənlər bazası və ya şəkil xidməti kəsiləcək.

Rasteri kəsmək üçün istifadə olunan məhdudlaşdırma qutusunun dərəcəsini təyin edən dörd koordinat.

Göstərilən klip dərəcəsi giriş raster məlumat dəsti ilə hizalanmırsa, klip vasitəsi düzgün uyğunlaşmanın istifadə edildiyini təsdiqləyir. Bu, çıxışın alətdə göstəriləndən bir az fərqli dərəcəyə sahib olmasına səbəb ola bilər.

Düzbucaqlının ölçüsünü giriş raster məlumatlarının həcminə qaytarmaq üçün Sil düyməsini istifadə edin.

Verilən verilənlər bazasının adı, yeri və formatı. Lazımi bit dərinliyini dəstəkləyə biləcəyinə əmin olun.

Raster verilənlər dəstini bir fayl formatında saxlayarkən, fayl uzantısını göstərməlisiniz:

  • .bil - Esri BIL
  • .bip - Esri BIP
  • .bmp —BMP
  • .bsq - Esri BSQ
  • .dat —ENVI DAT
  • .gif —GIF
  • .img —ERDAS TƏSVİRİ
  • .jpg —JPEG
  • .jp2 —JPEG 2000
  • .png —PNG
  • .tif —TIFF
  • .mrf —MRF
  • .crf —CRF
  • Esri Grid üçün əlavə yoxdur

Bir raster verilənlər bazasının geodat verilənlər bazasında saxlanarkən, raster verilənlər bazasının adına bir fayl uzantısı əlavə etməyin.

Raster verilənlər bazanızı bir JPEG sənədinə, JPEG 2000 sənədinə, TIFF sənədinə və ya bir yer verilənlər bazasına saxlayarkən, geokimyəvi mühitlərdə Sıxılma növü və Sıxılma keyfiyyətini təyin edə bilərsiniz.

Dərəcəsi kimi istifadə etmək üçün bir raster verilənlər bazası və ya xüsusiyyət sinfi. Klip çıxışı minimum məhdudlaşdıran düzbucaqlı ilə kəsişən pikselləri əhatə edir.

Çıxış dərəcəsi olaraq bir xüsusiyyət sinfi istifadə edilərsə və çoxbucaqlı xüsusiyyətlərə əsaslanan rasteri kəsmək istəyirsinizsə, Kırpma Həndəsi üçün Giriş Xüsusiyyətlərindən istifadə parametrini yoxlayın. Bu parametr yoxlandıqda, çıxışın piksel dərinliyi artırıla bilər. Buna görə, çıxış formatının müvafiq piksel dərinliyini dəstəkləyə biləcəyinə əmin olun.

NoData olaraq qəbul ediləcək piksel üçün dəyər.

  • Yoxlanılmayıb — Minimum məhdudlaşdıran düzbucaqlı, məlumatları kəsmək üçün istifadə olunur.
  • Yoxlanıldı — Seçilmiş xüsusiyyət sinifinin həndəsəsi məlumatları kəsmək üçün istifadə olunur. Çıxışın piksel dərinliyi artırıla bilər, buna görə də çıxış formatının müvafiq piksel dərinliyini dəstəkləyə biləcəyinə əmin olun.
  • Yoxlandı - Sütun və sətirlərin sayı düzəldiləcək və piksellər göstərilən kəsmə dərəcəsinə tam uyğun olaraq yenidən seçiləcəkdir.
  • Yoxlanılmamış - Giriş rasterinin hüceyrə düzülüşü qorunub saxlanacaq və çıxış dərəcəsi müvafiq olaraq tənzimlənəcəkdir.

Raster verilənlər bazası, mozaika verilənlər bazası və ya şəkil xidməti kəsiləcək.

Rasteri bu qaydada kəsmək üçün istifadə olunan məhdudlaşdırma qutusunun dərəcəsini təyin edən dörd koordinat: X-Minimum, Y-Minimum, X-Maximum, Y-Maximum.

Göstərilən klip dərəcəsi giriş raster məlumat dəsti ilə hizalanmırsa, Klip aləti düzgün uyğunlaşmanın istifadə edildiyini təsdiqləyir. Bu, çıxışın alətdə göstəriləndən bir az fərqli dərəcəyə sahib olmasına səbəb ola bilər.

Verilən verilənlər bazasının adı, yeri və formatı. Lazımi bit dərinliyini dəstəkləyə biləcəyinə əmin olun.

Raster verilənlər dəstini bir fayl formatında saxlayarkən, fayl uzantısını göstərməlisiniz:

  • .bil - Esri BIL
  • .bip - Esri BIP
  • .bmp —BMP
  • .bsq - Esri BSQ
  • .dat —ENVI DAT
  • .gif —GIF
  • .img —ERDAS TƏSVİRİ
  • .jpg —JPEG
  • .jp2 —JPEG 2000
  • .png —PNG
  • .tif —TIFF
  • .mrf —MRF
  • .crf —CRF
  • Esri Grid üçün əlavə yoxdur

Bir raster verilənlər bazasının geodat verilənlər bazasında saxlanarkən, raster verilənlər bazasının adına bir fayl uzantısı əlavə etməyin.

Raster verilənlər bazanızı bir JPEG sənədinə, JPEG 2000 sənədinə, TIFF sənədinə və ya bir yer verilənlər bazasına saxlayarkən, geokimyəvi mühitlərdə Sıxılma növü və Sıxılma keyfiyyətini təyin edə bilərsiniz.

Dərəcəsi kimi istifadə etmək üçün bir raster verilənlər bazası və ya xüsusiyyət sinfi. Klip çıxışı minimum məhdudlaşdıran düzbucaqlı ilə kəsişən pikselləri əhatə edir.

Çıxış dərəcəsi olaraq bir xüsusiyyət sinfi istifadə edilərsə və çoxbucaqlı xüsusiyyətlərə əsaslanan rasteri kəsmək istəyirsinizsə, clipping_geometry parametrini ClippingGeometry olaraq təyin edin. Bu seçim, çıxışın piksel dərinliyini təşviq edə bilər. Buna görə, çıxış formatının müvafiq piksel dərinliyini dəstəkləyə biləcəyinə əmin olun.

NoData olaraq qəbul ediləcək piksel üçün dəyər.

Verilərin minimum hədd düzbucağına və ya xüsusiyyət sinfinin həndəsəsinə kəsiləcəyini təyin edir.

  • NONE - Minimum hədd düzbucaqlı, məlumatları kəsmək üçün istifadə olunacaq. Bu, standartdır.
  • ClippingGeometry - Göstərilən xüsusiyyət sinifinin həndəsəsi məlumatları klipləşdirmək üçün istifadə ediləcəkdir. Çıxışın piksel dərinliyi artırıla bilər, buna görə də çıxış formatının müvafiq piksel dərinliyini dəstəkləyə biləcəyinə əmin olun.

Kəsmə çıxışında istifadə dərəcəsini müəyyənləşdirir.

  • MAINTAIN_EXTENT - Sütunların və sətirlərin sayı düzəldiləcək və piksellər göstərilən kəsmə dərəcəsinə tam uyğun olaraq yenidən seçiləcəkdir.
  • NO_MAINTAIN_EXTENT - Giriş rasterinin hüceyrə düzülüşü qorunub saxlanacaq və çıxış dərəcəsi müvafiq olaraq tənzimlənəcəkdir.

Kod nümunəsi

Bu, Klip aracı üçün bir Python nümunəsidir.

Bu, Clip aləti üçün Python skript nümunəsidir.

Bu clipping_geometry istifadə edərək Clip aləti üçün Python skript nümunəsidir.


7.4 Torpaq örtüyünün dəyişməsi təhlili

Çox vaxt, şəhər böyüməsi, kənd təsərrüfatından imtina, ərazinin təmizlənməsi və digər torpaq istifadəsi fəaliyyətləri nəticəsində torpaq örtüyünün zamanla necə dəyişdiyini anlamaqla maraqlanırıq. Walton County, GA-da torpaq örtüyü tendensiyalarını araşdırmaq üçün altı il əlavə NLCD məlumatlarını idxal edəcəyik və 2016 NLCD verilənlər bazası ilə bir raster yığına birləşdirəcəyik. Sonra bütün yığın subs () funksiyasından istifadə edərək yeddi daha geniş torpaq örtüyü sinifinə yenidən təsnif edilir.

Ggplot () funksiyası, ərazi örtüyünün zaman seriyasını xəritələşdirmək üçün facet_wrap () ilə istifadə edilə bilər.

Bu xəritələrə diqqətlə baxsanız, torpaq örtüyünün dəyişdiyi əraziləri görmək mümkündür. Bununla birlikdə, ümumi meylləri aydın şəkildə başa düşmək çətindir - hansı torpaq örtüyü sinifləri və nə qədər dəyişir? Hər bir torpaq örtüyü sinfinin ümumi sahəsini hesablamaq və zamanla dəyişiklikləri planlaşdırmaq faydalı olardı. Bununla birlikdə, xəritəmizin düzbucaqlı sərhədi Walton County ilə bərabər düzbucağa uyğun olan digər ətraf əraziləri də əhatə edir. Bu xülasələri Walton County ilə məhdudlaşdırmaq aşağıdakı addımları tələb edir. 1. Gürcüstan əyalətlərinin şəkillərində oxuyun. 2. Formalaşmanı raster məlumatları ilə eyni koordinat sisteminə yenidən daxil edin. 3. Walton qraflığını şəkildən götürün. 4. Walton County xaricindəki bütün pikselləri NA dəyərlərinə çevirmək üçün mask () funksiyasından istifadə edin. 5. Rastrın ölçüsünü Walton County sərhədlərinə endirmək üçün məhsul () funksiyasından istifadə edin.

Freq () funksiyası raster yığınındakı hər təbəqədən hər bir torpaq örtüyü sinfinin hüceyrələrinin sayını çıxarmaq üçün istifadə edilə bilər. Çıxış, torpaq örtüyü sinifləri satır və sütun kimi illər kimi bir məlumat çərçivəsinə çevrilə bilər. Məlumat çərçivəsini qurmadan əvvəl bir sıra dplyr funksiyalar yalnız maraq sütunlarını seçmək, onları dəyişdirmək, il və torpaq örtüyü sinifinin hər birləşməsi üçün bir sıra ilə uzun bir formata çevirmək və hücrə dairəsindən kvadrat kilometrə çevirmək üçün istifadə olunur.

Əvvəlki kodda, dplyr select () funksiyası açıq şəkildə dplyr :: select () olaraq adlandırıldı, Select () funksiyasındakı qarışıqlığın qarşısını almaq üçün raster paket.

Aşağıdakı kod, hər bir torpaq örtüyü sinfi üçün sahədəki bir dəyişiklik xətti qrafiki yaradır.

Dəyişikliklərin qrafiki üçün başqa bir yol, hər torpaq örtüyü sinfi üçün ayrı bir alt sahədir. Bu qrafiki yaratmadan əvvəl Class sinif adlarına uyğun yazıları olan bir faktora çevrilir. Bu yanaşma, Sınıfın ədədi bir dəyişən əvəzinə kategorik bir dəyişən kimi qəbul edilməsini təmin edir və hər faktor səviyyəsi üçün etiketi hər üzün üstündəki zolaqda göstərir.

Əvvəlki qrafiklərin hər ikisində daha az yayılmış torpaq örtüyü siniflərinin meyllərini görmək çox çətindir. Onların dəyişməsini daha aydın görmək üçün y oxunun miqyası hər sinif üçün dəyərlər aralığına görə sərbəst dəyişmək üçün dəyişdirilə bilər.


İqtisadçılar üçün GIS olaraq

Cropland Data Layer (CDL) ABŞ Kənd Təsərrüfatı Departamentinin Milli Kənd Təsərrüfatı Statistika Xidməti tərəfindən istehsal olunan bir məlumat məhsuludur. CDL, 1997-ci ildən bu günə qədər ABŞ-da 48 bitişik əyalət üçün coğrafi referans, yüksək dəqiqlik, 30 (2007-dən sonra) və ya 56 (2006 və 2007-ci illərdə) metr qətnamə, məhsula məxsus əkin sahələri üçün torpaq örtüyü məlumatları təqdim edir. Bu məlumat məhsulu kənd təsərrüfatı tədqiqatlarında geniş istifadə edilmişdir. CropScape, interaktiv bir Web CDL araşdırma sistemidir (https://nassgeodata.gmu.edu/CropScape/) və CDL məlumatlarını coğrafi olaraq sorgulamak, görselləşdirmək, yaymaq və təhlil etmək üçün inkişaf etdirilmişdir. xətt mühiti (Han et al., 2012).

Bu bölmədə CDL məlumatlarını yükləmək və araşdırmaq üçün CropScapeR paketinin (Chen 2020) necə istifadə ediləcəyi göstərilir. Paket, CropScape tərəfindən təqdim olunan ən faydalı coğrafi məkan xidmətlərindən bəzilərini tətbiq edir və istifadəçilərə R mühitində CDL məlumatlarını səmərəli şəkildə işlətməyə imkan verir. Xüsusi olaraq, CropScapeR paketi, CropScape tərəfindən təqdim olunan müxtəlif yerleşim işləmə xidmətlərini həyata keçirən dörd funksiyanı təmin edir. Bu bölmə bəzi funksiyalar təqdim edərkən bu funksiyaları təqdim edir. Xüsusilə GetCDLData (), xam CDL məlumatlarını yükləməyinizə imkan verdiyi üçün ən vacib funksiyadır. Digər funksiyalar, istifadəçilərə ümumilikdə ümumiləşdirilmiş və ya bəzi istifadəçilərin ehtiyaclarına uyğun ola biləcək tərzdə dəyişdirilmiş CDL məlumatlarını təqdim edir.

Qeyd: Mac istifadəçilərinin CropScape API-dən istifadə edərək CDL məlumat xidmətləri istəməsi ilə əlaqəli bilinən bir problem var, bu da paketin təqdim etdiyi funksiyalardan istifadə zamanı səhvlərə səbəb olur. Lütfən, bir həll yolu üçün 9.2.4 bölməsinə baxın.

CropScapeR paketi birbaşa ‘CRAN’dan quraşdırıla bilər:

Paketin inkişaf versiyası aşağıdakı kodları istifadə edərək GitHub veb saytından yüklənə bilər:

Təşəkkür: CropScapeR paketinin inkişafı, Kooperativ Ekosistem Tədqiqatları Bölmələri şəbəkəsi vasitəsi ilə USDA-NRCS NR193A750016C001 saylı Saziş ilə dəstəklənmişdir. Bildirilən hər hansı bir fikir, tapıntı, nəticə və ya tövsiyə müəllifin (müəlliflərin) fikirləridir və ABŞ Kənd Təsərrüfatı Nazirliyinin fikirlərini əks etdirmir.

9.2.1 GetCDLData: CDL məlumatlarını raster məlumatlar kimi yükləyin

GetCDLData (), müəyyən bir ildə hər hansı bir Maraq Sahəsi (AOI) üçün CDL məlumatları əldə etməyimizə imkan verir. Etibarlı bir məlumat sorğusu etmək üçün üç parametr tələb olunur:

  • aoi: Faiz sahəsi (AOI).
  • il: Məlumatların istənilməsi ili.
  • növü: AOI növü.

Aşağıdakı AOI tipli kombinasiyalar qəbul olunur:

  • bir sf və ya sfc obyekti kimi hər hansı bir məkan obyekti - type = "b"
  • ilçe (5 rəqəmli ilçe FIPS kodu ilə təyin olunur) - type = "f"
  • dövlət (2 rəqəmli dövlət FIPS kodu ilə müəyyən edilir) - type = "f"
  • haşiyə qutusu (dörd künc nöqtəsi ilə təyin olunur) - type = "b"
  • çoxbucaqlı sahə (ən azı üç koordinatla təyin olunur) - type = "ps"
  • tək nöqtə (koordinatla təyin olunur) - type = "p"

Bu bölmə, ən çox yayılmış AOI olma ehtimalı olduğu üçün bir sf obyekti, ilçe və əyalət üçün məlumatların necə yüklənəcəyindən bəhs edir. Digər seçimlərin necə işlədiyini görmək üçün paket github saytına (https://github.com/cbw1243/CropScapeR) baxın.

9.2.1.1 sf, ilçe və əyalət üçün CDL məlumatlarının yüklənməsi

Sf üçün CDL məlumatlarının yüklənməsi

İllinoysdakı Şampanya, Vermilion, Ford və Iroquois bölgələrini əhatə edən ərazi üçün 2018 CDL məlumatlarını yükləyək (aşağıda bir xəritə).

Aoi üçün bir sf obyekti istifadə etdiyiniz zaman, sf obyektindəki obyektlərin növündən asılı olmayaraq sf obyektinin bütün coğrafi sahəsini əhatə edən məhdudlaşdırma qutusu üçün CDL məlumatları yüklənəcəkdir (bu səbəbdən type = "b"). onlar nöqtələr, çoxbucaqlar, xətlərdir). Bu halda, aşağıdakı xəritədəki qırmızı sahə üçün CDL məlumatları yüklənir.

Dörd il üçün CDL məlumatlarını yükləyək:

Gördüyünüz kimi, yüklənmiş məlumatlar RasterLayer obyektidir 99. Qeyd edək ki, CDL məlumatları Albers bərabər sahəli konik proyeksiyasından istifadə edir.

Yüklənmiş CDL məlumatlarına nəzər yetirin.

Sf obyektinin xaricində dəyərlərə sahib olmaq istəmirsinizsə, onları aşağıdakı kimi NA-ya çevirmək üçün raster :: mask () istifadə edə bilərsiniz:

Aşağıda gördüyünüz kimi, dörd bölgənin xaricindəki dəyərlər artıq NA (qara sahə) dir:

İlçe üçün CDL məlumatlarının yüklənməsi

Aşağıdakı kod, 2018-ci ildə İllinoys ştatının Champaign ilçəsi üçün CDL məlumatlarını yükləmək üçün bir tələb göndərir.

Yuxarıda göstərilən kodda, Champaign County (17019) üçün FIPS kodu aoi seçiminə verilir. Burada bir mahal istifadə edildiyi üçün, tip arqumenti ‘f’ olaraq təyin olunur.

Dövlət üçün CDL məlumatlarının yüklənməsi

Aşağıdakı kod, 2018-ci ildə İllinoys əyaləti üçün CDL məlumatlarını yükləmək üçün bir tələb göndərir.

Yuxarıda göstərilən kodda, İllinoys ştatının ( (17 )) FIPS kodu aoi seçiminə verilir. Burada bir mahal istifadə edildiyi üçün, tip arqumenti ‘f’ olaraq təyin olunur.

9.2.1.2 Digər format seçimləri

GetCDLData () 'a save_path = seçimi əlavə edərək yüklənmiş CDL məlumatlarını bir tif faylı olaraq saxlaya bilərsiniz:

Bu kodla yüklənmiş məlumatlar cari iş qovluğunda yerləşən “Data” qovluğunda “IL_4.tif” kimi qeyd olunur.

GetCDLData funksiyası, CDL məlumatlarını nöqtələrin sf kimi yükləməyə imkan verir, burada nöqtələrin koordinatları raster hüceyrələrin mərkəzinin koordinatlarıdır. Bu seçim olaraq format = sf əlavə etməklə edilə bilər.

İlk sütun (dəyər) məhsul kodudur. Əlbətdə ki, bir RasterLayer-ı aşağıdakı kimi bir sf nöqtəsinə çevirə bilərsiniz:

Format = sf seçimi GetCDLData () nı bu dönüşümü bir RasterLayer əvəzinə nöqtələrdən ibarət bir sf olaraq CDL məlumatları istəyənlər üçün məcbur edir.

9.2.2 Məlumat yükləndikdən sonra məlumatların işlənməsi

Yüklənmiş raster məlumatlarının özü iqtisadi təhlilləriniz üçün dərhal istifadəyə yararlı deyil. Tipik olaraq faiz dəyişkənliyi torpaq istifadəsi növlərinin və ya onların paylarının tezliyidir. Hər bir ərazi istifadə növünün tezliyini (raster hüceyrələrinin sayını) almaq üçün raster :: freq () istifadə edə bilərsiniz.

Aydındır ki, tezliklər tapıldıqdan sonra asanlıqla paylaşımlar da əldə edə bilərsiniz:

Bu nöqtədə, məlumatlar sizə hansı dəyərin hansı məhsula uyğun olduğunu söyləmir. Kəsmə kodları (dəyər) ilə əlaqəli məhsul adlarını tapmaq üçün CropScapeR paketindəki məlumatları (linkdata) istifadə edərək istinad cədvəlini əldə edə bilərsiniz. 100

İki məlumat dəstini CDL məlumatlarından və MasterCat-dan linkdata-dan birləşdirmə düymələri kimi dəyər istifadə edərək birləşdirə bilərsiniz:

Zəmilərdəki NoData, yuxarıdakı şəkildə qara rəngli sahəyə uyğundur, bu da raster məlumatlarının Champaign County sərhədləri ilə üst-üstə düşməyən hissəsidir. NoData ilə bu nöqtələr filtr funksiyasından istifadə etməklə silinə bilər.

9.2.3 CDL məlumatlarının digər formaları

Xam CDL məlumatlarını yükləmək əvəzinə, CropScape ümumiləşdirilmiş CDL məlumatlarını yükləmək üçün bir seçim təqdim edir.

  • GetCDLComp: torpaq istifadəsi dəyişiklikləri barədə məlumat tələb edin
  • GetCDLStat: CDL-dən ərazi qiymətləndirmələrini əldə edin
  • GetCDLImage: CDL məlumatlarının görüntü sənədlərini yükləyin

Yükləndikdən sonra işləmə addımlarını atlaya biləcəyiniz üçün ehtiyaclarınıza cavab verdikdə bunlar əlverişli ola bilər.

GetCDLComp () : torpaq istifadəsi dəyişikliklərinə dair məlumatların istənilməsi

GetCDLComp funksiyası, istifadəçilərə CDL-dən zamanla torpaq örtüklərindəki dəyişikliklər barədə məlumat tələb etməyə imkan verir. Xüsusi olaraq, bu funksiya istifadəçi tərəfindən müəyyən edilmiş AOI üçün iki il arasında bir məhsul kateqoriyasından digər məhsul kateqoriyasına dəyişdirilmiş dönümləri qaytarır.

Bir nümunə görək. Aşağıdakı kodlar Champaign County (FIPS = 17019) üçün 2017 (il1 = 2017) ilə 2018 (il2 = 2018) arasında torpaq örtüsünün arazi dəyişikliyinə dair məlumat tələb edir.

Geri qaytarılan 5 sütundan ibarət olan bir data.frame (data.table). "Kimdən" və "Kimdən" sütunları məhsul adlarıdır. "Say" sütunu piksel sayıdır və "Acreage" piksel sayımlarına uyğun hektardır. Son “aoi” sütunu seçilmiş AOI-dir. Geri qaytarılan məlumat cədvəlinin birinci sətri 2017 və 2018-ci illər ərzində davamlı qarğıdalı sahəsini (yəni 40.362 hektar) göstərir. Üçüncü sıra isə 2017 və 2018-ci illərdə qarğıdalıdan soya fasulyəsinə dönmüş sahəni (yəni 240.506 hektar) göstərir.

Məkan qətnaməsinin 2008-ci ildən başlayaraq 56 metrdən 30 metrə qədər dəyişdiyini unutmayın. Bu o deməkdir ki, 2007-dən 2008-ə qədər torpaq istifadəsi üçün məlumat tələb edildikdə, iki CDL raster qatı fərqli məkan qətnamələrinə malikdir. Nəticə etibarilə, CropScape API problemi həll edə bilmir və “1-ci sənəd və 2-ci faylın uyğunsuzluq ölçüsü” deyərək bir səhv mesajı qaytara bilmir. GetCDLComp () funksiyası, hər iki rasterin eyni məkan qətnamələrinə sahib olması üçün ən yaxın qonşu yenidən seçmə texnikasından istifadə edərək iki CDL raster sənədini yenidən quraraq bu problemi əl ilə həll edir. Daha incə qətnamə rasteri aşağı qətnaməyə endirilib. Sonra əkilən ərazi dəyişikliklərini hesablamaq üçün yenidən yerləşdirilən raster qatları birləşdirilir. İstifadəçilər manual_try = FALSE seçimi əlavə edərək bu standart davranışı söndürə bilərlər. Bu vəziyyətdə, CropScape API-dən bir səhv mesajı, torpaq istifadəsi dəyişiklikləri nəticəsi olmadan geri qaytarılacaqdır.

GetCDLStat () : CDL-dən ərazi qiymətləndirmələrini əldə edin

GetCDLStat funksiyası, istifadəçilərə bir il ərzində AOI təyin edilmiş bir istifadəçi üçün torpaq sahəsi kateqoriyasına görə ərazi əldə etməyə imkan verir. Məsələn, aşağıdakı kodlar 2018-ci ildə İllinoys əyalətindəki Champaign County üçün ərazi ərazilərinə görə əkin sahələri üzrə məlumatlar tələb edir. Piksel saylarının onsuz da hektara çevrildiyini və kateqoriya adlarının əlavə olunduğunu görə bilərsiniz.

GetCDLImage () : CDL məlumatlarının görüntü sənədlərini yükləyin GetCDLImage funksiyası istifadəçilərə CDL məlumatlarının görüntü sənədlərini yükləməyə imkan verir. Bu funksiya GetCDLData funksiyasına çox oxşayır, yalnız şəkil sənədlərinin qaytarılması istisna olmaqla. Yalnız CDL məlumatlarının şəklinə baxmaq istəyirsinizsə, bu funksiya faydalı ola bilər. Varsayılan olaraq, şəkil ‘png’ formatı kimi qeyd olunur. Bunu ‘kml’ formatında da saxlaya bilərsiniz.

9.2.4 Mac-də SSL sertifikatı problemi

SSL Secure Sockets Layer-a istinad edir və SSL sertifikatı bir veb saytın sahibini təsdiqləmək və əlaqəni təmin etmək üçün SSL / TLS ilə veb trafiki şifrələmək üçün vacib məlumatları göstərir. Mac istifadəçilərinin GetCDLData () istifadə edildiyi zaman aşağıdakı səhvlə qarşılaşması məlum bir problemdir: ‘SSL sertifikatı problemi: SSL sertifikatının vaxtı keçmiş’. Adından da göründüyü kimi, bunun səbəbi CropScape serverinin vaxtı keçmiş sertifikata sahib olmasıdır. Bu, Mac istifadəçilərinə təsir göstərsə də, Windows istifadəçiləri bu problemi gözləməməlidirlər.

Mac istifadəçiləri üçün problemin qarşısını almaq üçün CropScapeR-də əvvəlcədən tələb olunan AOI üçün GeoTiff faylının yüklənməsini və sonra RasterLayer olaraq raster () funksiyasından istifadə edərək dosyanı oxumağı əhatə edən bir həll yolu var. 101

CDL-dən məlumat istəmədən əvvəl ilk növbədə aşağıdakı kodu işlətməlisiniz.

İndi aşağıdakı kimi save_path seçimi ilə fayl yolunu göstərərək CDL məlumatlarını yükləyə bilərsiniz:

İnşallah, bu problem CropScape-in ​​qoruyucusu tərəfindən həll olunur, belə ki bu həll Mac istifadəçiləri üçün lazım deyil.

İstinadlar

Chen, Bowen. 2020. CropScapeR: Zəmilərdə Data Layer Verilərinə 'Cropscape' Veb Xidməti vasitəsilə daxil olun.


Sintaksis

Yenidən təsnif ediləcək giriş rasteri.

Yenidən təsnif ediləcək dəyərləri göstərən sahə.

Remap obyekti giriş rasterinin dəyərlərini yenidən necə təsnif etmək üçün istifadə olunur.

Çıxış rasterində dəyərlərin yenidən necə təsnif ediləcəyini təyin etməyin iki yolu var: RemapRange və RemapValue. Ya giriş dəyərləri diapazonu yeni bir çıxış dəyərinə, ya da fərdi dəyərlər yeni bir çıxış dəyərinə təyin edilə bilər.

Aşağıdakı remap obyektlərinin formalarıdır.

Yenidənqurma cədvəlindəki itkin dəyərlərin dəyərlərini qorumaq və ya NoData ilə uyğunlaşdırılmasını göstərir.

  • VERİ - Giriş rasterindəki hər hansı bir hüceyrə yerləşməsində olmayan və ya yenidən qurma cədvəlində yenidən təsnif edilməmiş bir dəyər varsa, dəyərin bütöv qalması və həmin yer üçün çıxış rasterinə yazılması lazım olduğunu bildirir. Bu, standartdır.
  • NODATA - Giriş rasterindəki hər hansı bir hüceyrə yerləşməsində olmayan və ya yenidən qurma cədvəlində yenidən təsnif edilməmiş bir dəyər varsa, dəyərin çıxış rasterindəki həmin yer üçün NoData-a yenidən təsnif ediləcəyini bildirir.

Qaytarma Dəyəri

Çıxış raster yenidən təsnif edildi.

Çıxış həmişə tam sayda olacaqdır.


Uzaqdan Algılama və GIS Tətbiqləri

Coğrafi İnformasiya Sistemi xəritədə yer səthinin xüsusiyyətlərinin coğrafi təriflərini və bu xüsusiyyətlərə malik olan xüsusiyyət və keyfiyyətləri göstərən iki növ məlumatı saxlayır. Buna nail olmaq üçün bütün sistemlər eyni məntiqdən istifadə etmir. Bununla birlikdə, əksəriyyət, iki əsas xəritə təqdimetmə texnikasından birini istifadə edir: vektor və raster. (Ronald, 1993)

Vektor təsviri ilə, sərhədlər və ya xüsusiyyətlərin gedişatı düz xətlərlə birləşdirildikdə, bu xüsusiyyətin qrafik təsvirini təşkil edən bir sıra nöqtələrlə müəyyən edilir. Nöqtələrin özləri en / uzunluq və ya Universal Transverse Mercator şəbəkə koordinatları kimi sistemlərdə X və Y koordinatlarını verən bir cüt rəqəmlə kodlanır. Xüsusiyyətlərin atributları daha sonra ənənəvi verilənlər bazası idarəetməsi (DBMS) proqram təminatı ilə saxlanılır. Məsələn, əmlak bağlamalarının vektor xəritəsi, ünvanı, sahibinin adı, əmlakın qiymətləndirilməsi və torpaq istifadəsini ehtiva edən məlumatların atribut bazasına bağlana bilər. Bu iki məlumat faylı arasındakı əlaqə xəritədəki hər bir xüsusiyyətə verilən sadə bir identifikator nömrəsi ola bilər.

Təmsilin ikinci əsas forması raster kimi tanınır. Rastr sistemləri ilə xüsusiyyətlərin qrafik təsviri və sahib olduqları atributlar vahid məlumat fayllarına birləşdirilir. Əslində, ümumiyyətlə xüsusiyyətləri müəyyənləşdirmirlər. Daha doğrusu, tədqiqat sahəsi hər hüceyrə nöqtəsində yer səthinin vəziyyətinin və ya xüsusiyyətinin qeydə alındığı ızgara hüceyrələrinin incə bir meshına bölünür. Hər bir hüceyrəyə xüsusiyyət identifikatorunu, keyfiyyət atribut kodunu və ya kəmiyyət atribut dəyərini təmsil edə bilən ədədi dəyər verilir.

Məsələn, bir hüceyrə 6-cı Bölgəyə (bir xüsusiyyət identifikatoru) aid olduğunu və ya 6-cı torpaq növü ilə (keyfiyyət xüsusiyyətini) əhatə etdiyini və ya dəniz səviyyəsindən 6 metr yüksəkdə olduğunu göstərmək üçün "6" dəyərinə sahib ola bilər ( kəmiyyət atribut dəyəri). Bu şəbəkə hüceyrələrində saxladığımız məlumatlar mütləq ətraf mühitdə görünə biləcək hadisələrə istinad etməməsinə baxmayaraq, məlumat şəbəkələrinin özləri istifadə şəklində görünə bilən ətraf mühitin bəzi cəhətlərinin şəkilləri kimi təsəvvür edilə bilər. raster ekranın. Kompüterinizdəki ekran kimi bir raster ekranda, piksel adlanan kiçik hüceyrələr şəbəkəsi də var. Piksel termini şəkil elementinin bir büzülməsidir. Piksellər rəngi, forması və ya boz tonu ilə dəyişdirilə bilər. Bir şəkil çəkmək üçün, məlumat şəbəkəsindəki hüceyrə dəyərləri müvafiq piksellərinin qrafik görünüşünü birbaşa tənzimləmək üçün istifadə olunur. Beləliklə, bir raster sistemində məlumatlar gördüyümüz görünən formanı birbaşa idarə edir. Vektor və raster məlumatları Şəkil 26.1-də göstərildiyi kimi təqdim edilə bilər. (Ronald, 1993).


Şəkil 26.1. Vektor və Raster Məlumat Təqdimatı. (Mənbə: Ronald, 1993).

26.3 Vektora qarşı raster

Rastr sistemləri ümumiyyətlə məlumat sıxdır (baxmayaraq ki, yaxşı məlumat sıxılma texnikaları mövcuddur), çünki bu hüceyrənin maraqlandıran və ya olmayan məlumatları saxlamasından asılı olmayaraq məlumatları hər hüceyrə yerində qeyd etməlidirlər. Bununla birlikdə, raster məlumat quruluşunun üstünlüyü, coğrafi məkanın sadə və proqnozlaşdırıla bilən bir şəkildə müəyyənləşdirilməsidir. Nəticədə, raster sistemlər fasiləsiz məkanın analizində vektor analoqu ilə müqayisədə əhəmiyyətli dərəcədə daha çox analitik gücə malikdir və beləliklə ərazi, bitki örtüyü biokütləsi, yağış və bu kimi şeylər kimi fasiləsiz dəyişən məlumatların öyrənilməsinə ideal dərəcədə uyğundur. Rastrın ikinci üstünlüyü, strukturunun rəqəmsal kompüterlərin arxitekturası ilə sıx uyğunlaşmasıdır. Nəticə etibarilə, raster sistemlər müxtəlif problemləri əhatə edən problemlərin qiymətləndirilməsində çox sürətli olma meylinə sahibdirlər Vektor sistemlərinin əsas məlumat quruluşunu ən yaxşı şəbəkə kimi xarakterizə etmək olar. Nəticədə, vektor sistemlərinin şəbəkə məkanının təhlili üçün əla imkanlara malik olduğunu tapmaq təəccüblü deyil. Beləliklə, raster və vektor arasındakı fərq, təsvir etdikləri məkan tiplərindəki fərqdən olduğu kimi xas olan qabiliyyətlərdən daha azdır. Çoxlu şəbəkələrdə məlumatların riyazi birləşmələri. Beləliklə, torpaq eroziyası potensialı və meşə idarəçiliyi baxımından ətraf mühit modellərini qiymətləndirmək üçün mükəmməldirlər. Əlavə olaraq, peyk görüntülərində bir raster quruluşu işlədildiyi üçün, əksər raster sistemlər bu məlumatları asanlıqla özündə birləşdirə bilər və bəziləri tam görüntü işləmə qabiliyyətlərini təmin edir. Raster sistemlər əsasən təhlilə yönəldildiyi halda, vektor sistemlər daha çox verilənlər bazası idarəçiliyinə meyllidir.

Vector systems are quite efficient in their storage of map data because they only store the boundaries of features and not what is inside those boundaries. Because the graphic representation of features is directly linked to the attribute database, vector systems usually allow one to roam around the graphic display with a mouse and inquire about the attributes of any displayed feature: the distance between points or along lines, the areas of regions defined on the screen, and so on. In addition, they can produce simple thematic maps of database queries such as, "show all sewer line sections over one meter in diameter installed before 1940." (Ronald, 1993)


Fig. 26.2. Comparison between Vector and Raster data representation. (Source: Ronald, 1993)

Compared to their raster counterparts, vector systems do not have as extensive a range of capabilities for analysis over continuous space. However, they do excel at problems concerning movements over a network and can undertake the most fundamental of GIS operations. For many, it is the simple database management functions and excellent mapping capabilities that make vector systems attractive. Because of the close affinity between the logic of vector representation and traditional map production, a pen plotter can be driven to produce a map that is indistinguishable from that produced by traditional means. As a result, vector systems are very popular in municipal applications where issues of engineering map production and database management predominate. Raster and vector systems each have their special strengths. Some GIS incorporate elements from both representational techniques. Many systems provide most functions for one technique and provide limited display and data transfer functions using the other. Which technique is most appropriate depends upon the application. A complete GIS setup may include a vector system, a raster system, or both, depending upon the types of tasks that must be done. While some applications are suitable to either vector or raster, usually one is more appropriate. Using a system that is not well suited to a particular task can be very frustrating and lead to unsatisfactory results. (Ronald, 1993)

26.4 Raster Calculator

The Raster Calculator provides you a powerful tool for performing multiple tasks. You can perform mathematical calculations using operators and functions, set up selection queries, or type in Map Algebra syntax. Up to 4 rasters can be used in a single expression. Inputs can be raster datasets or raster layers, coverage’s, shape files, tables, constants and numbers. The expressions are evaluated by the Raster Calculator on the fly and the user is provided with as status of the formula as he/she builds it. (http://www.ian-ko.com)


Fig. 26.3. Raster calculator showing expressions, functions and layers. (Source: http://www.ian-ko.com)

  • Rasters - Up to 4 rasters can be used. If the Raster Calculator is used from the GUI, the rasters are selected from the raster layers loaded in Arc Map. In the Toolbox implementation the input can be a raster layer or raster dataset. The 4 rasters are called Raster A, Raster B, Raster C and Raster D. Raster A is required, the other rasters are optional.

  • İfadə - the formula to be used for the calculation to be performed. For shortness the rasters should be entered with their letters in the expression - A for Raster A, B for Raster B, etc. All the functions available can be typed in the expression box or selected from the calculator buttons provided. The functions are not case sensitive - SIN, Sin and sin will be accepted as correct entries. Note that the operator for EQUAL is "==" and NOT " text-align: justify padding-left: 30px">Output:

    If the Raster Calculator is used from the GUI, the raster dataset created when an expression is executed is a temp raster and is stored in the temp folder of ET Surface. If you want to save it as a permanent raster, use the Export Data tool.

    If the Toolbox implementation is used, the user is asked for an output name and location and the raster dataset created is permanent.

    (Source: http://www.ian-ko.com)

    The output raster dataset will

    • Be FLOAT type

    • Have the cell size of the Raster A (if any of the other rasters used have a different cell size, it will be resampled).

    • The extent will be calculated as the intersection of the extents of the input rasters.

    Functions performed by raster Calculator:

    • The Raster Calculator tool allows for creating and executing a Map Algebra expression that will output a raster.

    • Use the Layers and variables list to select the datasets and variables to use in the expression.

    • Numerical values and mathematical operators can be added to the expression by clicking the respective buttons in the tool dialog box. A list of commonly used conditional and mathematical tools is provided, allowing you to easily add them to the expression.

    • Full paths to data or data existing in the specified current workspace environment setting can be entered in quotes (""). Numbers and scalars can be directly entered into an expression.

    Most conventional vector data models maintain data as multiple attribute maps, e.g. forest inventory polygons linked to a database table containing all attributes as columns. This basic distinction of raster data storage provides the foundation for quantitative analysis techniques. This is often referred to as raster or map algebra. (http://planet.botany.uwc.ac.za).

    This is in contrast to most conventional vector data models that maintain data as multiple attribute maps, e.g. forest inventory polygons linked to a database table containing all attributes as columns. This basic distinction of raster data storage provides the foundation for quantitative analysis techniques. This is often referred to as raster or map algebra. (http://planet.botany.uwc.ac.za).

    Map algebra is a simple and an elegant set-based algebra for manipulating geographic data, proposed by Dr. Dana Tomlin in the early 1980s. It is a set of primitive operations in a geographic information system (GIS) which allows two or more raster layers ("maps") of similar dimensions to produce a new raster layer (map) using algebraic operations such as addition, subtraction etc. A set of tool that a GIS will typically provide is that for combining map layers mathematically. Modelling, in particular, requires that we be able to combine maps according to various mathematical combinations.

    For example, we might have an equation that predicts mean annual temperature as a result of altitude. Or, as another example, consider the possibility of creating a soil erosion potential map based on factors of soil erosion, slope gradient and rainfall intensity. Clearly we need the ability to modify data values in our maps by various mathematical operations and transformations and to combine factors mathematically to produce the final result.

    The Map Algebra tools will typically provide three different kinds of operations:

    1. The ability to arithmetically modify the attribute data values over space by a constant (i.e., scalar arithmetic).

    2. The ability to mathematically transform attribute data values by a standard operation (such as the trigonometric functions, log transformations and so on).

    3. The ability to mathematically combine (such as add, subtract, multiply, divide) different data layers to produce a composite result.

    This third operation is simply another form of overlay mathematical overlay, as opposed to the logical overlay of database query. To illustrate this, consider a model for snow melt in densely forested areas:


    where M is the melt rate in cm/day, T is the air temperature and D is the dew point temperature. Given maps of the air temperatures and dew points for a region of this type, we could clearly produce a snow melt rate map. To do so would require multiplying the temperature map by 0.19 (a scalar operation), the dew point map by 0.17 (another scalar operation) and then using overlay to add the two results. This ability to treat maps as variables in algebraic formulas is an enormously powerful capability.

    Map algebra provides one method to run spatial analyst tool. The Raster Calculator provides a powerful tool for performing multiple tasks. One can perform mathematical calculations using operators and functions, set up selection queries, or type in Map Algebra syntax. Inputs can be raster datasets or raster layers, coverages, shape files, tables, constants, and numbers. The set of operators is composed of arithmetical, relational, Boolean, bitwise, and logical operators that support both integer and floating-point values and combinatorial operators. (Ronald, 1993)

    26.4.2 Raster data formats

    Raster data models incorporate the use of a grid-cell data structure where the geographic area is divided into cells identified by row and column. This data structure is commonly called raster. While the term raster implies a regularly spaced grid other tessellated data structures do exist in grid based GIS systems. In particular, the quadtree data structure has found some acceptance as an alternative raster data model. (http://planet.botany.uwc.ac.za).

    A raster data structure is in fact a matrix where any coordinate can be quickly calculated if the origin point is known, and the size of the grid cells is known. Since grid-cells can be handled as two-dimensional arrays in computer encoding many analytical operations are easy to program. This makes tessellated data structures a popular choice for many GIS software. Several tessellated data structures exist, however only two are commonly used in GIS's. The most popular cell structure is the regularly spaced matrix or raster structure. The use of raster data structures allow for sophisticated mathematical modelling processes while vector based systems are often constrained by the capabilities and language of a relational DBMS. (http://planet.botany.uwc.ac.za).


    Since geographic data is rarely distinguished by regularly spaced shapes, cells must be classified as to the most common attribute for the cell. The problem of determining the proper resolution for a particular data layer can be a concern. If one selects too coarse a cell size then data may be overly generalized. If one selects too fine a cell size then too many cells may be created resulting in a large data volume, slower processing times, and a more cumbersome data set. As well, one can imply accuracy greater than that of the original data capture process and this may result in some erroneous results during analysis. So analysis mask. (http://planet.botany.uwc.ac.za).

    Resampling or interpolation (and reprojection) of inputs to target extent, cell size, and projection within region defined by analysis mask.


    Fig. 26.5. Mask Analysis. (Source: Slides)

    26.4.3 Vector-raster conversion

    As well, since most data is captured in a vector format, e.g. digitizing, data must be converted to the raster data structure. This is called vector-raster conversion. Most GIS software allows the user to define the raster grid (cell) size for vector-raster conversion. It is imperative that the original scale, e.g. accuracy, of the data be known prior to conversion. The accuracy of the data, often referred to as the resolution, should determine the cell size of the output raster map during conversion. (http://planet.botany.uwc.ac.za).

    26.4.3.1 Extracting information from surface

    Some tools extract vector features from surfaces, or produce tabular summaries or smaller raster samples of surfaces. (http://planet.botany.uwc.ac.za).

    The Sample tool creates a table that shows the values of a raster, or several rasters, at a set of sample point locations. The points can be in a point feature class or the cells in a raster that have values other than No Data. You might use this tool to get information about what occurs at a set of points, such as bird nesting sites, from terrain, distance to water, and forest type rasters.


    Fig. 26.6. Geology Raster Being Sampled at a set of points. (Source: http://resources.arcgis.com)

    The output table can be analyzed on its own or joined to the sample point features. Below is an example of the sample results table joined back to the original sample points.


    Fig. 26.7. Sample results Table joined back to the original sample points. (Source: http://resources.arcgis.com)

    The Extract tools create a new raster with a copy of the cells within some mask area. The Extract By Mask tool lets you use a polygon feature class to extract the raster data.


    Fig. 26.8. New Raster which has been created. (http://resources.arcgis.com)

    The Extract Values to Points tool creates a new feature class of points with the values of a single raster at a set of input point features. The Extract By Attributes tool selects cells of a raster based on a logical query. Extract By Polygon and Extract By Rectangle take lists of coordinate values that define an area and output a raster that is either inside or outside the polygon. Extract By Circle takes the centre coordinates and radius of a circle and outputs a raster that is either inside or outside the circle. Extract By Points takes a list of coordinate values that define a set of points and outputs a raster of the cell values at these points (or excluding these points). In all cases, the cells from the original raster that are not part of the Extract area are given No Data values. The 3D Analyst Surface Spot tool extracts elevation values from a surface for a set of point features and adds them to a Spot attribute of the points.

    26.5 Application of Raster Calculator

    In ArcGIS 10 the Spatial Analyst toolbox includes a Raster Calculator geoprocessing tool in the Map Algebra toolset. This is not the same raster calculator as in previous versions of ArcGIS, so keep reading to find out what it does, how it’s improved, and where to find more information.

    The Raster Calculator geoprocessing tool in ArcGIS 10 is designed to execute a single-line map algebra expression using multiple tools and operators listed on the tool dialog. When multiple tools or operators from the tool dialog are used in one expression, the performance of this equation will generally be faster than executing each of the operators or tools individually. (http://blogs.esri.com)


    Fig. 26.9. Raster calculator Tool Dialog. (Source: http://blogs.esri.com)

    The Raster Calculator tool has been designed to replace both the previous Raster Calculator from the Spatial Analyst toolbar and the Single Output Map Algebra geoprocessing tool. The Raster Calculator tool is like all other geoprocessing tools it honors geoprocessing environment settings, it can be added to Model Builder, and when used in Model Builder it supports variables in the expression. The ability to support variables in the expression makes the new Raster Calculator tool much more powerful and versatile than previous Map Algebra implementations.

    Fig. 26.10. Raster Calculator Model. (Source: http://blogs.esri.com)

    The Raster Calculator tool is used to execute Map Algebra expressions inside ArcGIS applications. The Raster Calculator is not supported in scripting because in ArcGIS 10 Map Algebra can be accessed directly when using the geoprocessing ArcPy site-package. This seamless integration of Map Algebra into Python extends the capabilities of Map Algebra by taking advantage of Python and third party Python modules and libraries making Map Algebra far more powerful than it has been in the past. The Map Algebra language in ArcGIS 10 is similar to 9.x Map Algebra with minor syntax changes due to the integration of Python most notably case sensitivity. (http://blogs.esri.com)

    26.6 Raster Calculation Example

    The grids below depict initial snow depth and average temperature over a day for an area.


    One way to calculate decrease in snow depth due to melt is to use a temperature index model that uses the formula

    Here and give the snow depth at the beginning and end of time step,T gives the temperature and m is melt factor m=0.5 cm/°C/day. Calculate the snow depth at the end of the day.

    Here using the [Eqn(26.2)] you can write

    New depth at 100m = [Snow 100m]–0.5×[temp at 150m] (26.3)

    Converting the outputs to 150m grid:

    For conversion of 100m grid to 150m grid, it will follow the nearest neighbourhood rule.

    First you have to convert the 100m grid to 150m grid. Then you have to choose the nearest grid. And after choosing the nearest grid apply the above formula.


    Converting temperature to 100m grid:

    For conversion follow the same nearest neighbour to the East and south for obtaining a 100 temperature grid.Then use the Eqn (26.3).


    26.7 Characteristics of Vector Data

    There is no limit to the attribute information which can be stored or linked to a particular feature object. Tabular data represent a special form of vector data which can include almost any kind of data, whether or not they contain a geographic component tabular data are not necessarily spatial in nature.

    A table whose information includes and is referenced by coordinates can be displayed directly on a map. The information which does not must be linked to other spatial data that do have coordinates before it can be displayed on a map. Vector data therefore consist of a series of discrete features described by their coordinate positions than graphically or in any regularly structured way. The vector model could be thought of as the opposite of raster data in this respect, since it does not fill the space it occupies not every conceivable location is represented, only those where some feature of interest exists.

    If we were to choose the vector model to represent some phenomenon that varies continuously and regularly across a region, such that the vector data necessarily become so densely populated as to resemble a raster grid, then we would probably have chosen the wrong data model for those data. (Liu and Mason, 2009).

    A zone calculated as the Euclidean distance from existing vector features, such as roads, is referred to as a buffer. Buffers are calculated at constant distance from the feature or at distances dictated by attribute values, and each zone will be the same width around the feature (see Fig. 26.11).


    Fig. 26.11. (a) Simple vector line feature map, labelled with attribute values (1 and 2) (b) output with buffers of constant distance (c) output map with buffers of distance defined by the attribute values shown in (a).

    (Source: Liu and Mason, 2009).

    Features with attribute value 1 having buffers twice the distance of those of features with attribute value 2. No-account is taken of the Earth’s curvature, so the zones will be at the same width regardless of the coordinate system. Negative distance values can be used, and these will cause a reduction in the size of the input feature. Buffers can also be generated on only one side of input features (should this be appropriate). The input layer in this case is a vector feature but the output may be a polygon file or raster. The same buffering operation can also be applied to raster data by first calculating the Euclidean distance and then reclassifying the output to exclude distances within or beyond specified thresholds the output will always be a raster in this case. Buffering in this way can be considered as the vector equivalent of conditional logic combined with raster dilation or erosion. (Liu and Mason, 2009).

    When boundaries exist between adjacent polygon or line features, they could be removed or dissolved because they have the same or similar values for a particular attribute (see Fig. 26.12).


    Fig. 26.12. Vector polygon features (a) and the Dissolved and simplified output map (b). (Source: Liu, and Mason, 2009)

    As in a geological map where adjacent litho logical units with similar or identical descriptions can sensibly be joined into one, the boundaries between them are removed by this process and the classes merged intone. Complications in the vector case arise if the features’ attribute tables contain other attributes (besides the one of interest being merged) which differ across the boundary choices must be made about how those other attributes should appear in the output dissolved layer. This is equivalent to merging raster classes through reclassification, or raster generalization/simplification. (Liu, and Mason, 2009).

    The geometry of a feature layer can be used as a mask to extract selectively a portion of another layer the input layer is thereby clipped to the extent of the mask (see Fig. 26.13). The feature layer to be clipped may contain point, line or polygon features but the feature being used as a mask must have area, i.e. it will always be polygon.

    Fig. 26.13. Vector polygon clipping, using an input vector layer from which an area will be extracted (a), the vector feature whose geometric properties will be used as the mask (b) and (c) the vector output clipped feature. (Source: Liu and Mason, 2009)

    The output feature attribute table will contain only the fields and values of the extracted portion of the input vector map, as the attributes of the mask layer are not combined. Clipping is equivalent to a binary raster zonal operation, where the pixels inside or outside the region are set as null, using a second layer to define the region or mask. (Liu and Mason, 2009).

    If two feature layers are to be integrated while preserving only those features that lie within the spatial extent of both layers, an intersection can be performed (see Figure 26.14).

    This is similar to the operation except that the two input layers are not necessarily of the same feature type. The input layers could be point, line and/or polygon, so the output features could also be point, line and/or polygon in nature.

    New vertices need to be created to produce the new output polygons, lines endpoints, through a process called cracking.


    Fig. 26.14. Intersection operation between two overlapping polygon features (a) the output intersecting polygon (b) which covers the extent and geometry of the area which the two inputs have in common the intersecting line (c) and points (d) shared by both polygons. The output attribute table contains only those fields and values that exist over the common area, line and points. (Source: Liu and Mason, 2009)

    Unlike the clip operation, the output attribute table contains fields and values from both input layers, over the intersecting feature/area. In the case of two intersecting polygons, intersection is equivalent to a Boolean operation using a logical AND (Min) operator between two overlapping raster images.

    When two input overlapping feature layers are required to be integrated such that the new output feature layer contains all the geometric features and attributes of two input layers, the union operation can be used (see Fig. 26.15).


    Fig. 26.15. Vector polygon union operation where two polygon features overlap (a) and the output object (b) covers the extent and geometry of both inputs. The output attribute table also contains the attribute fields and values of both input features. (Source: Liu and Mason, 2009)

    Since vector feature layers can contain only points or only polygons, here the inputs must be of the same type but the number of inputs is not limited to two. Again, new vertices will be created through cracking. This is similar to the intersect operation but the output will have the total extent of the input layers. New, minor polygons are created wherever polygons overlap. The attribute table of the output layer contains attribute fields of both the input layers, though some of the entries may be blank. In the polygon case, it is equivalent to a binary raster operation using logical OR (Max) operator between overlapping images. (Liu and Mason, 2009).

    Açar sözlər: Raster Calculator, Map Algebra, Raster data formats, Sampling rasters, Buffers, Dissolve, Clipping, Intersection


    Morphometric analysis in geographic information systems: applications of free software GRASS and R ☆

    Development and interpretation of morphometric maps are important tools in studies related to neotectonics and geomorphology Geographic Information Systems (GIS) allows speed and precision to this process, but applied methodology will vary according to available tools and degree of knowledge of each researcher about involved software.

    A methodology to integrate GIS and statistics in morphometric analysis is presented for the most usual morphometric parameters—hypsometry, slope, aspect, swath profiles, lineaments and drainage density, surface roughness, isobase and hydraulic gradient.

    The GIS used was the Geographic Resources Analysis Support System (GRASS-GIS), an open-source project that offers an integrated environment for raster and vector analysis, image processing and maps/graphics creation. Statistical analysis of parameters can be carried out on R, a system for statistical computation and graphics, through an interface with GRASS that allows raster maps and points files to be treated as variables for analysis.

    The basic element for deriving morphometric maps is the digital elevation model (DEM). It can be interpolated from scattered points or contours, either in raster or vector format it is also possible to use DEMs from NASA's Shuttle Radar Topographic Mission, with 30 m of ground resolution for the USA and 90 m for other countries.

    Proposed methodology can be adapted according to necessities and available tools. The use of free and open-source tools guarantees access to everyone, and its increasing popularization opens new development perspectives in this research field.


    Videoya baxın: Tutorial QGIS #2. Cara Memasukan Data Vektor u0026 Data Raster (Oktyabr 2021).