Viac

Extrahujete údaje o nadmorskej výške pomocou aplikácie Google Earth?

Extrahujete údaje o nadmorskej výške pomocou aplikácie Google Earth?


Ako môžem extrahovať viac hodnôt nadmorskej výšky pre konkrétnu oblasť v aplikácii Google-Earth naraz?

Iba som ich dokázal jeden po druhom ručne vybrať, keď som vstúpil na dlhý. a lat. za každý bod.


To nemusí úplne zodpovedať vašu otázku, ale zistil som, že hľadanie nadmorskej výšky na https://earthexplorer.usgs.gov/ funguje lepšie. Aplikácia Earth explorer vám poskytuje prístup k rôznym satelitným údajom a EarthExplorer môžete ručne zvoliť oblasť, ktorú sa pokúšate študovať, zadaním zemepisnej dĺžky a šírky alebo iba umiestniť značky na samotnú mapu. Akonáhle máte požadovanú oblasť, stiahnite si súbor tiff a importujte ho do ľubovoľného softvéru GIS alebo diaľkového snímania, ako je ArcMap, QGis alebo Terrset (Idrisi Selva). Údaje o nadmorskej výške by potom mali byť k dispozícii pre akýkoľvek bod, v ktorom prechádzate alebo ktorý hľadáte, čo vám umožní pracovať s bodmi v požadovanej oblasti.


Google poskytuje výškové API až pre 25 000 požiadaviek za deň: https://developers.google.com/maps/documentation/elevation/

Tu sú diskutované aj ďalšie možnosti: Ako vyhľadať údaje o nadmorskej výške pomocou lat / lng

Ak máte údaje vo forme tabuľky, môžete ich vložiť do aplikácie GPS Visualizer (http://www.gpsvisualizer.com/convert_input) a zvoliť možnosť „Pridať údaje o nadmorskej výške DEM“. Vrátia sa textový súbor s nadmorskou výškou údaje v stĺpci.


Extrahujete údaje o nadmorskej výške pomocou aplikácie Google Earth? - Geografické informačné systémy

Údaje vyvinul a nahral v Škótsku Jonathan de Ferranti. Interaktívne mapy pokrytia poskytnuté Christophom Hormannom.
Ďalšie informácie nájdete na kontinentálnych odkazoch uvedených nižšie.

Stiahnuteľné modely digitálnej nadmorskej výšky 3 × 1 sekunda 1 x1 na tomto serveri sú založené hlavne na dátach zhromaždených misiou Shuttle Radar Topography Mission z roku 2000. Dáta SRTM vo formáte HGT je možné stiahnuť odtiaľto, ale pre niektoré horské a púštne oblasti neexistujú oblasti chýbajúcich údajov (neplatnosť) a fázové rozbaľovanie a neexistujú údaje SRTM severne od 60,20 's. Š. V prípade dlaždíc tu boli tieto oblasti vyplnené a opravené z najlepších dostupných alternatívnych zdrojov pomocou metódy popísanej na mojej stránke voidfill. Sú oveľa presnejšie ako výsledky vytvorené interpoláciou, či už s pomocou SRTM30 alebo bez neho. Ak chcete zobraziť niektoré obrázky vytvorené z údajov stiahnutých z tejto stránky, kliknite sem. Z týchto obrázkov je možné posúdiť presnosť údajov. Prečítajte si tiež externé odkazy na nezávislé recenzie a niektoré fotografické porovnania.

ASTER GDEM. Možno si všimli aj vydania globálneho súboru údajov ASTER GDEM v rokoch 2009 a 2011 s 1 "príspevkami. Vítam a využívam tento nový bezplatný zdroj údajov, ale vyzývam čitateľov, aby si predtým, ako si prečítajú tieto informácie, prečítali moju prvotnú kontrolu týchto údajov. Možno som zaujatý, ale stále verím, že v mnohých oblastiach sú na tejto stránke stále dostupné najlepšie údaje!

Som vďačný všetkým, ktorí mi pomohli zhromaždiť veľa terabajtov digitálneho rastrového mapovania, najmä Rafalovi Joncovi z poľských Gliwíc. Jeho mapy Álp a Pyrenejí nájdete na jeho webovej stránke http://www.adventuremapping.pl/indexe.html.

SEVERNÁ AMERIKA je možné stiahnuť z mapy pokrytia svetom. Pre územie USA boli údaje „3“ prevzorkované z údajov USGS 1 “. Bolo odstránených niekoľko chýb a nulové hodnoty na pobreží USA boli upravené na +1. Údaje pre mexické územie pochádzajú primárne z údajov SRTM / GDEM mexických 1 "v niektorých oblastiach s veľkým úľavou. Pre Kanadu boli 0,75" údaje geobázy prevzorkované na 3 ", pričom bola použitá priemerná hodnota z deviatich najbližších 0,75" susedov (s výnimkou provincie Alberta juhozápadne od 54 ° severnej šírky 113 ° západnej dĺžky, kde sa zistilo, že údaje geobázy sú neuspokojivé a boli nahradené SRTM / GDEM). Pokiaľ je mi známe, údaje o vyššom rozlíšení sú stále voľne dostupné na stránkach vlád USA, Kanady a Mexika. Bezproblémové pokrytie 1 "v Severnej Amerike a takmer globálne 3" nájdete na rmw.recordist.com. Niektoré 3 "údaje z mojej stránky prispeli k tomuto zdroju, ale nie som si istý, v akom rozsahu alebo v akom mixe zdrojov boli použité 1" údaje.

Euroázijský kontinent a Austrália sú teraz hotové v rozlíšení 3 "a je možné ich stiahnuť prostredníctvom tabuľky svetového pokrytia.
Zdroje: SRTM, ASTER GDEM, ruština 200k a 100k, Nepál 50k a rôzne ďalšie. Všetky vrcholy 8000 metrov a najviac 7000 metrov a ich okolie boli presne zmapované, presnosť inde však nemusí zodpovedať štandardu SRTM. Okrem niekoľkých opráv chýb zostala väčšina oblastí pokrytých prázdnym priestorom SRTM z rokov 2005 - 2011 z topografických zdrojov nezmenená. Naopak, nové pokryté oblasti majú podstatný vstup z údajov ASTER GDEM. Budúce aktualizácie pravdepodobne využijú GDEM aj na vylepšenie starých oblastí, ale pokiaľ nebude možné vyriešiť problém s artefaktom stohovania GDEM, SRTM zostane predvoleným zdrojom.

Pre porovnanie skutočných fotografií z Vysokej Ázie vrátane Everestu, K2 a Kangchenjunga s obrázkami vygenerovanými z týchto údajov a snímkami Landsat nájdete stránku Earthshot Tonyho Robinsona. Ak chcete zobraziť pôvodné fotografie, posuňte myš nad obrázky a všimnite si, že virtuálne obrázky boli čiastočne prekryté fotografiami a že v pozíciách fotoaparátu existuje značná chybová rezerva.

JUŽNÁ AMERIKA je teraz hotová a dá sa stiahnuť prostredníctvom tabuľky svetového pokrytia.
Zdroje: SRTM, Aster GDEM, miestne 50k a 100k topos. Všeobecne je presnosť celkom dobrá, ale nie vždy zodpovedá štandardu SRTM.

Hlavným zdrojom je stále SRTM, ale tam, kde sú dáta SRTM neplatné alebo anomálne, sú vstupy z GDEM, Landsat a rôznych topografických máp. Bez týchto ďalších zdrojov by som sa snažil zabezpečiť adekvátne vyplnenie SRTM. Ďakujem zosnulému Diegovi Vallmitjanovi z Bariloche v Patagónii za pomoc a povzbudenie.

ALPY
Zdroje: Miestne 25k a 50k ruské 100k SRTM (obmedzené). Väčšina údajov obsiahnutých v týchto dlaždiciach bola generovaná z práce vykonanej pred príchodom SRTM. Presnosť väčšiny údajov je v súlade so štandardom SRTM, môžu sa však vyskytnúť určité mierne miestne terasy a nepresné nepresnosti, najmä v Taliansku.

3 "rozlíšenie je teraz k dispozícii iba prostredníctvom tabuľky svetového pokrytia.

1 "Rozlíšenie viac informácií
Ak chcete porovnať virtuálne obrázky vytvorené z týchto súborov so skutočnými fotografiami, kliknite na Švajčiarsko, Rakúsko, Nemecko, Francúzsko a Taliansko.

Niektoré časti talianskych Álp v týchto oblastiach boli vylepšené 15. marca 2008.
* Pridané alebo revidované vo februári 2006 * Pridané alebo revidované v apríli 2006. * Revidované 11. apríla 2006 * Revidované 13. apríla 2006. * Niektoré viditeľné švy vyhladené 5. mája 2006.
1. januára 2007 som bol upozornený na mierny horizontálny nesúlad v niektorých oblastiach, ktorý sa zmenšil posunutím niektorých oblastí na juh o 2 palce.

Pre niektoré z týchto oblastí sú k dispozícii údaje o kontúre. Kliknutím sem získate prístup k týmto údajom.

Zdroje: Ruský 100 tis. A 200 tis. Topos Islandu a Špicbergy 250 tis. A 500 tis. Topos grónskych pobrežných oblastí 50 tis. Topos nórskych Jotunheimen a More og Romsdal. K dispozícii sú vstupy z ICESAT DEM pre Grónsky vnútorný ľadový kryt a zo SRTM pre Fínsko a Rusko na juh od 60.21 ', inak sú tieto údaje úplne z topografických máp.

Kvalita údajov a kredity. Rozsah pokrytia na východ do severného Ruska je uvedený na mape pokrytia. Červené oblasti boli pridané alebo vylepšené 15. marca 2008. V týchto oblastiach sa teraz používajú pokročilé algoritmy DEM. Zdrojové mapy sú v mierke 1: 100 000 (60'x20 ') západne od časti 36 a pohoria Ural. Inde sú v mierke 1: 200 000 (120'x40 ').

V zóne 36 hranica medzi pokrytím zdroja 100 000 a 200 000 prechádza cez 60 ° s. Š., 61,20 's. Š., 61,20' s. Š., 62,20 's. Š., 62. 20'N 32 E, 66 N 32 E, 66 N 36 E, 69 N 36 E. Údaje SRTM verzie 1 boli aplikované južne od 60.20 'severnej šírky a zmiešané do 60.21' severnej šírky. Údaje SRTM v týchto zemepisných šírkach sú ovplyvnené boreálnymi lesmi, do ktorých radar neprenikol, a môžu sa preto javiť ako vyššie a hlučnejšie ako údaje generované mapou.

15. marca 2008 boli aktualizované všetky súbory východne od 4EE, ktoré ešte neboli inovované na verziu 2. V tejto verzii zostávajú zdrojové obrysy nezmenené, ale bol vylepšený interpolačný algoritmus použitý na vytvorenie DEM. Mali by byť badateľné hladšie výsledky s menším počtom artefaktov, najmä v oblastiach s nízkym reliéfom. Boli tiež vytvorené súbory GeoTiff vrátane projektovaných údajov UTM a zdrojové súbory obrysov a jazier. Súbory GeoTiff majú vertikálne rozlíšenie menšie ako meter, čo môže byť pre niektorých používateľov užitočné. Vzorky GeoTiff a vzorky obrysov si môžete stiahnuť. Každý, kto má záujem o kompletné sady, ma môže kontaktovať. Moje poďakovanie patrí Christophovi Hormannovi za nové údaje DEM a uplatnenie vyššie uvedeného algoritmu a Aleksandrovi Yashinovi za identifikáciu rôznych chýb a oblastí na zlepšenie.

Od 21. apríla 2007 boli všetky vyššie uvedené údaje opravené na štandardný referenčný údaj WGS84 používaný SRTM a obsahujú vstupy z hydrografických prvkov.

Je potrebné poznamenať, že na juh od 60,21 'boli importované údaje SRTM verzie 1. To sa môže javiť, aby sa zobrazilo viac podrobností ako ostatné údaje. Je to čiastočne preto, že z 200K alebo dokonca 100K máp nie je možné, najmä v oblastiach s nižším reliéfom, zachytiť úroveň detailov, ktorá bola zachytená pomocou SRTM, ale je tiež potrebné poznamenať, že niektoré „detaily“ SRTM sú na najvyššej úrovni stromu. Údaje SRTM boli zachytené vo februári 2000, keď zasnežené borovicové lesy, ktoré dominujú v tejto oblasti, zabránili preniknutiu radaru SRTM na úroveň zeme. To tiež vysvetľuje miernu hranu, ktorú si niektorí používatelia môžu všimnúť okolo 60,21 '.

Ak by pokrytie SRTM bolo na celom svete alebo by bol verejnosti k dispozícii nejaký iný zdroj údajov SAR, potom by táto stránka nebola potrebná. Ale podľa mojich najlepších vedomostí sa to nemá stať.


OSTATNÁ EURÓPA Euroázijský kontinent a Austrália sú teraz hotové v rozlíšení 3 "a je možné ich stiahnuť prostredníctvom tabuľky pokrytia 3" vo svete. Niektoré vysoko reliéfne časti Európy sú pokryté 1 "rozlíšením.


Údaje AFRICA DEM pre celú Afriku je možné stiahnuť prostredníctvom mapy svetového pokrytia. Bez zverejnenia Aster GDEM verzie 2 by úloha vyplnenia veľkých prázdnych dutín SRTM trvala podstatne dlhšie. Hlavným problémom systému GDEM je umelý odpad na plochách piesku so stredne veľkým až vysokým reliéfom, ktoré tento zdroj všeobecne dobre kryje. Bolo preto potrebné starostlivo identifikovať ploché pieskové prázdne oblasti SRTM a nahradiť artefakty GDEM interpolatívnymi údajmi. Som vďačný Trondovi Nesoenovi za poskytnutie tohto.

ANTARCTICA
Pridané 11.09.08 Zdroj: 200 m DEM od NSIDC, prevzorkovanie na 3 ". Informácie o presnosti nájdete na vyššie uvedenom odkaze.

AN1 S86E156 až S70E180: 75 MB: Transantarctic Range North and Central
AN2 S87W180 až S84W120: 28 MB: Transantarctic Range South
AN3 S72W072 až S61W053: 33 MB: Antarktický polostrov
AN4 S78W138 až S73W109: 18 MB: Marie Byrd Land (vrátane Mount Sidley a Mount Siple)
AN5 S80W089 až S77W083: 7 MB: Ellsworth Range (vrátane antarktického HP Mount Vinson)

Vyššie uvedené bloky pokrývajú väčšinu antarktických horských oblastí. Ak sú potrebné ďalšie časti Antarktídy v geograficky navrhnutom formáte HGT, pozrite si:
Zóny UTM 01-15 (W180-W091)
UTM zóny 16-30 (W090-W001)
Zóny UTM 31 - 45 (E000-E089)
Zóny UTM 46 - 60 (E090-E179)

Súbory sú poskytované vo formáte HGT kvôli konzistencii s údajmi SRTM. Na ich vytvorenie nebol použitý iný zdroj ako 200 m NSIDC, takže ich skutočné rozlíšenie nie je 3 ". Pre realistické vykreslenie by mali byť obrázky generované z nich premietnuté do UTM alebo polárne, čo urobí 3dem aj Global Mapper. Som vďačný za Trond Nesene z Fredrikstadu v Nórsku za poskytovanie konverzných tabuliek polárnych a geografických súradníc.

2021
26. marca Pridaný nový 1 "DEM Grónska, z nových zdrojov s vyšším rozlíšením a presnejších zdrojov. Primárnym zdrojom je ArcticDEM z Polárneho geopriestorového centra, ale v oblastiach s veľkým reliéfom je značný vstup od ALOS a v menšej miere od ASTER a TANDEM .

2014
26. mája pridané 1 "DEM pre Škandináviu. Mala by sa výrazne zlepšiť kvalita údajov najmä na územiach Nórska, Fínska a Dánska.
11. mája - Pridané a vylepšené niektoré ostrovy vo východosibírskej arktíde. Aktualizované dlaždice: T55, T56, T57, S56
14. apríla Ďalšia korekcia Aljaška / Yukon na odstránenie hraničného priekopu pozdĺž zemepisnej dĺžky 141. Aktualizované dlaždice: P07, Q07, R07. Tiež boli odstránené rôzne nahlásené hroty, aktualizované dlaždice: P07 (N61: 57 W140: 40), K19 (N41: 40, W70: 54), H15, H16 (niekoľko miest v Louisiane).

2013
14. september Načítané nové údaje pre územie Aljašky, aby sa opravil mierny problém s presunom.

2012
14. decembra Vymenené SL39, SM42, SM58,15-V, 15-X (morské artefakty) a J36 (artefakt na N37 49 'E35 15')
8. december Pridané globálne 15 "DEM
23. novembra - Pridané A56, A59, G02 (chýbajúce atoly)
22. novembra Odstránené niektoré fiktívne pozemné pásy z SE57 (s20e159 na správu z médií) a R35 (n71e029).
1. november Dokončil svet!
15. október Dokončených 7 kontinentov už chýbajú iba ostrovy.
15. október Dokončené v Latinskej Amerike a načítané údaje pre časti USA.
6. október Odstránené anomálie riadkov z B20 (n05w063, n05w061).
30. september Rozšírenie Južnej Ameriky na 8 N.
25. augusta Dokončená Južná Amerika južne od rovníka.
24. augusta Vymenené 4 priečinky z dôvodu odstránenia niektorých anomálií riadkov. Vymenené priečinky: H44 (n31e079, n30e081), H46 (n30e090, n30e091), I43 (n35e074), J43 (n38e075).
5. augusta Nahradil niekoľko priečinkov z dôvodu nedokončenia niektorých predchádzajúcich aktualizácií. Vymenené priečinky: O29, L31-33, K31-33, J53, H43-48, G43-48, SE19, SI19, SK59, SL58, SL59.
2. augusta Dokončená Eurázia, Austrália a južná polovica Južnej Ameriky.
1. júla Dokončené Afrika a Nový Zéland.
5. júna Dokončené India, Stredný východ, severná Afrika a juhovýchodná Ázia.
11. apríla Dokončenie vysokej Ázie.
17. februára Dokončené Indonézia, Nová Guinea a Malajzia.

2011
30. decembra Dokončené Filipíny.
9. decembra Dokončená Patagónia.
17. júla 1 “pokrytie Sierra de Gredos, stredné Španielsko.

2010
15. mája Rozšírené spravodajstvo o Patagónii.
6. marca - V Mauretánii bolo pridaných niekoľko dlaždíc s veľkými neplatnými priestormi SRTM.
12. februára Nové vydanie Islandu DEM.
5. február Pridané N59E170 na východnej Sibíri. Plocha pozemku je malá, ale SRTM neplatná.
15. januára - V Namíbii bolo pridaných niekoľko dlaždíc s veľkými neplatnými priestormi SRTM.
3. január Nahrané nové vydanie oblastí východnej Sibíri nahrané 21. decembra (P58, P59, P60).

2009
21. decembra Doplnené predbežné údaje pre zostupné časti východnej Sibíri: zóny P59, P60 a vynikajúcu časť P58.
8. decembra: Pridaná dlaždica v južnej Číne s veľkými neplatnými priestormi SRTM.
18. novembra - Na východnú Sibír boli pridané zóny UTM 54, 55 a 56. Vynikajúce dlaždice P59, P60 a časť P58 budú nasledovať do Vianoc.
31. október Pridaná zóna UTM 57 na východnú Sibír.
15. september Dokončená západná Sibír.
21. augusta Pridaná Nová zem.
9. augusta Dokončené oblasti P41 a Q41 (východne od pohoria Ural). Očakáva sa, že zber dát pre zvyšnú časť severozápadnej Sibíri bude dokončený do 31. augusta, nahrávanie bude nasledovať čoskoro potom.
18. júla Dokončené Svalbard a Land Franza Josefa
13. júna - Pridané predbežné údaje pre južný a západný Svalbard
20. mája Tahiti DEM, Južná Gruzínsko DEM, Egypt DEM a Kinabalu DEM pridali do východného Tibetu niektoré vylepšenia a doplnky.
20. mája Rozšírené pokrytie Sibíri: pridané zóny 51,52,53 a časť 44
29. apríla bol pridaný Taiwan DEM
Pridané 9. apríla Grónsko DEM
8. apríla - Na Sibír bola pridaná zóna 58 a vzorka púštnej dlaždice (n24e012) s vysokým výskytom dutín SRTM
14. marca Rozšírené pokrytie Ománu až po Hormuzský prieliv
5. marca Rozšírené pokrytie Sibíri

11. september Pridaná Antarktída
25. júla Vylepšenia a doplnky v provincii Yunnan v Číne
22. júla - Pridaná Čukotka a ďalšie pohraničné oblasti Čína - Barma
10. júla - Pridaná stredosibírska náhorná plošina, niektoré oblasti Ománu s vysokými reliéfmi a ďalšie pohraničné oblasti Čína - Barma
15. marca Dokončené európske kontinentálne Rusko a pohorie Ural
15. marca Vylepšená časť talianskych Álp

30. decembra Pridané Jan Mayen a Medvedí ostrov
24. decembra Rozšírené pokrytie severnej Európy ďalej do severozápadného Ruska
9. decembra Pridané 1 "DEM pre Vysoké Tatry, Slovensko / Poľsko
5. október Pridaný R union (francúzske zámorské územie) a Alpi Apuane, Taliansko
14. augusta Severné Rusko, vylepšené a rozšírené oblasti P38 a P39
25. júla Vylepšenia a pridanie 1 "údajov pre M re og Romsdal, Nórsko
8. júla Dokončený Island
28. júna Upgraded Scandinavia to version 2, with better contour interpolation
13. júna Dokončené juhovýchodné Fínsko, pridaný západný Island, modernizované všetky nórske Jotunheimen a pridané ďalšie severozápadné Rusko.
21. apríla Fínsko a ruské Laponsko
16. februára Viac Fínska (predbežné)
24. január Opravené niektoré problémy s hranicami dlaždíc vyplývajúce z revízie z 1. januára
1. január Opravený mierny horizontálny nesúlad v častiach Álp južne od 45 ° s. Š

22. decembra Fínsko (predbežné)
13. novembra - Fínske Laponsko (predbežné)
23. októbra Dokončenie Kaukazu
11. októbra Viac zo bývalej sovietskej Ázie a Afganistanu vrátane Ala Archa
30. september Viac z bývalej sovietskej Ázie a Afganistanu
22. augusta východné okraje vysokoázijskej plošiny
28. júla južné okraje východného Himaláje
30. júna a 1. júla severovýchodne od Karakoramu (Yarkant, Karakash)
5. júna Severný Sikkim
20. mája - Rôzne prírastky vo Veľkej Ázii, viď časť High Asia
5. mája Vyhladil niektoré švy medzi N 44,00 E 6,00 a N 46,00 E 8,00
29. apríla Pridané Santa Marta, Kolumbia
27. apríla Opravená ďalšia chyba údaja na Faerských ostrovoch
20. apríla Pridané Blízkovýchodná Afrika
15. apríla - Pridaný marocký Vysoký atlas
13. apríla Niektoré ďalšie hraničné a miestne terasy boli odstránené
11. apríla Revidované talianske dlaždice pred Alpami n45e009, n45e010, n45e011 (odstránený hluk jazera, opravená nepresnosť na čísle N45 33 „E10 50“)
9. apríla Pridané Škótsko
5. apríla Pridané 1 "dáta Alpy
2. apríla - Pridané talianske predalpské dlaždice a opravené terasy a škrabance južne od Julských Álp v Slovinsku a nepresnosť na N 46,00 E 12,10.
26. marca Pridaná Madeira
23. marca Pridaná západná Kréta
22. marca - pridané Kanárske ostrovy (Palma, Tenerife)
20. marca Pridané Grécko, Balkán a talianske Corno Grande.
4. marec Opravené niektoré nulové hodnoty a škrabance na Kaukaze.
3. marca Pridaný Picos de Europa v severnom Španielsku.
26. február Opravené súbory severne od 60. stupňa na WGS84.
21. február Rozšíril najvyššie vrcholy Ťien-šan na 79.30 'až 81.15'.
1. február Pridané Novozélandské južné Alpy. Údaje podobného rozlíšenia je možné stiahnuť zo servera Geographx, ale tu sa poskytujú, aby vyplnili väčšinu prázdnych miest v geograficky plánovaných údajoch SRTM.
1. februára Pridané niektoré oblasti na juh a na východ od Cordillera Blanca v Peru.
22. januára Pridané Vilcabamba a Vilcanota, Peru.
14. januára bola pridaná väčšina bolívijskej Cordillery Real.
7. januára boli pridané skupiny Patagónskych Fitzroy a Paine.
2. januára bol pridaný nový 200-kilometrový úsek Ánd zameraný na Aconcagua.

19. decembra bola pridaná Cordillera Blanca, Peru.
14. decembra Pamir opäť predĺžil Tien Shan predĺžil Meili a Bogda Shan pridal niektoré rozšírenia do pridanej korzickej dlaždice v strednom a západnom Nepále.
5. decembra pridané poľské / slovenské tatranské hory.
26. novembra Rozšírenie pokrytia Pamírom a východnou Vysokou Áziou.
Boli osvetlené nové oblasti vo východných Himalájach medzi Sepu Kangri (východ Nyainqentanglha) a Bairiga (Garpo Kangri). Osvetlené boli aj niektoré oblasti južne od Tirich Mir (Hindu Kush, Hindu Raj).
Zmeny vykonané 28. októbra
Boli pridané úseky Škandinávia, Pyreneje, Shetlandy a Faerské ostrovy.
Škrabance odstránené zo sekcie Himaláje. Niekoľko izolovaných terás, spôsobených fázovými chybami v zdrojových dátach SRTM, zostane a budú odstránené v ďalších revíziách.

Alternatívne zdroje
Topografické mapy: ÁNO Pre horské oblasti sú najlepším alternatívnym zdrojom podrobné topografické mapy, najlepšie založené na materiáloch zhromaždených z pozemných prieskumov. Je ich veľa a najrôznejších. Najlepším všeobecným zdrojom je ruská armáda. Ich mapy pokrývajú väčšinu sveta na 200 000 a veľkú časť sveta na 100 000. Obrysy na nich sú až na malé výnimky správne umiestnené. Na niektorých miestach sú nepresnosti výšok, ale často sa objavujú v okolitých údajoch SRTM a iných zdrojoch a boli upravené o. Väčšina 7000 metrov vrcholov je pokrytá presnejšími úlohami, napr. Finnmapy Nepálu, čínske snehové mapy a mapy z rôznych nemeckých zdrojov. 250 000 toogov JOG z americkej armády pokrýva väčšinu sveta, ale väčšina z nich nebola vydaná a topografická kvalita ich predchodcov AMS je veľmi zlá.
Bodové prevýšenie na náčrtkových mapách: ÁNO Niektoré prevýšenia na niektorých mapách náčrtu japonského alpského klubu pokrývajúcich väčšinu východných Himalájí v Číne, ktoré sa nachádzajú v nadmorskej výške 6000 m, boli prevzaté z čínskych vojenských máp a boli veľmi užitočné. Ale inde vo východnom Himaláji a v niektorých častiach indického a čínskeho západného Himaláje existujú značné neistoty.
Snímky Landsat: ÁNO V niektorých oblastiach, kde som našiel nedostatočne spoľahlivé podrobnosti topografickej mapy, som konzultoval tieňovanie na serveri Landsat a ďalších snímkach používaných aplikáciou Google Earth a považoval som ich za užitočné. V poslednej dobe (leto 2008) používam obrázky Landsat priamejšie tým, že ich geograficky premietam a používam ako doplnkovú podložku. Výsledky boli prekvapivo užitočné, aj keď Landsat neobsahuje žiadne údaje o nadmorských výškach. Snímky Landsat sú veľmi presné a ich odtiene sa presne zhodujú s obrysovými vzormi generovanými SRTM.
GTOPO30 a GLOBE30: NIE Aj keď je rozlíšenie tohto zdroja dostatočné pre horské oblasti, čo nie je, kvalita niektorých z nich je taká, že nie je neobvyklé, že sa objavia dva vrcholy vzdialené 2 km a pokles 600 m. ako jednotlivé vrcholy. Pre niektoré oblasti môžu byť k dispozícii dobré údaje úrovne 1 DTED (rozlíšenie 3 ", založené na 250 000 mapách), ale mimo USA ich americká armáda všeobecne nezverejnila.
ASTER GDEM: Áno, v niektorých oblastiach nahrávaných alebo aktualizovaných od júla 2009. Všeobecné poznámky k tomuto zdroju nájdete v mojej podrobnej recenzii.

Upozorňujeme, že prázdne miesta SRTM je možné opraviť kliknutím na tlačidlo „Prevádzka“ a výberom možnosti „Oprava chýbajúcich údajov“. Upozorňujeme však, že sa tým iba opravia chýbajúce údaje interpoláciou a extrapoláciou existujúcich údajov. Chýbajúce údaje nie sú presne určené a celé hory môžu zostať vynechané. Pre dosiahnutie najlepších výsledkov by sa oprava nemala používať ako náhrada za sťahovanie dlaždíc z tejto stránky.

Pozri moju stránku s porovnaním snímok obrazovky. Údaje z tejto stránky sa tiež použili na generovanie niektorých panorám z hôr na stránke panorám. Niektoré ich časti boli reprodukované spolu s fotografiami z rovnakých uhlov pohľadu na stránke galérie panorám.

Tieňovaný farebný reliéf (1 MB) Himalájí, od n28e085 do n29e089, vytvoril poľský Rafal Jonca pomocou 3DEM na prevod údajov stiahnuteľných z tejto stránky do súborov .dem. Kliknutím sem zobrazíte verziu s vyšším rozlíšením (3,75 MB). Surfer bol zvyknutý na farby a odtiene, čo je drahé, ale dobrých výsledkov je možné dosiahnuť aj pomocou 3DEM. Ďalšie informácie nájdete tu.

Web NASA na stiahnutie. Údaje SRTM sú zvyčajne dostupné priamo z webových stránok NASA (už nie FTP). Kvôli vysokému dopytu a občasnej údržbe však stránka nie je vždy k dispozícii a od používateľov sa žiada, aby obmedzili svoje sťahovanie. Ak požadujete veľké množstvo údajov vo formáte .hgt, kontaktujte ma namiesto toho. Moje podrobnosti sú v dolnej časti mojej domovskej stránky.

Web na stiahnutie CGIAR. Tu nájdete údaje SRTM v iných formátoch, vylepšené údajmi importovanými z iných zdrojov, vrátane tejto stránky. V auguste 2008 som skontroloval novú verziu 4, ktorá bola nahraná. Ide o ďalšie významné vylepšenie verzie 3, najmä v Alpách a Karakorame. Ale stále existujú niektoré oblasti, ktoré moje súbory pomocou topografických mapových údajov už nejaký čas pokrývajú, ale ktoré stále pokrýva iba CGIAR s interpolovanými údajmi SRTM. Dôkladné preskúmanie niektorých vylepšených oblastí tiež stále ukazuje niektoré strmé terasy a hlboké „zákopy“ a že prednosť dostali všetky existujúce údaje SRTM, aj keď v údajoch SRTM existujú veľké fázové chyby. Niektorým používateľom sa stále môže páčiť formát CGIAR a že takým či oným spôsobom vyplnili všetky neplatné oblasti SRTM. Dochádzalo k určitému vyhladzovaniu údajov o horách z alternatívnych zdrojov, najmä v Alpách. To má výhody aj nevýhody, medzi výhody patrí plynulejšie vyzerajúce vykreslenie, medzi nevýhody patrí strata horských detailov vrátane ramena na západnom hrebeni Matterhornu (zobrazené na stránke s porovnaním mojich snímok obrazovky).

Súbory HGT je možné načítať a prevádzať do iných formátov DEM pomocou programu 3dem.

Súbor HGT pokrýva oblasť 1 × 1 . Jej juhozápadný roh možno odvodiť z názvu súboru: napríklad n51e002.hgt pokrýva oblasť medzi N 51 E 2 a N 52 E 3 a s14w077.hgt pokrýva S 14 W 77 až S 13 W 76 . Veľkosť súborov závisí od rozlíšenia. Ak je to 1 ", existuje 3601 riadkov s 3601 bunkami, ak sú 3", existuje 1201 riadkov s 1201 bunkami. Riadky sú rozložené ako text na stránke, počnúc najsevernejším riadkom a každý riadok má smer od západu k východu. Každá bunka má dva bajty a nadmorská výška v tejto bunke je 256 * (1 bajt) + (2 bajt). Z toho vyplýva, že 3 "súbor HGT má dĺžku súboru 2 x 1201 x 1201. 3" bunky SRTM sa počítajú výpočtom priemeru 1 "buniek a ich ôsmich susedov. Z toho vyplýva, že najvyšší miestny bod bude pravdepodobne vyšší ako najvyššia 3 "bunka SRTM. Rozdiel by sa mal meniť podľa strmosti miestneho reliéfu.

NASA zverejnila iba 1 "dáta SRTM pre územie USA. Pre niektoré časti Európy som z topografických máp vytvoril súbory HGT s rozlíšením 1". Pre väčšinu Álp a najdrsnejších častí Pyrenejí boli vytvorené z najpodrobnejších zdrojov a mali by byť presné. Inde mám 1 "údaje DEM pre Veľkú Britániu, Írsko, Francúzsko (okrem Korziky), Nemecko, Benelux, Dánsko, Nórsko, Švédsko a severovýchodné Španielsko. Tieto však boli vytvorené z ruských máp v mierke 1: 100 000, čo je menej presné ako SRTM. Následne by pre tieto oblasti, kde sú z tejto stránky alebo zo SRTM k dispozícii údaje „3“ DEM, mali byť napriek nižšiemu rozlíšeniu všeobecne lepšie ako údaje 1 “.

Všetky súbory, vrátane 1 "súborov, ktoré je možné stiahnuť z tejto stránky alebo inak dostupné, teraz vyhovujú súradnicovému systému WGS84 používanému SRTM. Predtým niektoré európske súbory mimo Álp zodpovedali ruskému súradnicovému systému Pulkovo 1942, ktorý sa líši od WGS84 asi 200 metrov.

Stiahnuteľné sú iba súbory Alps 1 ". Nemám kapacitu na nahranie zvyšku, ale som ochotný ich dodať za náklady na reprodukciu a mimo Alpy som nahral dve vzorové oblasti: P31, pokrývajúce časť fórku Nórska. severozápadne od 60 ° severnej šírky 6E, NorthCape a pokrýva oblasť okolo severného mysu Nórska.

Nadmorské výšky a obrysové čiary sú skutočnosti, ktoré by nemali byť chránené autorskými právami, ale používatelia by si mali stále uvedomiť, že autori zdrojových máp môžu z dôvodu autorských práv pravdepodobne napadnúť významné komerčné použitie údajov 1 “DEM. Najvýznamnejšie riziko to predstavuje v Alpy, kde je najviac vstupov z miestneho topografického mapovania v Škandinávii, kde zdrojom sú takmer výlučne ruské mapovania, je riziko nízke. Od septembra 2006 však napriek rozsiahlemu využívaniu údajov, najmä v Alpách, letom simulačný priemysel, žiadny problém s autorskými právami ma neprišiel do pozornosti.

Vodné útvary sú vo všetkých súboroch sploštené. V niektorých súboroch, vrátane alternatívnej sady súborov Alps, sú definované vynásobením buniek, na ktoré spadajú, hodnotou -1, ale nie sú definované v žiadnom zo súborov na stiahnutie, okrem vyššie uvedených škandinávskych vzoriek. Na niektorých menších jazerách môže byť mierny sklon. Veľká časť terasovania v Taliansku a Slovinsku je teraz opravená, ale stále môže existovať nejaké miestne terasovanie. Opravený bol aj predchádzajúci problém týkajúci sa veží s jedným pixelom v Škandinávii.

V niektorých oblastiach, najmä v Škandinávii, je výskyt jazier a ostrovov veľmi vysoký a ich manuálna kontrola bola nemožná. Výskyt niektorých veľmi malých ostrovov a jazier môže byť preto omylom.


Vykonajte a uložte meranie

  1. Otvorte aplikáciu Google Earth Pro. .
  2. Na paneli s ponukami kliknite na ikonu NáradieVládca. Zobrazí sa nové okno „Pravítko“ s možnosťami.
  3. Vľavo dole vyberte Myšia navigácia.
  4. Kliknite na kartu s tým, čo chcete merať.
  5. Na mape umiestnite kurzor myši na miesto a kliknite na začiatočný bod merania.
  6. Potom umiestnite kurzor myši na iné miesto a kliknite na koncový bod.
  7. Meranie sa zobrazí v okne „Pravítko“. Ak chcete meranie uložiť, kliknite na ikonu Uložiť.
  8. Do poľa „Názov“ zadajte názov svojho merania.
  9. Vpravo dole kliknite na ikonu Ok. Aplikácia Google Earth Pro pridá vaše meranie do časti „Miesta“ na ľavom paneli.

Keď uložíte meranie, pridajte ďalšie podrobnosti

V okne „Nová cesta“ alebo „Upraviť cestu“ zmeňte polia, ako je nadmorská výška, farba alebo štýl.


Štatistické príklady susedstva

Nasledujúce príklady demonštrujú extrakciu štatistík rastrových susedstiev pre:

  • Jediný raster s pásmi prevýšenia a sklonu.
  • Viacpásmový časový rad.
  • Viacpásmový časový rad.

V každom príklade budú body importované v predchádzajúcej časti do medzipamäte a potom použité ako oblasti na extrahovanie zonálnych štatistík pre každý obrázok v príslušnej kolekcii obrázkov.

Topografické premenné

Tento príklad ukazuje, ako vypočítať zónovú štatistiku pre jeden viacpásmový obraz. Obrázok obsahuje topografické pásy predstavujúce prevýšenie a sklon.

Vyrovnajte body

Použite vyrovnávaciu pamäť s polomerom 45 m na body definované skôr mapovaním funkcie bufferPoints cez kolekciu prvkov. Polomer je nastavený na 45 m, čo zodpovedá 90 m pixelovému rozlíšeniu DEM. V tomto prípade sa namiesto štvorcov použijú kruhy (druhý argument nastavte ako nepravdivý, t. J. Nepoužívajte hranice).

Vypočítajte zonálne štatistiky

Dve dôležité veci, ktoré si treba uvedomiť o funkcii zonalStats, ktorej sa tento príklad venuje:

  • Prijíma iba ee.ImageCollection, nie ee.Image, jednotlivé obrázky musia byť zabalené v kolekcii obrázkov.
  • Očakáva, že každý obrázok v kolekcii vstupných obrázkov bude mať vlastnosť časovej pečiatky s názvom & # 39system: time_start & # 39 s hodnotami predstavujúcimi milisekundy od 00:00:00 UTC 1. januára 1970, väčšina súborov údajov by mala mať túto vlastnosť, inak by mala byť jedna pridaná.

Definujte argumenty pre funkciu zonalStats a potom ju spustite. Upozorňujeme, že prijímame predvolené hodnoty vlastností reduktora, mierky, crs a obrázka, ktoré sa majú skopírovať do výslednej kolekcie funkcií. Predvolené hodnoty nájdete v definícii funkcie vyššie.

Výsledkom je kópia zbierky funkcií s bodmi v medzipamäti s novými vlastnosťami pridanými pre zmenšenie regiónu každého zvoleného obrazového pásma podľa daného reduktora. Je to v podstate tabuľka, ktorá vyzerá takto:

plot_id časová značka Dátum Čas prevýšenie sklon
1 946684800000 2000-01-01 00:01:00 2648.1 29.7
2 946684800000 2000-01-01 00:01:00 2888.2 33.9
3 946684800000 2000-01-01 00:01:00 3267.8 35.8
4 946684800000 2000-01-01 00:01:00 2790.7 25.1
5 946684800000 2000-01-01 00:01:00 2559.4 29.4

Časové rady MODIS

Časová séria 8-denných kompozitov povrchovej odrazivosti MODIS demonštruje, ako vypočítať zónovú štatistiku pre viacpásmovú zbierku obrazov, ktorá nevyžaduje žiadne predbežné spracovanie, t. J. Maskovanie v oblakoch, výpočet.

Vyrovnajte body

In this example, suppose the point collection represents center points for field plots that are 100 x 100 m, apply a 50 m radius buffer to the points to match the size of the plot. Since a square region is needed, set the second argument of the bufferPoints function to true , so that the bounds of the buffered points are returned.

Calculate zonal statistics

Import the MODIS 500 m global 8-day surface reflectance composite collection and filter the collection to include data for July, August, and September from 2015 through 2019.

Reduce each image in the collection by each plot according to the following parameters. Note that this time the reducer is defined as the neighborhood median ( ee.Reducer.median ) instead of the default mean, and that scale, crs, and properties for the datetime are explicitly defined.

The result is a feature collection with a feature for all combinations of plots and images. Feature properties include those from the plot asset, respective image date, as well as any respective non-system image properties.

Landsat time series

This example combines Landsat surface reflectance imagery across three instruments: Thematic Mapper (TM) from Landsat 5, Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) from Landsat 7, and Operational Land Imager (OLI) from Landsat 8.

The following section prepares these collections so that band names are consistent and cloud masks are applied. Reflectance among corresponding bands are roughly congruent for the three sensors when using the surface reflectance product, therefore the processing steps that follow do not address inter-sensor harmonization. If you would like to apply a correction, please see the "Landsat ETM+ to OLI Harmonization" tutorial for more information on the subject.

Prepare the Landsat image collection

First, define the function to mask cloud and shadow pixels.

Next, define functions to select and rename the bands of interest for OLI and TM/ETM+ data. This is important because the band numbers are different between OLI and TM/ETM+, and it will make future index calculations easier.

Combine the cloud mask and band renaming functions into preparation functions for OLI and TM/ETM+. If you want to include band harmonization coefficients, you can combine the prepOli and prepEtm functions from the "Landsat ETM+ to OLI Harmonization" tutorial with the functions below.

Get the Landsat surface reflectance collections for OLI, ETM+, and TM sensors. Filter them by the bounds of the point feature collection and apply the relevant image preparation function.

Merge the prepared sensor collections.

Calculate zonal statistics

Reduce each image in the collection by each plot according to the following parameters. Note that this example defines the imgProps and imgPropsRename parameters to copy over and rename just two selected image properties: Landsat image ID and the satellite that collected the data.

The result is a feature collection with a feature for all combinations of plots and images.

Dealing with large collections

If your browser times out, try exporting the results. It's likely that point feature collections that cover a large area or contain many points (point-image observations) will need to be exported as a batch task by either exporting the final feature collection as an asset or as a CSV/Shapefile/GeoJSON to Google Drive or GCS.

Here is how you would export the above Landsat image-point feature collection to asset and Google Drive. Run the following code, activate the Code Editor Tasks tab, and then click the task 'Run' button.


Import GPS Data

There are two ways to import your GPS data into Google Earth:

  1. Drag the file into Google Earth.
  2. Choose how you want the data displayed.To save the data, drag the file into the "My Places" folder.

Make sure any needed GPS device drivers are installed on your computer.

  1. Open Google Earth.
  2. Turn off the GPS device and connect it to your computer.
  3. Turn on the GPS device.
  4. Kliknite NáradieGPS. The "GPS Import" window opens.
  5. Choose how you want the data displayed.
  6. Kliknite Import.

After you import GPS data


"FEMA NFHL" is a general application that provides for the display of flood hazard zones and labels, floodways, Coastal Barrier Resources System and Otherwise Protected Area units, community boundaries and names, base flood elevations, cross sections and coastal transects and their labels, hydraulic and flood control structures, flood profile baselines, coastal transect baselines, limit of moderate wave action lines, river mile markers, and Flood Insurance Rate Map and Letter of Map Revision boundaries and numbers. Additional reference layers include the status of NFHL data availability, point locations for Letters of Map Amendment (LOMAs) and Letters of Map Revision Based on Fill (LOMR Fs). You control the information displayed by turning layers on and off. A basic knowledge of Google Earth and FEMA flood hazard information will help users of this application.

The name of each layer is hyperlinked to a description of the layer, the map symbols used for the layer, and links to other FEMA web sites relevant to the layer. If a layer is turned on, clicking the text below the name of the layer (text that starts with "Draws at ") zooms the Google Earth view to a sample display of the layer. Layers are organized for display at one or more of three "eye altitude" (map scale) ranges in Google Earth: status maps at high altitudes, regional overviews of flood hazards at medium altitudes, and detailed flood hazard maps at low altitudes. Click on the hyperlinked folder name of the application to see the altitudes at which data in the layers are displayed.

For best performance please delete or turn off previous versions of the "Stay Dry" or "FEMA NFHL" folders that you have loaded in Google Earth before using the new version of "FEMA NFHL."


As Image Geolocation metadata can be used for below-mentioned services:
1. Geo-positioning: In this process, physical location of any individual or an object can be found with the help of the map
2. Geo-tagging: In this approach, geographic location of an object like an image or video is being added on different media such as Photograph, QR Codes, Video atď.
3. Geo-Coding: This technique refers to transforming the descriptions (address, coordinates) of location on the map.

Extract GPS Coordinates to Using Image Metadata Attributes

To find the Metadata properties associated with an image, all a user need to do is go through the following steps:

1. Transfer the picture to PC or laptop.
2. Right-click on the picture and select the properties
3. Switch to Details Tab
4. There you can see Latitude and Longitude under GPS.

If the user is using Mac OS, potom:

1. Kliknite pravým tlačidlom myši on the image file, or simply Ctrl +Click the image >> Get Info >> More Info
2. There you can see Latitude and Longitudes coordinate

Find Image location on Google Map using Google Earth

Latitudes and Longitudes are the standard GPS coordinates. So, a user just needs to find the location corresponding to the particular set of GPS coordinates. Go through the following steps to Find Image Geolocation using Google maps:
1. Open Google Mapy on your local system
2. Enter the GPS coordinates in the Search box.
3. You will automatically see a pinpointing to that particular place.

Professional Solution to Find location of Photo – Email Examiner

In order to deeply observe the evidence and analyze the location of the image when location feature is turned on, professionals trust on a third-party tool. One such tool is Email Examiner.

The working of the tool to know the location of Image is explained in below steps:
1. Open the Software.
2. Switch to Media Tab that shows all attachment files.
3. Search for the Evidence(Image in this case), select it, right click on it and then choose Export as KML File.

Keyhole Markup Language (KML File): A Standard file format used by Google Earth application to display Geographic Data of the file. It includes information such as Placemarks, Descriptions, ground overlays, paths, etc. Open the Google application and view the location of the image.

4. Export report of the process will be generated
5. For Geolocation Image mapping, Download the Google Zem softvér.
6. Open the Google Earth software, click on File and then Open Option
7. Browse the Súbor KML obtained from the Email Examiner forensic tool.

8. The software will Display its Location on the Map.

Záver

If the location of your Smart-phone or any device is on, the location of the image can be easily traced. This feature is very helpful from the Digital forensics point of view. Evidence needs to be closely examined to find whereabouts of the culprit. This can be done with the help of analysis of Geolocation Metadata of images. This can be done with the help of third party tool like Email Examiner. Include Advance option analyze images file and help user in Geological Image Mapping.


Earth Outreach

Import GPS data from your handheld GPS device

Import GPS data from a file

View and save your GPS data

Absolutely no programming skills needed!

In April 2017, Google Earth on Web was released, which puts Earth on the browser. However, for this tutorial, you will need Earth Pro for Desktop installed on your computer. Download the latest version here. (It's free!)

If you have data stored on your Garmin or Magellan handheld GPS device, connect your device to your computer using your USB or Serial port connector, and turn on the device. This will be the data you use for the next section.

You will also want some GPS data with which to experiment later in the tutorial. Download the sample dataset by right-clicking and saving the file GPS_track_Save-the-Elephants.gpx to your computer. These data have been shared by Save the Elephants, and are for use for this tutorial.

Import GPS data from your handheld GPS device

Make sure that your Garmin or Magellan handheld GPS device is connected to your computer using your USB or Serial port connector, and that your GPS device is turned on.

Note: If you are using a USB connection, you may need to first install a driver for your GPS device. Drivers can be found on the CD that came with your device, or downloaded from the device manufacturer's web site.

Choďte do Náradie menu and select GPS.

V GPS Import window, go to the Import tab and choose your device: Garmin or Magellan.

Check the boxes if you want to import Waypoints, Tracks, and/or Routes.

Kliknite Import. Your data will be downloaded from your device directly into Google Earth, where you can view and save it as described below.

For this tutorial you can import and use the GPS_track_Save-the-Elephants.gpx file you downloaded earlier. Help with importing GPS data from a file can be found below.

Data imported from a GPS handheld device can be animated because it has time stamps (date and time) of when it was collected by the GPS device. Simply select the GPS data in the Places panel, and click Play on the Time Controls.

Save your GPS data to a KML file by right-clicking on your GPS data folder in the Places panel, and selecting Save Place As. or select the GPS device data in the Places panel, go to the Súbor menu, and select Save Place As.

  • You can also get data from your GPS device in real time. For example, if you go out in the field with your laptop, you can view your current location live on Google Earth. Z GPS Import dialog box, select the _ Real Time_ tab to see options for viewing live data. You'll need to make sure that your GPS device is connected and streaming data using one of the supported protocols (NMEA is the most common).
  • Before you disconnect your laptop from the internet and go out in the field, be sure to use Google Earth to fly to and view the places you'll be visiting so that the relevant imagery is saved in the cache on your hard drive.

Import GPS data from a file

If you have GPS data stored in a GPX or other type of file, you can open it in Google Earth. Also, if you have a GPS device for which Google Earth does not support direct connections, but which can export data to a file, you can still view your GPS data in Google Earth. Read the instructions that came with your GPS device for exporting data from your device to a file on your computer. You can also use third-party software like GPS Babel to download the GPX file to your computer.

If you do not have your own file to use (supported file formats are .gpx, .loc, and .mps), you can download and use this sample file provided by Save the Elephants, by right-clicking and saving the file GPS_track_Save-the-Elephants.gpx

Choďte do Súbor menu, select Otvorené.

V Otvorené window, change the filetype to the GPS file types by using the Files of type list and selecting Gps (.gpx, .loc, *.mps).

Navigate to the appropriate location on your computer and select the GPS file.

Kliknite na ikonu Otvorené button to begin the import process.

V GPS Data Import dialog box that appears, choose to Create KML Tracks. Also, choose to Create KML LineStrings, and to Adjust altitudes to ground height.

Kliknite OK. The file is imported and can be viewed and saved as KML in Google Earth as described below.

Once you've loaded your GPS data into Google Earth, you can edit the waypoint placemarks and track paths, and add more information about the waypoints and tracks in the balloons.

View and save your GPS data

Once you have loaded your GPS data into Google Earth, you can edit the waypoint placemarks and track paths, and add more information about the waypoints and tracks in the balloons. To edit a feature in Google Earth, right-click on the feature in the 3D viewer or the Places panel, and choose Vlastnosti (on a PC) or Get Info (on a Mac).

Data imported from a GPS handheld device can be animated because it has time stamps (date and time) of when it was collected by the GPS device. Simply select (highlight) the folder of GPS data in the Places panel, and click Play on the Time Controls.

To save your GPS data to a KML file on your hard drive, right-click (Ctrl-click on a Mac) on your GPS data folder in the Places panel, and select Save Place As.

The image below shows a final product of Save the Elephants' GPS track of an elephant they monitor.

Have questions about this tutorial? Want to give us some feedback? Visit the Google Earth Help Community to discuss it with others.

More information on importing GPS data is available in the Google Earth User Guide here.


2 odpovede 2

You could also check out icepyx , a Python library that was created specifically for obtaining and working with ICESat-2 data in a straightforward and easy way. It's still in development to expand the available features (one of which will be reading the hdf5 files into other data formats), but it works to download data from the NSIDC. During the download process you can select which variables you want, your spatial and temporal extent, and have the data delivered in a few different file types (such as a GeoTIFF, ASCII, or other geospatial file that is easily opened with one of the software programs you mentioned). This might be an option if you're still needing help opening ICESat-2 data in the short term. Please check out our example Jupyter Notebooks for getting and subsetting data.

Information/tutorials available from the University of Washington eScience Institute's ICESat-2 Hackweeks also contain examples for opening and working with ICESat-2 data (both in hdf5 and other geospatial formats). Here are last year's tutorials (they're currently being updated for this year's event).

Full Disclosure: I am the lead developer for icepyx . The effort was motivated by questions similar to yours at a live event in June 2019.


Extract pixel values by points and convert to a table in Google Earth Engine

I am undertaking a project that is relating field measurements of fire severity to band values and spectral indices derived from Landsat imagery before and after the fire. I am currently using Google Earth Engine to extract surface reflectance values from a collection of Landsat images. The approach I am using imports my field site locations (point data) as a feature collection and uses the getRegion function to extract band values from a Landsat image collection at each point. The code is provided below:

My question is how can I convert the resulting 'sample' variable (a list of lists) to a table that can be exported to google drive? Or is there a better approach to extract image data by points in Google Earth Engine?

I am new to Google Earth Engine and the Java programming language, so I apologise if the answer to this question is obvious. I have spent a lot of time trying to find a solution to this problem and I feel like I am getting nowhere.