Viac

Chyba 4 pri rastrovaní súboru mnohouholníka

Chyba 4 pri rastrovaní súboru mnohouholníka


Používam QGIS Wien 2.8.1, ktorý sa pokúša previesť polygónový tvarový súbor na raster, ale v pop-up okne qgis-bin sa mi zobrazí nasledujúca chyba:

CHYBA 4: „v systéme súborov neexistuje a nerozpoznáva sa ako podporovaný názov množiny údajov.

Mám nainštalovaný doplnok „gdal_rasterize“ a pokúsil som sa ho vykonať s dátovými a programovými súbormi v rovnakom adresári (ako aj vo viacerých ďalších), aby som sa ubezpečil, že nejde o problém s adresárom.

Nejaké nápady? Odkaz na polygónový tvarový súbor uvediem iba pre prípad, že by v údajoch mohol byť skutočný problém. http://pubs.usgs.gov/of/2000/of00-444/of00-444_4c.tar.gz

Tiež ďalšia otázka: Zdá sa, že môžem iba rastrovať na číselných poliach. Nie je možná rasterizácia na poliach reťazcov?


V údajoch nie je žiadny problém. Je však veľmi dôležitý súbor metada na adrese: http://pubs.usgs.gov/of/2000/of00-444/of00-444.met. Tam môžete pozorovať priemet (EPSG: 4326) tvarových súborov (jeden je sf-qpys.shp; polygónový typ) a všetky triedy (58), napríklad PTYPE lúka. S týmto kódom v poľnej kalkulačke QGIS:

PRÍPAD KEĎ „PTYPE“ JE „H2O“ POTOM 1 KEDY „PTYPE“ JE „Qa“ POTOM 2 KEDY „PTYPE“ JE „Qb“ POTOM 3 KEDY „PTYPE“ JE „Qds“ POTOM 4 KEDY „PTYPE“ JE „Qf“ POTOM 5 KEĎ „PTYPE“ JE „Qha“ POTOM 6 KEDY „PTYPE“ JE „Qhay“ POTOM 7 KEĎ „PTYPE“ JE „Qhb“ POTOM 8 KEDY „PTYPE“ JE „Qhbm“ POTOM 9 KEDY „PTYPE“ JE „Qhbs“ POTOM 10 KEDY „PTYPE“ JE „Qhc“ POTOM 11 KEDY „PTYPE“ JE „Qhdm“ POTOM 12 KEDY „PTYPE“ JE „Qhds“ POTOM 13 KEDY „PTYPE“ JE „Qhf“ POTOM 14 KEDY „PTYPE“ JE „Qhf1“ POTOM 15 KEDY „PTYPE“ JE „Qhf2“ POTOM 16 KEDY „PTYPE“ JE „Qhfb“ POTOM 17 KEDY „PTYPE“ JE „Qhfe“ POTOM 18 KEDY „PTYPE“ JE „Qhf“ POTOM 19 KEDY „PTYPE“ JE „Qhfp“ POTOM 20 KEDY „PTYPE“ JE „Qhfy“ POTOM 21 KEDY „PTYPE“ JE „Qhl“ POTOM 22 KEDY „PTYPE“ JE „Qhl1“ POTOM 23 KEDY „PTYPE“ JE „Qhl2“ POTOM 24 KEDY „PTYPE“ JE „Qhly“ POTOM 25 KEDY „PTYPE“ JE „Qht“ POTOM 26 KEDY „PTYPE“ JE „Qht1“ POTOM 27 KEDY „PTYPE“ JE „Qht2“ POTOM 28 KEDY „PTYPE“ JE „Qhty“ POTOM 29 KEDY „PTYPE“ JE „Qhty1“ POTOM 30 KEDY „PTYPE“ JE „Qhty2“ POTOM 31 KEDY „PTYPE“ JE „Q1“ POTOM 32 KEDY „PTYPE“ JE „Qmt“ POTOM 33 KEDY „PTYPE“ JE „Qmt1“ POTOM 34 KEDY „PTYPE“ JE „Qmt2“ POTOM 35 KEDY „PTYPE“ JE „Qmt3“ POTOM 36 KEDY „PTYPE“ JE „Qmt4“ POTOM 37 KEDY „PTYPE“ JE „Qoa“ POTOM 38 KEDY "PTYPE" JE 'Qoa1' POTOM 39 KEDY "PTYPE" JE 'Qoa2' POTOM 40 KEDY "PTYPE" JE 'Qof' POTOM 41 KEDY "PTYPE" JE 'Qof1' POTOM 42 KEDY "PTYPE" JE 'Qof2' POTOM 43 KEDY „PTYPE“ JE „Qop“ POTOM 44 KEDY „PTYPE“ JE „Qot“ POTOM 45 KEDY „PTYPE“ JE „Qpa“ POTOM 46 KEDY „PTYPE“ JE „Qpb“ POTOM 47 KEDY „PTYPE“ JE „Qpf“ POTOM 48 KEDY „PTYPE“ JE „Qpt“ POTOM 49 KEDY „PTYPE“ JE „Qt“ POTOM 50 KEDY „PTYPE“ JE „ac“ POTOM 51 KEDY „PTYPE“ JE „reklama“ POTOM 52 KEDY „PTYPE“ JE „POTOM 53 KEDY „PTYPE“ JE „afbm“ POTOM 54 KEDY „PTYPE“ JE „alf“ POTOM 55 KEDY „PTYPE“ JE „br“ POTOM 56 KEDY „PTYPE“ JE „gq“ POTOM 57 KEDY „PTYPE“ JE „nm“ POTOM KONIEC 58

môžete získať jedno pole (PTYPE_NUM) s číselnými kódmi na rasterizáciu (pozri nasledujúci obrázok):

Za predpokladu, že každý stupeň na rovníku predstavuje 111 319,9 metrov (http://en.wikipedia.org/wiki/Decimal_degrees), rozlíšenie jednej mapy 30 x 30 metrov je približne 0,00027 x 0,00027 stupňov (s metrom UTM môžete pracovať aj priamo v metroch) Číslo zóny 10, údaj NAD27; pozri metadáta). Takže pomocou týchto údajov v našom gdal_rasterize príkaz (Rastrovanie -> Konverzia -> Rastrovanie):

Výsledkom je:

Obrázok pseudocolor má 58 tried, kde modrá farba je triedy 1 (H2O, voda).


Nahant_NH_sedcover: Jednotky textúry sedimentu morského dna od Nahantu po Salisbury, Massachusetts (mnohouholníkový tvarový súbor, geografický, WGS84)

Pendleton, Elizabeth, 2015, Nahant_NH_sedcover: Sediment Texture Units of the Sea Floor from Nahant to Salisbury, Massachusetts (polygon shapefile, Geographic, WGS84): Open-File Report 2015-1153, US Geological Survey, Coastal and Marine Geology Program, Woods Hole Pobrežné a morské vedecké stredisko, Woods Hole, MA.

Odkazy online:

West_Bounding_Coordinate: -70.938977 Východ_Viazaný_koordinátor: -70.498785 Sever_Bounding_Coordinate: 42.875143 Juh_Bounding_Coordinate: 42.276833

& lthttps: //pubs.usgs.gov/of/2015/1153/GIS_catalog/SedimentTexture/sedcover_browse.png> (PNG) Obrázok textúry sedimentu a tvaru tvaru distribúcie pre vnútorný kontinentálny šelf Massachusetts od Nahantu po Salisbury

Dátum začiatku: 1. januára 1994 Dátum ukončenia: 7. mája 2008 Aktuálnosť_Referencia: základný stav zdrojových údajov, na ktorých je táto interpretácia založená

Geospatial_Data_Presentation_Form: vektorové digitálne údaje

Horizontálne polohy sú špecifikované v geografických súradniciach, to znamená zemepisnej šírke a dĺžke. Zemepisné šírky sa udávajú s presnosťou na 0,000001. Zemepisné dĺžky sú uvedené s presnosťou na 0,000001. Hodnoty zemepisnej šírky a dĺžky sú uvedené v desatinných stupňoch.

Použitý horizontálny údaj je D_WGS_1984.
Použitý elipsoid je WGS_1984.
Polovičná os použitého elipsoidu je 6378137,000000.
Použité sploštenie elipsoidu je 1 / 298,257224.

Nahant_NH_sedcover Tvarový súbor sedimentového krytu pre Nahant do Salisbury, MA (Zdroj: US Geological Survey)

FID Číslo internej funkcie. (Zdroj: Esri)

Postupné jedinečné celé čísla, ktoré sa generujú automaticky.

Tvar Geometria prvkov. (Zdroj: Esri)

Súradnice definujúce prvky.

sed_type Klasifikácia spodného typu založená na dvanástich zložených jednotkách, ktoré predstavujú kombinácie štyroch koncových jednotiek (R = hornina G = štrk S = piesok M = bahno). (Zdroj: Barnhardt a ďalší (1998))

jednoduché nomenklatúra sedimentov založená na 3 jednoduchých triedach: piesok, bahno, tvrdé dno, ako je definované vo vzorkovej databáze CZM (zdroj: U.S. Geological Survey)

HodnotaDefinícia
piesokSediment, ktorého primárnou zložkou (> 50%) je piesok
hardbottomSediment, ktorého primárnou zložkou je hornina, balvan, dláždenie alebo hrubý štrk
blatoSediment, ktorého primárnou zložkou (> 50%) je bahno a hlina
N / AV tejto oblasti nebolo dostatok vstupných údajov zdroja na definovanie jednoduchej textúry sedimentu.

formy na posteľ textové pole, ktoré na základe geofyzikálnych rastrových údajov popisuje prítomnosť alebo neprítomnosť foriem lôžka na morskom dne (Zdroj: U.S. Geological Survey)

HodnotaDefinícia
Ánotvary postele sú prítomné v niektorej časti vystopovaného polygónu v zdrojových akustických dátach
čtvary postele nie sú prítomné v žiadnej časti vystopovaného polygónu v zdrojových akustických dátach

phi_class Trieda sedimentu definovaná Wentworthovou klasifikáciou stanovená pomocou laboratórne analyzovaných vzoriek v databáze vzoriek CZM (Zdroj: Wentworth (1922))

HodnotaDefinícia
hrubé okruhliakytrieda sedimentov, ktorých veľkosť phi je medzi -5 a -4
hrubé bahnotrieda sedimentov, ktorých veľkosť phi je medzi 4 a 5
Hrubý piesoktrieda sedimentov, ktorých veľkosť phi je medzi 0 a 1
valountrieda sedimentov, ktorých veľkosť phi je medzi -6 a -8
jemné kamienkytrieda sedimentov, ktorých veľkosť phi je medzi -2 a -3
jemný piesoktrieda sedimentov, ktorých veľkosť phi je medzi 2 a 3
jemné bahnotrieda sedimentov, ktorých veľkosť phi je medzi 6 a 7
granuletrieda sedimentov, ktorých veľkosť phi je medzi -1 a -2
stredné okruhliakytrieda sedimentov, ktorých veľkosť phi je medzi -3 a -4
stredný piesoktrieda sedimentov, ktorých veľkosť phi je medzi 2 a 1
stredné bahnotrieda sedimentov, ktorých veľkosť phi je medzi 5 a 6
veľmi hrubé okruhliakytrieda sedimentov, ktorých veľkosť phi je medzi -5 a -6
veľmi hrubý piesoktrieda sedimentov, ktorých veľkosť phi je medzi 0 a -1
veľmi jemný piesoktrieda sedimentov, ktorých veľkosť phi je medzi 3 a 4
veľmi jemné bahnotrieda sedimentov, ktorých veľkosť phi je medzi 7 a 8
N / Atrieda sedimentu, ktorej veľkosť phi sa nedala určiť z údajov o veľkosti zrna alebo v polygóne neboli žiadne vzorky s laboratórne analyzovanou štatistikou veľkosti zrna

Data_confi Každému interpretovanému polygónu bola pridelená hodnota spoľahlivosti interpretácie údajov od 1 do 4 na základe kvality a počtu zdrojov vstupných údajov. (Zdroj: Americký geologický prieskum)

HodnotaDefinícia
1Oblasti textúry sedimentu, ktoré boli definované na základe batymetrie s najvyšším rozlíšením (5 m) a spätného rozptylu (1 m), spodných fotografií, vzoriek sedimentu a seizmických interpretácií, dostali najvyššiu hodnotu spoľahlivosti interpretácie údajov 1 (veľmi vysoká spoľahlivosť).
2Oblasti, kde bola textúra sedimentu definovaná na základe batymetrie s rozlíšením 30 m, spätného rozptylu s rozlíšením 1 m, spodných fotografií a vzoriek sedimentu, dostali hodnotu spoľahlivosti interpretácie 2 (vysoká spoľahlivosť).
3Hodnota spoľahlivosti 3 (mierna spoľahlivosť) bola daná oblastiam so vzorkami lidaru a sedimentu, ale žiadne spodné fotografie ani seizmické interpretácie s vysokou hustotou.
4Najnižšie hodnoty spoľahlivosti (4) dostali oblasti, v ktorých boli k dispozícii iba údaje zo vzoriek a leteckých snímok.

Počet_ Počet vzoriek sedimentu (s laboratórne analyzovanou štatistikou veľkosti zrna), ktoré sa vyskytujú v každom kvalitatívne odvodenom polygóne. Toto pole automaticky generuje Esri, keď sú bodové údaje (vzorová databáza) spojené s polygónom (interpretácia textúry sedimentu). (Zdroj: Esri)

Rozsah hodnôt
Minimum:0
Maximum:169
Jednotky:počítať
Rozhodnutie:1

Priemer_GRAVEL Priemerná percentuálna hmotnosť (%) štrku (stanovená zo vzoriek s laboratórne analyzovanou štatistikou zrnitosti) v rámci každého kvalitatívne odvodeného polygónu. Toto pole automaticky generoval Esri ako súhrn číselných atribútov bodov, ktoré spadajú do polygónu, keď sú bodové údaje (vzorová databáza) spojené s polygónom (interpretácia textúry sedimentu). -999 je hodnota bez údajov (zdroj: U.S. Geological Survey)

Rozsah hodnôt
Minimum:0
Maximum:97.9
Jednotky:percent
Rozhodnutie:0.1

Priemer_SAND Priemerná percentuálna hmotnosť (%) piesku (stanovená zo vzoriek s laboratórne analyzovanou štatistikou zrnitosti) v rámci každého kvalitatívne odvodeného polygónu. Toto pole automaticky generoval Esri ako súhrn číselných atribútov bodov, ktoré spadajú do polygónu, keď sú bodové údaje (vzorová databáza) spojené s polygónom (interpretácia textúry sedimentu). -999 je hodnota bez údajov (zdroj: U.S. Geological Survey)

Rozsah hodnôt
Minimum:2
Maximum:100
Jednotky:percent
Rozhodnutie:0.01

Priemer_SILT Priemerná percentuálna hmotnosť (%) bahna (stanovená zo vzoriek s laboratórne analyzovanou štatistikou veľkosti zrna) v rámci každého kvalitatívne odvodeného polygónu. Toto pole automaticky generoval Esri ako súhrn číselných atribútov bodov, ktoré spadajú do polygónu, keď sú bodové údaje (vzorová databáza) spojené s polygónom (interpretácia textúry sedimentu). -999 je hodnota bez údajov (zdroj: U.S. Geological Survey)

Rozsah hodnôt
Minimum:0
Maximum:67.2
Jednotky:percent
Rozhodnutie:0.1

Priemer_CLAY Priemerná percentuálna hmotnosť (%) hliny (stanovená zo vzoriek s laboratórne analyzovanou štatistikou zrnitosti) v rámci každého kvalitatívne odvodeného polygónu. Toto pole automaticky generoval Esri ako súhrn číselných atribútov bodov, ktoré spadajú do polygónu, keď sú bodové údaje (vzorová databáza) spojené s polygónom (interpretácia textúry sedimentu). -999 je hodnota bez údajov (zdroj: U.S. Geological Survey)

Rozsah hodnôt
Minimum:0
Maximum:48.0
Jednotky:percent
Rozhodnutie:0.1

Priemer_PHI Priemerná veľkosť phi v rámci každého kvalitatívne odvodeného polygónu (-999 je hodnota bez údajov, čo znamená, že v danom polygóne neboli žiadne vzorky so laboratórne analyzovanou štatistikou veľkosti zrna) (Zdroj: US Geological Survey)

Rozsah hodnôt
Minimum:-5.2
Maximum:7.5
Jednotky:phi
Rozhodnutie:0.01

Kto vytvoril súbor údajov?

508-548-8700 x2259 (hlas)
508-457-2310 (FAX)
[email protected]

Prečo bol súbor údajov vytvorený?

Ako bol súbor údajov vytvorený?

Barnhardt a ďalší, 2006 (zdroj 1 z 12)

Barnhardt, W.A., Andrews, B.D. a Butman, Bradford, 2006, Geologické mapovanie vnútorného kontinentálneho šelfu s vysokým rozlíšením: Nahant to Gloucester, Massachusetts: Správa o otvorenom súbore 2005-1293, US Geological Survey, Reston, VA.

Odkazy online:

Barnhardt a ďalší, 2009 (zdroj 2 z 12)

Barnhardt, WA, Andrews, BD, Ackerman, SD, Baldwin, WE a Hein, CJ, 2009, Geologické mapovanie vnútorného kontinentálneho šelfu s vysokým rozlíšením: Cape Ann do Salisbury Beach, Massachusetts: Správa otvoreného súboru 2007-1373, US Geological Survey, Reston, VA.

Odkazy online:

Butman a ďalší, 2007 (zdroj 3 z 12)

Butman, B., Valentine, PC, Middleton, TJ a Danforth, WW, 2007, Knižnica GIS údajov Multibeam pre Massachusetts Bay a Stellwagen Bank National Marine Sanctuary, Offshore of Boston, Massachusetts: Digital Data Series 99, US Geological Survey, Reston, VA.

Odkazy online:

Ukážková databáza CZM (zdroj 4 z 12)

USACE- JALBTCX, 2008 (zdroj 5 z 12)

Gutierrez a ďalší, 2000 (zdroj 6 z 12)

Gutierrez, BJ, Butman, Bradford a Blackwood, DS, 2000, Fotografie morského dna v zálive Western Massachusetts Bay, pobrežné pobrežie Bostonu, Massachusetts, júl 1999: Správa otvoreného súboru 00-427, US Geological Survey, Reston, VA .

Odkazy online:

Farebné ortografické snímky USGS (2008/2009) (zdroj 7 z 12)

US Geological Survey, 2009, MassGIS Data - USGS Color Ortho Imagery (2008/2009): Massachusetts Office of Geospatial Information, Boston, MA.

Odkazy online:

Pendleton a ďalší (2013) (zdroj 8 z 12)

Pendleton, EA, Baldwin, WE, Barnhardt, WA, Ackerman, SD, Foster, DS, Andrews, BD a Schwab, WC, 2013, Plytká geológia, Textúra morského dna a Fyziografické zóny vnútorného kontinentálneho šelfu od Nahantu po Northern Cape Cod Bay, Massachusetts: Správa o otvorenom súbore 2012-1157, US Geological Survey, Reston, VA.

Odkazy online:

Oldale a Bick, 1987 (zdroj 9 z 12)

Oldale, R.N. a Bick, Jennifer, 1987, Mapy a seizmické profily ukazujúce geológiu vnútorného kontinentálneho šelfu, Massachusetts Bay, Massachusetts: Miscellaneous Field Studies Map 1923, U.S. Geological Survey, Reston, VA.

Odkazy online:

Oldale a Wommack, 1987 (zdroj 10 z 12)

Oldale, R.N. a Wommack, L.E., 1987, Mapy a seizmické profily ukazujúce geológiu vnútorného kontinentálneho šelfu, Cape Ann, Massachusetts, New Hampshire: Miscellaneous Field Studies Map 1892, U.S. Geological Survey, Reston, VA.

Odkazy online:

Hein a ďalší, 2013 (zdroj 11 z 12)

Hein, CJ, FitzGerald, DM, Barnhardt, WA a Stone, BD, 2013, Onshore-Offshore Surficial Geologic Map of the Newburyport East and Northern Half of the Ipswich Quadrangles, Massachusetts: Geologic Map GM-13-01, Massachusetts Geological Survey , Amherst, MA.

Odkazy online:

Oldale a ďalší, 1994 (zdroj 12 z 12)

Dátum: 2014 (proces 1 z 3) Textúra a priestorové rozloženie sedimentu morského dna boli kvalitatívne analyzované v ArcGIS pomocou niekoľkých zdrojov vstupných údajov (uvedených v príspevku zdroja), vrátane akustického spätného rozptylu, batymetrie, Lidaru, profilu seizmickej reflexie interpretácie, spodné fotografie a vzorky sedimentov. Aby sa vytvorila interpretácia, najskôr sa do geodatabázy ako trieda prvkov importoval mnohouholníkový tvar študovanej oblasti (s ArcMap verzie 10.2). Potom sa v relácii úprav vytvorili polygóny textúry sedimentu pomocou „vyrezaného polygónu“ a „automatického dokončovania polygónu“. Vo všeobecnosti sa úpravy polygónov vykonávali v mierkach od 1: 8 000 do 1: 20 000, v závislosti od veľkosti sledovanej funkcie a rozlíšenia zdrojových údajov. Nasledujúce očíslované kroky naznačujú pracovný tok interpretácie údajov. 1. Údaje o intenzite spätného rozptylu (dostupné v rozlíšení 1 až 10 m) boli prvým vstupom. Zmeny amplitúdy spätného rozptylu boli digitalizované, aby sa načrtli možné zmeny v štruktúre morského dna na základe akustického návratu. Oblasti vysokého spätného rozptylu (svetlé farby) majú silné akustické odrazy a naznačujú balvany, štrky a všeobecne hrubé sedimenty na morskom dne. Plochy s nízkym spätným rozptylom (tmavé farby) majú slabé akustické odrazy a zvyčajne sa vyznačujú jemnejším zrnitým materiálom, ako sú bahno a jemný piesok. 2. Polygóny boli potom rafinované a upravené pomocou gradientov, drsnosti a reliéfnych obrazov v tieni kopca odvodených z interferometrickej a multibeamovej riadkovej batymetrie a Lidaru (k dispozícii v rozlíšení 2,5 - 30 m). Oblasti drsnej topografie a vysokej drsnosti sa zvyčajne spájajú so skalnatými oblasťami, zatiaľ čo hladké oblasti s nízkou drsnosťou majú tendenciu byť pokryté jemnozrnným sedimentom. Tieto batymetrické deriváty pomohli spresniť hranice polygónov, kde zmeny od primárne skalného k primárne štrkovému betónu nemuseli byť zjavné v dátach spätného rozptylu, ale mohli byť ľahko identifikovateľné v reliéfe v tieni a pri zmenách svahu. 3. Tretím vstupným údajom (ak je k dispozícii) bola stratigrafická interpretácia profilov seizmickej reflexie (Barnhardt a ďalší 2006 2009) a povrchové geologické mapy (Oldale a Bick, 1987 Oldale a Wommack, 1987 Oldale a ďalší, 1994 Hein a ďalší, 2013), ktorý ďalej obmedzil rozsah a všeobecný tvar distribúcie sedimentov na morskom dne a skalných výbežkov a poskytol tiež prehľad týkajúci sa pravdepodobnej textúry sedimentu prvku založeného na predkvartérnom, glaciálnom alebo postglaciálnom pôvode. Seizmické čiary a povrchové geologické mapy z nich odvodené a použité tu ako vstupné údaje sa zhromažďovali s rozstupom zvyčajne 100 metrov, pričom spojovacie čiary boli od seba vzdialené spravidla 1 km. 4. Po vysledovaní všetkých prvkov morského dna z geofyzikálnych údajov boli vytvorené nové polia s názvom „sed_type“ a „shep_code“. Spodné fotografie a vzorky sedimentu boli použité na definovanie textúry sedimentu pre polygóny pomocou Barnhardta a ďalších (1998). Niektoré polygóny mali viac ako jednu vzorku a niektorým polygóny chýbali informácie o vzorke. Pre viac vzoriek v polygóne sa na klasifikáciu typu sedimentu použila dominantná textúra sedimentu (alebo priemerná veľkosť phi) (často jej pomáha štatistika sedimentu „spojiť údaje“ opísaná v neskoršom kroku spracovania). V skalných oblastiach sa na kvalitatívne vymedzenie textúry sedimentu použili fotografie dna pri absencii vzoriek sedimentu. Polygóny, ktorým chýbali informácie o vzorke, boli textúrne definované extrapoláciou zo susedných alebo proximálnych polygónov podobného akustického charakteru, ktoré neobsahovali vzorky sedimentu. Pri definovaní textúry sedimentu v celej študovanej oblasti boli uprednostňované vzorky s laboratórnou analýzou veľkosti zrna pred vizuálnymi popismi. Spodné fotografie sú od seba vzdialené asi 2 km a hustota vzoriek sedimentov sa v celej študovanej oblasti líši.

Osoba, ktorá vykonávala túto činnosť:

508-548-8700 x2259 (hlas)
508-457-2310 (FAX)
[email protected]

Osoba, ktorá vykonávala túto činnosť:

508-548-8700 x2259 (hlas)
508-457-2310 (FAX)
[email protected]

Osoba, ktorá vykonávala túto činnosť:

(508) -548-8700 x2259 (hlas)
(508) -457-2310 (FAX)
[email protected]

McMullen, K.Y., Paskevich, V.F. a Poppe, L.J., 2012, USGS East-coast Sediment Analysis: Procedures, Database, and GIS Data: Open File Report 2005-1001, U.S. Geological Survey, Reston, VA.

Odkazy online:

Ford, K.H. a Voss, S.E., 2010, Seafloor Sediment Composition in Massachusetts Determined Using Point Data: Massachusetts Division of Marine Fisheries Technical Report TR-45, Massachusetts Division of Marine Fisheries, New Bedford, MA.

Odkazy online:

Aké spoľahlivé sú údaje, aké problémy v súbore údajov pretrvávajú?

Tieto údaje boli získané kvalitatívne z akustických a vzorových údajov s rôznym rozlíšením. Horizontálna neistota spojená najmä so zberom vzoriek môže byť pomerne vysoká (100 metrov), oveľa vyššia ako polohová neistota spojená s akustickými údajmi (zvyčajne menej ako <10 metrov metrov). Dátum odberu vzorky a umiestnenie lodnej stanice všetko prispieva k neistote polohy vzorky. Odhaduje sa, že tieto kvalitatívne odvodené polygóny popisujúce vlastnosti morského dna sú vo vzdialenosti do 50 metrov, horizontálne, ale lokálne môžu byť vyššie, ak je vymedzenie textúry sedimentu založené iba na informáciách o vzorke.

Aj keď existuje pole pre strednú hĺbku vody, nie je možné predpokladať vertikálnu presnosť. Hodnota hĺbky je priemerom všetkých buniek mriežky v rámci každého polygónu (mriežkované údaje od Pendletona a ďalších (2013)). V mnohých prípadoch stredná hodnota hĺbky pokrýva rozsah hĺbok od takmer nuly do <30 metrov, a ako taká by sa nemala používať na navigáciu ani brať ako absolútna hodnota hĺbky v polygóne.

Tieto údaje o kryte sedimentu sú definované pre oblasti, kde existujú zdrojové údaje. Medzery v pokrytí sa vo všeobecnosti kryjú s medzerami v zdrojových údajoch. Niektoré malé medzery v údajoch sa však interpretovali pomocou extrapolácie. Oblasti s nižšou kvalitou údajov a neúplným pokrytím sú uvedené v poli atribútu spoľahlivosti údajov.

Ako môže niekto získať kópiu súboru údajov?

Existujú zákonné obmedzenia prístupu alebo použitia údajov?

Obmedzenia prístupu: Žiadne Use_Constraints: Nepoužívať na navigáciu. Údaje, ktoré sú verejnou doménou od vlády USA, sú voľne redistribuovateľné so správnymi metadátami a uvedením zdroja. Ako zdroj týchto informácií prosím uznajte Americký geologický prieskum (USGS). Ďalej existujú obmedzenia spojené s interpretáciami mapovania kvalitatívneho sedimentu. Kvôli rozsahu zdrojových geofyzikálnych údajov a rozstupom vzoriek nie sú zachytené všetky zmeny v textúre morského dna. Údaje boli mapované medzi 1: 8 000 a 1: 25 000, ale odporúčaná mierka pre aplikáciu týchto údajov je 1:25 000. Objekty menšie ako 5 000 m2 alebo menšie ako 50 m neboli digitalizované z dôvodu polohovej neistoty, nedostatku informácií o vzorkách a často pominuteľnej povahy prvkov morského dna malého rozsahu. Nie všetky digitalizované prvky morského dna obsahovali vzorové informácie, takže textúru morského dna často charakterizuje najbližšia podobná vlastnosť, ktorá obsahuje vzorku. Naopak, niekedy digitalizovaný objekt obsahoval viac vzoriek a nie všetky vzorky v rámci prvku boli v zhode (s rovnakou textúrou). V týchto prípadoch bola zvolená dominantná textúra sedimentu, ktorá predstavuje primárnu textúru pre polygón. Vzorky zo skalných oblastí často pozostávajú iba zo spodných fotografií, pretože veľká veľkosť častíc často bráni izolácii vzorky sedimentu. Spodná klasifikácia fotografií môže byť subjektívna, takže tlmočník odhadne určenie typu sedimentu, ktorý je väčší ako 50% rámca zobrazenia, a môže sa medzi tlmočníkmi líšiť. Spodné foto transekty často odhaľujú zmeny na morskom dne na vzdialenosti menšej ako 100 m a tieto zmeny nie sú často v akustických údajoch pozorovateľné. Heterogénna textúra morského dna sa môže meniť veľmi rýchlo a veľa malých zmien nebude možné zistiť ani zmapovať v mierke 1: 25 000. Hranice polygónov sú často odvodené na základe vzoriek sedimentov a dokonca aj hranice, ktoré sú sledované na základe zmien amplitúdy v geofyzikálnych údajoch, podliehajú migrácii. Hranice mnohouholníkov by sa mali považovať za približné umiestnenie zmeny textúry.

508-548-8700 x2259 (hlas)
508-457-2310 (FAX)
[email protected]

Správa USGS o otvorenom súbore 2015-1153 Sediment Texture from Nahant to NH. Súbor zip obsahuje súbor shapefile (Nahant_NH_sedcover), grafiku prehliadania (sedcover_browse.png) a súbory metadát FGDC CSDGM v štyroch štandardných formátoch.

    Dostupnosť v digitálnej podobe:

Formát údajov: Súbor WinZip (v 14.5) obsahuje kvalitatívne odvodené polygóny, ktoré definujú textúru a distribúciu morského dna od Nahantu po Salisbury, MA a súvisiace metadáta vo formáte Shapefile (verzia ArcGIS 10.2) Esri Polygon Shapefile Veľkosť: 930 KB
Sieťové odkazy: & lthttps: //pubs.usgs.gov/of/2015/1153/GIS_catalog/SedimentTexture/SedCover.zip>
& lthttps: //pubs.usgs.gov/of/2015/1153/html/ofr20151153_GIS_catalog.html//>
& lthttps: //pubs.usgs.gov/of/2015/1153/>

Kto napísal metaúdaje?

508-548-8700 x2259 (hlas)
508-457-2310 (FAX)
[email protected]

Generované používateľom t.t. verzia 2.9.21 v utorok 18. augusta 10:13:36 2015


Učenie sa geopriestorovej analýzy pomocou Pythonu

Geopriestorová analýza sa používa takmer vo všetkých oblastiach, na ktoré si spomeniete, od medicíny, obrany, poľnohospodárstva. Jedná sa o prístup k použitiu štatistickej analýzy a iného informačného inžinierstva k údajom, ktorý má geografický alebo geopriestorový aspekt. A to zvyčajne zahŕňa aplikácie schopné geopriestorového zobrazenia a spracovania na získanie kompilovaných a užitočných údajov.

Program „Learning Geospatial Analysis with Python“ používa expresívny a výkonný programovací jazyk Python, ktorý vás prevedie geografickými informačnými systémami, diaľkovým prieskumom, topografiou a ďalšími. Vysvetľuje, ako používať rámec na efektívny prístup ku geopriestorovej analýze, ale podľa vašich vlastných podmienok.

Program „Učenie sa geopriestorovej analýzy pomocou Pythonu“ sa začína pozadím, prieskumom použitých techník a technológií a potom sa pole rozdelí na jednotlivé špecializované oblasti: GIS, diaľkový prieskum, údaje o nadmorskej výške, pokročilé modelovanie a real-time. údaje.

Táto kniha vás naučí všetko, čo potrebujete vedieť, od použitia konkrétneho softvérového balíka alebo rozhrania API až po použitie všeobecných algoritmov, ktoré je možné použiť na geopriestorovú analýzu. Táto kniha sa zameriava na čistý Python, kedykoľvek je to možné, na minimalizáciu kompilácie binárnych súborov závislých na platforme, aby ste sa nezdržiavali iba pri príprave analýzy.

Program „Učíme sa geopriestorovú analýzu pomocou Pythonu“ doplní vašu technickú knižnicu praktickými receptami a dobrým porozumením oblasti, ktorá dopĺňa mnoho moderných ľudských snáh.

Čo sa z tejto knihy dozviete

  • Automatizujte pracovné toky geopriestorovej analýzy pomocou Pythonu
  • Kódujte najjednoduchší možný GIS v 60 riadkoch Pythonu
  • Formujte tematické mapy pomocou nástrojov Pythonu
  • Využite rôzne formy geopriestorových údajov, ktoré prichádzajú
  • Vytvárajte výškové obrysy pomocou nástrojov Pythonu
  • Vytvorte modely povodňovej inundácie
  • Naučte sa sledovanie údajov v reálnom čase a použite ich pri prenasledovaní búrok

Toto je kniha v štýle výučby, ktorá vám pomôže vykonať geopriestorovú a GIS analýzu pomocou Pythonu a jeho nástrojov / knižníc. Táto kniha najskôr predstaví rôzne nástroje / balíky súvisiace s Pythonom v úvodných kapitolách, až potom sa zameria na praktické využitie, príklady a implementáciu do špecializovaných druhov analýzy geopriestorových údajov.


Chyba 4 pri rastrovaní súboru mnohouholníka - Geografické informačné systémy

Pamätám si na diskusiu pred niekoľkými týždňami o potrebe
vektorizácia rastrov v geotómiách. Andrea Aime na niektoré poukázala
JGrass kód (prístav Grass 'r.to.vect) a ľudia ponúkli, že otestujú
algoritmus pre Geotools.

Toto tiež veľmi potrebujem, tak som to skúsil a urobil
trieda kompatibilná s geotoolmi, ktorá sa zatiaľ uspokojivo testuje. Kód
je samostatný (v prostredí geotools) a obsahuje main ()
s minimálnym testovacím kódom. Dá sa to urobiť oveľa inteligentnejším, ale je to tak
funguje dobre ako dôkaz koncepcie. Ak to niekto chce vidieť, môže to byť
nájdete na našom serveri s rybím okom:

Chystám sa tiež začať pracovať na rasterizéri - čo asi bude
hlúpy, pretože určite nie som guru pre priestorový algoritmus, ale po 12
rokov v USA mi neostáva hanba a čo prídem, zverejním
s každopádne :) Návrhy na algoritmy alebo odkazy na existujúci kód
sú samozrejme vítaní.

Myslím, že vám môžem poskytnúť východiskový bod k tejto implementácii prostredníctvom
algorytmus riadku skenovania. Nie najvýkonnejšia, ale najrýchlejšia
implementovať: http://jgrasstechtips.blogspot.com/2008/01/how-to-rasterize-polygon-in-jgrass.html

Implementácia je tu, metóda rasterizePolygonGeometry:
https://dev.cocos.bz/plugins/scmsvn/viewcvs.php/jgrass3.0/trunk/eu.hydrologis.jgrass.libs/src/eu/hydrologis/jgrass/libs/utils/JGrassUtilities.java?rev= 1353 & amproot = jgrass & ampview = označenie

Grazie Andrea za poukázanie na algoritmus rasterizácie - čo som bol
hranie sa s tým bolo veľmi odlišné, rekurzívna bisekcia, ktorá bola veľa
zábavné písanie, ale pravdepodobne 100-krát menej efektívne -) dám toto a
roztočiť tento týždeň a zverejniť moje výsledky. Na fungovanie potrebujem oba algoritmy
spoľahlivo za dobre vychované prípady za pár mesiacov, takže to je moje
časová os. Ak sa niekto v určitom okamihu rozhodne vziať ich na integráciu do
geotools, dajte mi vedieť, aby som mohol použiť verziu geotools a prestal hrať
s nimi v mojej vlastnej základni kódov. Opäť som všetko okrem GIS guru, takže som si vybral
bude potrebné dôkladné preskúmanie.

Nezabudnem spomenúť aspoň známych autorov / prispievateľov v
úvery - ak pochádza z pôvodnej trávy, boli pravdepodobne koreňovými autormi
buď Jim Westervelt alebo Mike Shapiro. Obaja starí priatelia - pozriem sa na
zdroj trávy a ak bude stále nejasný, strelím im e-mail.

-----Pôvodná správa-----
Od: geotools-gt2-users-***@lists.sourceforge.net
[mailto: geotools-gt2-users - *** @ lists.sourceforge.net] V mene
Andrea Aime
Odoslané: pondelok 31. marca 2008 4:43
Komu: Andrea Antonello
Kópia: Ferdinando Villa geotools-gt2-***@lists.sourceforge.net
Predmet: Re: [Geotools-gt2-users] Konverzia rastra na vektor - Java
pripojený dôkaz o koncepcii

V skutočnosti som práve opravil nejaké chyby v tom module, niekto
iný to napísal (nepamätám si koho).
Na zdravie
Andrea

-------------------------------------------------------------------------
Vyskúšajte nové trhovisko SourceForge.net.
Je to najlepšie miesto pre nákup alebo predaj služieb
takmer čokoľvek Open Source.
http://ad.doubleclick.net/clk16421623913503038w?http://sf.net/marketplace

Nezdá sa, že vložte z kódu r.to.vect C:
* MODUL: r.to.vect
*
* AUTOR: Bill Brown, Mike Baba, Jean Ezell a Andrew Heekin,
* David Satnik, Andrea Aime, Radim Blažek

Trochu som pracoval na rasterizácii založenej na prostredí Java 2D pomocou tried Graphics & amp BufferedImage. Spočiatku bolo mojou potrebou iba manipulovať s objektmi Polygon, takže mám málo testov s inými typmi Geometry, aj keď by mali fungovať (testoval som s LineString a MultiPolygon). Zatiaľ som mal dobrý výkon (> 10 000 polygónov / s)

Pripájam potrebné triedy (FeatureRasterizer je jediný, na ktorom skutočne záleží!). Upozorňujeme, že toto je napísané pomocou aplikácie Geotools 2.0 (staršia aplikácia) a pri inovácii na verziu 2.3 a vyššej bude treba vykonať určité zmeny. Oceňujem každú spätnú väzbu a vylepšenia! Dúfam, že sa niekedy pokúsim s programom JOGL dosiahnuť ešte vyšší výkon.

/ Myslím, že vám môžem poskytnúť východiskový bod k tejto implementácii prostredníctvom
algorytmus riadku skenovania. Nie najvýkonnejší, ale najrýchlejší
implementovať: http://jgrasstechtips.blogspot.com/2008/01/how-to-rasterize-polygon-in-jgrass.html

Implementácia je tu, metóda rasterizePolygonGeometry:
https://dev.cocos.bz/plugins/scmsvn/viewcvs.php/jgrass3.0/trunk/eu.hydrologis.jgrass.libs/src/eu/hydrologis/jgrass/libs/utils/JGrassUtilities.java?rev= 1353 & amproot = jgrass & ampview = označenie

Ďakujem veľmi pekne za prispenie - ušetrí mi to veľa práce!
Urobím nejaké testovanie a podľa potreby zmodernizujem (aj keď žiadne nevidím
zastarané metódy geografických nástrojov používané v FeatureRasterizer.java) a zoznam nechajte
vedieť.

Docent, spolupracovník pre výskum ekoinformatiky, Gundov inštitút
pre ekologickú ekonómiu, UVM

Od: Steve Ansari [mailto: *** @ noaa.gov]
Odoslané: pondelok 31. marca 2008 11:23
Príjemca: Ferdinando Villa
Kópia: geotools-gt2-***@lists.sourceforge.net
Predmet: Prevod z vektora na raster

Trochu som pracoval na rasterizácii na základe Java 2D pomocou Graphics & amp
Triedy BufferedImage. Spočiatku som potreboval iba zvládnuť Polygon
objekty, takže mám málo testov s inými typmi geometrie, aj keď s nimi
by malo fungovať (testoval som s LineString a MultiPolygon). Mal som dobre
doterajší výkon (> 10 000 polygónov / s)

Pripájam potrebné triedy (FeatureRasterizer je jediný, ktorý
naozaj záleží!). Upozorňujeme, že toto je napísané pomocou aplikácie Geotools 2.0 (staršia aplikácia).
a pri inovácii na verziu 2.3+ bude potrebné vykonať určité zmeny. Vážim si akékoľvek
spätná väzba a vylepšenia! Dúfam, že to niekedy skúsim s JOGL
ešte väčší výkon.

Myslím, že vám môžem poskytnúť východiskový bod k tejto implementácii prostredníctvom
algorytmus riadku skenovania. Nie najvýkonnejší, ale najrýchlejší
realizovať:
http://jgrasstechtips.blogspot.com/2008/01/how-to-rasterize-polygon-in-jgras
s.html

Implementácia je tu, metóda rasterizePolygonGeometry:
https://dev.cocos.bz/plugins/scmsvn/viewcvs.php/jgrass3.0/trunk/eu.hydrologi
s.jgrass.libs/src/eu/hydrologis/jgrass/libs/utils/JGrassUtilities.java?rev=1
353
<https://dev.cocos.bz/plugins/scmsvn/viewcvs.php/jgrass3.0/trunk/eu.hydrolog
is.jgrass.libs/src/eu/hydrologis/jgrass/libs/utils/JGrassUtilities.java?rev=
1353&root=jgrass&view=markup> &root=jgrass&view=markup

Actually Steve's code works beautifully and does not seem to require much
modernization! I haven't tested it with a subsampled envelope yet, but it
spits out 4000x2000 rasters from big shapefiles in seconds. I only commented
out some (not all) debug printouts and added a function to produce a
GridCoverage2D directly:

public GridCoverage2D rasterize(String name, FeatureCollection fc,
String attributeName, ReferencedEnvelope env)

you can pass null as the envelope and it will use the boundaries of the
feature collection. I also internalized the FeatureRasterizerException so
the code is now self-contained as long as geotools is in the classpath. To
does not use any deprecated API - that's the extent of my modernization
capabilities :)

If I find bugs along the way I'll try to fix them - progress can be followed
o
http://ecoinformatics.uvm.edu/crucible/browse/ThinklabGeospacePlugin/org/int
egratedmodelling/geospace/gis/FeatureRasterizer.java.

-----Original Message-----
From: Jody Garnett [mailto:***@refractions.net]
Sent: Tuesday, April 01, 2008 3:28 PM
To: Ferdinando Villa
Cc: 'Steve Ansari' geotools-gt2-***@lists.sourceforge.net
Subject: Re: [Geotools-gt2-users] Vector to Raster conversion

Hey guys we are setting up a "Process" module in geotools (see this
weeks IRC). After you do your "testing and modernize" do you want to
send it our way? It woudl be great to have examples of different kinds
of processes to make sure the API works out okay.
Jody

Thanks Ferdinando! It looks great.

I received a question about the rasterization code (Features to Grid
Coverage) and upgraded the code to Geotools 2.5.2. I've attached the
main class (FeatureRasterizer.java) and a test class
(TestFeatureRasterizer.java).

Here are the geotools jars needed to run this:

Many thanks for this update Steve, I'll be using your code in the near future :)

I think I'm the one who made the question :-). Many thanks for the help. I'm
sure it will be really, really useful. I'll inform

Hello ,
I am using FeatureRasterizer of Steve Ansari . To je skvelé! Vďaka. I have
a little problem. I always get a little displacement between the result of
the rasterizing and the original Feature on displaying. (See attachment).
how can I avoid that?
Ďakujem.

GridCoverage2D cov = .
//I want to get the same image dimensions ratio as the ones of cov
RenderedImage dest = cov.getRenderedImage()

int height = dest.getHeight()

//1200 pixels wide
height=(int)( Math.floor(1200.0 * ((double)height)
/ (double)width))

FeatureRasterizer fr = new FeatureRasterizer(height,width, -999f)

Envelope env = cov.getEnvelope()

GridCoverage2D result= null
try <
result = fr.rasterize("Selection", fc, "ID",
new ReferencedEnvelope(env))
> catch (FeatureRasterizer.FeatureRasterizerException e) <
Loading Image.
e.printStackTrace()
>
http://n2.nabble.com/file/n3776549/raster.png
http://n2.nabble.com/file/n3776549/raster.png raster.png

Steve's raster to vector code is now included in the gt-process module
in GeoTools version 2.6. Parts of the code were rewritten while
porting it to GeoTools so, if possible, could you try switching to
that version and see if you still get the same registration error ?

You will need to include the gt-process jar in your project. The
easiest way to use do the conversion is to use the static
RasterToVectorProcess.process method. Here is the method header:

/**
* A static helper method that can be called directy to run the process.
* <p>
* The process interface is useful for advertising functionality to
* dynamic applications, but for 'hands on' coding this method is much more
* convenient than working via <@linkplain
org.geotools.process.Process#execute >.
*
* @param cov the input coverage
* @param band the index of the band to be vectorized
* @param bounds bounds of the area (in world coordinates) to
vectorize if <@code null>
* the whole coverage
* @param outsideValues a collection of one or more values which
represent 'outside' or no data
* @param progress an optional ProgressListener (may be null)
*
* @return a FeatureCollection containing simple polygon features
*
*/
public static FeatureCollection<SimpleFeatureType,SimpleFeature> process(
GridCoverage2D cov,
int band,
Envelope2D bounds,
Collection<Double> outsideValues,
ProgressListener progress) throws ProcessException <

If you are using maven as your build tool you can simple add
gt-process as a dependency to your project.

You will need to swap over to one of the GeoTools 2.6 releases: the
most recent being 2.6-M3.

Please try it and let me know how it works for you.

Yes - sorry about that last post where I referred you to the
RasterToVectorProcess class - my brain was in reverse :-(

The class you want is, of course, VectorToRasterProcess and its static
helper method: process.

FeatureCollection<SimpleFeatureType, SimpleFeature> features = .

// name of the feature attribute from which raster cell values will be taken
String valueAttr = .

// bounds of the output grid coverage in world coords
ReferencedEnvelope bounds = .

// dimensions of the output grid coverage (cols, rows)
Dimension gridDim = .

// name of the output grid coverage
String covName = .

GridCoverage2D cov = VectorToRasterProcess.process(features,
valueAttr, gridDim, bounds, covName, null)

I'm afraid I can only really help you with GeoTools 2.6 - sorry about that.

Ah, you're quite right. The image backing the output grid coverage
doesn't has a null ColorModel.

The cause is the flattenXXX methods in VectorToRasterProcess which
convert the 4 band ARGB image that the vector data are drawn on into a
single band int or float image.

A color model could be assigned at that stage but will there always be
an appropriate choice ? I'm not clear on that. For instance, see
this post on the JAI forum.

Although the context for that post is multi-band images, I think the
point about the difference between GIS data and graphic images still
platí.

I'd like to defer to Simone and the other image savvy developers for
advice about this.

Good grief, I should proof-read before I send :-(

--
Martin Tomko
Postdoctoral Research Assistant

Geographic Information Systems Division
Department of Geography
University of Zurich - Irchel
Winterthurerstr. 190
CH-8057 Zurich, Switzerland

email: ***@geo.uzh.ch
site: http://www.geo.uzh.ch/

mtomko
mob: +41-788 629 558
tel: +41-44-6355256
fax: +41-44-6356848


Hfrhyu

How do I extract a value from a time formatted value in excel?

Term for the "extreme-extension" version of a straw man fallacy?

Sequence of Tenses: Translating the subjunctive

Where does the Z80 processor start executing from?

Sort a list by elements of another list

Did Dumbledore lie to Harry about how long he had James Potter's invisibility cloak when he was examining it? If so, why?

Class Action - which options I have?

How do scammers retract money, while you can’t?

You cannot touch me, but I can touch you, who am I?

Is expanding the research of a group into machine learning as a PhD student risky?

Gears on left are inverse to gears on right?

Balance Issues for a Custom Sorcerer Variant

Short story about space worker geeks who zone out by 'listening' to radiation from stars

Was Spock the First Vulcan in Starfleet?

Trouble understanding the speech of overseas colleagues

What happens if you roll doubles 3 times then land on "Go to jail?"

Tiptoe or tiphoof? Adjusting words to better fit fantasy races

What is paid subscription needed for in Mortal Kombat 11?

I'm in charge of equipment buying but no one's ever happy with what I choose. How to fix this?

What does "I’d sit this one out, Cap," imply or mean in the context?

Why escape if the_content isnt?

How do I go from 300 unfinished/half written blog posts, to published posts?

Performing Raster Calculation?

Iterate through all fields in attribute table and multiply by fieldPerforming unweighted overlay on multiple raster layersscript to draw a square where the raster pixels contained within are a certain type and greater than XConditional Combine Rasters and Track which Raster pixel usedReclassify raster based on Z-values in Arcmap 10.4.1Combining two reclassified raster images in ArcGIS Desktop?How to extend Raster layer without pixel value data losingExtracting multi values to raster?calculate 'predicted class' raster in QGISMax value for each cell

I would like to charge the pixels of the above-mentioned layers together.
As a final product, I would like to have a file that has different values ​​for each pixel.
When I do the computation, my final product has only one value in each pixel. This is equal to 0

I am working with ArcMap 10.6

I would like to charge the pixels of the above-mentioned layers together.
As a final product, I would like to have a file that has different values ​​for each pixel.
When I do the computation, my final product has only one value in each pixel. This is equal to 0

I am working with ArcMap 10.6

I would like to charge the pixels of the above-mentioned layers together.
As a final product, I would like to have a file that has different values ​​for each pixel.
When I do the computation, my final product has only one value in each pixel. This is equal to 0

I am working with ArcMap 10.6

I would like to charge the pixels of the above-mentioned layers together.
As a final product, I would like to have a file that has different values ​​for each pixel.
When I do the computation, my final product has only one value in each pixel. This is equal to 0

I am working with ArcMap 10.6


Mdhntd

How to increase speed on my hybrid bike with flat handlebars and 700X35C tyres?

What is the meaning of "matter" in physics?

No game no life what were the two siblings referencing in EP 5

My large rocket is still flipping over

What does “two-bit (jerk)” mean?

All of my Firefox add-ons have been disabled suddenly, how can I re-enable them?

Does restarting the SQL Services (on the machine) clear the server cache (for things like query plans and statistics)?

How could a humanoid creature completely form within the span of 24 hours?

What's weird about Proto-Indo-European Stops?

Where do 5 or more U.S. counties meet in a single point?

Was there a dinosaur-counter in the original Jurassic Park movie?

What's the 2-minute timer on mobile Deutsche Bahn tickets?

In a series of books, what happens after the coming of age?

Picking a theme as a discovery writer

If quadruped mammals evolve to become bipedal will their breast or nipple change position?

Texture vs. Material vs. Shader

Concatenate all values of the same XML element using XPath/XQuery

Do the Zhentarim fire members for killing fellow members?

An adjective or a noun to describe a very small apartment / house etc

How can I test a shell script in a "safe environment" to avoid harm to my computer?

ST_SnapToGrid doesn't work properly, e.g. 41.94186153740355 -> 41.941861499999995

ArcGIS 10.1 Network Analyst: Snapping stops from point-shapefile to route analysis layer doesn't work properlyHow does ST_Azimuth work?How <-> operator work?PostGIS : ST_Contains doesn't work after ST_FlipCoordinatesUsing st_distance to calculate shortest distance between a table with point geometry to a table with multipolygon geometryPostGIS - Linestring doesn't contain a Point - ProblemST_Union fails with TopologyException despite valid polygons and using ST_SnapToGridPostGIS St_snapToGrid doesn't work on Z-valueST_Union doesn't completely dissolve boundaries of adjacent polygons with CurvePolygonPostGIS - Snapping a point to a line doesn't work

I'm using ST_SnapToGrid: ST_SnapToGrid(somePoint, 0.0000001) and I get strange result on many points, such as:

Expecting every floating-point value to have an evenly divisible mantissa? There are just some values which can't be manifested by IEEE representation. It would be nice if ST_AsText had an optional precision operand, but it doesn't.

Try the floating point converter in h-schmidt.net/FloatConverter/IEEE754.html with decimal value 0.0000001 and you will see gets changed into 1.0000000116860974230803549289703369140625E-7.

See Why are floating point numbers inaccurate?

Yes, I know about floating point imprecision problem. I thought (or wrongly assumed) that it will try to round the number in such cases. So I think what I want to do is to round all geometries to given precision in addition to SnapToGrid. Or maybe not even use it, only round the numbers. I not sure now.

you could try with a ST_AsTWKB roundtrip.

I'm using ST_SnapToGrid: ST_SnapToGrid(somePoint, 0.0000001) and I get strange result on many points, such as:

Expecting every floating-point value to have an evenly divisible mantissa? There are just some values which can't be manifested by IEEE representation. It would be nice if ST_AsText had an optional precision operand, but it doesn't.

Try the floating point converter in h-schmidt.net/FloatConverter/IEEE754.html with decimal value 0.0000001 and you will see gets changed into 1.0000000116860974230803549289703369140625E-7.

See Why are floating point numbers inaccurate?

Yes, I know about floating point imprecision problem. I thought (or wrongly assumed) that it will try to round the number in such cases. So I think what I want to do is to round all geometries to given precision in addition to SnapToGrid. Or maybe not even use it, only round the numbers. I not sure now.

you could try with a ST_AsTWKB roundtrip.

I'm using ST_SnapToGrid: ST_SnapToGrid(somePoint, 0.0000001) and I get strange result on many points, such as:

I'm using ST_SnapToGrid: ST_SnapToGrid(somePoint, 0.0000001) and I get strange result on many points, such as:

Expecting every floating-point value to have an evenly divisible mantissa? There are just some values which can't be manifested by IEEE representation. It would be nice if ST_AsText had an optional precision operand, but it doesn't.

Try the floating point converter in h-schmidt.net/FloatConverter/IEEE754.html with decimal value 0.0000001 and you will see gets changed into 1.0000000116860974230803549289703369140625E-7.

See Why are floating point numbers inaccurate?

Yes, I know about floating point imprecision problem. I thought (or wrongly assumed) that it will try to round the number in such cases. So I think what I want to do is to round all geometries to given precision in addition to SnapToGrid. Or maybe not even use it, only round the numbers. I not sure now.

you could try with a ST_AsTWKB roundtrip.

Expecting every floating-point value to have an evenly divisible mantissa? There are just some values which can't be manifested by IEEE representation. It would be nice if ST_AsText had an optional precision operand, but it doesn't.

Try the floating point converter in h-schmidt.net/FloatConverter/IEEE754.html with decimal value 0.0000001 and you will see gets changed into 1.0000000116860974230803549289703369140625E-7.

See Why are floating point numbers inaccurate?

Yes, I know about floating point imprecision problem. I thought (or wrongly assumed) that it will try to round the number in such cases. So I think what I want to do is to round all geometries to given precision in addition to SnapToGrid. Or maybe not even use it, only round the numbers. I not sure now.

you could try with a ST_AsTWKB roundtrip.

Expecting every floating-point value to have an evenly divisible mantissa? There are just some values which can't be manifested by IEEE representation. It would be nice if ST_AsText had an optional precision operand, but it doesn't.

Expecting every floating-point value to have an evenly divisible mantissa? There are just some values which can't be manifested by IEEE representation. It would be nice if ST_AsText had an optional precision operand, but it doesn't.

Try the floating point converter in h-schmidt.net/FloatConverter/IEEE754.html with decimal value 0.0000001 and you will see gets changed into 1.0000000116860974230803549289703369140625E-7.

Try the floating point converter in h-schmidt.net/FloatConverter/IEEE754.html with decimal value 0.0000001 and you will see gets changed into 1.0000000116860974230803549289703369140625E-7.

See Why are floating point numbers inaccurate?

See Why are floating point numbers inaccurate?

Yes, I know about floating point imprecision problem. I thought (or wrongly assumed) that it will try to round the number in such cases. So I think what I want to do is to round all geometries to given precision in addition to SnapToGrid. Or maybe not even use it, only round the numbers. I not sure now.

Yes, I know about floating point imprecision problem. I thought (or wrongly assumed) that it will try to round the number in such cases. So I think what I want to do is to round all geometries to given precision in addition to SnapToGrid. Or maybe not even use it, only round the numbers. I not sure now.


Hfrhyu

What is the electric potential inside a point charge?

How can I protect witches in combat who wear limited clothing?

Interesting examples of non-locally compact topological groups

Classification of bundles, Postnikov towers, obstruction theory, local coefficients

Can the prologue be the backstory of your main character?

How many spell slots should a Fighter 11/Ranger 9 have?

What's the point in a preamp?

Problem when applying foreach loop

Who can trigger ship-wide alerts in Star Trek?

How to politely respond to generic emails requesting a PhD/job in my lab? Without wasting too much time

If I can make up priors, why can't I make up posteriors?

I'm having difficulty getting my players to do stuff in a sandbox campaign

Am I ethically obligated to go into work on an off day if the reason is sudden?

How are presidential pardons supposed to be used?

What do you call a plan that's an alternative plan in case your initial plan fails?

Why did AF447 never return to normal law?

What's the difference between (size_t)-1 and

Need a suitable toxic chemical for a murder plot in my novel

What was Bilhah and Zilpah's ancestry?

What is the largest species of polychaete?

Did the new image of black hole confirm the general theory of relativity?

Create mosaic like Voronoi Diagram from disjoint polygons

Unicorn Meta Zoo #1: Why another podcast?Separate polygons based on intersection using PostGISSimplifying polygons to linestring?How to use ST_DelaunayTriangles to construct a Voronoi diagram?Constructing Voronoi diagram in PostGISCreate voronoi diagram from line segmentsHow to create random points in a polygon in PostGISCalculating Voronoi Diagrams for polygonsPoint sampling along a pole-wrapping coastline with PostGISCreating voronoi polygons from polygons?Create Voronoi/Thiessen polygons in QGIS around 3 pointsCreate voronoi diagram from line segmentsWhat is the correct cartographic projection to calculate a Voronoi tesselation?Constructing Voronoi diagram in PostGISCreating voronoi polygons from polygons?How to Create Voronoi Polygon Diagram within surrounding polygon?Calculating Voronoi Diagrams for polygonsNo Voronoi polygons createdPostGIS global Voronoi Thiessen Diagram PolygonHow to generate a Global Voronoi diagram?

The illustration below shows the problem:

ako v a) I have a set of disjoint polygons, as geometries in PostGIS. I need something like b), the "mosaic" of this set of polygons, building it by a "influence region" criteria. Is like a Voronoi construction (illustrated by (c)): in fact, if the polygons was points, the influence regions are Voronoi.

Summarizing: I need a SQL algorithm (or some specific for PostGIS) that generates the "mosaic" of a set of disjoint polygons.
(perhaps a loop of little ST_Buffer and ST_Difference operations)

PS: I need, like Voronoi's, that space delimitation (a squared frame in b)) is ignored.

This problem is similar to this other about lines.

EDIT (after @FelixIP comment)

I preffer to stay in vektor universe, to not lost precision (ex. using ST_DelaunayTriangles and adding and subtracting interiors by the original polygons, them adapting a dual graph solution). Some simple and automatic packages like pprepair (assisted like QGIS topological tools are not automatic).
ale raster is perhaps simpler and less CPU-consuming.

This "GRID process" illustration is also valid as solution, assuming that it can allowing same precision and "euclidean influence region growing".

In ARCGIS exists a spatial analysis tool known as Euclidean Allocation, so, perhaps there are a PostGIS similar solution, starting with the set of polygons (classifying, rasterizing and making-back the polygons).


Error 4 in rasterizing a polygon shapefile - Geographic Information Systems

Virginia Beach/Williamsburg, VA

US Environmental Protection Agency (US EPA) (additional partners are listed in Supplemental) EnviroAtlas -- Virginia Beach/Williamsburg, VA -- Meter-Scale Urban Land Cover (MULC)

U.S. EPA Office of Research & Development (ORD) - National Exposure Research Laboratory (NERL)

Research Triangle Park, NC

https://edg.epa.gov/data/PUBLIC/ORD/ENVIROATLAS/Communities/VirginiaBeachWilliamsburgVA https://enviroatlas.epa.gov/arcgis/rest/services/Supplemental/Landcover_AllCommunities/ImageServer https://www.epa.gov/enviroatlas/enviroatlas-data https://www.epa.gov/enviroatlas Ground condition 2010 2013 2014 2015

The purpose of the Meter-Scale Urban Land Cover (MULC) data is to provide a detailed snapshot of the urban environment and ecosystem for analysis of multiple human and ecosystem health metrics and services. This analysis is performed typically by U.S. Census block group. Greenspace and impervious surface land cover classes figure prominently. Land cover maps are integral to sound, scientific decision making and effective stewardship. A high resolution urban LC map quantitatively and qualitatively represents the physical environment and ecosystems of a city. Land cover varies at a fine scale in urban environments, and the existing NLCD (National Land Cover Database, www.mrlc.gov) land cover maps at 30 m spatial resolution are too coarse to measure many urban phenomena. There are many possible applications, for example: - Knowing the exact location and size of green and grey spaces - Identifying highly impervious areas that would most benefit from additional trees and other vegetation to mitigate surface runoff and urban heat island effects - Measuring the width of urban riparian buffers - Locating potential wildlife corridors, gaps and linkages - Planning park development for maximum benefits. The overall goal of EnviroAtlas is to employ and develop the best available science to map indicators of ecosystem services production, demand, and drivers for the nation.

Contributors to this dataset include: Virginia Geographic Information Network and their contractor WorldView Solutions Inc. (WSI), in collaboration with the Chesapeake Bay High-Resolution Land Cover Project - a cooperative agreement between the Chesapeake Conservancy and the National Park Service. https://project-open-data.github.io/schema/#accessLevel public Standard Technical Controls

U.S. Environmental Protection Agency, Office of Research and Development-Sustainable and Healthy Communities Research Program, EnviroAtlas EnviroAtlas Coordinator Geospatial Data Owner mailing and physical address 109 T.W. Alexander Drive Research Triangle Park NC

(919) 541-3832 [email protected] https://www.epa.gov/enviroatlas

Tests for integrity have not been performed. Features represented have not been tested for completeness

Data were collected using methods that are accurate to within 2-5 meters (EPA National Geospatial Data Policy [NGDP] Accuracy Tier 2). For more information, please see EPA's NGDP at https://www.epa.gov/geospatial/geospatial-policies-and-standards)

See overview section for detailed processing workflow.

Downloadable Data https://edg.epa.gov/EPA_Data_License.html U.S. Environmental Protection Agency, Office of Research and Development-Sustainable and Healthy Communities Research Program, EnviroAtlas EnviroAtlas Coordinator Geospatial Data Owner mailing and physical address 109 T.W. Alexander Drive Research Triangle Park NC

(919) 541-3832 [email protected] https://www.epa.gov/enviroatlas FGDC Content Standard for Digital Geospatial Metadata FGDC-STD-001-1998 20171128 20211128 U.S. Environmental Protection Agency, Office of Research and Development-Sustainable and Healthy Communities Research Program, EnviroAtlas EnviroAtlas Coordinator Geospatial Data Owner mailing and physical address 109 T.W. Alexander Drive Research Triangle Park NC

Universal Transverse Mercator 18 0.99960000 -75 0.00000000 500000.00000000 0.00000000

North American Datum of 1983 Geodetic Reference System 1980 6378137.000000 298.257222


Pozri si video: Jednoduché konštrukcie