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GDAL - création d'un vecteur à partir d'un raster


[RÉSOLU] Bonne journée ! Je regarde soit gdal_contour ou gdal_polygonize.py pour créer un fichier de couche vectorielle à partir d'un fichier raster. Je peux créer le fichier vectoriel en utilisant l'une ou l'autre méthode, mais il est à l'envers lorsque je le trace à l'aide de QGIS. Une autre liste a indiqué que cela avait à voir avec le fichier mondial.

J'utilise gdal_translate et gdalwarp lors de la transformation du raster d'origine en Lambert conforme à Mercator sphérique (pour une utilisation dans OpenLayers) et je comprends que le fichier mondial peut être créé à l'aide de l'un de ces utilitaires (probablement lors de l'utilisation de gdalwarp). Cependant, je ne suis vraiment pas sûr de la prochaine étape en utilisant l'un ou l'autre des utilitaires raster pour vecteur où le fichier mondial entre en jeu. Dois-je également utiliser ogr2ogr ? J'apprécierais une liste détaillée des étapes car la documentation GDAL est un peu floue ici.

Juste pour noter que mes étapes actuelles sont:

  1. Utilisez gdal_translate pour géo référencer d'abord le raster d'origine dans lambert conforme
  2. Utilisez gdalwarp pour reprojeter l'image raster résultante sur mercator sphérique
  3. Utilisez gdal_translate pour créer un PNG à une taille réduite. Devient un calque d'image dans OpenLayers.
  4. Utilisez l'un ou l'autre des utilitaires raster vers vecteur sur le raster produit à l'étape 3.

Je vois où -co pour le fichier mondial peut être inclus dans gdal_translate ou gdalwarp. Et comme je l'ai dit, je peux créer le fichier vectoriel une fois que le raster d'origine a été déformé en mercator sphérique. Vraiment pas clair ici comment le fichier mondial entre en jeu pour le fichier vectoriel résultant à l'étape 4, donc l'image sera à l'endroit. Merci pour toute aide!

[RÉSOLU] Comme Matthew l'a demandé et que j'ai ensuite commenté, j'étais apparemment confus au sujet de la création du fichier mondial et de l'étape à laquelle le faire.

Mais, en ajoutant-co WORLDFILE=OUIà l'étape 3 ci-dessus, vous avez créé un fichier .wld pour l'image PNG résultante. Puis utilisé gdal_contour créer un fichier de formes et également gml, importés tous les deux dans QGIS pour les visualiser, et ils sont maintenant à l'envers ! Merci à tous ceux qui ont regardé et Matthieu qui a commenté !


Désolé pour le retard dans la publication d'une réponse. Comme je l'ai indiqué ci-dessus, l'ajout de -co WORLDFILE=YES à l'étape 3 ci-dessus a créé un fichier .wld pour l'image PNG résultante. J'ai ensuite utilisé gdal_contour, introduit dans QGIS, et cela a fonctionné !


Fondamentaux des Systèmes d'Information Géographique : Théorie et Applications

Ce cours présente un cadre pour comprendre et utiliser les capacités d'analyse spatiale et de modélisation des grands types de systèmes d'information géographique pour mieux comprendre les sites et leur contexte. Les étudiants planifient, décrivent, mettent en œuvre et évaluent des modèles SIG qui associent les connaissances du site et les données numériques à la logique et aux opérations des systèmes d'information. Prérequis: Ce n'est pas un cours d'introduction à l'informatique. Les étudiants doivent être expérimentés et à l'aise avec la création et l'organisation de documents numériques et la conservation de sauvegardes de leur travail. Sujets couverts:

  • Introduction à la cartographie avec l'interface ArcGISPour commencer, nous présenterons les bases de l'utilisation d'ArcGIS 8.2 pour créer des cartes et gérer des données.
  • Bases de données relationnelles, théorie et applicationsLes bases de données relationnelles constituent le cœur de la plupart des systèmes d'information modernes. Les étudiants apprendront à utiliser des tableaux d'informations connexes pour représenter et explorer les relations entre les entités du monde réel.
  • SIG vectoriel-relationnel, théorie et applicationsLes systèmes d'information géographique vectorielle étendent les bases de données relationnelles pour prendre en charge les types de données bidimensionnelles et leurs relations. Les étudiants apprendront à modéliser des relations géographiques à l'aide d'opérations et de transformations vectorielles-relationnelles.
  • SIG raster, théorie et applicationsLes systèmes d'information géographique raster représentent le monde sous la forme d'un maillage d'emplacements ou de surfaces. Ces systèmes présentent à l'analyste un kit très riche de fonctions « algèbre cartographique » pour modéliser des processus complexes tels que la pente, les coûts de déplacement et d'autres processus spatiaux complexes.
  • SIG de traitement d'imagesLes scanners aéroportés et satellitaires deviennent une source très importante de données spatiales. Ces appareils fournissent des images historiques et en temps réel très détaillées de lieux en utilisant des bandes calibrées avec précision du spectre électromagnétique. Les étudiants apprendront la théorie et les méthodes de classification des images multispectrales en cartes de la couverture terrestre et du changement.
  • Infrastructure avancée pour SIG – Web et EnterpriseArchitecturesGarder un œil sur le monde nécessite l'accès aux informations de nombreuses agences et institutions. Les étudiants apprendront comment les architectures client-serveur sont utilisées pour créer un réseau distribué de connaissances géographiques qui est devenu connu sous le nom de SIG sociétal.

Travail des étudiants et base de la note : Il y aura 6 exercices de laboratoire, qui impliquent la construction et l'évaluation de cartes et de modèles avec ArcGIS8.2. Ces missions peuvent durer de quatre à six heures par semaine. Il y a deux séances de laboratoire au cours desquelles de l'aide sera disponible pour ces devoirs, mais les étudiants doivent également s'attendre à passer du temps à travailler sur les exercices en dehors des cours. Chaque laboratoire impliquera l'utilisation de SIG et plusieurs paragraphes de commentaires écrits. Il y aura une mission finale dans laquelle les étudiants conçoivent leur propre projet d'analyse SIG. Le projet final sera rendu à la fin de la semaine des finales. Le projet final vaudra un tiers de la note finale. Heures de réunion : La classe se réunira pour des conférences le mercredi de 9h00 à 11h00. Deux sessions de laboratoire auront lieu les jeudis de 11h00 à 12h30 et de 12h30 à 14h00.


Introduction

La visualisation des données de mouvement est utile dans un large éventail d'applications de transport. Le cerveau humain a développé des compétences dans le traitement de grandes quantités d'informations visuelles pour comprendre le monde (Bova, 2002). Ceci, combiné aux progrès de la disponibilité des données et des capacités d'infographie, a conduit la visualisation des données à devenir plus qu'un supplément facultatif dans la planification des transports. De plus en plus, la visualisation est au cœur de la planification urbaine et du processus d'élaboration et de mise en œuvre de politiques et d'interventions fondées sur des preuves (Appleton et Lovett, 2005 Pettit et al., 2013 Salter et al., 2009). De même, une visualisation efficace recèle un énorme potentiel pour la planification des transports fondée sur des données probantes.

Il est donc surprenant qu'il n'y ait pas plus de travaux dans la recherche sur les transports qui se soient explicitement focalisés sur la visualisation, à quelques exceptions notables près. Bois et al. (2010) présentent un certain nombre d'innovations dans les méthodes de visualisation pour les grandes matrices origine-destination (OD). Les auteurs démontrent les avantages d'évolutivité de la « rastérisation » au niveau de la ligne de désir et les illustrent amplement en utilisant les données OD pour les déplacements domicile-travail et les schémas de migration à travers les États-Unis, une technique sur laquelle nous nous appuyons, mais au niveau du réseau routier, dans cet article. Dans un autre article, Calvert et al. (2017) démontrent, à l'aide de nombreux chiffres, de nouvelles façons de démontrer l'incertitude dans les modèles de transport au niveau des segments de route individuels. Cependant, ces travaux ne représentent qu'une faible proportion de la somme totale de la recherche sur les transports et doivent encore s'infiltrer dans le cœur de la discipline et de la planification des transports.

Les deux articles susmentionnés sont instructifs car ils se concentrent sur deux niveaux de données fondamentaux pour la recherche sur les transports. Premièrement, les données OD sont généralement dérivées d'enquêtes à grande échelle et de dispositifs passifs de collecte de données tels que les téléphones portables. Deuxièmement, les données de niveau « flux » proviennent généralement d'appareils GPS, d'algorithmes de routage ou de dispositifs de comptage de lignes d'écran sur les routes. Les données de flux sont souvent suffisamment détaillées pour identifier des segments individuels d'une route, par exemple en divisant une route à chaque jonction en plusieurs segments de route. De telles sources de données sur les mouvements sont au cœur de la recherche et de la modélisation quantitatives des transports (Ortuzar et Willumsen, 2001). Il est donc crucial de pouvoir visualiser les ensembles de données résultants de manière facilement compréhensible et de souligner la réalité sous-jacente que les données représentent.

Cet article présente une nouvelle méthode dans le domaine de la visualisation des données de transport à la fois au niveau de l'OD et du segment routier. L'objectif est de démontrer les avantages d'une visualisation efficace, non seulement pour accroître l'attrait et la compréhension du public des données et de la modélisation des transports, mais aussi pour éclairer directement le processus de prise de décision. La recherche a été appliquée à une application Web évolutive à l'échelle nationale et est liée à des changements dans les approches de planification des transports en réponse à la « révolution des données ». La nature appliquée du travail se reflète dans sa structure, qui décrit le défi de visualisation créé par les grands ensembles de données de transport (section « Le défi de la visualisation »), décrit les données et les méthodes (section « Données et méthodes »), présente les résultats de la travail et comment ils font progresser l'utilité des données de transport (section « Résultats et discussion »), et examine le produit final et les forces et les limites de l'approche (section « Conclusions »). Dans la section de clôture, nous concluons par des remarques sur la façon dont les méthodes peuvent être utilisées pour soutenir une pratique de planification des transports plus durable au niveau international et suggérons des orientations pour des recherches ultérieures.


OSGeo-Live aide les nouveaux utilisateurs à trouver rapidement des applications SIG de qualité parmi les myriades d'options. OSGeo-Live accepte uniquement les projets open source établis, et les utilisateurs peuvent ensuite vérifier que l'application fonctionne en l'exécutant sur OSGeo-Live. Cette diapositive montre la page des métriques OpenHUB, qui montre la taille et l'activité de la communauté.

OSGeo-Live fournit un pipeline de production et de commercialisation, offrant de la valeur à toute une gamme de groupes d'utilisateurs.

Les développeurs qui packagent et prennent en charge les tests de leurs applications sur OSGeo-Live font commercialiser leurs applications lors de conférences, d'ateliers et sur le Web.

Les rédacteurs de documents font réviser leur documentation, la traduire en plusieurs langues et la publier.

Les traducteurs reçoivent une documentation source de qualité et une publication via les pages Web de l'OSGeo.

Les organisateurs de la conférence accueillent les présentations qui expliquent l'étendue de l'Open Source géospatiale, ont souvent un VIP qui présente un dérivé de l'OSGeo-Live lors des présentations principales, et ajoute de la valeur aux délégués en offrant un DVD OSGeo-Live ou une clé USB.

Les éducateurs géospatiaux et les présentateurs d'ateliers utilisent la machine virtuelle stable OGeo-Live ou l'USB pour les réglages pratiques de la salle de classe.

Ce qui amène les architectes et les développeurs à découvrir, puis à incorporer des logiciels Open Source Geospatial dans leurs projets.


1.2 Qu'est-ce que QGIS ?

QGIS est un logiciel SIG open source dédié. Il est devenu le programme open source le plus couramment utilisé pour travailler avec des données géographiques. Les données des moteurs de recherche de Google montrent que QGIS devient de plus en plus populaire. QGIS est idéal non seulement pour apprendre les techniques SIG, mais aussi pour les utiliser dans la pratique où la licence et le coût des logiciels peuvent être importants. La figure 1.1 montre comment la popularité de QGIS au fil du temps se compare au produit SIG ESRI ArcMap et le produit de planification des transports, PTV Visum. 1


Enregistrer l'image

Enregistrer l'image applique le référencement géospatial aux images importées dans le plan de travail. Register Image utilise un système de coordonnées et des coordonnées (saisies manuellement ou chargées à partir d'un fichier de référence) pour géoréférencer et mettre à l'échelle correctement une image. Si le système de coordonnées d'une image correspond à l'une des données vectorielles existantes, l'image peut être mise à l'échelle et pivotée pour s'adapter aux données vectorielles. Si aucune donnée vectorielle correspondante n'est trouvée dans le document, une nouvelle vue MAP peut être créée pour stocker les informations cartographiques de l'image afin de permettre la numérisation des données avec un positionnement précis.

Register Image n'a pas la capacité de transformer des images d'un système de coordonnées à un autre. Utilisez un produit comme Avenza Geographic Imager pour transformer les images.

Pour utiliser Register Image, les propriétés géospatiales de l'image raster doivent être connues. Certains formats d'image raster stockent la relation entre les coordonnées de l'image source (emplacement des pixels) et les coordonnées de référence du monde réel dans un fichier de référence associé, mais n'enregistrent pas les informations du système de coordonnées (par exemple, le fichier mondial TFW). Le format GeoTIFF couramment utilisé est intégré à des informations géographiques telles que la position et le système de coordonnées. Selon le format de l'image, vérifiez la position et le système de coordonnées de l'imagerie avec le fournisseur de données avant d'essayer d'utiliser cet outil.

Enregistrer l'image peut être utilisé sur des images non référencées spatialement qui sont déjà importées dans le plan de travail à l'aide de la commande Adobe Illustrator Place (Fichier > Place) ou via Importer en tant que type d'entité Image.

Lorsque vous placez une image, n'utilisez pas l'option Convertir les calques en objets. Il traitera les images pouvant avoir plusieurs calques comme des objets groupés et les empêchera d'être correctement enregistrées.

L'utilisation d'une image intégrée et non aplatie avec une transparence existante peut entraîner un enregistrement incorrect.

Après avoir sélectionné une image, cliquez sur le bouton Enregistrer l'image dans la barre d'outils de MAPublisher ou dans le menu Objet > MAPublisher > Enregistrer l'image.

Si l'image est placée sur une couche MAP, le registre d'image enregistre automatiquement l'image en utilisant le système de coordonnées de la vue MAP contenant cette couche MAP.

Si l'image raster n'a pas été importée dans une couche MAP, la boîte de dialogue Couche non définie s'affiche. Choisissez soit de créer une nouvelle vue MAP basée sur l'image, soit d'ajouter l'image à une vue MAP existante. Dans les deux cas, le type d'entité Image est le seul disponible pour les rasters. Il est recommandé d'utiliser le type d'entité Image pour l'enregistrement d'images et pour une meilleure gestion des couches et un meilleur flux de travail.

Lors de la création d'une nouvelle vue MAP, le point d'ancrage et l'échelle sont dérivés des informations d'enregistrement (emplacement et taille de l'image). Dans le cas des images GeoTIFF, le système de coordonnées MAP View est automatiquement lu à partir de l'en-tête de l'image. Pour les autres formats d'image, le système de coordonnées doit être spécifié manuellement dans l'éditeur de MAP View après le processus d'enregistrement (voir plus d'informations sur Spécifier le système de coordonnées ).

Inscription à l'aide du fichier de référence

Pour enregistrer une image à l'aide d'un fichier de référence, cliquez sur le bouton Charger le fichier et accédez au dossier contenant le fichier. Le fichier de référence peut avoir le même nom que l'image, mais peut avoir une extension différente (IRP, TFW, TAB, RSF, ERS ou LGO). Dans le cas du format GeoTIFF, le fichier image lui-même contient à la fois l'image et les données de référence et les besoins à choisir pour récupérer les informations de géoréférencement.

Les valeurs contenues dans ce fichier de référence sont automatiquement entrées dans les paramètres de l'image. Si le fichier est au format GeoTIFF, le système de coordonnées de l'image est lu et affiché sous Système de coordonnées du fichier de référence—pour les autres formats de fichier, le système de coordonnées est laissé comme inconnu.

Pour saisir manuellement les paramètres de l'image, l'une des combinaisons suivantes doit être disponible en unités de page ou en unités de carte :

• Les coordonnées X et Y d'un coin de l'image et la taille des pixels X et Y.

• Les coordonnées X et Y d'un coin de l'image et la taille X et Y de l'image.

Choisissez d'abord les unités à utiliser pour la saisie des paramètres en effectuant une sélection dans la liste déroulante Unités. Ensuite, cliquez sur le coin approprié du graphique pour indiquer le point de placement de l'image et entrez les coordonnées X et Y de cet emplacement dans les champs adjacents. Ensuite, définissez la taille des pixels ou la taille effective de la carte . La taille de pixel est la valeur d'un seul pixel dans les unités définies. La taille effective de la carte est la taille X et Y de l'image entière dans l'ensemble d'unités. Définir l'une ou l'autre option mettra à jour l'autre en conséquence.

MAPublisher Register Image prend en charge l'enregistrement d'images ayant des pixels non carrés.

Lors de l'enregistrement d'images GeoTIFF, un message d'avertissement s'affichera si le système de coordonnées de l'image ne correspond pas au système de coordonnées de la vue MAP sélectionnée. Lors de l'enregistrement d'images non au format GeoTIFF lors de la création d'une nouvelle vue MAP, le système de coordonnées de la vue MAP doit être spécifié dans l'éditeur de vue MAP pour finaliser le géoréférencement.

À condition que le système de coordonnées, le placement et la taille de l'image raster soient corrects, l'image sera mise à l'échelle et enregistrée. Lorsque des données vectorielles correspondantes sont disponibles, l'image s'adaptera à l'illustration. L'outil de localisation MAP peut être utilisé pour vérifier les positions.

Les images raster ne peuvent pas être transformées dans un autre système de coordonnées. Si les données vectorielles sont transformées via la fonction Effectuer une transformation du système de coordonnées de l'éditeur de vues MAP après l'enregistrement de l'image, l'image devra être transformée en externe (avec Avenza Geographic Imager par exemple) et enregistrée à nouveau dans MAPublisher.

Les images enregistrées seront mises à l'échelle et pivotées avec les données vectorielles, mais pas automatiquement. Une fois que les données vectorielles ont été mises à l'échelle ou pivotées à l'aide de l'éditeur de vue MAP, Register Image doit être utilisé pour appliquer les informations de référencement d'image. Dans le cas d'un enregistrement manuel, il est recommandé d'utiliser la fonction Exporter l'image avant d'appliquer les modifications aux données vectorielles (voir paragraphe suivant). De cette façon, le réenregistrement de l'image n'est qu'une question de chargement d'un fichier de référence.

Formats de référence d'images géoréférencées pris en charge

Fichier mondial (tfw, tifw, wld, eww, jgw, jpw, pgw, sdw, eww, blw, dmw)

Les fichiers World contiennent la relation affine entre les coordonnées de l'image source (emplacements de pixels) et les coordonnées de référence du monde réel (lat/long ou autres unités de coordonnées du monde réel). Les fichiers World contiennent simplement une relation calculée entre les coordonnées de l'image source et les coordonnées de référence et non les informations complètes du point de référence. Les fichiers World ne prennent pas en charge le stockage des informations du système de coordonnées.

Fichier de rapport d'image IRP (irp)

Les fichiers de rapport d'image IRP sont des fichiers de rapport ASCII indiquant les coordonnées des quatre coins du fichier raster et la taille des pixels en unités au sol pour permettre le géoréférencement de l'image dans d'autres programmes de traitement d'images, de CAO ou de SIG.

Les formats de fichier de table MapInfo enregistrent les informations complètes de la liste des points de référence afin qu'elles puissent être rechargées à l'avenir. Les fichiers MapInfo TAB prennent en charge le stockage des informations du système de coordonnées.

Les projections prises en charge lors de l'enregistrement du système de coordonnées sont répertoriées ci-dessous :

Lambert aire azimutale égale*

Hotine Oblique Mercator 1pt

Mercator transverse stéréographique

* Les systèmes de coordonnées utilisant cette projection ne seront pas stockés lors de l'enregistrement du fichier de référence.

Fichier de référence de marbre bleu (rsf)

Le fichier de paramètres de référence Blue Marble enregistre les informations complètes de la liste des points de référence afin qu'il puisse être rechargé à l'avenir. Dans un fichier de référence Blue Marble, la première ligne contient la version du format de fichier (à ne pas confondre avec la version du logiciel) et le nombre total de points dans le fichier. Les lignes restantes contiennent, dans chaque ligne, l'ID du point, le pixel x (ligne), le pixel y (colonne), la valeur z (élévation) qui est généralement de 0,00, suivi des coordonnées au sol exprimées en Latitude ou Northing (Y ), la longitude ou l'abscisse (X) et l'élévation (Z). La dernière valeur indique si le point décrit sur cette ligne est inclus dans la solution, 0 = non inclus et 1 = inclus. Les fichiers Blue Marble Reference prennent en charge le stockage des informations du système de coordonnées (tous sont pris en charge).

Le fichier d'en-tête ER Mapper est un fichier ASCII décrivant les données raster dans le fichier de données. L'intégralité du fichier d'en-tête contient des informations sur la source de données et est contenue dans le bloc DatasetHeader. Il existe deux sous-blocs obligatoires, le bloc CoordinateSpace (pour définir l'espace de coordonnées et l'emplacement) et le bloc RasterInfo (pour définir les caractéristiques des données dans le fichier de données d'accompagnement). Le bloc RasterInfo peut contenir un certain nombre de sous-blocs facultatifs. Pour définir complètement les informations de coordonnées dans un fichier d'en-tête ER Mapper, vous devez inclure les données suivantes : datum, projection, type de coordonnées, unités, dimensions X et Y pour la taille de la cellule, valeurs de la cellule d'enregistrement X et Y, coordonnées de la cellule d'enregistrement et éventuellement null valeur de la cellule. Les informations de coordonnées sont fréquemment, mais pas toujours, fournies pour le coin supérieur gauche d'une image. Il s'agirait de valeurs de cellule d'enregistrement X et Y de 0,0 et 0,0.

Pour la plupart des projections, les coordonnées d'enregistrement sont entrées sous forme d'abscisse et d'ordonnée, le type de coordonnée sera "EN", et les unités seront des mètres (ou occasionnellement des pieds). Si vous utilisez la latitude et la longitude, la projection est géodésique, le type de coordonnées sera "LL", et les dimensions X et Y pour la taille de la cellule seront en degrés décimaux.

Les fichiers ER Mapper prennent en charge le stockage d'un nombre limité de systèmes de coordonnées prédéfinis. Vérifiez les détails du système de coordonnées pour vous assurer que l'identifiant ER Mapper existe en tant qu'émetteur du système de coordonnées à enregistrer. Le fichier sera toujours exporté mais le système de coordonnées ne sera pas enregistré avec le fichier de référence.

Les fichiers de référence ER Mapper ne prennent pas en charge les images pivotées. Lorsque vous essayez d'exporter un fichier de référence avec une image pivotée, ER Mapper ne sera pas répertorié.

Les fichiers ListGeo sont des fichiers texte contenant les informations de métadonnées GeoTIFF (ou balises), qui peuvent ensuite être lues et peuvent également être utilisées comme entrée dans d'autres programmes.

Tagged Image File Format (TIF ou TIFF) est un format de fichier graphique raster courant et l'un des formats d'images géospatiales les plus courants que vous rencontrerez probablement. De nombreuses images géographiques raster provenant de systèmes SIG sont stockées dans ce format. Un GeoTIFF est un fichier TIFF avec des informations géographiques intégrées telles que la position et l'échelle dans les coordonnées mondiales, le système de coordonnées ou une liste explicite de points de contrôle au sol.

La seule façon de différencier une image TIFF normale d'une image GeoTIFF référencée est de l'ouvrir dans un logiciel d'imagerie spatiale (comme Avenza Geographic Imager).

Contrairement aux autres formats d'image référencés géographiquement discutés dans cette section, les GeoTIFF ne nécessitent pas de fichier de référence séparé. Lors de l'enregistrement d'une image GeoTIFF dans MAPublisher, le même nom de fichier doit être sélectionné dans la boîte de dialogue Charger le fichier—les informations de géoréférencement requises sont contenues dans l'en-tête du fichier.

Les projections prises en charge lors de l'enregistrement du système de coordonnées sont répertoriées ci-dessous :


GRASS GIS fournit un puissant traitement raster, vectoriel et géospatial. Il comprend des outils de modélisation spatiale, de visualisation de données matricielles et vectorielles, de gestion et d'analyse de données géospatiales et de traitement d'images satellitaires et aériennes. Il offre également la possibilité de produire des graphiques de présentation sophistiqués et des cartes papier.

Il comprend plus de 400 modules d'analyse intégrés et 100 modules et boîtes à outils fournis par la communauté.

Avec plus de 30 ans de développement continu, GRASS est à la fois le plus ancien et le plus grand SIG Open Source disponible. Il est capable d'une analyse très puissante, mais peut ne pas être aussi simple à utiliser que d'autres offres davantage axées sur la visionneuse de géodonnées. De nombreux projets Open Source utilisent les algorithmes de GRASS.


Tout au long de ce projet, j'ai appris que les statistiques spatiales nécessitent des tests d'hypothèses clairs afin de parcourir clairement un processus spatial. Plus précisément, j'ai appris les analyses spatiales dans ArcMap et comment je pouvais utiliser les calculs du plus proche voisin pour évaluer les modèles de distribution. De plus, j'ai maintenant une meilleure compréhension des modèles de distribution spatiale et de la façon dont ils sont évalués, tels que le regroupement par rapport aux distributions aléatoires par rapport aux distributions également dispersées. Pour plus d'analyse et de nettoyage des données, j'ai également appris à appliquer ma compréhension novice des ANOVA, puis à afficher les résultats relatifs aux relations spatiales (distances) à l'aide d'histogrammes et d'autres affichages graphiques dans R Studio.

Coordonnées : cet article a été rédigé par Alexa Kownacki, Ph.D. en sciences de la faune. Étudiant à l'Université d'État de l'Oregon. Twitter : @lexaKownacki

GDAL - création de vecteur à partir de raster - Systèmes d'Information Géographique

Ce référentiel héberge le code sous-jacent à Geocomputation with R, un livre de Robin Lovelace, Jakub Nowosad et Jannes Muenchow.

La version en ligne du livre est développée sur http://geocompr.robinlovelace.net/. Nous prévoyons de publier la copie papier du livre avec CRC Press en 2018.

Nous encourageons les contributions sur n'importe quelle partie du livre, y compris :

  • Améliorations apportées au texte, par ex. clarifier les phrases peu claires, corriger les fautes de frappe (voir les conseils de Yihui Xie).
  • Modifications du code, par ex. faire les choses de manière plus efficace.
  • Suggestions sur le contenu (voir le suivi des problèmes du projet et le dossier des travaux en cours pour les chapitres en cours).

Veuillez consulter our_style.md pour le style du livre.

Pour faciliter la reproductibilité, ce livre est aussi un package. L'installer à partir de GitHub garantira que toutes les dépendances pour construire le livre sont disponibles sur votre ordinateur (vous avez besoin outils de développement):

Vous avez besoin d'une version récente des bibliothèques GDAL, GEOS, Proj.4 et UDUNITS installée pour que cela fonctionne sur Mac et Linux. Voir le nf le fichier README du package pour plus d'informations à ce sujet.

Une fois les dépendances installées, vous devriez pouvoir créer et afficher une version locale du livre avec :

Pour réduire les dépendances du livre, les scripts à exécuter peu fréquemment pour générer des entrées pour le livre sont exécutés lors de la création de ce README.

Les packages supplémentaires requis pour cela peuvent être installés comme suit :

Une fois ces dépendances supplémentaires installées, vous devriez pouvoir exécuter les scripts suivants, qui créent des chiffres d'entrée pour le livre :

Remarque : le fichier .Rproj est configuré pour créer un site Web et non une seule page. Pour reproduire ce fichier README, utilisez la commande suivante :

Une indication de la progression du livre au fil du temps est illustrée ci-dessous (à mettre à jour environ chaque semaine au fur et à mesure que le livre progresse).

Statistiques du livre : nombre estimé de pages par chapitre au fil du temps.

Pour citer les packages utilisés dans ce livre, nous utilisons le code de Efficient R Programming :

Cela génère des fichiers .bib et .csv contenant les packages. Le courant des packages utilisés peut être lu comme suit :

D'autres citations sont stockées en ligne à l'aide de Zotero et téléchargées avec :

Si vous souhaitez ajouter des références, veuillez utiliser Zotero, rejoignez le groupe ouvert ajoutez votre citation à la bibliothèque ouverte geocompr.


Les références

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Voir la vidéo: formule de dérivation vectorielle partie 1 (Octobre 2021).