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Modification des valeurs raster dans une zone avec une expression mathématique


Je mène actuellement un projet SIG dans le but de calculer les volumes d'eau souterraine dans les aquifères de craie et de résidus de silex.

J'ai des données ponctuelles sur les eaux souterraines, le toit en craie et les élévations du sol, ainsi que l'épaisseur RS. Le problème est que les points de données du sol en craie sont visiblement pris à partir d'une interpolation tandis que le toit et l'eau sont pris à partir de mesures. En conséquence, il y a certains endroits où l'élévation du sol dépasse le toit et/ou l'eau.

J'ai créé des TIN à partir des points de données, puis créé des rasters à partir de ceux-ci. Je souhaite mettre à jour les cellules raster dans la zone où l'élévation du sol n'est pas correcte. Ces zones sont des pentes élevées (soit des vallées, soit des caractéristiques tectoniques), donc fondamentalement, le problème est que les élévations du sol ne suivent pas les pentes que suivent le toit et l'eau.

Comment pourrais-je mettre à jour ces valeurs de cellule de plancher en fonction du profil/de la pente des valeurs de l'eau/du toit ? J'ai pensé à appliquer une expression mathématique mais je n'ai trouvé aucun moyen de le faire.


J'ai pensé à une façon de faire ce que vous voulez - il y en a peut-être d'autres qui sont plus efficaces.

Tout d'abord, vous devez créer un raster de zone binaire. Ce sera 0 pour tout ce qui n'est pas dans une zone et 1 pour tout ce qui est.

Ensuite, vous aurez besoin d'un raster de vos valeurs modifiées. Vous pouvez utiliser le raster d'étage actuel comme point de départ et exécuter Raster Calculator dessus pour modifier tous les valeurs avec une formule donnée, ou vous pouvez créer un tout nouveau raster. Vous pouvez prendre le raster de toit et en soustraire une valeur pour reproduire la pente des valeurs dans la zone jusqu'au niveau du sol. Peu importe si vous vous retrouvez avec de mauvaises valeurs en dehors de la zone en raison de la façon dont vous créez le raster, juste qu'elles se trouvent à l'intérieur.

Enfin, vous utiliserez l'outil Conditionnel (Con) pour combiner les deux rasters d'étage en un nouveau basé sur la zone. Con examinera un raster de condition (votre raster de zone) - partout où la condition est remplie (zone = 0), il utilisera la valeur d'un "vrai" raster (votre raster de sol d'origine); si la condition n'est pas remplie (zone = 1), il utilisera la valeur d'un "faux" raster (votre raster de sol modifié).


Cartographie spatiale et identification des risques environnementaux

Le défi de MAUP

Le MAUP est une source potentielle d'erreur qui peut affecter les études spatiales utilisant des données agrégées. Ce problème a été abordé pour la première fois par Openshaw en 1984 « les unités de surface (objets zonaux) utilisées dans de nombreuses études géographiques sont arbitraires, modifiables et soumises aux caprices et aux fantaisies de quiconque effectue ou a fait l'agrégation ». Lorsque des données spatialement variées, telles que des cas de population ou de maladie, sont agrégées en unités spatiales telles que des secteurs de recensement ou des districts géopolitiques, les valeurs résumées résultantes, par exemple les totaux ou les taux, peuvent être influencées et les modèles spatiaux sous-jacents d'origine peuvent être déformés par le choix des limites des quartiers. Ce problème est particulièrement crucial dans la cartographie choroplèthe. Des applications telles que l'aménagement du territoire, la démographie, la criminalité et la cartographie des maladies sont sujettes à de telles erreurs. Le MAUP est également étroitement lié au sophisme écologique avec les fausses hypothèses d'homogénéité dans les données agrégées.

Les unités de surface sont modifiables car les données peuvent être agrégées en différentes tailles de partition spatiale (comme les secteurs de recensement, les comtés ou la zone de code postal). Bien que ces partitions spatiales soient de tailles comparables, elles sont très différentes les unes des autres. Les données agrégées peuvent apparaître très différentes dans les deux ensembles de partitions différents. Par exemple, la situation épidémique dans une zone où l'incidence de la maladie est très élevée peut être négligée si certains autres districts adjacents avec une incidence de cas plus faible sont regroupés.

Une façon de traiter MAUP consiste à utiliser les données ponctuelles d'origine plutôt que les données agrégées, mais cela n'est généralement pas applicable pour des raisons légales de confidentialité. L'utilisation d'unités surfaciques plus petites (par exemple, des comtés plutôt que des États, des secteurs de recensement plutôt que des comtés ou des groupes de blocs plutôt que des secteurs de recensement) pour l'agrégation des données peut réduire cet effet MAUP. Bien que la MAUP ne puisse pas être complètement guérie en effectuant cette réduction des unités de surface, elle peut réduire les erreurs potentielles de distorsion du motif spatial (comme le montre l'exemple de la figure 2). Une autre façon consiste à créer des districts basés sur les modèles spatiaux des données, de sorte qu'ils soient homogènes au sein de chaque district. Un exemple de cette approche est la hiérarchie îlot–îlot – secteur de recensement utilisée dans le recensement de la population. Mais parce que chaque variable différente telle que le crime ou la maladie peut avoir son propre modèle spatial, un seul ensemble d'unités spatiales homogènes est très difficile ou peut même être impossible à créer.

Bien que la cartographie de la localisation spatiale exacte des données puisse révéler fidèlement sa configuration spatiale, le souci de confidentialité de certaines données sensibles telles que les cas de maladie empêche la publication de ces données ponctuelles. Les cartes choroplèthes peuvent masquer les points individuels en les agrégeant en différents niveaux de district géopolitique, comme le montre la figure 6(a) . Les cartes sont créées à partir des incidents de la maladie lors de l'épidémie de SRAS de 2003 dans le nord de Taïwan. Les points sont affichés en haut de la carte choroplèthe pour démontrer que certaines zones (comme celles dans les cercles de la figure 6 (a) ) sont classées comme risquées même sans aucun cas. Pour équilibrer les problèmes de distorsion de la configuration spatiale et de protection de la vie privée, les données ponctuelles peuvent être converties en carte de densité grâce à l'analyse de densité. L'analyse de densité prend des quantités connues de la variable ou du phénomène cible et les répartit sur la surface en fonction de la quantité mesurée à chaque emplacement et de la relation spatiale des emplacements des quantités mesurées. Les surfaces de densité sont capables de montrer où se concentrent les activités concernées. La carte de densité illustrée à la figure 6(b) est générée à partir du même ensemble de données sur le SRAS pour montrer un modèle de distribution des risques plus réaliste dans la région.

Graphique 6 . Comparaison des cartes de choroplèthe et de densité.

Les données massives impliquées dans la planification et la gestion des problèmes environnementaux et socio-économiques peuvent être mieux visualisées en cartographiant l'emplacement spatial en plus de les répertorier à l'aide de tableaux ou de graphiques traditionnels. La meilleure façon de le faire est de tracer l'emplacement réel des données ponctuelles si la confidentialité n'est pas un problème, bien que ce ne soit généralement pas le cas. La carte de densité est un bon moyen de montrer le modèle spatial plus réaliste sans révéler l'emplacement des données individuelles.


Modification des valeurs raster dans une zone avec une expression mathématique - Systèmes d'Information Géographique

Effectuer une substitution de lecteur

Effectuer une substitution de lecteur pour créer les lecteurs virtuels L et M.

Étant donné que les jeux de données de grille raster occupent beaucoup d'espace, vous devez supprimer tous les fichiers inutiles de M:. Supprimer tout de votre lecteur amovible avant de commencer l'exercice. Si vous avez créé des fichiers PDF pour vos devoirs et que vous les avez enregistrés sur M:, ceux-ci (ainsi que tous les anciens fichiers *.prn) peuvent être supprimés. Si vous devez enregistrer des données sur M:, compressez-les et copiez-les sur votre compte dante ou stockez-les temporairement sur le disque dur ou gravez-les sur un CD. Si vous manquez d'espace pendant cet exercice, vous pourriez avoir des problèmes.

    Télécharger le projet r_an_1.mxd, et enregistrez-le sur M:.

    Pour effectuer des analyses avec des données raster, il est nécessaire d'activer l'extension Spatial Analyst et d'afficher la barre d'outils Spatial Analyst. Vous pouvez toujours ajouter des rasters à un bloc de données sans Spatial Analyst, mais ils se comporteront uniquement comme de simples images et manqueront de fonctionnalités analytiques.

    Sélectionner Personnaliser les extensions > et cochez la case pour Analyste spatial.

Le jeu de données raster em sera affiché avec une rampe de couleurs étirée en niveaux de gris. Notez les valeurs dans la légende : elles représentent l'altitude en pieds.

Pyramides sommes Présent (avec niveau 5 et autre statut), ce qui signifie que la grille peut être affichée rapidement à différentes échelles de zoom. La plupart des opérations que nous effectuerons créeront des grilles temporaires qui, une fois supprimées de la carte, seront supprimées du disque.

Notez que lorsque vous effectuez un zoom avant, vous ne voyez pas les cellules individuelles. C'est parce que le étiré La méthode de symbologie applique également un rééchantillonnage pour lisser l'apparence de l'affichage.

Vous venez de charger une couche de grille raster dans une vue. Assurez-vous que l'extension Spatial Analyst est chargée avant vous essayez d'ajouter des couches de grille raster, ou vous finirez par charger la couche d'image, qui sera inutile pour l'analyse.

Modifier l'affichage d'une couche de grille raster

Lorsque les couches de grille raster sont chargées, elles sont chargées dans 10 classes (9 classes numériques et 1 classe No Data) avec un schéma de dégradé de couleurs aléatoire. Vous souhaiterez peut-être modifier la symbologie pour l'affichage de différents types de données.

    Effectuez un zoom arrière au maximum. Vous pouvez maintenant voir clairement l'effet de l'affichage classé.

Alors que la topographie devient plus apparente, il est toujours préférable d'afficher des données continues avec une symbologie étirée plutôt que classée.

  1. Revenir à étiré et sélectionnez la rampe de couleurs qui va du rouge au vert.
  2. Clique le Inverser case à cocher pour que les couleurs passent du vert au rouge avec une élévation croissante (la méthode par défaut affichera les élévations inférieures en rouge).

Notez que la valeur d'altitude moyenne pour l'ensemble de données est de 1150 pieds. La moyenne dans ce cas représente la quantité :

ce qui se traduit par "sum toutes les valeurs de cellule et diviser par le nombre de cellules."

Modifier le Étiqueter pour les classes comme indiqué ci-dessous :

La légende vous donne une idée de la répartition statistique de vos données, et la vue vous indique l'emplacement des différentes classes statistiques.

Il existe généralement moins d'options pour modifier l'affichage des couches de grille raster que pour les couches d'entités. Les grilles raster entières ont les mêmes méthodes de classification que les données vectorielles, mais les grilles raster à virgule flottante n'ont pas autant de types de classifications différents. Les grilles raster ne peuvent pas être affichées avec des symboles hachurés, uniquement avec des couleurs pleines unies.

Changer le type de données (pixel) : virgule flottante en type entier

Les requêtes tabulaires régulières ne peuvent être effectuées que sur des grilles raster d'entiers avec moins de 1 million de classes. La conversion d'une valeur à virgule flottante en une valeur entière est nécessaire pour créer une couche de grille raster avec une TVA (table attributaire de valeurs).

    Essayez d'ouvrir la table attributaire du dem couche. Vous constaterez que ce n'est pas possible (le choix est grisé). En tant que grille raster à virgule flottante, la couche n'a pas de TVA.

Vous venez de convertir de la virgule flottante en valeur entière. Sachez que cette conversion peut entraîner une perte d'informations. Soyez très prudent lors de la conversion de virgule flottante en valeur entière, surtout si vos valeurs d'origine sont comprises entre 0 et 1. Vous perdrez la plupart de vos informations. Si vos données représentent des valeurs pour lesquelles les décimales contiennent des informations importantes (par exemple, le pH) et que vous convertissez en valeurs entières, vous perdrez ces informations importantes.

Une technique courante pour gérer ce problème consiste à multiplier d'abord la grille raster à virgule flottante par un ou plusieurs ordres de grandeur, ce qui amène toutes les valeurs au-dessus de 1, puis à les convertir en valeur entière. Cependant, vous devrez vous rappeler que les valeurs que vous avez maintenant ne sont pas les valeurs d'origine.

    Essayez d'exécuter une requête sur le dem_int la grille (Sélection > Sélectionner par attributs). Vous verrez qu'il n'y a pas de choix pour la couche de grille. Fermez la boîte de dialogue.

Il y a 1648088 cellules dans la sélection, ce qui, considérant qu'une cellule mesure 100 pieds^2, se traduit par environ 5,9 mi^2 (calculez cela par vous-même maintenant, ce sera donc plus facile lorsque vous serez invité à le faire lors d'un devoir !) .

Cette requête n'est possible que parce que la couche de grille raster dem_int le jeu de données raster a une table attributaire. Cela signifie que vous ne pouvez pas effectuer de requêtes sur des grilles à virgule flottante.

Afficher un histogramme pour la distribution de valeur de cellule

Les histogrammes affichent graphiquement la répartition des données de valeur de cellule dans les cellules sélectionnées d'une couche de grille raster. Les histogrammes peuvent être visualisés dans la couche Propriétés.

    Ouvrez le Propriétés pour Calcul (Symbologie > Classer). (L'ordinateur du laboratoire MGH ne sera pas en mesure d'effectuer ce processus, veuillez le lire.)

Les histogrammes sont utiles pour parcourir la plage et la distribution des données dans une grille raster. Les valeurs d'une grille raster suivent-elles une distribution normale ou existe-t-il un autre type de motif ? Qu'est-ce que cela peut vous dire sur vos données et quelles implications cela a-t-il pour une analyse plus approfondie ?

Définir les propriétés d'analyse

La définition de l'environnement d'analyse pour l'analyse raster (espace de travail, étendue du traitement, coordonnées de sortie et analyse raster avec la taille de cellule et le paramètre de masque) affectera l'environnement d'analyse jusqu'à ce que les propriétés d'analyse soient à nouveau modifiées.

L'espace de travail spécifie l'emplacement par défaut des sorties.

Analyse raster-Masquage

Le masquage définit la grille raster en sortie sur les cellules valides d'une autre grille raster. Pour chaque grille, il existe des cellules contenant une valeur (par exemple, l'altitude). Mais il y a aussi pas de données cellules. Le masquage permet de restreindre les données de sortie uniquement aux cellules contenant une valeur dans la grille de masque. L'idée est similaire au masquage d'une zone pour la peinture.

  1. Tout d'abord, nous devons créer une grille raster pour le masquage. produire 500-1000ft couche raster à l'aide de la calculatrice raster
    1. Ouvrez ArcToolbox et sélectionnez Outils d'analyse spatiale >Calculatrice d'algèbre cartographique > Raster.
    2. Dans le Calculatrice raster, en utilisant les boutons pour cliquer sur la formule -- ("dem" > 500) & ("dem" < 1000)
    3. Enregistrez ce fichier sous Requête1 dans ton M: lecteur et cliquez sur OK.

    Cela créera une grille identique à Mettre en doute1, mais avec Pas de données valeurs où les valeurs d'origine étaient 0.

      Sélectionnez une teinte noire pour le Afficher NoData comme symbole en bas à droite de la boîte de dialogue.

    Il est maintenant clair quelles cellules ont de la valeur et lesquelles n'en ont pas.

    La définition du masque sur cette grille signifie que les nouvelles grilles créées à l'aide de la barre d'outils Spatial Analyst auront des valeurs de données uniquement là où setnull1 les cellules ont une valeur de 1.

    Étendue du traitement

    L'étendue de traitement est une zone rectangulaire. Lorsque l'étendue du processus est définie, les grilles raster nouvellement créées (à partir de calculs de carte ou de requêtes de carte) seront limitées à l'étendue spatiale de ce rectangle. L'étendue peut être définie sur l'étendue d'une couche existante, sur le bloc de données, sur l'affichage actuel ou sur des coordonnées spécifiques. L'étendue est différente d'un masque, car le masque est défini par des cellules valides d'une grille spécifique, alors que l'étendue est simplement un ensemble de coordonnées rectangulaires.

      Zoomez sur une zone au milieu de la forêt (approximativement décrite ci-dessous).

      Clique le TraitementLe degré onglet et sélectionnez Étendue : Identique à l'affichage, ce qui limitera la sortie des opérations suivantes à l'étendue de zoom actuelle.

    Taille de la cellule d'analyse

    Il y a toujours un compromis entre le stockage des données et la précision. Des cellules plus petites signifient potentiellement une meilleure précision, mais aussi des fichiers plus volumineux et un traitement plus lent. Pour voir l'effet d'une taille de cellule différente sur la précision, le stockage et le traitement, effectuez la même analyse mais avec une taille de cellule différente.

      Ouvrez l'outil ArcToolbox Outils Spatial Analyst Map Algèbre Raster Calculator.

    Il n'y a pas de règle absolue pour décider d'une taille de cellule appropriée. Fondamentalement, vous voudrez utiliser la plus grande taille de cellule possible qui représente toujours correctement le phénomène que vous modélisez.

    Raster Calculator (I) : effectuer une requête cartographique sur une couche de grille raster

    De nombreuses opérations analytiques de grille raster sont effectuées en utilisant le Calculatrice raster outils. L'analyse de grille matricielle sera abordée plus en profondeur dans la prochaine conférence, mais cette section sert d'introduction à ces outils.

    Parce que le dem la couche de grille est stockée en virgule flottante, une requête tabulaire normale n'est pas possible à la place, une Requête de carte doit être effectuée pour afficher un sous-ensemble de cellules.

      Ouvrez le Calculatrice raster (ArcToolbox> Spatial Analysis Tools > Map Algerba > Raster Calculator) et créez une expression à l'aide des boutons ou du clavier :

    Votre calcul devrait ressembler à ceci :

    C'est une expression vrai/faux. Soit les cellules seront dans la plage 500-1000, soit elles seront en dehors de cette plage.

    Une requête de carte est similaire à une requête de couche d'entités normale, mais peut être effectuée sur des couches de grille raster à virgule flottante ou entière. Une requête de carte est similaire à une requête de couche d'entités, mais la sortie est toujours une nouvelle grille raster, plutôt qu'un ensemble sélectionné dans une table existante. La sortie est une entité booléenne, dans laquelle les cellules de sortie sont codées Vrai (1) (répondant aux critères de la requête), Faux (0) (ne répondant pas aux critères de la requête), ou Pas de données.

    Les requêtes de carte, contrairement aux requêtes d'entités, ne sont pas limitées à des couches uniques. Étant donné que les valeurs de cellule individuelles sont référencées uniquement à leur position spatiale, les requêtes cartographiques peuvent sélectionner des cellules qui correspondent à un large éventail de critères, y compris plusieurs couches de grille raster. La requête ci-dessus aurait tout aussi bien pu demander d'identifier les cellules correspondant à plusieurs critères pour l'une des couches de grille raster dans la vue.

    Par exemple, il est possible de sélectionner un groupe de cellules dont les valeurs sont dans une plage de bathymétrie dans une grille de trame bathymétrique et dont les valeurs sont comprises dans une plage de pente dans une grille raster de pente, et dont les valeurs sont comprises dans une plage de valeurs de salinité dans une grille raster de salinité avec une expression telle que

    Dans une requête tabulaire classique, la requête est effectuée sur une seule table. Dans le cas présenté ci-dessus, il s'agit d'une requête qui trouve simultanément des cellules qui correspondent à la valeur de plusieurs grilles raster (pas seulement des valeurs dans une seule table). La cellule Emplacements sont déterminés par le cadre de référencement spatial, mais les valeurs sont déterminés par des valeurs différentes sur plusieurs grilles raster.

    Raster Calculator (II) : effectuer un calcul de carte sur une couche de grille raster

    Cet exemple trouvera le sinus de l'aspect pour chaque cellule dans le dem grille raster. La génération de sinus et de cosinus d'aspect serait la première étape à franchir si vous deviez effectuer des analyses particulières modélisant le terrain de surface, telles que la détermination de l'ensoleillement, qui dépend de l'angle du soleil. Nous ne ferons rien de plus avec cet exemple, mais vous devez savoir qu'il existe des fonctions trigonométriques et d'autres fonctions mathématiques pour les calculs de carte de grille raster.

      Générer le calque d'aspect: Sélectionnez Outils Spatial AnalystSurfaceAspect. Sélectionner dem comme le Surface d'entrée.

    Sin("Aspect de dem1" * 3.14159 / 180)

    Cela crée une nouvelle grille où l'aspect est d'abord converti de la mesure en degrés à la mesure en radian (aspect * pi / 180), puis le sinus est calculé, cellule par cellule.

    Noter: Bien que la création de calculs et de requêtes soit facilitée avec l'interface graphique, vous pouvez également simplement saisir le calcul sans utiliser l'interface graphique, en supposant que vous sachiez utiliser la syntaxe appropriée. Faites particulièrement attention à l'emplacement des parenthèses.

    La sortie est stockée dans une nouvelle grille raster temporaire appelée Aspect_dem1_cal1. Les valeurs vont de -1 à 1, ce à quoi nous devons nous attendre pour les valeurs de sinus.

    La calculatrice raster est utilisée pour créer de nouveaux jeux de données basés sur des fonctions logarithmiques, arithmétiques, booléennes, exponentielles, relationnelles et trigonométriques. Ces fonctions peuvent être exécutées sur des grilles raster individuelles ou des combinaisons de grilles raster. En plus des opérateurs et fonctions répertoriés sur l'interface de la calculatrice raster, toutes les fonctions de classe de grille raster ArcGrid peuvent être exécutées à l'aide de la boîte de dialogue. La sortie de est une grille raster où chaque valeur de cellule est le résultat de fonctions mathématiques ou autres de grille raster exécutées sur la ou les entrées.

    L'utilisation avancée de la calculatrice raster nécessite d'apprendre un peu sur la syntaxe de l'algèbre de carte de grille.

    Raster Calculator (III) : interrogation sur plusieurs couches de grille

    Effectuez une requête complexe qui identifie les cellules répondant à plusieurs critères sur plusieurs couches de grille. Dans cet exemple, recherchez toutes les zones situées au-dessus de 1500 pieds d'altitude et de couche d'aspect (Aspect de Dem1) est Sud (valeur 157,5-202,5).

      Ajouter la couche de grille Dém du CD de données vers une nouvelle trame de données.

      Ouvrez le Propriétés pour le nouveau calque et notez la taille de la cellule (dans ce cas, la taille de la cellule est de 10).

    Il y a 138871 cellules (valeur 1, ajustement dans la requête) qui sont au-dessus de 1500 pieds d'altitude et l'orientation est sud.

    Vous venez d'effectuer une "requête" qui sélectionne les cellules correspondant aux critères de plusieurs grilles. Ceci est très similaire à l'analyse de superposition topologique de l'intersection. Voyez-vous à quel point ce type d'analyse est plus rapide avec l'analyse raster ? Combien d'actions individuelles distinctes aurait-il fallu pour faire cela avec des données vectorielles ? L'utilisation d'une syntaxe plus complexe dans la calculatrice raster nous aurait permis d'effectuer l'analyse avec encore moins d'étapes.

    Bien que les analyses de données vectorielles tirent parti de la meilleure représentation de la forme des entités linéaires et surfaciques, si la taille de la cellule est suffisamment petite pour représenter correctement la forme des entités, les nombres générés se situeront dans une marge d'erreur acceptable.

    Calculatrice raster (IV) : traitement conditionnel

    Supposons que vous ayez un modèle de végétation qui inclut un facteur de réponse d'altitude. Si les altitudes sont comprises entre 500 et 700 pieds, les entrées du modèle seront 100 * la valeur d'altitude. Si les altitudes sont en dehors de cette plage, les entrées du modèle seront 0.

      Ajouter la couche de grille Dém du CD de données vers une nouvelle trame de données.

    L'expression signifie ceci ligne par ligne, en anglais :

    Si l'altitude est supérieure à 500 et inférieure à 700, alors
    régler la valeur de sortie sur (élévation * 100), ou bien
    régler la valeur de sortie sur 0

    La grille de sortie ressemblera à quelque chose comme ceci (ajustez la rampe de couleurs à partir des propriétés pour montrer la différence).

    Vous venez d'utiliser le traitement conditionnel pour créer une nouvelle grille. Les valeurs réelles que nous avons utilisées n'ont pas de sens, mais la théorie est importante. Voyez-vous en quoi cela diffère d'un simple reclassement ou d'une requête cartographique ? Une reclassification avec cette précision aurait pris un certain temps à coder, et une requête de carte ne nous aurait donné que des valeurs oui ou non.

    La syntaxe de l'instruction conditionnelle prend un peu de temps pour s'y habituer, mais vous pouvez voir à quel point il s'agit d'un outil puissant pour traiter le traitement conditionnel des valeurs de cellule. Souvent, dans la modélisation de phénomènes spatiaux, nous voulons traiter un sous-ensemble de cellules d'une manière et un sous-ensemble de cellules différent d'une manière différente.

    Veuillez supprimer tous les fichiers parasites que vous avez créés sur le disque dur.


    Les systèmes d'information géographique et les techniques de télédétection sont des outils largement appliqués au domaine de l'énergie. L'évaluation du potentiel des sources d'énergie renouvelables (SER) est l'une des étapes clés de la planification des systèmes d'énergie renouvelable à forte pénétration. Pour ce faire, plusieurs méthodes différentes peuvent être utilisées, telles que les mesures in situ (anémomètres à coupelle et bouées), les données d'images satellitaires, les outils de télédétection sur site (par exemple, LIDAR et SODAR) et les jeux de données de réanalyse (par exemple, ECMWF et MERRA ).

    Ce numéro spécial vise à fournir l'état de l'art sur tous les outils susmentionnés dans différentes applications énergétiques et à différentes échelles, c'est-à-dire urbaine, régionale, nationale et même continentale pour la planification et l'élaboration de politiques de scénarios renouvelables.

    Pour toutes les raisons susmentionnées, nous encourageons les chercheurs à partager leurs travaux originaux dans le domaine des SIG et de la télédétection pour l'évaluation et les cartes des énergies renouvelables.

    Les sujets d'intérêt principal comprennent, sans s'y limiter :

    1. Outils d'information géospatiale pour l'évaluation des énergies renouvelables
    2. Techniques et outils de télédétection
    3. Ensembles de données et plateforme de réanalyse
    4. Aménagement du territoire pour les objectifs de développement durable
    5. Cartographier et évaluer le potentiel SER
    6. Outils énergétiques urbains
    7. Bonnes pratiques et études de cas.

    Dr Benedetto Nastasi
    Dr Meysam Majidi Nezhad
    Éditeurs invités

    Informations sur la soumission du manuscrit

    Les manuscrits doivent être soumis en ligne sur www.mdpi.com en s'inscrivant et en se connectant à ce site Web. Une fois inscrit, cliquez ici pour accéder au formulaire de soumission. Les manuscrits peuvent être soumis jusqu'à la date limite. Tous les articles seront évalués par des pairs. Les articles acceptés seront publiés en continu dans la revue (dès leur acceptation) et seront répertoriés ensemble sur le site Web du numéro spécial. Des articles de recherche, des articles de synthèse ainsi que de courtes communications sont invités. Pour les articles prévus, un titre et un court résumé (environ 100 mots) peuvent être envoyés au bureau éditorial pour annonce sur ce site.

    Les manuscrits soumis ne doivent pas avoir été publiés auparavant, ni être à l'étude pour publication ailleurs (à l'exception des actes de conférence). Tous les manuscrits sont soumis à une évaluation approfondie par le biais d'un processus d'examen par les pairs en simple aveugle. Un guide pour les auteurs et d'autres informations pertinentes pour la soumission de manuscrits sont disponibles sur la page Instructions pour les auteurs. Énergies est une revue bimensuelle internationale à comité de lecture en libre accès publiée par MDPI.

    Veuillez visiter la page Instructions pour les auteurs avant de soumettre un manuscrit. Les frais de traitement des articles (APC) pour la publication dans cette revue en libre accès sont de 2000 CHF (francs suisses). Les articles soumis doivent être bien formatés et utiliser un bon anglais. Les auteurs peuvent utiliser le service d'édition en anglais de MDPI avant la publication ou pendant les révisions d'auteur.


    7.3 Analyse focale des données raster

    Dans les situations où les types de couverture terrestre sont relativement rares et sont répartis en petites parcelles, ils peuvent être difficiles à voir sur la carte catégorielle ainsi que sur la petite carte multiple. Une façon de visualiser les concentrations de ces classes consiste à utiliser une analyse focale pour résumer la densité de pixels dans une fenêtre circulaire plus grande. Tout d'abord, un objet de poids est défini à l'aide de la fonction focalWeight(). Ici, toutes les cellules à moins de 500 m de la cellule focale sont incluses dans le résumé. Le poids de chaque cellule dans cette fenêtre est égal à sa proportion de la taille totale de la fenêtre. Ensuite, la fonction focal() est appelée avec les objets poids et une fonction récapitulative comme arguments. En additionnant les poids, la fonction focal() calcule la proportion de chaque classe d'occupation du sol dans un rayon de 500 m.

    Changer la taille de la fenêtre focale change le degré de lissage dans les cartes résultantes, similaire à la bande passante d'une analyse de densité de noyau.

    Par défaut, la fonction focal() renverra une valeur NA s'il y a des valeurs NA à l'intérieur de la fenêtre, ou si la fenêtre s'étend en dehors de la limite du jeu de données raster. Ces valeurs NA sont affichées en gris dans la figure précédente, et la limite grise autour de l'extérieur du jeu de données augmente en largeur à mesure que la taille de la fenêtre augmente.


    Les rasters sont des tableaux 2D de valeurs, chaque valeur étant stockée dans un pixel (qui signifie élément d'image). Chaque pixel doit contenir des informations. Il n'est pas possible de supprimer ou de supprimer des pixels du tableau car les rasters sont généralement encodés sous la forme d'une simple chaîne de bits à une dimension. Les métadonnées aident généralement à expliquer où se trouvent les sauts de ligne et la longueur de la chaîne de bits, de sorte que la chaîne de bits 1D peut être comprise comme un tableau 2D. Si vous "supprimez" un pixel, vous cassez le raster. La grille 2D n'est plus valide.

    Bien sûr, il existe de nombreux cas où vous souhaitez supprimer ou nettoyer efficacement le raster de données. Un tel exemple pourrait être de supprimer les pixels qui couvrent la terre d'un raster de températures de surface de la mer. Pour atteindre cet objectif, de nombreux formats raster géospatiaux contiennent des métadonnées décrivant ce que l'on appelle les valeurs NoData. Les pixels contenant une valeur NoData sont interprété comme n'existant pas. Rappelons que dans un raster, chaque pixel doit contenir des informations. Le paradigme NoData permet de respecter la structure et le format des rasters, tout en donnant également la possibilité de masquer pixels d'être affichés ou analysés. Il y a encore des données (bits, 1 et 0) au niveau des pixels masqués, mais elles ne servent qu'à identifier le pixel comme invalide.

    Dans cet esprit, voici un exemple utilisant gdal qui masquera les valeurs comprises entre 0 et 100 afin qu'elles soient NoData et "n'existent pas". La valeur NoData sera spécifiée comme 0.


    Contenu

    L'origine de GD&T est attribuée à Stanley Parker, qui a développé le concept de « vraie position ». Bien que l'on sache peu de choses sur la vie de Parker, on sait qu'il a travaillé à la Royal Torpedo Factory à Alexandrie, dans le West Dunbartonshire, en Écosse. Son travail a augmenté la production d'armes navales par de nouveaux entrepreneurs.

    En 1940, Parker publie Notes sur la conception et l'inspection des travaux d'ingénierie de production de masse, les premiers travaux sur le dimensionnement et le tolérancement géométriques. [1] En 1956, Parker publie Dessins et cotes, qui est devenu la référence de base dans le domaine. [1]

    Selon la norme ASME Y14.5-2009 [2], le but de GD&T est de décrire l'intention d'ingénierie des pièces et des assemblages. Le cadre de référence de référence peut décrire comment la pièce s'adapte ou fonctionne. GD&T peut définir plus précisément les exigences dimensionnelles d'une pièce, permettant dans certains cas plus de 50 % de zone de tolérance en plus que la cotation coordonnée (ou linéaire). Une application correcte de GD&T garantira que la pièce définie sur le dessin a la forme, l'ajustement (dans les limites) et le fonctionnement souhaités avec les plus grandes tolérances possibles. GD&T peut ajouter de la qualité et réduire les coûts en même temps grâce à la productivité.

    Certaines règles fondamentales doivent être appliquées (elles se trouvent à la page 7 de l'édition 2009 de la norme) :

    • Toutes les dimensions doivent avoir une tolérance. Chaque caractéristique de chaque pièce fabriquée est sujette à variation, par conséquent, les limites de variation admissibles doivent être spécifiées. Les tolérances positives et négatives peuvent être appliquées directement aux cotes ou appliquées à partir d'un bloc de tolérance générale ou d'une note générale. Pour les cotes de base, les tolérances géométriques sont indirectement appliquées dans un tolérancement géométrique associé. Les seules exceptions sont pour les dimensions marquées comme minimum, maximum, stock ou référence.
    • Les cotes définissent la géométrie nominale et la variation admissible. La mesure et la mise à l'échelle du dessin ne sont pas autorisées, sauf dans certains cas.
    • Les dessins techniques définissent les exigences des pièces finies (complètes). Toutes les dimensions et tolérances requises pour définir la pièce finie doivent être indiquées sur le dessin. Si des dimensions supplémentaires seraient utiles, mais ne sont pas requises, elles peuvent être indiquées comme référence.
    • Les cotes doivent être appliquées aux entités et disposées de manière à représenter la fonction des entités. De plus, les dimensions ne devraient pas être sujettes à plus d'une interprétation.
    • Les descriptions des méthodes de fabrication doivent être évitées. La géométrie doit être décrite sans définir explicitement la méthode de fabrication.
    • Si certaines tailles sont requises lors de la fabrication mais ne sont pas requises dans la géométrie finale (en raison d'un retrait ou d'autres causes), elles doivent être marquées comme non obligatoires.
    • Toutes les dimensions et tolérances doivent être organisées pour une lisibilité maximale et doivent être appliquées aux lignes visibles dans les vrais profils.
    • Lorsque la géométrie est normalement contrôlée par les tailles de jauge ou par code (par exemple, les matériaux en stock), la ou les dimensions doivent être incluses avec la jauge ou le numéro de code entre parenthèses après ou en dessous de la dimension.
    • Des angles de 90° sont supposés lorsque les lignes (y compris les lignes centrales) sont affichées à angle droit, mais aucune dimension angulaire n'est explicitement affichée. (Ceci s'applique également aux autres angles orthogonaux de 0°, 180°, 270°, etc.)
    • Les dimensions et tolérances sont valables à 20 °C (68 °F) et 101,3 kPa (14,69 psi) sauf indication contraire.
    • Sauf mention explicite, toutes les dimensions et tolérances ne sont valables que lorsque l'article est à l'état libre.
    • Dimensions and tolerances apply to the length, width, and depth of a feature including form variation.
    • Dimensions and tolerances only apply at the level of the drawing where they are specified. It is not mandatory that they apply at other drawing levels, unless the specifications are repeated on the higher level drawing(s).

    (Note: The rules above are not the exact rules stated in the ASME Y14.5-2009 standard.)

    Tolerances: Type of tolerances used with symbols in feature control frames can be 1) equal bilateral 2) unequal bilateral 3) unilateral 4) no particular distribution (a "floating" zone)

    Tolerances for the profile symbols are equal bilateral unless otherwise specified, and for the position symbol tolerances are always equal bilateral. For example, the position of a hole has a tolerance of .020 inches. This means the hole can move ±.010 inches, which is an equal bilateral tolerance. It does not mean the hole can move +.015/−.005 inches, which is an unequal bilateral tolerance. Unequal bilateral and unilateral tolerances for profile are specified by adding further information to clearly show this is what is required.


    Examples

    Write Image from JPEG File to GeoTIFF File

    Read JPEG image from file.

    Derive world file name from image file name, read the world file, and construct a spatial referencing object.

    Write image data and referencing data to GeoTIFF file.

    Construct an empty map axes and display the map.

    Convert Classic TIFF to Tiled BigTIFF

    Convert a georeferenced classic TIFF file to a tiled BigTIFF file by extracting information from the classic TIFF file. First, import a classic TIFF image of Boston and a map cells reference object. Get metadata from the file using geotiffinfo .

    Specify tags to include in the tiled BigTIFF file. To do this, extract the GeoKey directory tag from the metadata. Then, create tags specifying the length and width of the tiles.

    Write the data to a new GeoTIFF file. Specify the file format as BigTIFF using the 'TiffType' name-value pair. Include tags by specifying the 'GeoKeyDirectoryTag' and 'TiffTags' name-value pairs.

    Verify you have written the BigTIFF file by reading the file and querying the tags.

    Write WMS Image to GeoTIFF File

    Read data from WMS server.

    Write data to GeoTIFF file.

    Write Concord Orthophotos to Single GeoTIFF File

    Read the two adjacent orthophotos and combine them.

    Construct referencing objects for the orthophotos and for their combination.

    Write the combined image to a GeoTIFF file. Use the code number, 26986, indicating the PCS_NAD83_Massachusetts Projected Coordinate System.

    Write Subset of GeoTIFF File to New GeoTIFF File

    Import a GeoTIFF image and map cells reference object for an area around Boston using readgeoraster .

    Crop the data to the limits specified by xlimits and ylimits using mapcrop .

    Get information about the GeoTIFF image using geotiffinfo . Extract the GeoKey directory tag from the information.

    Write the cropped data and GeoKey directory tag to a file. Verify the cropped data has been written to a file by displaying it.

    Write Elevation Data to GeoTIFF File

    Write elevation data for an area around South Boulder Peak in Colorado to a GeoTIFF file. First, import the elevation data and a geographic postings reference object.

    Specify GeoKey directory tag information for the GeoTIFF file as a structure. Indicate the data is in a geographic coordinate system by specifying the GTModelTypeGeoKey field as 2. Indicate that the reference object uses postings (rather than cells) by specifying the GTRasterTypeGeoKey field as 2. Indicate the data is referenced to a geographic coordinate reference system by specifying the GeographicTypeGeoKey field as 4326.

    Write the data and GeoKey directory tag to a file.

    Verify the data has been written to a file by displaying it on a map.

    The elevation data used in this example is courtesy of the US Geological Survey.

    Write TIFF File Containing RPC Metadata

    Create a sample TIFF file with RPC metadata. To do this, create an array of zeros and an associated reference object.

    Then, create an RPCCoefficientTag metadata object and set some fields with typical values. The RPCCoefficientTag object represents RPC metadata in a readable form.

    Write the image, the associated referencing object, and the RPCCoefficientTag object to a file.

    Write Raw RPC Coefficient Metadata to GeoTIFF File

    This example shows how to write RPC coefficient metadata to a TIFF file. In a real workflow, you would create the RPC coefficient metadata according to the TIFF extension specification. This example does not show the specifics of how to create valid RPC metadata. To simulate raw RPC metadata, the example creates a sample TIFF file with RPC metadata and then uses imfinfo to read this RPC metadata in raw, unprocessed form from the file. The example then writes this raw RPC metadata to a file using the geotiffwrite function.

    Create Raw RPC Coefficient Metadata

    To simulate raw RPC metadata, create a simple test file and write some RPC metadata to the file. For this test file, create a toy image and a referencing object associated with the image.

    Create an RPCCoefficientTag metadata object and set some of the fields. The toolbox uses the RPCCoefficientTag object to represent RPC metadata in human readable form.

    Write the image, the associated referencing object, and the RPCCoefficientTag object to a file.

    Read Raw RPC Coefficient Metadata

    Read the RPC coefficient metadata from the test file using the imfinfo function. When it encounters unfamiliar metadata, imfinfo returns the data, unprocessed, in the UnknownTags field. Note that the UnknownTags field contains an array of 92 doubles. This is the raw RPC coefficient metadata, read from the file in unprocessed form.

    Write Raw RPC Metadata to a File

    Write the raw RPC metadata to a file. First, extract the RPC coefficient metadata from the info structure.

    Then, construct an RPCCoefficientTag object, passing the raw RPC metadata (array of 92 doubles) as an argument.

    Pass the RPCCoefficientTag object to the geotiffwrite function and write the RPC metadata to a file.

    To verify that the data was written to the file, read the RPC metadata from the TIFF file using geotiffinfo . Compare the returned RPC metadata with the metadata written to the test file.


    Dataset georeferencing¶

    A GIS raster dataset is different from an ordinary image its elements (or “pixels”) are mapped to regions on the earth’s surface. Every pixels of a dataset is contained within a spatial bounding box.

    Our example covers the world from 358485 meters (in this case) to 590415 meters, left to right, and 4028985 meters to 4265115 meters bottom to top. It covers a region 231.93 kilometers wide by 236.13 kilometers high.

    The value of bounds attribute is derived from a more fundamental attribute: the dataset’s geospatial transform.

    A dataset’s transform is an affine transformation matrix that maps pixel locations in (row, col) coordinates to (x, y) spatial positions. The product of this matrix and (0, 0) , the row and column coordinates of the upper left corner of the dataset, is the spatial position of the upper left corner.

    The position of the lower right corner is obtained similarly.

    But what do these numbers mean? 4028985 meters from where? These coordinate values are relative to the origin of the dataset’s coordinate reference system (CRS).

    “EPSG 32612” identifies a particular coordinate reference system: UTM zone 12N. This system is used for mapping areas in the Northern Hemisphere between 108 and 114 degrees west. The upper left corner of the example dataset, (358485.0, 4265115.0) , is 141.5 kilometers west of zone 12’s central meridian (111 degrees west) and 4265 kilometers north of the equator.

    Between the crs attribute and transform the georeferencing of a raster dataset is described and the dataset can compared to other GIS datasets.


    Multiple Plots

    ColorOrder — Color order seven predefined colors (default) | three-column matrix of RGB triplets

    Color order, specified as a three-column matrix of RGB triplets. This property defines the palette of colors MATLAB uses to create plot objects such as Line , Scatter , and Bar objects. Each row of the array is an RGB triplet. An RGB triplet is a three-element vector whose elements specify the intensities of the red, green, and blue components of a color. The intensities must be in the range [0, 1]. This table lists the default colors.

    MATLAB assigns colors to objects according to their order of creation. For example, when plotting lines, the first line uses the first color, the second line uses the second color, and so on. If there are more lines than colors, then the cycle repeats.

    Changing the Color Order Before or After Plotting

    Starting in R2019b, you can change the color order in either of the following ways:

    Call the colororder function to change the color order for all the axes in a figure. The colors of existing plots in the figure update immediately. If you place additional axes into the figure, those axes also use the new color order. If you continue to call plotting commands, those commands also use the new colors.

    Set the ColorOrder property on the axes, call the hold function to set the axes hold state to 'on' , and then call the desired plotting functions. This is like calling the colororder function, but in this case you are setting the color order for the specific axes, not the entire figure. Setting the hold state to 'on' is necessary to ensure that subsequent plotting commands do not reset the axes to use the default color order.

    If you are using R2019a or an earlier release, changing the color order matrix does not affect existing plots. To change colors in an existing plot, you must set the ColorOrder property, and then set the axes hold state to 'on' before calling any plotting functions.

    The behavior of this property changed in R2019b. For more information, see:


    Voir la vidéo: CA8336 Energia-analysaattori - Transienttien havaitseminen (Octobre 2021).