Suite

Pourquoi y a-t-il d'étranges lignes horizontales dans les données raster ?


J'ai une classe d'entités (stockée dans une géodatabase fichier) contenant des informations sur l'utilisation des terres pour la forêt amazonienne. C'est très détaillé et ça ressemble à ça

Je dois convertir ce fichier de formes en raster pour le combiner avec d'autres rasters à l'aide de l'outil Combiner (j'ai rencontré trop de problèmes avec la jointure spatiale avec des données aussi détaillées). La conversion en raster donne l'image suivante

Avez-vous une idée de la raison pour laquelle l'image raster comporte des lignes horizontales ? Les lignes horizontales semblent contenir des informations (c'est-à-dire qu'elles ne sont pas des valeurs nulles)


J'ai vu cela avec des données vectorielles détaillées. En gros, ça fuit. Polygones avec des sommets en double. Ou même s'entrecroisant. Lorsque j'utilisais un remplissage ou en particulier un remplissage de trappe, il «fuyait».
Essayez d'exécuter la géométrie de réparation (je suppose que le type de données du fichier de forme) également comme suggéré, la dissolution et/ou la simplification vaudrait la peine de regarder les résultats


Cela peut être dû à des géométries invalides. La solution la plus simple consiste à créer une zone tampon de 0,001 mètre sur vos géométries, puis à exécuter à nouveau le vecteur vers le raster.


Vérifiez l'environnement de traitement lors de la conversion de l'entité en raster. C'est le problème


Matplotlib trace d'étranges lignes horizontales sur le graphique

J'ai utilisé openpyxl pour lire les données d'une feuille de calcul Excel dans un cadre de données pandas, appelé « marées ». L'ensemble de données contient plus de 32 000 lignes de données (d'heures de marée au Royaume-Uni mesurées toutes les 15 minutes). L'une des colonnes contient des informations sur la date et l'heure (variable appelée 'datetime') et une autre contient la hauteur de la marée (appelée 'tide'):

Je veux tracer la date et l'heure le long de l'axe des x et la marée sur l'axe des y en utilisant :

Le graphique ne montre que les premiers jours de données. Cependant, lors du passage d'un jour à l'autre, quelque chose d'étrange se produit après le dernier point du jour 1, la ligne disparaît vers la droite puis revient pour tracer le premier point du deuxième jour - mais les données sont mal tracées sur l'axe des y. Cela se produit tout au long de l'ensemble de données. Une impression montre que les données semblent être correctes.

Je suis incapable d'expliquer cela. Quelqu'un peut-il expliquer ce qui se passe, pourquoi cela se produit et comment puis-je le corriger?


Vous pouvez maintenant passer les arguments side= ou line= à la liste legend.args pour spécifier où vous voulez l'étiquette de la légende (la valeur par défaut est side = 3 et line = 0 ). Par exemple, vous pouvez mettre le texte "Mes valeurs [m^3]" sous la légende en utilisant side = 1 et l'espacer un peu plus loin de la légende (par rapport au dessus !) en utilisant line = 2 .

Si vous souhaitez tracer la légende ailleurs qu'à droite ou en bas du tracé, vous devrez d'abord tracer votre raster avec axes = FALSE, puis le tracer à nouveau mais en passant comme arguments legend.only = TRUE et smallplot = c(xleft, xright, ybottom, ytop) pour spécifier où dans la région de traçage pour dessiner la boîte colorée.


8 réponses 8

Pour PAL, utilisé en Europe, une partie de l'Afrique, une partie de l'Amérique du Sud, l'Asie et l'Australie, le nombre de lignes de balayage est de 625. Pour NTSC, utilisé dans la plupart des Amériques et du Japon, le nombre de lignes de balayage est également un nombre impair , 525. Cette réponse traite de ce dernier, car je ne trouve pas de réponse définitive à la raison pour laquelle PAL utilise un nombre impair de lignes.

Le National Television System Committee (NTSC, créé en 1940) a recommandé une fréquence d'images de 30 images (images) par seconde, consistant en deux champs entrelacés par image à 262,5 lignes par champ et 60 champs (30 images) par seconde. Les autres normes de la recommandation finale étaient un rapport hauteur/largeur de 4:3 et la modulation de fréquence (FM) pour le signal sonore (ce qui était assez nouveau à l'époque).

Lorsque la norme pour la télévision couleur a été approuvée, il y a eu une légère réduction de la fréquence d'images de 30 images par seconde à 30/1,001 (environ 29,97) images par seconde.

Chaque trame est composée de deux champs, chacun constitué de 262,5 lignes de balayage, pour un total de 525 lignes de balayage, mais seules 483 lignes de balayage constituent la trame visible. Le reste (l'intervalle de suppression verticale) permet la synchronisation verticale et le retour. Cet intervalle de suppression a été conçu à l'origine pour simplement supprimer le tube cathodique du récepteur afin de permettre les circuits analogiques simples et le retour vertical lent des premiers récepteurs de télévision. Cependant, certaines de ces lignes peuvent désormais contenir d'autres données telles que le sous-titrage.

Le chiffre réel de 525 lignes a été choisi en raison des limites des technologies à base de tubes à vide de l'époque. Dans les premiers systèmes de télévision, un oscillateur maître commandé en tension fonctionnait à deux fois la fréquence de ligne horizontale, et cette fréquence était divisée par le nombre de lignes utilisées (dans ce cas 525) pour donner la fréquence de champ (60 Hz dans ce cas) .

Pour le balayage entrelacé, un nombre impair de lignes par trame était nécessaire afin de rendre la distance de retour vertical identique pour les champs pairs et impairs, ce qui signifiait que la fréquence de l'oscillateur maître devait être divisée par un nombre impair. A l'époque, la seule méthode pratique de division de fréquence était l'utilisation d'une chaîne de multivibrateurs à tubes à vide, le rapport de division global étant le produit mathématique des rapports de division de la chaîne. Étant donné que tous les facteurs d'un nombre impair doivent également être des nombres impairs, il s'ensuit que tous les diviseurs de la chaîne ont également dû diviser par des nombres impairs, et ceux-ci devaient être relativement petits en raison des problèmes de dérive thermique avec les appareils à tube à vide. . La séquence pratique la plus proche de 500 qui répond à ces critères était 3 × 5 × 5 × 7 = 525.

Ce diagramme montre à la fois les lignes visibles et les lignes de retour horizontales et verticales. Je ne savais pas que ce dernier zigzaguait d'avant en arrière, mais je l'ai vu sur quelques diagrammes indépendants.

Notez les demi-lignes, commençant en haut pour le champ impair et se terminant en bas pour le champ événement.

Voici un bon site Web qui décrit le balayage entrelacé de manière beaucoup plus détaillée.

Pourquoi 625 pour un PAL 50Hz ? (ou 525 lignes 60 Hz NSTC)

Réponse courte - un compromis d'ingénierie - quelqu'un (ou plus probablement un comité) a pris la décision de normaliser cette valeur particulière parce qu'elle fonctionnait avec la technologie actuelle à l'époque.

Longue réponse (beaucoup de choses devaient être prises en compte dans la conception de normes pour les appareils grand public dans de nombreuses industries différentes à travers le monde et il doit être replacé dans un contexte historique)

n.b. L'ajustement pour différentes fréquences du secteur donne 50/60 x 625 = 520 (assez près de 525)

Il s'agit du système PAL 625 50 Hz (un argument similaire s'applique également à 525 60 Hz NSTC)

(1) Limitation de bande passante de transmission :

Il y a un espace de fréquence limité pour chaque transmission. Selon le type de signal PAL, la bande passante du canal est comprise entre 6 et 8 MHz. Pas beaucoup de bande passante envoyer tout ça données analogiques pour l'image, l'audio, les signaux de synchronisation, etc. Sur les 625 lignes, seulement 576 lignes environ sont réellement visibles. Les autres étant utilisés pour la synchronisation d'images, etc. En d'autres termes, il ne sert à rien de créer un écran couleur à très haute résolution car vous n'avez pas la bande passante/la technologie actuelle pour lui envoyer des images haute définition (c'était les années 1960 après tout).

(2) Limitation de la fréquence du réseau (pour synchronisation cadres et vaciller réduction)

Fréquence du secteur de 50 Hz (Royaume-Uni) et étant donné que le seuil de fusion du scintillement humain est généralement de 16 hertz (Hz), quelqu'un a décidé qu'en entrelaçant deux champs (IMPAIR et PAIR), vous pourriez (a) réduire la demande sur la bande passante du signal (il suffit de transmettre la moitié de l'information de l'image en 1/50e de seconde et (b) de s'en sortir avec une décroissance du phosphore plus lente) pour donner une image "en mouvement" parfaitement adéquate à 25 images complètes par seconde (fréquence facile à diviser par 2) (arithmétique de division de fréquence de scintillement de base : 50/2 = 25 Hz (pas de scintillement), 50/4 = 10,25 Hz (scintillement))

(3) Temps de ligne et résolution de points

Regardez la sortie LINE individuelle (typique 64uS pour 625/50hz PAL). La première partie du signal utilise environ 8uS (sync/couleur burst) laissant 52uS pour l'affichage. Les fabricants de tubes de télévision devaient placer avec précision des points/barres de trois couleurs de phosphore à l'intérieur (des écrans de verre incurvés relativement petits). Les résolutions horizontales et verticales étaient donc limitées à la taille de ces points (ou barres) pouvant être produits. Diminuer la taille du point ou augmenter la surface de l'écran augmente les taux de rejet (problème similaire à la fabrication de circuits intégrés). Ajoutez également à cela la production répétable de certains électro-aimants très volumineux autour du col du tube a dû déplacer un électro- faisceau d'électrons à grande vitesse focalisé statiquement (trois canons - un par couleur) à travers et vers le bas d'une manière très linéaire. Des écrans plus grands signifiaient soit un ensemble plus profond (et très lourd) soit des systèmes de balayage délicats (rappelez-vous que tout cela a été fait avec de l'électronique analogique à l'ancienne). Il y avait peu d'intérêt à avoir une ultra haute résolution - les fabricants ne pouvaient pas construire l'écran à un prix que le public paierait.

(4) Rapport d'aspect

À l'époque, le rapport hauteur/largeur était de 4:3. (presque carré) Si vous affichiez l'image de la ligne horizontale avec une résolution sensiblement différente de l'image verticale, votre image allait avoir l'air très étrange. En gros, les résolutions verticales et horizontales devaient être les mêmes. Étant donné que la résolution horizontale était limitée par la taille des points de phosphore, le nombre de lignes verticales en suivait (Combien de groupes de 3 points/barres de phosphore pourriez-vous obtenir verticalement). Quelqu'un choisit seulement 625 lignes (rappelez-vous qu'il n'en affiche que 576) parce que l'arithmétique fonctionne. Je n'ai aucun doute que n'importe quel nombre de lignes quelque part autour de cette valeur fonctionnerait tout aussi bien.


Exemples d'intégration horizontale

L'intégration horizontale a lieu lorsque deux entreprises concurrentes dans le même secteur et au même stade de production fusionnent. Trois exemples d'intégration horizontale sont la fusion de Marriott et Starwood Hotels en 2016, la fusion d'Anheuser-Busch InBev et de SABMiller en 2016, et la fusion de The Walt Disney Company et de 21st Century Fox en 2017.

Hôtels Marriott et Starwood

En 2016, Marriott International, Inc. a acquis Starwood Hotels & Resorts Worldwide, Inc. À l'époque, cela a créé la plus grande société hôtelière au monde. L'objectif de la fusion était de créer un portefeuille de propriétés plus diversifié pour l'entreprise. Alors que Marriott avait une forte présence dans les segments du luxe, des congrès et des centres de villégiature, la présence internationale de Starwood était très forte. La combinaison des deux sociétés a créé plus de choix pour les consommateurs (en tant qu'invités de la franchise hôtelière), plus d'opportunités pour les employés et une valeur ajoutée pour les actionnaires de la société. Après leur fusion, les deux sociétés possédaient environ 5 500 hôtels et 1,1 million de chambres dans le monde.

Anheuser-Busch InBev et SABMiller

La fusion entre Anheuser-Busch InBev et SABMiller, finalisée en octobre 2016, a été évaluée à 100 milliards de dollars. La nouvelle société opère désormais sous un seul nom, Newbelco. Parce que cette fusion a réuni les principales sociétés brassicoles au monde, avant la fermeture, les sociétés ont dû accepter de vendre bon nombre de leurs marques de bière populaires, notamment Peroni, Grolsch et la République tchèque Pilsner Urquell, afin de se conformer aux lois antitrust. .

L'un des objectifs de la fusion était d'augmenter la part de marché d'Anheuser-Busch InBev dans les régions en développement du monde, telles que la Chine, l'Amérique du Sud et l'Afrique, où SABMiller avait déjà établi un accès à ces marchés.

La Walt Disney Company et 21st Century Fox

L'acquisition de 21st Century Fox par Walt Disney Company a été finalisée en mars 2019. L'objectif de la fusion était d'augmenter les options de contenu et de divertissement de Disney pour satisfaire les demandes des consommateurs, se développer sur le marché international et étendre ses offres directes aux consommateurs, notamment ESPN+, Disney+ et la participation combinée des deux sociétés dans Hulu.

L'acquisition comprenait également Twentieth Century Fox, Fox Searchlight Pictures, Fox 2000 Pictures, Fox Family et Fox Animation, Twentieth Century Fox Television, FX Productions et Fox21, FX Networks, National Geographic Partners, Fox Networks Group International, Star India et les intérêts de Fox. à Hulu, Tata Sky et Endemol Shine Group.


Intégration horizontale et verticale dans l'industrie 4.0

L'industrie 4.0 a encore amplifié l'importance de l'intégration horizontale et verticale, ce qui en fait l'épine dorsale sur laquelle repose la Smart Factory.

Michael Schuldenfrei

Les termes « intégration horizontale » et « intégration verticale » sont familiers dans un certain nombre de contextes. Du point de vue opérationnel, une entreprise intégrée horizontalement concentre ses activités autour de ses compétences de base et établit des partenariats pour construire une chaîne de valeur de bout en bout. Une entreprise verticalement intégrée, en revanche, conserve autant que possible sa chaîne de valeur en interne, du développement de produits à la fabrication, au marketing, aux ventes et à la distribution.

Dans le monde de la stratégie de croissance des entreprises, l'intégration horizontale fait référence à l'acquisition d'entreprises qui s'adressent à la même clientèle avec des produits ou services différents mais complémentaires. Ainsi, l'acquéreur peut augmenter sa part de marché, diversifier son offre de produits, etc. Une stratégie de croissance verticale, d'autre part, implique l'acquisition d'entreprises qui apportent de nouvelles capacités afin de réduire les coûts de fabrication, sécuriser l'accès à des approvisionnements importants, répondre plus rapidement aux nouvelles opportunités de marché, et plus encore.

En ce qui concerne la production, l'intégration horizontale fait également référence à des processus bien intégrés au niveau de l'atelier de production, tandis que l'intégration verticale signifie que l'atelier de production est étroitement coordonné avec les processus commerciaux de niveau supérieur tels que l'approvisionnement et le contrôle qualité.

Dans cet article, nous explorons comment l'Industrie 4.0 a encore amplifié l'importance de l'intégration horizontale et verticale, ce qui en fait l'épine dorsale même sur laquelle la Smart Factory est construite.

L'intégration horizontale/verticale comme épine dorsale de l'industrie 4.0

En ce qui concerne l'intégration horizontale, l'Industrie 4.0 envisage des réseaux connectés de systèmes cyber-physiques et d'entreprise qui introduisent des niveaux sans précédent d'automatisation, de flexibilité et d'efficacité opérationnelle dans les processus de production. Cette intégration horizontale se fait à plusieurs niveaux :

  • Au niveau de la production : les machines et unités de production toujours connectées deviennent chacune un objet aux propriétés bien définies au sein du réseau de production. Ils communiquent en permanence leur statut de performance et, ensemble, répondent de manière autonome aux exigences de production dynamiques. L'objectif ultime est que les étages de production intelligents soient en mesure de produire de manière rentable des lots d'une seule taille et de réduire les temps d'arrêt coûteux grâce à une maintenance prédictive.
  • Sur plusieurs sites de production : si une entreprise dispose de sites de production répartis, Industrie 4.0 favorise l'intégration horizontale entre les systèmes d'exécution de fabrication (MES) au niveau de l'usine. Dans ce scénario, les données des installations de production (niveaux de stock, retards inattendus, etc.) sont partagées de manière transparente dans toute l'entreprise et, dans la mesure du possible, les tâches de production sont transférées automatiquement entre les installations afin de répondre rapidement et efficacement aux variables de production.
  • Sur l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement : l'Industrie 4.0 propose une transparence des données et des niveaux élevés de collaboration automatisée tout au long de la chaîne d'approvisionnement et logistique en amont qui approvisionne les processus de production eux-mêmes ainsi que la chaîne en aval qui met les produits finis sur le marché. Les fournisseurs et prestataires de services tiers doivent être intégrés de manière sécurisée mais étroite horizontalement dans les systèmes de contrôle de la production et de la logistique de l'entreprise.

L'intégration verticale dans l'Industrie 4.0 vise à relier toutes les couches logiques au sein de l'organisation depuis la couche terrain (c'est-à-dire l'étage de production) jusqu'à la R&D, l'assurance qualité, la gestion des produits, l'informatique, les ventes et le marketing, etc. Les données circulent librement et de manière transparente de haut en bas de ces couches afin que les décisions stratégiques et tactiques puissent être guidées par les données. L'entreprise verticalement intégrée de l'Industrie 4.0 acquiert un avantage concurrentiel crucial en étant capable de répondre de manière appropriée et avec agilité aux signaux changeants du marché et aux nouvelles opportunités.

Les défis de l'intégration horizontale/verticale dans l'industrie 4.0

Les aspirations d'intégration horizontale et verticale de l'Industrie 4.0 sont assez claires et faciles à comprendre. Mais, comme c'est souvent le cas dans la vie en général, les défis pour réaliser cette vision sont considérables.

Briser les silos

Les niveaux d'intégration horizontale et verticale de l'industrie 4.0 nécessitent de briser les silos de données et de connaissances, ce qui n'est jamais une tâche facile. Cela commence par l'étage de production lui-même, où les équipements et les unités de production de divers fournisseurs offrent différents niveaux d'automatisation, sont équipés d'une large gamme de capteurs et utilisent différents protocoles de communication. En d'autres termes, ils ne « parlent souvent pas la même langue » et un méta-réseau doit être mis en place pour résoudre ces disparités de communication.

Il existe de nombreux autres silos de données et bases de connaissances dans une organisation qui doivent être décomposés afin d'atteindre ces niveaux d'intégration améliorés. Ici, le défi réside souvent moins dans l'interopérabilité que dans le changement de la culture organisationnelle. Les données des départements et divisions qui sont habitués à protéger soigneusement leurs données et leur expertise (assurance qualité, ingénierie, logistique, ventes et marketing, etc.) doivent être agrégées de manière intelligente et transparente afin que les processus de production soient pleinement alignés sur les objectifs longs et longs de l'organisation. besoins commerciaux à court terme.

Sécurité et confidentialité des données

L'intégration horizontale dans l'Industrie 4.0 nécessite le partage de données en dehors de l'organisation avec les fournisseurs, les sous-traitants, les partenaires et, dans de nombreux cas, les clients également. Ce niveau de transparence est très stimulant en termes d'agilité et de flexibilité de production, mais il pose le défi de garantir que les données de toutes les parties prenantes sont sécurisées et accessibles uniquement en cas de besoin.

Mise à l'échelle des systèmes et de l'infrastructure informatiques

L'industrie 4.0 augmente considérablement le volume et la vitesse des données collectées et analysées afin de prendre en charge des niveaux améliorés d'intégration horizontale et verticale. Dans de nombreux cas, les systèmes et infrastructures informatiques devront subir un changement fondamental afin de soutenir le cheminement de l'entreprise vers la transformation numérique.

Les implémentations de l'industrie 4.0 sont souvent un catalyseur convaincant pour déplacer les bases de données et les charges de travail d'entreprise vers le cloud, où elles sont plus facilement accessibles à un large éventail de parties prenantes. Ce passage à l'informatique basée sur le cloud nécessite une planification approfondie et minutieuse par une équipe multidisciplinaire et constitue également une bonne occasion de commencer à briser les silos décrits ci-dessus. En outre, les déploiements basés sur le cloud répondent au défi de sécurité et de confidentialité des données déjà mentionné, les organisations bénéficiant des solides capacités de sécurité et de contrôle d'accès mises en œuvre par les fournisseurs de services cloud.

Forte orchestration

À mesure que les systèmes informatiques et les processus de production de l'organisation deviennent de plus en plus intégrés et complexes, les entreprises devront adopter des plates-formes d'orchestration solides qui peuvent fournir une visibilité de bout en bout et des informations exploitables sur divers systèmes et entités distribués. Ces plates-formes regroupent généralement des données structurées et non structurées provenant de divers systèmes d'entreprise existants afin d'extraire des informations exploitables spécifiques au domaine et devraient fournir des solutions d'analyse de produit de bout en bout pour les entreprises de fabrication et leurs fournisseurs. La bonne plate-forme d'entreprise agit comme un orchestrateur prêt pour l'industrie 4.0 sur le plancher de production, favorisant l'intégration horizontale à travers les données de production et de qualité ainsi que l'intégration verticale à travers la chaîne d'approvisionnement.

Industry 4.0 rassemble des technologies de pointe en matière d'analyse de données, d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle afin de rationaliser et de personnaliser les processus de fabrication. Au cœur même se trouve la vision d'intégrer horizontalement les processus de production eux-mêmes afin qu'ils puissent être autodidactes, auto-réparateurs et agiles. Pour l'industrie 4.0, l'intégration horizontale signifie également la création d'un réseau collaboratif transparent, centré sur les données, sur l'ensemble de la chaîne logistique de l'entreprise. L'intégration verticale fait la même chose pour les unités commerciales de l'organisation, garantissant un niveau d'alignement sans précédent entre les processus de production et les activités commerciales de base telles que les TIC, les ventes, le marketing, la logistique, l'ingénierie, etc.

Les avantages mesurables d'une telle intégration comprennent des coûts de production inférieurs et la capacité accrue de fabriquer de manière rentable de petits lots personnalisés, le tout sans nuire aux normes de qualité les plus élevées.

Michael Schuldenfrei est responsable de la technologie chez OptimalPlus.


3 réponses 3

Je suis presque sûr que l'objectif principal de la grille 6x4 est l'alignement horizontal et vertical à usage général, en particulier pour les images symétriques par rapport au centre horizontal ou vertical.

Alors qu'on nous dit souvent de ne pas mettre une caractéristique majeure précisément au centre du cadre (et le 3x3 ou un nombre d'or aide à le guider), il y a de nombreuses fois où il est esthétiquement ou techniquement utile de mettre un point/ ligne exactement au milieu du cadre.

Les lignes noires sont 3x3 — Les lignes grises en pointillés sont 6x4 — Les lignes bleues sont la règle des tiers (pas une option).
Les diagonales sont également affichées, mais je pense qu'elles ne sont disponibles que dans Live View.

L'ensemble de lignes 6x4 marque à la fois le point central et les points médians verticaux et horizontaux du cadre, contrairement aux autres options de ligne. Je soupçonne que c'est la raison de l'ajout de ces lignes. Vous pourriez en quelque sorte aligner les choses avec les anciens marquages ​​du capteur AF 5D (les systèmes AF à 9 et 11 points ont au moins 3 points le long des lignes centrales horizontales ou verticales pour alignement), mais il n'y a pas de marques aussi évidentes avec l'AF 61 points dans le 5D Mark III.

Peut-être auraient-ils pu simplement utiliser les lignes médianes, au lieu de 6x4, ou ajouter des marqueurs moins évidents sur le bord/centre du viseur, mais cela semble une extension évidente de créer une grille raisonnablement régulière pour un alignement à usage général. Cela et le fait que la grille 6x4 soit carrée, ce qui pour moi suggère un alignement plus qu'autre chose.

Je suppose que cela pourrait aussi être utile pour faire des cultures carrées (à partir de la grille centrale 4x4).


Pourquoi y a-t-il d'étranges lignes horizontales dans les données raster ? - Systèmes d'information géographique

LiDAR, qui est l'acronyme de L ight D etection And R anging, est une technologie de télédétection active qui utilise des impulsions lumineuses laser pour recueillir des informations sur les caractéristiques analysées. Des impulsions lumineuses sont émises à partir d'une source lumineuse pouvant être logée dans un avion, un hélicoptère, un véhicule terrestre ou même une plate-forme terrestre fixe, et le temps nécessaire aux impulsions lumineuses pour frapper un objet et revenir vers un capteur est enregistré. Ces temps sont ensuite utilisés pour calculer les distances parcourues et, le plus souvent, les élévations de l'objet frappé par chaque impulsion lumineuse. Étant donné que les données LiDAR peuvent être collectées sur de vastes zones dans un laps de temps relativement court, et en raison des précisions d'altitude que les systèmes LiDAR peuvent désormais atteindre, généralement +/- 10-15 centimètres, LiDAR est désormais une source principale de données d'altitude pour générer des données nues. modèles numériques d'élévation de la Terre (MNT).

Bien qu'il existe de nombreux types de systèmes LiDAR, ils partagent tous des éléments communs. Tous les systèmes, tant aériens que terrestres, auront une source de lumière laser, un capteur pour capturer les impulsions de retour et un dispositif de positionnement GPS pour enregistrer les coordonnées de position de toutes les impulsions de source et d'objet. Si le système est aéroporté, il y aura également une centrale inertielle (IMU) à bord. Les IMU suivent les caractéristiques de tangage, de roulis et de lacet de l'avion. Ces mesures sont utilisées pour déterminer la position réelle de l'avion par rapport à la surface du sol détectée à tout moment. Cette position doit être connue avec précision pour calculer correctement le temps de trajet, les distances et les altitudes des impulsions et des objets.

Les systèmes de collecte LiDAR génèrent des fichiers de données volumineux avec des enregistrements de chaque retour d'impulsion généré sur une zone d'étude. Ces fichiers de données sont généralement appelés nuages ​​de points ou fichiers de points de masse. Ces deux termes sont de bons termes descriptifs pour un ensemble de données LiDAR puisque, dans un projet LiDAR standard, il peut y avoir de l'ordre de 5 à 10 millions de points collectés pour chaque mile carré de surface au sol étudiée. Les ensembles de données LiDAR sont en réalité des masses ou des nuages ​​d'un nombre extrêmement important de points de données.

Les données LiDAR peuvent en fait être présentées dans un simple fichier texte ASCII qui n'inclut qu'une valeur x, y et z pour chaque point de retour traité. C'était le format utilisé par les premières collections LiDAR. Cependant, comme de nombreuses autres informations peuvent être collectées ou traitées pour chaque déclaration, la plupart des données LiDAR sont désormais fournies dans un fichier binaire spécial appelé fichier LAS (LAS provenant de LASer). Afin que les données LiDAR de différents systèmes puissent être utilisées ensemble, la Société américaine de photogrammétrie et de télédétection (ASPRS) a désormais développé des normes pour les formats de fichiers LAS, et toutes les données LiDAR désormais générées sont généralement fournies dans un format LAS ASPRS standard.

Outre les données x, y et z incluses dans un simple fichier ASCII, le fichier LAS comprend des informations d'en-tête importantes sur la collection, les horodatages pour chaque point, l'intensité de l'impulsion de retour, le système de coordonnées utilisé, le nombre de retours par impulsion lumineuse, la classification du type de caractéristique la pulsation lumineuse a frappé, et bien d'autres. Vous trouverez ci-dessous un tableau avec les attributs d'un fichier LAS typique, ainsi que les attributs d'un seul point du fichier :

Informations sur le fichier source
Informations sur le point d'échantillon

Une seule impulsion lumineuse peut toucher plusieurs cibles et générer ainsi plusieurs impulsions de retour. Si vous pensez à une lampe de poche utilisée dans une pièce sombre, une partie du faisceau lumineux peut frapper et éclairer la première chaise rencontrée tandis qu'une partie du faisceau lumineux peut frapper et éclairer la table partiellement derrière elle, et encore une autre partie frappe et illumine le mur. Les impulsions lumineuses laser envoyées lors d'un levé LiDAR agissent de la même manière, les divers retours provenant normalement de choses telles que les toits, les branches d'arbres, les voitures ou enfin la surface du sol. Les systèmes LiDAR ont la capacité de suivre plusieurs retours de chaque impulsion lumineuse envoyée, chaque impulsion source et ses multiples retours étant tous liés dans le fichier de données. C'est cette caractéristique d'un ensemble de données LAS à retours multiples qui permet d'utiliser le nuage de points pour générer une vue 3D de la zone étudiée dans de nombreuses applications logicielles dont un exemple est illustré dans ce graphique :

L'une des caractéristiques importantes du fichier LAS post-traité est la classification de chaque retour, ou plus exactement la classification du type d'entité touchée par l'impulsion lumineuse. Les types d'entités normaux incluent la terre nue, l'eau, la végétation basse, la végétation de hauteur moyenne, la végétation de haute hauteur et les bâtiments, entre autres. Au minimum, les retours sont généralement classés en points d'eau, de terre nue et de terre non nue, avec d'autres types de points de terre non nue, tels que les bâtiments et la végétation, inclus en fonction de l'utilisation des données. La classification des points de terre nue permet d'utiliser le nuage de points pour créer le modèle d'élévation numérique (MNE) de la terre nue ou du sol de la zone d'étude, qui est l'une des principales utilisations des données LiDAR aéroportées. Le format de fichier APSRS standard a réservé des codes de classe pour ces classes de points primaires avec des points de terre nue toujours de classe 2 et des points d'eau de classe 9.

Les heures enregistrées pour les impulsions lumineuses collectées dans un projet LiDAR sont données dans un système appelé heure GPS, car les données GPS font partie intégrante du suivi des impulsions LiDAR. L'heure GPS a commencé à minuit le dimanche 6 janvier 1980, date à laquelle les premiers satellites GPS sont devenus actifs. Il est compté par le nombre de secondes dans chaque semaine depuis le 6 janvier 1980, qui est la semaine 0 (zéro). L'horodatage d'un point LiDAR est le nombre total de secondes qui se sont écoulées depuis le 6 janvier 1980 à minuit. Des convertisseurs d'heure GPS sont disponibles et peuvent convertir le nombre total de secondes en une date réelle. Par exemple, l'heure de 1 018 084 530,0000 secondes donnée pour le point d'échantillonnage ci-dessus correspond à une date du 10 avril 2012, 9 h 15 min 15 s.

Les nuages ​​de points bruts et post-traités, souvent appelés fichiers LAS non classés et classés, sont le format de données dans lequel les retours de points réels sont fournis. Alors que les nuages ​​de points sont extrêmement précieux pour effectuer de nombreux types d'analyse de surface, ce sont les produits LiDAR dérivés qui sont les plus largement utilisés. Ces produits dérivés comprennent des modèles numériques d'élévation de la terre nue (MNT), des modèles numériques de surface de premier retour (DSM), des fichiers d'ombrage (surfaces de relief ombrées), des réseaux irréguliers triangulés (TIN) et des courbes de niveau. Les plus importants d'entre eux sont le DEM et le fichier d'ombrage. Le DEM est un type de données raster avec chaque cellule ou pixel stockant une valeur d'élévation du sol calculée à partir des points de la terre nue dans une collection LiDAR, et peut être utilisé dans de nombreuses opérations de traitement raster SIG différentes. Le fichier d'ombrage est simplement une couche de relief ombré 3D du DEM et est très utile pour visualiser à quoi ressemble réellement le terrain. Les courbes de niveau, qui sont des couches vectorielles reliant des points des mêmes altitudes, sont également un produit dérivé du LiDAR courant et familier à la plupart des gens comme l'un des types de données affichés sur une carte topographique.

Il existe plusieurs sources pour les données LiDAR du New Jersey, à la fois les nuages ​​de points bruts et classés et les produits dérivés. L'Office of GIS (OGIS) au sein de l'Office of Information Technology est actuellement la branche de l'État qui gère la distribution des ensembles de données LiDAR couvrant le New Jersey. En raison de la taille des collections, la distribution depuis OGIS se fait à la demande, avec la distribution sur disque dur externe. Lisez les instructions pour acquérir les données d'OGIS.

Les données LiDAR du New Jersey sont également disponibles sur plusieurs sites de distribution fédéraux. L'USGS publie des ensembles de données LiDAR à télécharger sur plusieurs sites, notamment EarthExplorer et The National Map. Les données LiDAR couvrant les zones côtières du New Jersey sont également disponibles sur le site DigitalCoast de la NOAA.


Captures d'écran incroyables

Cette page fournit des captures d'écran pour Manifold Release 9 et Manifold Viewer, des produits SIG entièrement parallèles basés sur la technologie parallèle Radian de Manifold.

Vidéos

Pour une galerie de vidéos YouTube, y compris des démonstrations spectaculaires de la vitesse du Manifold, visitez la page Vidéos.

Pour une galerie de vidéos, d'exemples et de liens vers les sites Web Internet Map Server (IMS) de la version 8.00 du Manifold System, veuillez visiter la page Galerie de la version 8.00. Manifold System Release 8.00, le meilleur SIG classique au monde, offre tellement de fonctionnalités riches qu'il a besoin d'une page Galerie distincte.

Image à droite : Surface synthétique créée et colorée par Viewer à partir d'un serveur Web de données LiDAR, recouverte de rues transparentes et d'étiquettes provenant d'un autre serveur Web. Faites-le gratuitement avec Viewer !

La visionneuse est gratuite

Visionneuse de collecteurs est un sous-ensemble en lecture seule de Manifold Release 9. Viewer offre une capacité phénoménale de visualiser et d'analyser presque tous les différents types de données possibles. Manifold Viewer est construit sur le moteur Manifold afin que Viewer conserve la vitesse du CPU parallèle au collecteur et le SQL parallèle au collecteur. Viewer est téléchargeable et utilisable gratuitement : de nombreuses vidéos de cette page utilisent Manifold Viewer pour démontrer la technologie Manifold afin que vous puissiez les essayer gratuitement à l'aide d'un téléchargement gratuit de Viewer.

Image ci-dessus :La structure Richat en Afrique : terrain synthétique SRTM mélangé avec le satellite Bing à contraste amélioré et l'amélioration de la courbure du profil 7x7. Faites-le gratuitement avec Viewer !

Captures d'écran

Cliquez sur les images miniatures pour voir une image plus grande. Certains navigateurs peuvent réduire l'image pour l'adapter à la fenêtre de votre navigateur - cliquez à nouveau dans cette nouvelle fenêtre pour agrandir l'image en pleine résolution.

Image à droite : cliquez sur la vignette pour une grande image d'une carte Manifold montrant le cratère du volcan du mont St. Helens dans un modèle d'élévation numérique d'une résolution d'un mètre au format de grille ESRI. Le terrain synthétique est ombré et coloré par Manifold, et affiché sur un fond de serveur Web du terrain Google, recouvert d'étiquettes fournies par le serveur Web de la rue transparente de Google.

Carte Elliott du champ de bataille de Gettysburg

Pendant la guerre de Sécession, la bataille de Gettysburg a fait rage pendant trois jours du 1er au 3 juillet 1863, faisant le plus grand nombre de victimes de toutes les batailles de la guerre. Les illustrations montrent la région du champ de bataille près de Round Top et Little Round Top. Cliquez sur les vignettes à proximité pour des images en pleine résolution.

Les morts ont été enterrés dans des tombes temporaires où ils sont tombés ou à proximité, avec des enquêtes dans les semaines qui ont suivi la bataille marquant chaque tombe. De novembre au début de 1864, la majorité des tombes temporaires du champ de bataille ont été déplacées dans un nouveau cimetière national des soldats.

En 1864, S.G. Elliott a créé et publié une carte détaillée basée sur ces relevés qui montre les lieux de sépulture d'origine ainsi que le champ de bataille tel qu'il était lorsque la bataille a eu lieu.

Le schéma des tombes indiqué sur la carte d'Elliott montre graphiquement les endroits où les combats ont été les plus intenses, avec les plus grandes pertes. Ils montrent également les emplacements où des tombes peuvent encore exister, car toutes les tombes du champ de bataille n'ont pas été localisées et déplacées vers le cimetière national.

le Elliott_Gettysburg_Map.mxb (126 475 Ko) et Elliott_Gettysburg_Map_Terrain.mxb (558 396 Ko) des exemples de projets (Attention : les gros téléchargements qui s'étendent lorsqu'ils sont décompressés) fournissent une version géoenregistrée haute résolution de la carte d'Elliott.

115 points de contrôle ont été utilisés pour géo-enregistrer l'image d'origine numérisée dans une carte cible composée de nombreuses couches de référence, y compris une surface d'élévation du terrain créée à partir de données LiDAR submétriques, des couches d'imagerie satellitaire et des cartes contemporaines montrant des caractéristiques et des structures encore en place depuis moment de la bataille.

  • Une partie de la carte originale près de Round Top et Little Round Top montrant les points de contrôle. L'image source a été géo-enregistrée à partir d'une carte avec plusieurs couches, y compris des couches vectorielles montrant les routes et les chemins tracés sur la carte Elliott.
  • Le résultat géoréférencé superposé avec une transparence partielle sur une surface de terrain ombragée de colline au format thématique. L'ajout d'un relief ombragé permet immédiatement une meilleure compréhension du terrain de la bataille. Une couche avec des étiquettes de lieu montre les lieux célèbres de la bataille.
  • Le résultat géoréférencé avec les points de contrôle désactivés, superposé sur un terrain en niveaux de gris, avec des couches de routes cartographiques Elliott géoréférencées ajoutées. Le même outil géoréférence à la fois les couches raster et vectorielles dans Manifold en utilisant les mêmes points de contrôle.
  • Le volet Style nous permet de « supprimer » les pixels entre les marques sombres, pour créer une version de la carte géoréférencée qui a des pixels transparents entre le texte sombre et les graphiques dans la carte d'Elliot. Le résultat est affiché sur une élévation de terrain formatée thématiquement, avec des lieux étiquetés et des routes.
  • Le style de pixels transparents de la carte Elliott géoréférencée est particulièrement utile lorsqu'il est combiné avec des couches cartographiques modernes servies sur le Web, telles que OpenStreetMap dans cette illustration, ou les couches Google Satellite ou Bing Satellite. Lorsque vous visitez ou travaillez sur des lieux de bataille, il n'est pas nécessaire de deviner où se trouve une tombe ou une autre caractéristique indiquée sur la carte : à la place, nous pouvons voir l'emplacement avec la carte d'Elliott géo-enregistrée en place.

Traitement d'image à l'aide de filtres matriciels de convolution

Manifold Release 9 et Manifold Viewer ont des capacités de projection phénoménales, qui permettent des affichages de carte faciles et pivotés. Cette image fournit une vue pivotée de l' Eyeil du Sahara (Structure Richat) en Afrique, pivotée de 20 degrés pour que l' Eyeil apparaisse de niveau. L'image montre clairement pourquoi les astronautes l'appellent « l'œil », et comment les vents s'écoulent de droite à gauche de l'image, transportant du sable du désert du Sahara (les ondulations diagonales à droite) et comment les montagnes, les affleurements et le plateau autour de « l'œil " diviser les sables soufflés par le vent.

Cette image a été créée dans le libre Visionneuse de collecteurs, créant une carte qui montre son contenu dans la projection Hotine Oblique Mercator (B) pour effectuer la rotation, avec une latitude centrale de 21,569, une lon centrale de 10,375, un azimut de ligne centrale de 0 et un angle de grille rectifié de 20.

Viewer et Manifold Release 9 nous permettent d'ouvrir autant de fenêtres cartographiques que nous le souhaitons, avec plusieurs couches apparaissant dans différentes fenêtres autant de fois que nous le souhaitons, et toutes ces différentes fenêtres peuvent utiliser différentes projections, le contenu étant reprojeté à la volée. Cette image montre le même ensemble de données d'altitude de terrain SRTM de 1 Go (mais avec un style différent) illustré dans les exemples ci-dessous, mélangés en utilisant une opacité partielle avec une couche Bing Satellite dont le contraste est amélioré à la volée, qui est mélangé à son tour avec un 1 Go Profil matriciel 7x7 Surface de courbure.

Les surfaces SRTM et Courbure du profil sont en projection Lat/Lon, et le raster satellite Bing est en Pseudo-Mercator. Malgré la reprojection à la volée de 3 Go de données dans les trois couches dans une projection personnalisée Hotine Oblique Mercator pour faire pivoter l'écran, nous pouvons voir le résultat en temps réel et effectuer un panoramique et un zoom sans effort avec la souris sans longs délais.

Soyez patient lorsque vous cliquez sur les images pour obtenir une image plus grande. Pour voir l'image en taille réelle dans votre navigateur, une fois qu'elle est chargée, cliquez à nouveau dessus pour l'agrandir en pleine résolution.

Cinq vues de la structure de Richat

Autrefois considérée comme un cratère d'impact, la structure de Richat en Mauritanie, en Afrique du Nord-Ouest, est maintenant connue pour être un dôme géologique érodé composé de couches de roche sédimentaire.

Cette collection d'images montre comment Manifold peut modifier, à la volée, une image satellite Bing fournie par les serveurs Bing de Microsoft pour améliorer le contraste, puis ajouter une amélioration à partir d'un calcul de courbure de profil 7x7 effectué sur les données d'élévation du terrain de la navette spatiale SRTM. La courbure du profil fait ressortir la terrasse et les rebords perpendiculaires à la pente du terrain. Les images montrent l'amélioration de Bing, ainsi qu'une image mélangée ajoutant un mélange de fausses couleurs pour souligner les élévations du terrain.

Nous commençons par des aperçus montrant Bing, puis Bing comme amélioré à la volée avec un meilleur contraste et avec un calcul de courbure de profil matriciel 7x7.Les deux dernières images montrent l'ajout d'un mélange de terrain synthétique dérivé du SRTM et ombragé par les collines, d'abord sans amélioration de la courbure du profil, puis avec l'amélioration de la courbure du profil.

Cliquez sur la miniature pour voir l'image complète. Cliquez à nouveau dans votre navigateur pour agrandir l'image en taille réelle, puis déplacez-vous dans l'image à l'aide des barres de défilement. Ouvrez les vignettes dans un nouvel onglet ou une nouvelle fenêtre de navigateur pour comparer les images.

Images dans l'ordre : l'image satellite Bing d'origine, la couche Bing améliorée à la volée pour un meilleur contraste, le contraste amélioré Bing amélioré par la courbure du profil, le terrain synthétique Bing plus SRTM à contraste amélioré, et enfin, Bing plus contrasté plus terrain SRTM et amélioration de la courbure du profil.

Traitement d'image à l'aide de filtres matriciels de convolution

Manifold possède des capacités de traitement d'image étendues utilisant soit des filtres matriciels de convolution intégrés, soit des filtres pouvant être spécifiés de manière entièrement personnalisée. L'utilisation automatique par Manifold du traitement parallèle GPU pour de tels filtres permet une application en quelques secondes à des images remarquablement grandes. Cliquez sur l'une des deux images à droite pour voir une version beaucoup plus grande de l'image inférieure, qui montre un filtre de détection de bord Prewitt à double filtre appliqué à l'aide de SQL à l'image papillon ci-dessus.

Une série de rubriques du manuel de l'utilisateur explique comment nous pouvons utiliser des filtres intégrés qui sont des modèles de transformation pointer-cliquer, et faire en sorte que Manifold nous montre le SQL utilisé pour ces modèles. Nous pouvons ensuite faire des adaptations simples pour créer les filtres que nous voulons, y compris ceux qui utilisent un traitement en plusieurs étapes ou qui combinent plusieurs matrices de convolution différentes, comme le résultat du filtre de Prewitt illustré. L'exemple illustré apparaît dans le Exemple SQL : traiter les images RVB à l'aide de filtres matriciels sujet.

Soyez patient lorsque vous cliquez sur les images pour obtenir une image plus grande. Pour voir l'image en taille réelle dans votre navigateur, une fois qu'elle est chargée, cliquez à nouveau dessus pour l'agrandir en pleine résolution.

Trouver les contours des photos aériennes

Ce sont de grandes images qui peuvent prendre un certain temps à charger. S'il vous plaît soyez patient. Manifold Release 9 utilise un calcul GPGPU massivement parallèle pour accélérer les calculs volumineux, tels que ceux utilisés pour appliquer des analyses matricielles de convolution sophistiquées à des images plus grandes.

Les images montrent des photographies aériennes dans deux contextes différents, l'un une application typique pour la cartographie urbaine et l'autre pouvant être utilisé pour cartographier des installations ou des stations balnéaires. En utilisant les techniques illustrées dans le Exemple SQL : traiter les images RVB à l'aide de filtres matriciels sujet, un filtre de convolution Prewitt à double matrice est appliqué aux exemples de photos pour créer de nouvelles trames où les bords ont été accentués.

Le fonctionnement de ces filtres est décrit dans le Comment fonctionnent les filtres matriciels sujet. Dans ce cas, le SQL travaillant en arrière-plan applique des filtres doubles pour calculer de meilleurs bords, et ce en quelques secondes même pour des images énormes. Ces arêtes peuvent ensuite être utilisées dans les étapes de traitement suivantes pour la vectorisation des caractéristiques, la détection d'objets et d'autres tâches. L'utilisation automatique du parallélisme GPU par Manifold - même pour les nouveaux filtres entièrement personnalisés que nous créons - peut réduire le temps requis de quelques minutes par image à quelques secondes seulement.

Onze vues du lac Crater

Une collection d'images montrant comment Courbure Les filtres matriciels de convolution peuvent accentuer les caractéristiques du terrain. Nous utilisons les mêmes données et techniques illustrées dans le Démo rapide avec 1280 cœurs GPU vidéo. Les images beaucoup plus grandes ici (soyez patient car la charge!) Réparties sur trois moniteurs montrent des détails que la vidéo ne peut pas montrer. L'ensemble de données d'élévation du terrain de Crater Lake a été créé à partir d'analyses LiDAR détaillées de la région de Crater Lake, ainsi que d'une bathmétrie acquise par un sonar haute résolution sous la surface de Crater Lake. Les écarts entre la surface du terrain et la bathymétrie ont été remplis de couleur verte. Les régions sous-marines des données de terrain d'origine présentent de nombreux artefacts verticaux et horizontaux dus à la technologie de balayage utilisée pour obtenir les profondeurs dans le lac.

Nous commençons par des aperçus qui montrent le DEM d'origine, puis les mélanges à l'aide d'une matrice 3x3 Courbure, moyenne transformée et une matrice 5x5 Courbure, Profil transformer. Les cinq premières images sont suivies de vues agrandies puis de vues détaillées. Cliquez sur la miniature pour voir l'image complète. Cliquez à nouveau dans votre navigateur pour agrandir l'image en taille réelle, puis déplacez-vous dans l'image à l'aide des barres de défilement. Ouvrez les vignettes dans un nouvel onglet ou une nouvelle fenêtre de navigateur pour comparer les images.

La surface originale DEM, colline ombrée en fausse couleur. Les résultats d'un filtre matriciel Radius 1, 3x3,Courbure, moyenne calcul sur le DEM d'origine. Le DEM d'origine amélioré en se fondant avec le calcul Courbure, moyenne. La courbure moyenne met l'accent sur une plus grande courbure dans n'importe quelle direction. Les résultats d'un filtre matriciel Radius 2, 5x5, Courbure, Profil calcul sur le DEM d'origine. Le DEM d'origine amélioré en se fondant avec le calcul de la courbure et du profil. La courbure du profil met l'accent sur une plus grande courbure perpendiculaire aux pentes, de sorte qu'elle accentue les terrasses et les rebords qui traversent les pentes. Notez les terrasses plus accentuées dans les coulées de lave de l'île Wizard et à gauche du bord. Une vue agrandie de la surface du DEM d'origine. Une vue agrandie de la surface DEM d'origine mélangée avec le calcul de la courbure moyenne. Une vue agrandie de la surface DEM d'origine fusionnée avec le calcul de la courbure du profil. Détail : la surface originale DEM. Détail : la surface DEM d'origine fusionnée avec le calcul de la courbure moyenne. Détail : la surface DEM d'origine fusionnée avec le calcul de la courbure du profil. Une vue rapprochée montre comment les changements de courbure perpendiculaires à la pente descendante du bord du cratère sont améliorés.

Exportation KML - Lignes de colis sur Google Earth

L'interopérabilité est facile entre Manifold et Google Earth, en utilisant le format KML de Google.

Un fichier de parcelle qui montre les limites de propriété a été importé dans Manifold Release 9, puis exporté au format KML à partir de Manifold et drapé sur le terrain affiché par Google Earth. Cliquez sur l'image pour une vue en pleine résolution.

Cet exemple a été fourni par l'utilisateur dchall8 sur le forum Georeference.

Les cratères de Pluton

Ce sont de très grosses images qui peuvent prendre un certain temps à charger. S'il vous plaît soyez patient. Manifold Release 9 possède des capacités de traitement d'altitude de terrain extrêmement sophistiquées, y compris l'utilisation de calculs GPGPU massivement parallèles pour accélérer les calculs volumineux. Les images montrent des données d'élévation du terrain pour Pluton à une résolution de 300 mètres par pixel, de la mission New Horizons. En utilisant la technique illustrée dans le Démo rapide avec 1280 cœurs GPU vidéo, une vue de terrain synthétique ombrée en fausses couleurs a été combinée à deux couches inférieures, dont l'une est une matrice de convolution 7x7 Filtre médian pour réduire le bruit du terrain, tandis que l'autre couche est une matrice de convolution 5x5 Filtre de courbure de profil qui fait ressortir les transitions de bord dans bords de cratère. L'image du haut montre l'image combinée, tandis que l'image du bas montre les effets combinés des filtres Médiane et Courbure du profil. Ce sont de grandes images, à l'origine réparties sur trois moniteurs. Pour les afficher en pleine résolution, cliquez sur l'image après son chargement, puis utilisez les barres de défilement de votre navigateur pour faire défiler vers la gauche et la droite, et de haut en bas.

A droite, deux autres images. La partie supérieure est une élévation de terrain combinée plus des améliorations des calculs de courbure médiane et de profil, mais colorée dans une couleur plus ou moins naturelle et vraie. L'image inférieure est un autre affichage en fausses couleurs qui montre l'élévation du terrain combinée à un filtre plus simple, un filtre de courbure de profil à matrice de convolution 5x5, sans réduction du bruit du traitement médian. Wow! Imagine seulement. Pluton n'était autrefois qu'un minuscule point flou dans les plus grands télescopes !

Imagerie infrarouge couleur (CIR) à partir d'images NAIP à quatre bandes

Utilisez la visionneuse gratuite Manifold pour créer des écrans infrarouges couleur spectaculaires (CIR) à partir d'images du Programme national d'imagerie agricole (NAIP) téléchargeables gratuitement à quatre bandes et 60 cm. L'exemple montre la banlieue de Redding, en Californie, avec des canaux et des bandes d'affichage réorganisés pour afficher le canal proche infrarouge en tant que sortie rouge pour un affichage CIR classique. Viewer et Manifold Release 9 remapper instantanément les bandes, même d'images de 450 Mo comme celles-ci. La rivière au bas de la vue est la rivière Sacramento. Il s'agit d'une image plus grande de l'ensemble de données utilisé dans le Exemple : afficher une image NAIP à quatre bandes en infrarouge couleur (CIR) sujet.

Tuiles d'élévation de terrain SRTM fusionnées

Les données d'élévation du terrain SRTM acquises par les missions de la navette spatiale couvrent de nombreuses régions du monde de manière très détaillée. Malheureusement, les données SRTM sont publiées par l'USGS sous forme de tuiles de quelques mégaoctets couvrant des zones relativement petites. La capacité de fusion d'images de Manifold, comme illustré dans le Exemple : fusionner des images sujet, nous permet de fusionner des dizaines ou des centaines de tuiles pour créer une seule image raster d'altitude de terrain homogène.

La première vignette ci-dessus montre une carte Manifold qui s'étend sur trois moniteurs, montrant les Alpes italiennes recouvertes d'une couche de rues transparentes Google pour fournir un contexte. Les pixels manquants où les données SRTM présentent des lacunes dans la couverture sont dessinés sous forme de pixels transparents, permettant à une couche d'image satellite Google en arrière-plan d'apparaître.

La vignette beaucoup plus grande montre une très grande carte Manifold couvrant une plus grande partie des Alpes, comme nous pourrions le voir si nous utilisions un écran avec plusieurs grands moniteurs ultra-haute résolution. Pour réduire la taille des téléchargements d'images, un JPEG avec une certaine compression a été utilisé : l'écran Manifold réel est plus net.

Élévation de la carte nationale à partir d'un serveur WMS

Ce sont de très grosses images qui peuvent prendre un certain temps à charger. S'il vous plaît soyez patient. Manifold Release 9 peut récupérer automatiquement les données d'altitude du terrain à partir d'un serveur WMS, puis styliser ces données avec un look entièrement personnalisé. Les illustrations montrent une carte avec une couche d'élévation du terrain de la carte nationale que la version 9 a récupérée auprès des serveurs du gouvernement américain, ainsi que des couches fournissant l'emplacement des villes, les limites des États et des couches d'étiquettes fournissant les noms des États et des villes. Les deux grandes images montrent les détails incroyables des données d'altitude, permettant une vue des crêtes des Appalaches en Pennsylvanie comme vous ne les avez jamais vues auparavant. Ce sont de grandes images, à l'origine réparties sur trois moniteurs. Pour les afficher en pleine résolution, cliquez sur l'image après son chargement, puis utilisez les barres de défilement de votre navigateur pour faire défiler vers la gauche et la droite, et de haut en bas.

La plus petite image montre la région entourant le Massachusetts. Il comprend une couche d'arrière-plan qui utilise Bing. Dans les trois exemples, les données d'altitude du terrain transmises par le serveur WMS ont été formatées thématiquement et ombrées à la volée. La valeur des données utilisée pour l'océan a été rendue en couleur transparente, de sorte que toutes les couches ci-dessous (comme Bing dans l'exemple d'image plus petite) apparaîtront.

LiDAR Relief / Google Hybride

Contribution de l'utilisateur du forum dchall8, l'image en relief ombré a été créée dans Manifold Release 9 à l'aide d'un DEMS d'élévation de terrain LiDAR de 1 mètre obtenu lors d'un survol de 2015. La boîte de dialogue Fusionner les images a été utilisée pour combiner 256 ensembles de données LiDAR distincts en un seul DEM LiDAR transparent en seulement 30 secondes. Le DEM LiDAR sans couture pourrait ensuite être stylisé, ombré et combiné en utilisant la transparence avec une couche satellite Google.

La Suisse et les Alpes à l'antique

Ce style de cartographie suisse antique utilise des effets Imhof, où une couche de brume de sfumato à basse altitude réduit les détails de sorte que le relief à plus haute altitude devient plus important. La carte utilise des couches partiellement transparentes avec une base d'images photographiques satellites, des données d'altitude de terrain GTOPO30 de couleur palette et ombrée, plusieurs couches de brume sfumato utilisant un mélange de transparence et de couleurs interpolées, puis une variété de couches de bordure de zone, vecteur " des couches knock-out pour mettre la Suisse en valeur et des étiquettes. Les frontières et les noms des pays sont tirés du site Web de données SIG du département d'État américain. Téléchargez une scène similaire en tant que PDF qui a été "imprimé" à l'aide du pilote FreePDF à partir d'une mise en page Manifold.

Des contours pour le monde entier

Manifold Release 9 ne prend que quelques secondes pour créer des contours vectoriels à partir d'énormes fichiers raster, comme ces exemples montrant les contours des données d'élévation de la navette spatiale SRTM pour le monde entier. 9 peut créer des contours en tant qu'objets de zone à des intervalles donnés ou en tant qu'objets de ligne de contour. Le gros plan montre la plus basse altitude sur Terre, une tranchée dans l'océan Pacifique. La vue agrandie montre la Terre entière avec la zone de contour du plateau continental colorée en bleu clair. Les fenêtres cartographiques sont immenses, s'étendant sur trois moniteurs, mais Manifold les fait défiler, les zoome et les réaffiche instantanément.

Contours du mont Saint Helens

La version 9 gère automatiquement les variations dans les données raster, telles que l'utilisation intensive de pixels invisibles ou de valeurs NULL dans les données. L'illustration montre des zones de contour colorées thématiquement qui ont été créées à partir d'un ensemble de données d'élévation de terrain des résultats cataclysmiques de l'éruption du mont St. Helens. Les zones de contour sont superposées sur une carte de terrain Google diffusée à partir d'un serveur Web, et superposée aux contours se trouve une couche de rue transparente, également à partir d'un serveur Google. Manifold permet de créer facilement de telles compositions époustouflantes en quelques minutes seulement.

Serveur WMTS combiné avec ImageServer

L'image montre une carte créée à partir d'un serveur expérimental ESRI WMTS fournissant des données topographiques mondiales ombrées sous plusieurs angles, superposée à une couche de serveur d'images Google fournissant des rues et des étiquettes transparentes entre elles pour permettre à la couche topographique WMTS de briller. Manifold peut reprojeter à la volée plus rapidement que les serveurs Web ne peuvent servir des tuiles, pour permettre une utilisation sans effort des données provenant de différentes sources qui utilisent différentes technologies de service Web ensemble sur la même carte, même si les systèmes de coordonnées nécessitent une reprojection à la volée. Les grandes images montrent la scène étendue sur trois moniteurs. Manifold est si rapide qu'il est facile de travailler avec des mers de pixels aussi immenses, même si les calques sont re-projetés à la volée.

Bâtiments OSM sur deux arrière-plans différents

Les images montrent une extraction des bâtiments OpenStreetMap pour Monaco, superposée sur une couche Bing Streets et également sur un serveur Web ESRI ArcGIS REST sur le thème Canvas Dark. Le passage à une carte d'arrière-plan différente crée une sensation complètement différente pour exactement les mêmes données. Manifold a coloré les polygones de construction à la volée à l'aide de la palette Color Brewer Spectral pour un affichage plus intéressant visuellement.

Les données LiDAR sous forme de surface ombrée

L'image montre un scan LiDAR du Pentagone aux États-Unis. 8 millions de points de données LiDAR ont été importés dans Manifold à l'aide de l'importateur LAS/LAZ intégré, puis le modèle d'interpolation de krigeage de Manifold a été utilisé pour créer une surface. Le panneau Style a appliqué une gamme de couleurs et d'ombrages à la surface résultante. Tout est automatiquement géo-enregistré afin que les données LiDAR apparaissent dans un géo-enregistrement correct sur une couche d'arrière-plan fournie par Bing Streets.

Temps de trajet Uber Movement à Boston

L'image montre une carte créée à partir des données de mouvement Uber téléchargées sous forme de fichier .csv. Manifold à la volée transforme les coordonnées du texte dans le fichier .csv en géométrie pour l'affichage. Les polygones indiquent le temps de trajet depuis le centre-ville de Boston coloré par le temps requis. Les données Latitude / Longitude Uber sont re-projetées à la volée par Manifold pour correspondre au système de coordonnées Pseudo-Mercator utilisé par la couche d'arrière-plan Google et la couche Google Transparent Streets utilisée comme couche supérieure de la carte. Voir la vidéo YouTube du mouvement Uber qui montre le processus.

Base de données de fichiers GPKG - Toutes les parcelles immobilières en Nouvelle-Zélande

GPKG est un format spatial open source qui utilise des fichiers SQLite / Spatialite pour stocker des données spatiales, soit des rasters, soit des vecteurs. Land Information New Zealand (LINZ), une organisation gouvernementale, publie de nombreux ensembles de données gratuits pour la Nouvelle-Zélande au format GPKG ainsi que dans d'autres formats. Cette image montre des parcelles immobilières dans une section d'Auckland, en Nouvelle-Zélande, une petite partie de l'ensemble de données vectorielles de près de 1,4 Go au format GPKG qui montre toutes les parcelles immobilières en Nouvelle-Zélande. La zone d'information ouverte à gauche affiche les données d'attributs de la parcelle à proximité sur laquelle un alt-clic a été effectué. Chaque colis dans la vue et dans toute la Nouvelle-Zélande contient de telles informations. Manifold a coloré les parcelles à la volée et a re-projeté la couche de parcelles du système de coordonnées local de la Nouvelle-Zélande dans la même projection Pseudo Mercator utilisée par la couche d'arrière-plan Google sur la carte.

L'image de gauche montre l'exemple de dessin vectoriel de la collection d'échantillons de geopackage.org qui montre un dessin vectoriel des dénombrements de végétation à Washington, DC. Il est coloré à la volée par Manifold et affiché avec une couche satellite Google pour l'arrière-plan, étant re-projeté à la volée dans le même système de coordonnées pseudo-Mercator utilisé par Google.

Imagerie

Les produits Manifold utilisant la technologie Manifold peuvent lire pratiquement n'importe quel format d'image connu, y compris les formats d'image utilisés dans les arts graphiques ainsi que pour les données SIG ou spatiales.

L'image montre un échantillon haute résolution dans Google .webp format, facilement manipulé et affiché par la technologie Manifold.

Manifold peut lire des centaines de formats et sous-formats différents, en appliquant automatiquement la transparence et les données d'image à plusieurs canaux. Cliquez sur la vignette pour voir l'exemple d'image sur un bureau Manifold Future avec une couche blanche d'arrière-plan activée et désactivée pour afficher la transparence.

Serveurs Web utilisant des serveurs REST ArcGIS

ESRI World Street Map illustré, avec des tuiles automatiquement téléchargées dans la couche Manifold.

Serveurs Web utilisant des serveurs OpenGIS Web Map Tile Service (WMTS).

L'illustration montre une connexion au service d'imagerie mondiale ESRI à l'aide de WMTS, avec une couche OpenStreetMap dessinée sur la carte. ESRI permet l'utilisation du World Imagery Service pour créer des données vectorielles pour la contribution à OSM en traçant leurs images et en les utilisant pour guider les modifications. Frais!

Bing Maps montrant des images satellite.

L'image montre une couche satellite Bing utilisée comme arrière-plan pour une couche de carte montrant les rues de Palo Alto et Menlo Park à partir d'un fichier SDTS. La ligne horizontale blanche au milieu à gauche de l'écran est l'accélérateur linéaire de Stanford.

Rues Bing

Bing Maps montrant les rues et les caractéristiques. Visualisez les rues du monde entier automatiquement extraites en tant que couche des serveurs Bing.

Imagerie satellite de Google Maps

Cliquez sur l'image à droite pour ouvrir une vue en taille réelle d'un affichage haute résolution satellite typique de Google vu lors d'un zoom sur le célèbre château de Chambord, dans la vallée de la Loire en France.

Les autres vignettes montrent la même vue que la scène de la carte des rues de Munich illustrée ci-dessous par le serveur d'images de la carte des rues de Google, plus une vue agrandie. Les couches d'imagerie satellite et de carte routière d'une carte s'alignent automatiquement les unes avec les autres et avec les autres couches de serveur d'images.

Carte des rues de Google Maps

Affiché pour le monde entier depuis votre console Manifold, Google Maps affiche les rues et les fonctionnalités, en abaissant automatiquement les tuiles.

Rues Google Maps (Transparent)

Google Maps montrant les rues avec une transparence entre les deux, pour permettre aux couches inférieures d'apparaître.Une couche transparente de cartes de rues Google apparaît dans l'image d'accompagnement, montrant les données USGS LULC 100K importées du format raster CTG pour la région de la baie de San Francisco, colorées à la volée par Manifold et superposées sur une carte sur une couche satellite Google pour le contexte, avec un Couche de rues transparentes Google ci-dessus pour les étiquettes.

Google Maps Terrain

Les images montrent une couche Google Maps Terrain comme arrière-plan du terrain synthétique ombragé par les collines créé par Manifold à partir d'un DEM SDTS.

Base de cartes OpenStreet

OpenStreet Maps montrant les rues et les caractéristiques.

OpenStreet Maps OpenCycleMap Transport

OpenStreet Maps OpenCycleMap avec les transports en commun ajoutés, produit automatiquement en tant que couche par Manifold sans formatage utilisateur requis.

Carte des rues WikiMapia

Données WikiMapia montrant les rues et les caractéristiques.

Yandex Maps Plan des rues

Cartes Yandex montrant les rues et les caractéristiques.

Géodatabase de fichiers ESRI

ESRI File Geodatabases utilisant les fichiers ESRI GDB pour le stockage. Les images montrent l'exemple de jeu de données GDB du didacticiel "Naperville" d'ESRI avec une couche de parcelles fiscales et une couche de tuyaux (en vert), superposés sur une couche de serveur Web Bing streetmap pour le contexte. L'image agrandie est agrandie pour montrer les détails sur les parcelles, qui ont été colorées à la volée par Manifold afin de mieux distinguer les différentes classes de parcelles fiscales. L'image la plus grande s'étend sur plusieurs moniteurs. Toutes les données résident dans la géodatabase ESRI.

Ci-dessus : la boîte de dialogue Style pour les rasters permet d'appliquer instantanément des couleurs aux surfaces. Les palettes peuvent être appliquées à plusieurs fenêtres différentes affichant les mêmes données de la même table, comme indiqué ci-dessus dans une illustration de cette rubrique dans le manuel de l'utilisateur.

Terrain ombragé par les collines avec réglage du contraste du serveur Web

Deux images de la région de Lake Wales Ridge en Floride à l'aide de données raster d'altitude de terrain. Manifold crée un terrain ombragé par les collines et le colore à l'aide d'une palette spécifiée, en maintenant une géolocalisation parfaite. Une vue montre les données ombrées superposées sur la photographie satellite du serveur Web Bing. L'autre capture d'écran montre la vue générée par Manifold superposée sur le terrain desservi par le Web de Google, avec les rues transparentes desservies par le Web et les étiquettes de rue de Google comme couche supérieure. Manifold a été utilisé pour ajuster le contraste à la volée dans la couche transparente des rues de Google, afin d'offrir un meilleur contraste et une meilleure lisibilité par rapport au terrain ombragé des collines colorées. La couche supérieure est également affichée avec une opacité de 90% pour un meilleur effet de mélange. Manifold Release 9 utilise non seulement une gamme incroyable de serveurs Web, mais a également la capacité unique de transformer les couches Web à la volée pour modifier les caractéristiques d'affichage telles que le contraste et les canaux de couleur. Super!

Téléchargez l'ensemble de données et voyez par vous-même dans Viewer : Florida_palette_hillshading_example.mxb (5946 Ko) - Un petit exemple de projet dans la version 9 .mxb format que le visionneuse gratuite peut utiliser.

Terrain ombragé en colline à l'aide d'une palette personnalisée

Une image pleine résolution qui tient sur un seul moniteur, montrant à quel point les couleurs différentes et contrastées utilisées dans les intervalles d'élévation de terrain adjacents peuvent faire ressortir des détails qui seraient difficiles à voir sans une palette personnalisée et un ombrage de colline. Les effets visuels éthérés sont également super.

Téléchargez l'ensemble de données et voyez par vous-même dans la visionneuse : Florida_palette_hillshading_example.mxb (5946 Ko) - Un petit exemple de projet dans la version 9 .mxb format que le visionneuse gratuite peut utiliser.

Format vectoriel S57 ENC (Electronic Navigation Chart).

Les cartes S57 sont utilisées dans le monde entier pour la navigation des navires. L'affichage montre une infime fraction de l'information dans un graphique typique, formaté sous forme de lignes sur fond noir. Des variations infinies d'apparence sont possibles avec Manifold.

Terrain synthétique formé à partir de données au format ESRI ADF

Format ESRI .adf, également parfois appelé format ArcGrid. Les fichiers ADF peuvent contenir des données raster ou vectorielles.

La première vignette s'étend à une vue de la région du parc national de Yosemite, un ensemble de données d'élévation de terrain colorées à la volée par Manifold avec une palette quantifiée montrant les élévations.

La deuxième vignette montre une vue agrandie de la vallée de Yosemite et de la région du village de Yosemite, célèbre pour des millions de touristes, et utilise une palette d'interpolation fluide pour afficher les élévations du terrain. Les vignettes plus grandes s'étendent à des images de taille multi-écrans en utilisant soit une palette plus naturelle, soit une palette de fausses couleurs pour afficher les élévations.

Utilisation des terres en Inde à partir des données au format ESRI ADF

Les vignettes montrent les données raster importées à partir d'un fichier au format ESRI .adf. La vignette montrant une scène globale montre l'ensemble de données d'utilisation des terres GLC2000 pour l'Inde, un ensemble de données raster codé par couleur selon le type d'utilisation des terres. Il importe avec un géo-enregistrement parfait, comme le montre l'image globale, qui utilise une couche WMS en relief ombré du monde NOAA pour l'arrière-plan et une couche de rues transparentes Google au-dessus pour le contexte. La vignette détaillée de l'image s'agrandit pour montrer l'utilisation des couches de serveur ESRI ArcGIS REST, avec une couche d'ombrage de colline à 50 % d'opacité mélangée aux données d'utilisation des terres pour fournir un relief et une couche de limites et de noms de lieux au-dessus pour le contexte. L'ensemble de données GLC2000 montre l'utilisation des terres à une résolution de 1 km par pixel sur l'équateur. Manifold re-projette automatiquement la couche Latitude / Longitude GLC2000 à la volée dans la projection Pseudo-Mercator telle qu'elle est utilisée par la carte et les couches du serveur Web.

Classification de la végétation à partir d'un fichier BIL

Format ESRI Band Interleaved by Line (BIL). L'image montre un fichier BIL qui code différents types de zones de végétation de l'Alaska en tant que valeurs de couleur raster, en utilisant une palette de fausses couleurs colorées à la volée par Manifold et affichées dans une carte avec une couche Bing pour l'arrière-plan et le contexte.

District de Columbia à partir des données BWx du Census Bureau

BWx est un ancien format de fichier TIGER du US Census Bureau. L'image montre les données du recensement de 1995 pour le district de Columbia, colorées à la volée avec la boîte de dialogue Style.

Données raster sur l'utilisation des terres et la couverture terrestre superposées aux couches de serveur Web

Données USGS LULC (Land Use Land Cover) au format raster CTG (Composite Theme Grid), également appelées fichiers Grid Cell. L'illustration montre des données USGS LULC 100K importées du format raster CTG pour la région de la baie de San Francisco, colorées à la volée par Manifold et superposées sur une carte sur une couche satellite Google pour le contexte, avec une couche de rues transparentes Google au-dessus pour les étiquettes.

Présentation simple des données routières USGS à partir de fichiers SDTS

Fichiers SDTS (Spatial Data Transfer Standard) du gouvernement américain se terminant par l'extension DDF. Le format SDTS stocke les rasters (données d'altitude du terrain telles que le DEM ou les images) et les vecteurs (tels que les ensembles de données convertis à partir de l'USGS DLG). L'image supérieure montre l'ensemble de données des routes de Palo Alto de la série USGS 1:24K, avec des lignes de route extraites, colorées à la volée en jaune-orange et superposées sur une carte sur une couche satellite Bing. L'accélérateur linéaire de Stanford est la ligne horizontale blanche au milieu à gauche.

Les images inférieures montrent les données d'élévation du terrain de l'USGS publiées au format raster SDTS, avec un arrière-plan de terrain Google et des rues Google superposées. Le terrain a été coloré et ombré à la volée par Manifold, en utilisant une palette plus naturelle pour une image et une palette de fausses couleurs pour un plus grand contraste dans l'autre image.

Images raster à partir de données raster Log ASCII Standard

Fichiers DDR tels qu'utilisés avec le format Log ASCII Standard (LAS) utilisé pour les données de diagraphie de puits. Il s'agit d'un format hérité différent du format LAS utilisé pour les données LiDAR.

Les images montrent des données DDR LAS fournissant le canal 1 d'un instrument AVHRR à cinq bandes embarqué sur un satellite d'observation de la Terre, superposées sur une carte de base avec des étiquettes transparentes ci-dessus pour référence. Manifold re-projette automatiquement les couches dans une carte pour se conformer à la carte.

Élévation du terrain pour le monde entier

Le projet USGS GTOPO30 a créé un ensemble de données d'élévation du terrain dans le monde entier à une résolution d'environ 1 km. Manifold Release 9 peut afficher l'ensemble de données GTOPO30 complet pour le monde entier à la fois, en panoramique et en zoomant instantanément. Les vignettes ci-dessus montrent un écran large à trois moniteurs agrandi pour montrer l'élévation du terrain de l'Espagne à la mer Caspienne, avec une image montrant l'utilisation d'étiquettes transparentes Google et l'autre sans étiquettes Google. Le terrain a été coloré à l'aide de Style dans des intervalles discrets et un ombrage de colline a été appliqué. Cliquez sur la vignette pour une image en taille réelle (soyez patient - ce sont de grandes images), puis cliquez à nouveau sur l'image qui s'ouvre pour zoomer en pleine résolution, en utilisant les barres de défilement dans le navigateur pour afficher l'image si vous n'en avez pas trois moniteurs.

Dessin créé à partir du format Intergraph DGN, un format orienté CAO

Une grande quantité de données mondiales est dans des formats CAO qui nécessitent un massage pour une utilisation dans des paramètres spatiaux. Manifold dispose de tous les outils nécessaires pour exploiter ces données.

Rendu photographique à partir du format de fichier Adobe DNG

DNG est une variante Adobe de TIFF utilisée dans la photographie numérique. Les images montrent un marché à Salzbourg, en Autriche, avec une vue agrandie en résolution native, un pixel d'image par pixel d'écran. (Oui, le photographe a pris la photo horizontalement.)

La capacité de Manifold à gérer des fichiers de grande taille fait des projets Manifold un excellent moyen de stocker des images volumineuses pouvant atteindre des centaines de gigaoctets.

Carte géologique de l'Arizona à partir des données ESRI E00

L'image montre une carte géologique de l'Arizona, superposée sur une carte d'arrière-plan générée par un serveur Web. Manifold a coloré les différentes zones géologiques à la volée et a automatiquement re-projeté la projection conique conforme de Lambert utilisée par le .e00 dans la projection Web Pseudo Mercator utilisée par le serveur Web Bing en arrière-plan.

Image de 1,3 milliard de pixels d'Ithaca, New York à partir de données ECW

La capture d'écran montre un 1.32 milliard Image en pixels de l'Université Cornell à Ithaca, New York, importée à partir d'un fichier ECW et superposée sur une carte sur une couche de rues Google avec une couche supérieure d'étiquettes marquant les points d'intérêt dans l'image ECW. L'image de 1,32 milliard de pixels est en projection Mercator transverse et est re-projetée à la volée dans la projection Pseudo-Mercator utilisée par Google et la carte. Manifold re-projette l'image si rapidement pour l'affichage que les panoramiques et les zooms sur la carte restent instantanés sans aucun délai.

Données vectorielles sur l'utilisation des terres et la couverture des terres superposées aux couches de serveur Web

Une collection de captures d'écran montrant les données USGS LULC (Land Use Land Cover) au format vectoriel GIRAS (Geographic Information Retrieval and Analysis System).

Les illustrations montrent des données USGS LULC 100K importées du format vectoriel GIRAS pour la région de la baie de San Francisco, colorées à la volée par Manifold et superposées sur une carte sur une couche de rues Bing pour le contexte. D'autres images montrent l'ensemble de données vectorielles avec des zones d'eau supprimées, superposées sur des images satellites de Google, ainsi qu'un gros plan avec des couches de rue transparentes.

Mosaïque transparente de Niagara Falls / Horseshoe Falls

L'image montre une vue des chutes Horseshoe à Niagara Falls, à la frontière entre le Canada et les États-Unis. Répartie sur plusieurs moniteurs, l'image est une carte Manifold qui affiche les images de six images JPEG 2000 séparées et liées de manière transparente (une ligne de bord passe au milieu des chutes et est complètement invisible en raison de la perfection de la jointure). L'écran affiche une petite partie d'une immense image que la technologie Manifold peut effectuer un panoramique et un zoom instantanément.

Découvrir des structures sous une canopée à l'aide du LiDAR

Les images montrent la découverte d'une cabane cachée sous les arbres en utilisant les données LiDAR pour rechercher les retours d'objets sous la canopée des arbres.

Colis à Riddells Creek, Australie

Une carte créée à partir de données au format MapInfo mid/mif, un format d'échange pour les vecteurs. L'illustration montre des parcelles à Riddells Creek, en Australie.

Image aérienne d'Exeter, en Angleterre, superposée sur un calque Google

À l'aide de données publiées au format raster LizardTech MrSID, l'image montre un exemple d'image UK Ordnance Survey montrant Exeter, en Angleterre, dans une carte qui utilise une couche d'arrière-plan du serveur d'images Google Streets avec une couche de rues transparentes et des étiquettes au-dessus de l'image importée du format MrSID . Manifold re-projette à la volée l'image apportée par MrSid de la projection originale du British National Grid à la projection Pseudo-Mercator utilisée par la carte et par les couches Google. Notez l'alignement parfait entre l'image et les calques Google.

Données natives OpenStreetMap pour Boston

Manifold importe directement le format binaire de protocole (PBF) natif OpenStreetMap (OSM) pour un accès natif total à chaque détail des données OSM à l'aide du format recommandé par OSM. Les illustrations montrent les données OSM pour Boston, y compris les couches de lignes et de zones extraites avec Manifold, un processus qui prend deux clics et quelques secondes compte tenu de l'importation directe des données OSM natives à l'aide du port de données PBF. L'image plus lumineuse montre un nouveau style qui permet des passages supérieurs et inférieurs complexes avec des lignes. L'image la plus sombre montre un bureau et un projet typiques. Manifold lit également les formats OpenStreetMap OSM et O5M. Voir aussi le PBF .pbf, OSM, O5M sujet.

Colis à Riddells Creek, Australie, utilisant des données au format TAB

Manifold peut consommer et styliser les données de nombreux formats. Le format de table MapInfo se compose de plusieurs fichiers, généralement cinq fichiers, référencés par un fichier .tab de contrôle et peut contenir des données vectorielles, raster ou tabulaires. Manifold s'adapte automatiquement au type de données que contient le fichier. La première illustration montre des parcelles à Riddells Creek, en Australie, importées à partir d'un fichier TAB vectoriel et stylisées par Manifold à l'aide d'une palette Color Brewer très attrayante.

L'image plus grande montre une image raster importée du stockage TAB qui est une numérisation d'une carte papier. La capture d'écran montre une image Manifold qui s'étend sur trois moniteurs.

Images DigitalGlobe de la banlieue de l'aéroport de Madrid

Manifold lit pratiquement toutes les variantes connues de TIF/TIFF et extraira les informations de projection de GeoTIFF ou de fichiers TIF plus anciens accompagnés de fichiers "monde" TFW. Manifold écrit automatiquement les informations de projection lors de l'exportation au format TIFF pour créer des fichiers GeoTIFF. Les images jointes montrent l'exemple d'image DigitalGlobe GeoTIFF pour une banlieue près de l'aéroport de Madrid avec une résolution de 30 cm. Les images sont affichées sur une carte avec une couche Google en dessous et une couche transparente Google Streets au-dessus pour fournir un contexte et illustrer le parfait géoenregistrement atteint par Manifold. Vue à une résolution inférieure à la pleine résolution répartie sur plusieurs moniteurs, cette vue est une fraction de l'image complète de 1 Go+ qui se déplace et zoome instantanément dans Manifold, même lorsqu'elle est re-projetée à la volée dans la projection Google Pseudo-Mercator.

Ci-dessus : la boîte de dialogue Style pour les rasters permet des combinaisons et des recombinaisons instantanées de données de canal, comme indiqué ci-dessus dans une image RVB de cette rubrique du manuel de l'utilisateur.

Acheter maintenant via la boutique en ligne

Achetez des produits Manifold sur la boutique en ligne. Le magasin est ouvert 24h/24 / 7j/7 / tous les jours de l'année. Les commandes sont traitées immédiatement avec un e-mail avec numéro de série envoyé en quelques secondes. Utilisez les produits Manifold dès aujourd'hui !

Suggestions

Les suggestions pour améliorer Manifold sont toujours les bienvenues. Veuillez consulter la page Suggestions pour obtenir des conseils sur la manière de faire des suggestions efficaces.

Importations multiples tout: Manifold fonctionne avec des centaines de source d'information, y compris presque tous les formats de fichiers, bases de données ou protocoles Web imaginables. L'image montre des données de parcelle en Australie importées à partir d'un fichier au format MapInfo TAB.

À propos du collecteur

Les produits Manifold offrent qualité, performances et valeur dans les produits spatiaux les plus sophistiqués, les plus modernes et les plus puissants au monde pour les SIG, ETL, les SGBD et la science des données. L'intégration totale garantit une facilité d'utilisation, une vitesse incroyable et un coût de possession imbattable, pour seulement 95 $. Dis-le à tes amis!


3 réponses 3

Si je comprends bien la question (et je ne la comprends peut-être PAS, auquel cas toutes mes excuses pour la réponse inutile !) :

Ceci est généralement causé par une interférence entre la fréquence à laquelle la lumière oscille et la vitesse du volet roulant de la caméra. De nos jours, la plupart des systèmes d'éclairage à LED sont contrôlés par un contrôleur PWM (modulation de largeur d'impulsion), qui allume et éteint l'alimentation à une vitesse relativement rapide pour simuler des niveaux de luminosité variables. Dans certains cas, la fréquence du cyclage se rapproche de la fréquence du volet roulant, ce qui peut poser problème.

Plus les LED sont lumineuses avec un PWM, plus elles passent de temps "allumées" et moins elles passent "éteintes". Plus les LED sont gradables avec un PWM, plus elles passent de temps "éteintes" et moins elles passent de temps "allumées". Vous constaterez généralement que les modèles d'interférence s'aggravent avec des fréquences modérées à basses.

Il y a deux solutions possibles. La première consiste à utiliser un régulateur de tension linéaire plutôt qu'un PWM pour faire varier la puissance des LED. Un régulateur de tension linéaire est moins efficace car il brûle l'excès d'énergie sous forme de chaleur, mais il n'entraînera pas d'oscillations de l'intensité lumineuse comme le fait un PWM. Par conséquent, le gradateur de lumière est un gradateur de lumière, droit vers le haut.

L'autre option consiste à utiliser un PWM filtré par LC. Un PWM filtré utilisera une inductance (L) et un condensateur (C) pour maintenir la tension et le courant dans les moments où le PWM s'éteint. Vous pouvez généralement trouver des contrôleurs PWM pré-construits avec filtration, mais parfois ce n'est pas spécifié. Il est généralement plus facile de trouver un régulateur linéaire à la place. Assurez-vous simplement d'en utiliser un qui a un beau et grand dissipateur thermique. )

J'ai pensé à une troisième option. Utilisez un PWM qui fonctionne à très haute fréquence. Quelque chose qui fonctionne à 15 kHz devrait éviter tout problème d'interférence d'obturateur.