Suite

Exportation par lots QGIS pour divers emplacements


J'ai les données de plusieurs villes dans une couche. J'aimerais exécuter une exportation par lots, qui parcourt une liste et zoome sur une ville (coordonnée + niveau de zoom), puis la suivante, etc. et exporte chaque résultat en fonction d'un pdf. Est-ce possible?


Vous pouvez utiliser la fonctionnalité Atlas de Print Composer. Votre coordonnée centrale peut être une couche de points, avec un point pour le centre de la carte de la ville ou une limite d'un polygone si votre ville est un polygone. La couche définissant la limite de la carte est appelée couche de couverture. Le niveau de zoom est soit une marge sur la géométrie, soit une échelle. Vous ne pouvez pas (encore) lier les données au niveau de zoom si vous avez le niveau de zoom comme attribut de votre couche de couverture (couche ville). Ainsi, votre niveau de zoom est basé soit sur une marge autour d'un polygone, soit sur une échelle fixe, soit sur une échelle optimale.

Réglage du niveau de zoom de plusieurs impressions Atlas.


Oui.

Ce que vous voulez, c'est le générateur d'atlas dans Print Composer. C'est exactement pour cela qu'il a été créé.

Il y a quelques tutoriels qui vous aideront à y parvenir :

https://www.youtube.com/watch?v=698BZcblGi4

Comment configurer une couche de couverture pour le plugin Atlas ?

http://www.slideshare.net/qgis_uk/qgis-atlas-nobuild

http://www.undertheraedar.com/2014/11/automatic-map-production-with-qgis.html


OUTIL DE CONVERSION PAR LOTS

Suivez les étapes ci-dessous pour convertir les données de localisation d'un format (osgb36 en wgs84 ou wgs84 en osgb36) vers un autre. Vos données peuvent être séparées par des tabulations ou des virgules (le caractère entre vos champs de données).

Vous pouvez coller des données directement à partir de votre feuille de calcul Excel ou de votre feuille de calcul Google (le format sera détecté automatiquement en tant qu'onglet et vous n'aurez qu'à identifier les colonnes contenant vos données de localisation, c'est-à-dire les colonnes contenant la lat lng, la référence de grille ou les valeurs X Y.

Lorsque les colonnes de données de localisation sont identifiées, appuyez sur convertir. Vous pouvez copier les données converties directement dans votre feuille de calcul.

Pour les données de code postal, utilisez notre convertisseur de code postal par lots ici

Copiez et collez les trois lignes ci-dessous. Collez-les dans la zone de texte de la première étape, puis appuyez sur convertir. Les données auront la référence de grille et les coordonnées X Y ajoutées dans la zone de texte à l'étape six ci-dessous.

54.970520,-1.6246033,Point A
54.891616,-1.3774109,Point B
54.812061,-1.5716002,Point C


Analyse spatiale dans QGIS et R - Une introduction pour les scientifiques de l'environnement

Le 13-16 juillet 2021 le cours est épuisé!

Emplacement:

Professionnels 449 £ (plus tard 499 £)

(Réduction Early Bird - puis 50 £ de plus)

Description du cours abrégé :

Se déroulant sur quatre sessions d'une demi-journée, ce cours en ligne pratique et interactif vous donnera une introduction à l'analyse de données spatiales dans un environnement open source. Le cours se concentrera sur l'utilisation de QGIS et R et fournira une base théorique pour travailler avec des données spatiales et des systèmes d'information géographique (SIG).

Le cours vous aidera à comprendre les principes clés du travail avec des données spatiales dans une interface utilisateur graphique (GUI) utilisant QGIS et dans un environnement de programmation utilisant R et vous montrera comment effectuer les mêmes tâches sur les deux plates-formes.

Vous apprendrez les meilleures pratiques pour le traitement des données spatiales et la production de cartes, vous permettant de créer des résultats de haute qualité pour les sciences de l'environnement. Le cours comportera des démonstrations ainsi que des sessions pratiques, où vous apprendrez en effectuant des exercices, avec des formateurs qualifiés à votre disposition pour vous guider et vous aider. Une documentation détaillée accompagnera également la formation, vous aidant à parcourir le matériel et fournissant une ressource utile pour un apprentissage futur.

Résultats d'apprentissage :

À la fin du cours, vous serez en mesure de

  • Importez, modifiez et exportez différents types de données spatiales dans QGIS et R
  • Comprendre les bonnes pratiques en matière de traitement des données
  • Travaillez avec des cartes de base, des plug-ins et des outils de visualisation pour concevoir des cartes efficaces
  • Traiter les ensembles de données SIG et comprendre la relation spatiale entre eux
  • Effectuer une analyse de données de base et valider des ensembles de données
  • Produire des sorties standard de publication

Objectifs du cours:

  1. Prendre conscience des différents types de données spatiales couramment utilisés dans les sciences de l'environnement
  2. Identifier et corriger les erreurs/problèmes courants dans les données
  3. Apprenez les bases d'une bonne visualisation et les meilleures pratiques pour la cartographie
  4. Familiarisez-vous avec l'interface QGIS, y compris les plugins et extensions utiles
  5. Apprenez à utiliser R (dans l'environnement RStudio) en tant que SIG, y compris des packages et des outils de visualisation utiles.
  6. Explorez les capacités de QGIS et R pour créer un contenu interactif et visuellement saisissant.
  7. Soyez confiant dans l'utilisation de logiciels open source pour l'analyse de données spatiales

Configuration matérielle/logicielle requise :

Vous aurez besoin d'un ordinateur portable ou d'un ordinateur de bureau. Un deuxième écran externe sera un plus (mais n'est pas indispensable).

Nous utiliserons Zoom pour dispenser la formation. Il y a 5 façons de rejoindre Zoom (et au moins l'une d'entre elles fonctionnera pour vous !). Nous fournirons plus d'informations sur Zoom avec les instructions d'inscription et au début du cours. Vous pouvez trouver plus d'informations sur Zoom sur notre page FAQ.

Nous ferons de nombreux exercices pratiques pour que vous puissiez continuer à travailler vos compétences immédiatement après la formation. Vous devrez installer ce logiciel avant le début du cours.

  • Langage de programmation R 4.0+ (logiciel open source gratuit)
  • R Studio Desktop (logiciel open source gratuit)
  • QGIS version 3.16+ (logiciel open source gratuit)

Les instructions pour rejoindre le cours détailleront les versions logicielles spécifiques à télécharger et guideront le processus d'installation. Il sera utile que tous les participants utilisent la même version pour le cours.

Des endroits:

Niveau:

Une certaine connaissance des systèmes d'information géographique et de l'analyse des données sera bénéfique, mais pas indispensable. Une compréhension de base du langage de programmation R sera attendue. L'UKCEH fournira des liens vers des supports d'auto-apprentissage d'introduction avant le cours.

Public cible:

Quiconque cherche à travailler avec des données spatiales de manière reproductible et travaille actuellement principalement dans des feuilles de calcul ou cherche à préparer des données spatiales pour analyse dans R.

Toute personne souhaitant acquérir une compréhension des données spatiales dans le secteur de l'environnement et souhaitant en savoir plus sur les logiciels libres et open source pour l'analyse SIG.

par exemple. MSc / PhD / Chercheurs en début de carrière, écologistes et scientifiques de l'environnement, consultants en environnement, etc.

Responsables de cours :

Philip Taylor, scientifique des données environnementales, UKCEH

Philip est un data scientist et un expert SIG qui a travaillé avec une grande variété de données environnementales pendant plus de 15 ans, spécialisé en écologie, foresterie, changement climatique et hydrologie. Membre actif de la communauté QGIS britannique, il aide le chapitre QGIS Scotland et a fait partie du comité d'organisation de FOSS4G UK 2019 (http://uk.osgeo.org/foss4guk2019/). Il a dispensé des cours de formation en traitement de données, QGIS et R à l'échelle nationale et internationale et est membre du Centre d'excellence en sciences de l'environnement (CEEDS).

Ed Carnell, analyste de données spatiales, UKCEH

Ed est un analyste de données spatiales, spécialisé dans la modélisation des émissions atmosphériques et de leurs effets sur la santé humaine et les habitats sensibles. Son travail comprend la production de cartes d'émissions à haute résolution de polluants atmosphériques et de gaz à effet de serre pour l'inventaire national des émissions atmosphériques du Royaume-Uni, ainsi qu'une collaboration avec des partenaires internationaux. Il utilise une approche basée sur des codes pour l'analyse des données et est un ardent défenseur de la transparence des données et de l'assurance qualité. Il a dispensé des formations en QGIS, R et transformation des données environnementales.


Données commerciales dans Sentinel Hub

Le webinaire sur les données commerciales s'est tenu en direct le 14 janvier 2021. Il présente la disponibilité des données commerciales (Airbus Pleiades, Airbus SPOT ou PlanetScope) dans Sentinel Hub, et le Network of Resources, un compte Sentinel Hub sponsorisé par l'ESA et l'accès aux données disponibles à des fins de recherche et d'exploitation et de validation précommerciales. Ordre du jour général :

  • Utilisez Requests Builder pour rechercher et commander facilement des données commerciales (Airbus Pléiades, Airbus SPOT ou PlanetScope)
  • Organisez vos tuiles à l'aide de collections
  • Créez des configurations personnalisées et visualisez vos données dans EO Browser
  • Intégrez des données commerciales dans votre propre SIG à l'aide des API Sentinel Hub
  • Générez des séries temporelles annuelles, visualisez-les et créez des statistiques
  • Découvrez comment postuler au Réseau de ressources pour obtenir gratuitement des données commerciales

Consultez notre teaser ci-dessous et plongez dans l'enregistrement du webinaire :


2 réponses 2

Le flux de travail pour lequel ce script est configuré est la fusion de données >> Exporter le PDF, qui, comme vous l'avez noté, crache un seul PDF massif.

Le script s'exécute dans Acrobat. Il prend le fichier CSV en entrée (ledit CSV doit avoir une colonne nommée "nom de fichier" contenant le nom individuel du PDF extrait. Il compte le nombre total de pages dans le PDF et divise par le nombre total d'enregistrements dans le CSV dans afin de calculer le nombre de pages par PDF individuel, puis parcourt le document, en extrayant les pages au fur et à mesure.

Il y a une entrée utilisateur pour le texte pour préfixer et/ou suffixer les noms de fichiers de sortie.

Je n'ai pas testé cela, mais cela semble simple (à part l'analyse du CSV, qui vient de quelqu'un sur stackoverflow et je n'ai pas regardé en détail).


Contenu

  • Le géoréférencement est crucial pour créer des images aériennes et satellitaires, généralement des images raster, utiles pour la cartographie car elle explique comment d'autres données, telles que les points GPS ci-dessus, sont liées à l'imagerie.
  • Des informations très essentielles peuvent être contenues dans des données ou des images qui ont été produites à un moment différent. Il peut être souhaitable soit de combiner soit de comparer ces données avec celles actuellement disponibles. Ce dernier peut être utilisé pour analyser l'évolution des caractéristiques étudiées sur une période de temps.
  • Différentes cartes peuvent utiliser différents systèmes de projection. Les outils de géoréférencement contiennent des méthodes pour combiner et superposer ces cartes avec un minimum de distorsion.
  • À l'aide de méthodes de géoréférencement, les données obtenues à partir d'outils d'arpentage tels que les stations totales peuvent recevoir un point de référence à partir de cartes topographiques déjà disponibles.
  • Il peut être nécessaire d'établir la relation entre les résultats d'enquêtes sociales qui ont été codés avec des codes postaux ou des adresses et d'autres zones géographiques telles que les zones de recensement ou d'autres zones utilisées dans l'administration publique ou la planification des services.

Il existe divers outils SIG disponibles qui peuvent transformer les données d'image en un cadre de contrôle géographique. On peut géoréférencer un ensemble de points, de lignes, de polygones, d'images ou de structures 3D. Par exemple, un appareil GPS enregistrera les coordonnées de latitude et de longitude pour un point d'intérêt donné, géoréférenciant efficacement ce point. Une géoréférence doit être un identifiant unique. En d'autres termes, il ne doit y avoir qu'un seul emplacement pour lequel une géoréférence sert de référence.

Les images peuvent être encodées à l'aide de formats de fichiers SIG spéciaux ou être accompagnées d'un fichier mondial.

Pour géoréférencer une image, il faut d'abord établir des points de contrôle, saisir les coordonnées géographiques connues de ces points de contrôle, choisir le système de coordonnées et d'autres paramètres de projection puis minimiser les résidus. Les résidus sont la différence entre les coordonnées réelles des points de contrôle et les coordonnées prédites par le modèle géographique créé à l'aide des points de contrôle. Ils fournissent une méthode pour déterminer le niveau de précision du processus de géoréférencement.

Dans les situations où des données ont été collectées et attribuées à des codes postaux ou régionaux, il est généralement nécessaire de les convertir en coordonnées géographiques à l'aide d'un répertoire définitif ou d'un fichier toponymique. Ces nomenclatures sont souvent produites par des agences de recensement, des organismes nationaux de cartographie ou des prestataires de services postaux. Dans leur forme la plus simple, ceux-ci peuvent simplement comprendre une liste d'indicatifs régionaux ou de noms de lieux et une autre liste de codes, de noms ou d'emplacements de coordonnées correspondants. La gamme et le but des codes disponibles sont spécifiques au pays. Un exemple est le National Statistics Postcode Directory du Royaume-Uni, qui montre l'appartenance de chaque code postal aux zones géographiques de recensement, administratives, électorales et autres. Dans ce cas, l'annuaire fournit également les dates de création et de suppression, le nombre d'adresses et une référence de grille Ordnance Survey pour chaque code postal, ce qui permet de le mapper directement. De tels fichiers de répertoire géographique prennent en charge de nombreux systèmes de cartographie Web qui placeront un symbole sur une carte ou entreprendront une analyse telle que la recherche d'itinéraires, sur la base de codes postaux, d'adresses ou de noms de lieux [2] saisis par l'utilisateur.


Exportation par lots en mode organisation : mise en évidence de la syntaxe manquante

J'ai des problèmes pour obtenir la mise en évidence de la syntaxe dans les résultats de la commande suivante :

Je sais que cette question a déjà été posée plusieurs fois sous diverses formes, mais aucune des solutions annoncées que j'ai trouvées n'a fonctionné pour moi (lié ci-dessous).

Mon environnement

  • spacemacs (via emacs 25.3) sur la branche develop, à jour le 29 janvier 2018
  • htmlize-202017107.141 en tant que dépendance de la couche org
  • Tenter de mettre en évidence les blocs source des modes haskell , lisp , yaml et nix

Ce que je vois

L'exécution naïve de la commande ci-dessus donne de nombreuses lignes de :

J'ai essayé de copier-coller le fichier htmlize.el trouvé dans mon .emacs.d/elpa/.. et de m'y référer manuellement :

. et cela fait disparaître les erreurs "Impossible de trouver. ", mais la sortie n'est toujours pas mise en surbrillance correctement. En fait, l'un de ses mots-clés est en gras dans le bloc lisp, mais rien d'autre ne semble correct. Des hacks similaires pour inclure manuellement le code lisp à partir du mode haskell, par exemple, peuvent obtenir une surbrillance en gras/italique uniquement, ce qui n'est pas ce que je veux.

--batch implique -q , qui ignore toutes les configurations utilisateur (pour accélérer le démarrage, je suppose). Cela semble avoir pour effet d'ignorer tous les packages Emacs que j'ai installés (via spacemacs), et donc le processus par lots ne peut pas voir htmlize ou aucun de mes principaux modes pour obtenir une coloration appropriée.

Des questions

  • Existe-t-il un moyen pour moi de dire à un processus emacs par lots de respecter ma configuration et de voir tous les packages que j'ai ? (cela pourrait cependant contenir chaque exécution)
  • Y a-t-il autre chose de simple qui me manque pour réaliser correctement cette mise en évidence ?

Mon objectif est de ne valider que mes fichiers .org pour un blog et de faire en sorte que mon serveur génère chaque .html correctement à la volée lors d'un déploiement. Je pourrais simplement générer les beaux fichiers .html sur ma propre machine et les valider, mais je ne veux vraiment pas le faire.


Cela devrait être possible en utilisant ImageMagick, qui est disponible multiplateforme (Linux, Mac, Windows). Ce logiciel est livré avec un tas d'utilitaires de ligne de commande, parfaitement adaptés à vos besoins.

Donnons-moi un exemple : supposons que vous ayez stocké un tas de vos fichiers *.svg dans le répertoire actuel et que vous souhaitiez les convertir en *.png - ce serait une ligne :

Une description plus détaillée peut être trouvée avec les exemples ImageMagick, ou une simple recherche Google pour "imagemagick convertir svg en png". Comme je n'ai pas utilisé ImageMagick de cette manière, je ne peux pas vous donner les paramètres exacts de votre "problème de couleur" - mais je me demande si cela ne serait pas possible.


2 réponses 2

Assurez-vous que l'importateur 3DS et l'exportateur Three.js sont installés et activés

Parcourez tous les fichiers et effectuez les actions ci-dessous pour chacun d'eux,
vous pouvez utiliser glob.glob() ou os.walk() sauf si vous souhaitez sélectionner les fichiers via l'interface utilisateur
(voir le modèle d'importation d'opérateur, vous devrez fournir
fichiers = bpy.props.CollectionProperty(type=bpy.types.PropertyGroup) , docs)

Effacer la scène si vous le souhaitez, par ex.

Importez 3DS, appelez essentiellement l'opérateur bpy.ops.import_scene.autodesk_3ds(filepath="the_path_to_file.3ds")

L'importateur doit sélectionner les fichiers importés, mais il n'y aura généralement pas d'objet actif. Pour exécuter des opérations sur les données importées ou pour certains exportateurs, vous devrez peut-être activer un objet (ou traiter chacun individuellement et activer l'un après l'autre).


Voir la vidéo: Export map layers from QGIS (Octobre 2021).