Več

Razlika med FCELL, DCELL in CELL v GRASS GIS?

Razlika med FCELL, DCELL in CELL v GRASS GIS?


Ali mi lahko kdo pojasni, prosim možnosti v parametru "natančnost" pri izračunu naklona, ​​višine in ukrivljenosti v GASS GIS. Kakšna je razlika med FCELL, DCELL in CELL?


Razlago FCELL, DCELL in CELL najdete v uvodu v 2D rastrske zemljevide: http://grass.osgeo.org/grass70/manuals/rasterintro.html

Vrsta podatkovCELICApredstavlja celoštevilčne podatkovne vrednosti,FCELLenotočkovne plavajoče vrednosti inDCELLvrednosti plavajoče vejice z dvojno natančnostjo.


Iz rastrske knjižnice GRASS, priročnik programerja GRASS GIS 7:

Podatki rastrskih zemljevidov so lahko tipa CELL, FCELL ali DCELL, opredeljeni so v "gis.h". CELL je 32-bitno podpisano celo število, FCELL je plavajoča vejica z eno natančnostjo IEEE, DCELL pa plavajoča vejica z dvojno natančnostjo IEEE. 3D rastri (grid3d) se obravnavajo kot DCELL (glej povezano knjižnico).


Obdelava oblakov točk lidar in UAV v GRASS GIS (delavnica na FOSS4G v Bostonu 2017)

Opis: GRASS GIS poleg drugega ponuja številna analitična orodja za oblake točk, teren in daljinsko zaznavanje. Na tej praktični delavnici bomo raziskali orodja v GRASS GIS za obdelavo oblakov točk, pridobljenih z lidarjem ali z obdelavo posnetkov UAV. Začeli bomo s kratkim in osredotočenim uvodom v grafični uporabniški vmesnik (GUI) GRASS GIS in nadaljevali s kratkim uvodom v vmesnik GRASS GIS Python. Nato se bodo udeleženci odločili, ali bodo preostanek delavnice uporabljali GUI, ukazno vrstico, Python ali spletni Jupyterjev zvezek. Raziskovali bomo lastnosti oblaka točk, interpolirali površine in izvedli napredne analize terena za odkrivanje oblik zemljišč in artefaktov. Šli bomo skozi več tehnik 2D in 3D vizualizacije, da bomo iz podatkov dobili več informacij in zaključili z analizo vegetacije.

Zahteve: Ta delavnica je dostopna začetnikom, vendar je nekaj osnovnega znanja o obdelavi lidarja ali GIS koristno za nemoteno izkušnjo.

Avtorji: Vaclav Petras, Anna Petrasova in Helena Mitasova z Državne univerze Severne Karoline

Sodelavca: Robert S. Dzur in Doug Newcomb


3 odgovori 3

Kaj pa poligoniziranje? Glede hitrosti ne vem, kaj se bo splačalo, lahko pa:

Zdaj morate svoje enodelne poligone narediti za večdelne:

Zdaj najdete "prave" luknje, ki se ne dotikajo meje

Tako dobite število celic po luknjah. Našel je celico "8", za katero ne pravite, da je luknja, zato nisem prepričan, ali je pravilna, vendar mora biti zelo blizu!

Če je v R počasi, naredite isti algoritem v GRASS (večinoma klic rasterToPolygons)

Tu je rešitev brez poligonizacije: (ni elegantna, vendar deluje). Vendar svoje luknje / otok morate prerazvrstiti v vrednosti (tj. 999) in vse ostale neotoke v NA. Všečkaj to:

Zdaj s funkcijo clump () preverim, ali obstajajo otoki, in pri tej funkciji je kul to, da vrne tudi ID-je teh otokov:

Nato ustvarim podatkovni okvir iz frekvenc otokov (to je samo zato, da dobim ID vsakega otoka)

Preverite, ali se kateri otok dotika meje:

Odpravite tiste otoke, ki se dotikajo meje:

V zadnjem koraku vsakemu "pravemu otoku" iz začetnega rastra dodelite 1:


Primerjava enodimenzionalnih in dvodimenzionalnih modelov GRASS-GIS za kartiranje poplav

Prvi korak analize ocene tveganja je ocena poplavnih območij. Njen pomen je upoštevan tako za upravljanje kot za načrtovanje nujnih dejavnosti, kot je hidravlično obvladovanje tveganja, in tudi za urbanizem. Dandanes je uporaba analize geografskega informacijskega sistema (GIS) za analizo tveganja zelo pogosta. Vendar se ne uporablja široko za določanje poplavljenih območij. Podatki LiDAR, kot so digitalni modeli višin (DEM), naredijo numerične modele GIS privlačne metode za samodejno pridobivanje poplavljenega območja. Uporaba GIS orodij je koristna za učinkovito obdelavo in oceno natančnosti v primerjavi s tradicionalnimi metodami, ki temeljijo na topografskih kartah in terenskih raziskavah. Prvi pristop (Federici & amp Sguerso, Bollettino SIFET 4: 25–42, 2007 Marzocchi, 2009) uporablja GIS modul za simulacijo perifluvialnih poplavnih kart, ki imajo kot predpogoj (i) konformacijo poplavnega območja z visoko ločljivostjo DEM in (ii) profil vodne površine vzdolž rečne osi, izračunan za dani odtok vode skozi generični enodimenzionalni (1D) hidravlični model (HEC-RAS, klet, MIKE 11 itd.). Po drugi strani pa drugi pristop uporablja dvodimenzionalni (2D) model, vdelan v GIS, da bi simuliral poplavljena območja zaradi preloma jezu (Cannata & amp Marzocchi, Nat Hazards 61 (3): 1143–1159, 2012). Ta modul rešuje konzervativno obliko 2D enačb za plitvo vodo (SWE) z uporabo metode končnih volumnov (FVM). Pretok medcelic se izračuna z enostransko konzervativno shemo proti vetru, razširjeno na 2D problem (Ying et al., J hydraul eng-ASCE 10: 977–98, 2004). Novo razviti GIS modul daje kot izhodne karte največje intenzivnosti, ki jih je mogoče neposredno uporabiti v postopku ocene tveganja. Oba modela sta bila implementirana v programsko opremo za podporo geografskih virov (GRASS) -GIS (Neteler in sod., Environment Model Softw 31: 124–130, 2012 GRASS, 2013) in dva nova ukaza (r.inund.fluv in r.damflood) so bili ustvarjeni. Oba sta na voljo na uradni spletni strani GRASS addons in se distribuirata pod pogoji splošne javne licence GNU (GPL). V tem delu predstavljamo primerjavo zgoraj omenjenih modelov. Analiziramo možnost integracije teh dveh pristopov. Za izračun profila vodne površine vzdolž osi reke nameravamo uporabiti 1D model, po možnosti vgrajen GIS, in 2D numerični za analizo poplav ob rečnih nasipih.

To je predogled vsebine naročnine, dostop prek vaše institucije.


Zaključek¶

Tako QGIS kot vtičnik GRASS sta zelo intuitivna z uporabnikom prijaznim vmesnikom, z vsemi bistvenimi funkcijami za izvedbo večine analiz. Kar sem lahko videl, QGIS in GRASS delujeta enako dobro kot lastniška programa, ki sta mi bila najbolj znana iz študentskih dni, z veliko prednostjo brezplačne odprtokodne programske opreme, uporabne v vseh računalnikih ali prenosnikih brez licenc, nenehnih nadgradenj in končna prednost, ki prispeva k njenemu izboljšanju in / ali razvijalcem da nekaj pomembnih funkcij.

Prehod na Linux in nato na QGIS ter GRASS je bil eden mojih najboljših klicev, in čeprav lahko v prihodnosti obstajajo nekatere manjkajoče težave, ki jih je v prihodnosti enostavno razrešiti z razvijalci, ne obžalujem svoje odločitve in svetujem vsem, da jih uporabljajo.


Podrobnosti

Upoštevajte, da ni redko, da dobite opozorilo "Projekcija nabora podatkov se ne ujema s trenutnim naborom zemljevidov" (čemur sledi več informacij). Če se koordinatni referenčni sistemi ujemajo, je vzrok verjetno v dodatnih informacijah, shranjenih v eni od reže koordinatnega referenčnega sistema prostorskega objekta (npr. Koda EPSG poleg drugih informacij proj4string), v tem primeru pa je verjetno varno prezrte. Oglejte si dokumentacijo za GRASS modul r.proj na https://grass.osgeo.org/grass78/manuals/r.proj.html.


Razlika med FCELL, DCELL in CELL v GRASS GIS? - Geografski informacijski sistemi

POVZETEK

OPIS

r.terraflow kot vhod vzame rastrski digitalni model nadmorske višine (DEM) in izračuna raster smeri toka in raster akumulacije toka, pa tudi poplavljeni višinski raster, povodje-razvodni raster (razdelitev na povodja okoli ponorov) in tci (topografska konvergenca indeks) raster.

r.terraflow te rastre izračuna z dobro znanimi pristopi, s to razliko, da je njegov poudarek bolj na računski zapletenosti algoritmov kot na modeliranju realnega toka. r.terraflow je nastal zaradi potrebe po razširljivi programski opremi, ki lahko učinkovito obdeluje zelo velike terene. Temelji na teoretično optimalnih algoritmih, razvitih v okviru I / O učinkovitih algoritmov. r.terraflow je bil zasnovan in optimiziran posebej za masivna omrežja in lahko obdeluje terene, ki so bili s podobnimi funkcijami v drugih sistemih GIS nepraktični.

Smer pretoka se izračuna z uporabo modela MFD (Multiple Direction Flow) ali SFD (Single Flow Direction, ali D8) modela, prikazanega spodaj. Obe metodi izračunata smeri pretoka navzdol tako, da pregledata okno 3 na 3 okoli trenutne celice. Metoda SFD dodeli edinstveno smer pretoka proti najstrmejši sosedi navzdol. Metoda MFD dodeli več smeri toka vsem sosedom navzdol.

  • Na planotah (ravnih predelih, ki se izlivajo) r.terraflow poti tečejo tako, da gre tok po vsem svetu proti razlitju celic planote.
  • Na ponorih (ravna območja, ki se ne izlivajo, vključno z enoceličnimi jamami) r.terraflow dodeli pretok s poplavljanjem terena, dokler se vsi ponori ne zapolnijo in dodeli smeri toka na nasipanem terenu.

Da bi poplavil teren, r.terraflow identificira vse ponore in teren razdeli na povodja (povodje vsebuje vse celice, ki tečejo v to ponore), gradi graf, ki predstavlja informacije o sosednosti povodja, in uporablja ta graf ponoka-razvodja za združevanje razvodnic med seboj vzdolž njihove najnižje skupne meje, dokler vsa razvodja nimajo pretočne poti zunaj terena. Poplave povzročajo teren brez ponora, v katerem ima vsaka celica pot pretoka navzdol navzdol, ki vodi zunaj terena, zato je mogoče vsaki celici na terenu dodeliti smeri toka SFD / MFD, kot je navedeno zgoraj.

Ko so izračunane smeri toka za vsako celico terena, r.terraflow izračuna kopičenje pretoka tako, da usmerja vodo z uporabo smeri toka in spremlja, koliko vode teče skozi vsako celico. r.terraflow izračuna tudi tci raster (indeks topografske konvergence, definiran kot logaritem razmerja med akumulacijo pretoka in lokalnim naklonom).

Za več podrobnosti o algoritmih glejte [1,2,3].

OPCIJE

r.terraflow [-sq] višina= ime napolnjena= ime smer= ime zamenjati= ime kopičenje= ime tci= ime [d8cut= vrednost] [spomin= vrednost] [STREAM_DIR= ime] [statistika= ime]

Uporabnik lahko preprosto vtipka r.terraflow v ukazno vrstico in program bo interaktivno zahteval vrednosti parametrov in nastavitve zastavic z uporabo standardnega vmesnika razčlenjevalnika GRASS.

Zastave:

Parametri:

Primeri

  • r.terraflow elev = napolnjena s podvodnimi ribami = napolnjen s podvodnimi ribami = podvodni mfdir zametki = akumulacija podvodnih vodnih površin = podvodne ribe-acci = podvodne ribe-tci
  • r.terraflow elev = spearfish fill = spearfish-loaded dir = spearfish-mfdir swatershed = spearfish-water slive = spearfish-accu tci = spearfish-tci d8cut = 500 memory = 800 STREAM-DIR = / var / tmp / stats = spearfish-stats.txt

OPOMBE

Ena od tehnik, ki jo uporablja r.terraflow, je prostorsko-časovni kompromis. Da bi se izognil iskanjem, ki so I / O draga, r.terraflow izračuna in deluje z razširjenim višinskim rastrom, v katerem vsaka celica shrani ustrezne informacije o svojih 8 sosedih, skupaj do 80B na celico. Kot rezultat r.terraflow deluje z vmesnimi začasnimi datotekami, ki so lahko do 80 N bajtov, kjer je N število celic (vrstice x stolpci) v višinskem rastru (natančneje 80 K bajtov, kjer je K število veljavnih ( ne nodata) celice v vhodnem višinskem rastru). Vse te vmesne začasne datoteke so shranjene na poti, ki jo določi STREAM_DIR. Opomba: STREAM_DIR mora vsebovati dovolj prostega prostora na disku, da lahko shrani do 2 x 80 N bajtov.

Notranji tip, ki ga r.terraflow uporablja za shranjevanje višin, je mogoče definirati v času prevajanja. Privzeto je r.terraflow preveden za notranje shranjevanje višin kot plavajoče. Različica, ki je sestavljena za notranje shranjevanje višin kot kratke hlače, je na voljo kot r.terraflow.short. Uporabnik lahko po potrebi ustvari druge različice.

r.terraflow.short porabi manj prostora (do 60B na celico, do 60N vmesne datoteke) in je zato bolj prostorsko in časovno učinkovit. r.terraflow je namenjen za uporabo z rastrskimi podatki s plavajočo vejico (FCELL) in r.terraflow.short z celoštevilnimi rastrskimi podatki (CELL), pri katerih največja višina ne presega vrednosti kratkega SHRT_MAX = 32767 (to ni omejitev za vse podatke o terenu Zemlje, če je nadmorska višina shranjena v metrih).

Tako r.terraflow kot r.terraflow.short delujeta z vhodnimi rastrskimi višinami, ki so lahko celoštevilske, s plavajočo vejico ali dvojne (CELL, FCELL, DCELL). Če vhodni raster vsebuje vrednost, ki presega dovoljeni notranji obseg (okrajšava za r.terraflow.short, float za r.terraflow), program izstopi z opozorilnim sporočilom. V nasprotnem primeru, če so vse vrednosti v vhodnem rastrskem višinu v območju, bodo pretvorjene (okrnjene) v notranji tip nadmorske višine (okrajšava za r.terraflow.short, float za r.terraflow). V tem primeru lahko izgubite natančnost in ustvarite umetne ravne površine.

Če se na primer r.terraflow.short uporablja z rastrskimi podatki s plavajočo vejico (FCELL ali DCELL), bodo vrednosti nadmorske višine prirezane kot kratke hlače. To lahko ustvari umetna ravna območja in izpust r.terraflow.short je lahko manj realen kot t.j. rraterflow na rastrskih podatkih s plavajočo vejico. Izhoda r.terraflow.short in r.terraflow sta enaka za celoštevilčne rastrske podatke (CELL).

POGLEJ TUDI

AVTORJI

LITERATURA

  1. I / O učinkoviti algoritmi za težave na mrežnih terenih. Lars Arge, Laura Toma in Jeffrey S. Vitter. V Proc. Delavnica o algoritemskem inženirstvu in eksperimentiranju, 2000. Nastop v Journal of Experimental Algorithms.
  2. Izračun pretoka na masivnih mrežah. Lars Arge, Jeffrey S. Chase, Patrick N. Halpin, Laura Toma, Jeffrey S. Vitter, Dean Urban in Rajiv Wickremesinghe. V Proc. Simpozij ACM o napredku v geografskih informacijskih sistemih, 2001.
  3. Izračun pretoka na masivnih mrežnih terenih. Lars Arge, Jeffrey S. Chase, Patrick N. Halpin, Laura Toma, Jeffrey S. Vitter, Dean Urban in Rajiv Wickremesinghe. Nastop v GeoInformatici, Mednarodni reviji o napredku računalništva za geografske informacijske sisteme.

Zadnja sprememba: $ Datum: 2006-09-22 07:57:14 -0700 (pet, 22. september 2006) $


Razlika med FCELL, DCELL in CELL v GRASS GIS? - Geografski informacijski sistemi

Odlično vprašanje! Izpuščenih je bilo več možnih odgovorov:

Napovedani namen ZDA / CERL-a je uporaba GRASS in COTS (komercialne gotove programske opreme) za interno uporabo, za nedoločen čas zapustitev javnega spletnega mesta in ftp-mesta GRASS v svojem sistemu ter podpis sodelovalnih sporazumov o raziskavah in razvoju s tremi podjetja: (1) Inštitut za okoljske vede (ESRI), (2) Intergraph in (3) Logiciels et Applications Scientifiques (LAS) Inc. Prva dva sporazuma sta spodbujala vključitev konceptov GRASS v komercialne GIS ESRI in Intergraph. Tretji je spodbudil prilagoditev konceptov in kode GRASS v nov komercialni GIS L.A.S. L.A.S. ponudila tudi spodbudo za nadaljevanje GRASS v javni domeni, kot samostojnega samostojnega sistema in kot potencialnega vira novih idej in kode za LAASS's GRASSLAND. En opazovalec je ugotovil, da sta prva dva sporazuma morda podobna temu, da nekdo Linux podpiše Microsoftu. Isti opazovalec meni, da je eksperiment L.A.S. zanimiva možnost - poskus ohranitve izvedljive javne in komercialne različice GRASS.

Nekateri verjamejo, da bo GRASS usahnil brez centralnega vodstva ZDA / CERL. Nekateri verjamejo, da bo konzorcij Open GIS uspešno usmeril industrijo v odprto arhitekturo, ki bo koristila vsem razvijalcem in uporabnikom. Drugi verjamejo, da bo prizadevanje OGIS privedlo do kakofonije skoraj podobnih (vendar ne povsem interoperabilnih) "standardov", povezanih s prodajalci, zato bo izguba GRASS-a kot odprte razvojne platforme občutljiva.

Nekateri ljudje verjamejo, da lahko razvoj nekaterih kampusov in drugih mest povzroči, da ti inštituti nekaj časa hranijo GRASS, vendar v nestandardnih oblikah. Skratka, GRASS bo podvržen "celični delitvi" in bo privedel do kakofonije notranje dragocenih, vendar zunaj neuporabljenih GIS.

Drugi upajo, da ga je prejšnji model upravljanja GRASS pod ZDA / CERL pustil pripravljenega na nov model. Morda:

Pod novim mentorjem, kot je NASA (ki potrebuje odprt, zmogljiv in znanstven GIS, integriran s sistemom za obdelavo slik za svoj sistem za opazovanje zemlje).

V okviru porazdeljenega modela upravljanja. morda nekoliko podoben Linuxu?

Morda malce hibrid? Morda bi spletni napor lahko ustvaril vrsto diskusijskih skupin, ki se začnejo z


Zahvala

Zahvaljujemo se vsem primarnim ponudnikom podatkov, ki so jih zagotovili: HydroSHEDS, baza podatkov Global Lakes and Wetlands (GLWD), baza podatkov WorldClim, baza podatkov Consensus Land Cover, ameriška geološka raziskava (USGS) in Mednarodni referenčni in informacijski center za tla (ISRIC) in podatkovne baze earthgrids.org. Zahvaljujemo se Jensu Hartmannu za izmenjavo podatkov GLORICH, Jimu Staggeju in laboratoriju Jetz za dragocene razprave in podporo, Steveu Westonu za pomoč in nasvete glede izračuna grozdov, Robertu Hijmansu za nasvete glede uporabe formata netCDF v R in Jeremy Malczyk za spletno vizualizacijo slojev. To študijo je financiral Yale Climate & amp Energy Institute (YCEI), program Yale (YIBS) v znanosti in ohranjanju prostorske biotske raznovrstnosti, deloma pa so jo podprli objekti in osebje visokozmogljivega računalniškega centra Univerze Yale. S.D. je financirala nemška raziskovalna fundacija DFG (donacija DO 1880 / 1-1). W. J. priznava financiranje iz donacij ameriške Nacionalne znanstvene fundacije DEB 1026764, DEB 1441737 in DBI 1262600 ter donacije NASA za biotsko raznovrstnost NNX11AP72G.


Primer izračuna naklona

Kot primer bo izračunana vrednost naklona osrednje celice gibljivega okna, prikazana spodaj.

Velikost celice je 5 enot. Uporabljena bo privzeta stopinjska mera naklona.

Hitrost spremembe smeri x za osrednjo celico e je:

Hitrost spremembe smeri y za celico e je:

Če upoštevamo hitrost spremembe v smeri x in y, naklon sredinske celice e se izračuna z uporabo

Celotna vrednost naklona celice e je 75 stopinj.


Poglej si posnetek: Edge detection