了解动物对环境的反应对于了解如何管理这些物种至关重要。虽然动物被迫做出选择以满足其基本需求,但它们的选择很可能也受到当地天气条件等动态因素的影响。除了直接观察之外,很难将动物行为与天气条件联系起来。在这个单元中,我们将从美洲狮收集的 GPS 项圈数据与通过 GEE 访问的 Daymet 气候数据集的每日温度估计值集成。
在气象数据分析中,地理空间要素是一个必须考虑的关键特征项,也是重要的影响因素。例如气温会随着海拔的升高而降低,地形的坡向朝向也会影响风速的分布,此外,典型的地形会形成特定的气候条件,也是数据挖掘中可以利用的区域划分标准。数据分析中,地理空间分析往往能提供有效的信息,辅助进行决策。随着航空遥感行业的发展,积累的卫星数据也成为了数据挖掘的重要数据来源。 地理空间分析有好多软件可以支持,包括Arcgis,QGIS等软件平台,本系列文章将会着重分享python在地理空间分析的应用。主要包括地理空间数据的介绍,常用的python包,对矢量数据的处理,对栅格数据的处理,以及常用的算法和示例。 地理空间数据包括几十种文件格式和数据库结构,而且还在不断更新和迭代,无法一一列举。本文将讨论一些常用的地理空间数据,对地理空间分析的对象做一个大概的了解。 地理空间数据最重要的组成部分:
我们知道将GIS数据大致分成矢量数据和栅格数据(地形和三维模型都是兼具矢量和栅格数据的特性)。但是如果用来Web环境中,那么使用图片这个栅格形式的数据载体无疑是最为方便的,因为图片本身就是一种非常重要的GUI元素,使用非常广泛。另外,基于矢量的地图叫做线划图,基于栅格的地图则是影像图。这也是网络地图服务(Web Map Service,以下简称WMS)的含义,可以将传统意义上的矢量数据或者栅格数据,发布成图片形式的地图数据,供浏览器的用户使用。
大部分我们处理的降水、气温等栅格数据的格式是nc形式,需要我们将他转换成栅格数据并导入至Arcgis中,进行下一步操作。
arcgis地理处理包括了查找工具、工具箱、地理处理环境、模型、python脚本、arcpy等一系列自动执行地理任务的框架。
可以通过GDAL给地理数据写入空间参考信息,不过要注意的是GDAL给矢量数据和栅格数据写入空间坐标参考的接口不太一样。
目录 前言 栅格化处理 总结 参考链接 一、前言 首先前几天学习了一下Markdown,今天将博客园的编辑器改为Markdown,从编写博客到界面美观明显都清爽多了,也能写出各种样式的东西了,有关Markdown,网上内容很多,暂且不表,开始进入今天的主题。 前几天碰到一个任务,需要将矢量数据导入到Accumulo中,然后通过geotrellis进行调用。这一下又犯难了,之前处理的全是raster数据,通过ETL类可以直接进行导入生成金字塔等,如何将矢量数据导入平台之前未曾碰到,
在处理地图数据时候,经常会碰到shp与raster两种格式。通常r中应用较多的为raster栅格数据。shp文件太大,读取也不方便。逐渐被GeoJSON替代,用sf去处理与读取。 R在读取shp时候,处理,或者画图都会碰到,反应迟钝问题。所以,我们有时候会根据需要,将shp文件转成raster,不仅可视化快,还可方便数据处理与提取。shp文件转成raster主要解决以下问题:
您可以使用资产管理器或 命令行界面 (CLI)以 Shapefile 或 CSV 格式上传数据集。(有关使用代码编辑器或 CLI导入栅格的详细信息,请参阅导入栅格数据。)您上传的资产最初是私有的,但可以按照共享资产部分中的说明进行共享。
矢量数据基于对象模型(object-based)的空间数据描述模型。矢量数据使用对象(点,线,面)及其对象之间的关系描述空间实体。
如果用一句歌词来描述QGIS的话,我想应该是:有人问我你究竟是哪里好,没见过你的人不会明了。从本篇文章开始,我将开始写一系列有关QGIS操作的文章,那么本文,就先开个好头,讲讲“图说中国人口”,这里面涉及到:1、栅格数据的配准;2、创建并编辑矢量数据;3、栅格数据的分区统计;4、简单配图与制图;5、数据的导出。本文涵盖的内容比较多,各位看官要看仔细了。
Shapefile文件是美国ESRI公司发布的文件格式,因其ArcGIS软件的推广而得到了普遍的使用,是现在GIS领域使用最为广泛的矢量数据格式。官方称Shapefile是一种用于存储地理要素的几何位置和属性信息的非拓扑简单格式。
这篇文章主要描述了如何使用GDAL/OGR打开矢量文件、读取属性表,并将部分属性写出至txt。
前面给大家分享了GIS格式总结,今天讲一下GIS数据的读取和转换,主要基于ArcGIS和QGIS这两个用的最广泛的GIS软件平台来讲。
早在ArcGIS9.0版本已经支持Python2.1了,通过Dispatch Geoprocessor方式调用GP工具,还依赖于PythonWin。
将转换成png后的图加载到软件中(专业软件ENVI5.3)查看结果详细信息如下图所示,成功的转换成png格式了。
此例使用了STRM的海拔数据。只要了解一下网站设置,很容易使用 ,当然也可以直接下载数据[注1-2]。
原文链接:http://blog.sciencenet.cn/blog-290812-1016263.html
cnmaps经过很多小伙伴的反馈和协作开发,目前更新了一个小版本到1.1。增加了一些新的功能,同时做了一些优化,下面我们快速看一下都有哪些变化。
GIS数据有很多种分类方式,按照数据结构可分为矢量数据、栅格数据、DEM数据,还可以再细致的分为数据库格式、点云格式、3D格式,也可以按照各厂家和标准类别来分等等。
使用arcmap对数据进行剪裁,Arcgis中的裁剪分为很多种,有矢量裁剪矢量,矢量裁剪栅格,栅格裁剪栅格。本文主要操作,掩膜裁剪(矢量裁剪栅格)和clip 裁剪。
北极-北方脆弱性实验(ABoVE)开发了两种标准化空间数据产品,以加快研究活动的协调,促进数据的互操作性。ABoVE 研究域包括美国阿拉斯加的北极和北方地区,以及北美加拿大的西部省份。在该域内指定了核心和扩展研究区域,并以矢量表示法(Shapefile)、栅格表示法(空间分辨率为 1,000 米的 GeoTIFF)和 NetCDF 文件的形式提供。已开发出一个标准参考网格系统,覆盖整个研究区域,并延伸至北美东部。该参考网格以嵌套多边形网格的形式提供,空间分辨率分别为 240 米、30 米和 5 米。5 米网格是第 2 版中新增的网格。请注意,所有 ABoVE 产品的指定标准投影是加拿大阿尔伯斯等面积投影。 该数据集包含五个数据文件:(1) 一个形状文件(压缩为 .zip),包含核心研究区和扩展研究区的矢量图;(2) 一个形状文件(压缩为 .zip),包含 240 米、30 米和 5 米空间分辨率的嵌套标准参考网格;(3) 以 .kmz 格式提供的网格数据;(4) 一个形状文件(压缩为 .zip),包含核心研究区和扩展研究区的矢量图。kmz 格式的网格数据;(4) 一个以 1,000 米像素分辨率表示核心研究区和扩展研究区的栅格的 GeoTIFF 文件;(5) 一个核心研究区和扩展研究区的 NetCDF 文件,供国际陆地模型基准 (ILAMB) 建模环境使用。
GeoTrellis是一个基于Apache spark 的用于处理栅格数据的scala库和框架 1.可以高效的读/写和操作栅格,实现了地图运算和矢栅转换工具 2.可以将栅格数据渲染成PNG图片,元数据转换成JSON
读者的问题涉及到地理信息系统(GIS)操作的一系列步骤,具体包括将栅格数据转换为点数据、为这些点数据添加XY坐标、通过空间连接给这些点添加行政区属性、以及计算指定行政区的质心。读者在使用ArcGIS软件完成前两步时未遇到明显问题,但在执行第三步时遇到了性能瓶颈,即使用ArcGIS和GeoPandas进行空间连接操作时系统会卡死。为了解决这个问题,读者尝试使用了dask-geopandas来处理约两百万个点的数据,但似乎遇到了错误。
PostGIS作为PostgreSQL数据库的空间扩展,提供了对空间数据管理的支持。对于空间矢量数据,PostGIS提供了Geometry和Geography俩种类型用于空间对象的存储,Geometry使用笛卡尔坐标系,而Geography使用球面坐标系(默认是WGS84坐标系)。对于空间栅格数据,则提供了Raster类型。
ArcGIS 是一款强大的地理信息系统软件,它可以帮助我们处理和分析各种类型的地理数据,如矢量数据,栅格数据,地图文档等。在本文中,我将介绍如何使用 ArcGIS Engine + C# VS2012 开发环境来打开不同类型的地理数据,并在地图控件上显示它们。我将使用一个 Windows 窗体应用程序作为示例,它有一个按钮和一个地图控件,如下图所示:
随着Web技术的不断发展,WebMap的功能和应用也越来越丰富和多样化,地图不再仅仅是2D的显示,更多需要3D的显示效果和交互。这个时候就需要地图数据不能以图片方式出现了。
该数据集利用 2016 年至 2021 年的哨兵-1 号数据,以 10 米的分辨率提供了油棕种植园的全球综合地图,包括工业用地和小农地块。此外,该数据集还包括根据 Landsat-5、-7 和-8 图像得出的 1990 年至 2021 年 30 米空间分辨率的种植年份估计值。该数据集旨在通过提供有关全球油棕种植园范围和树龄的最新详细信息,为环境监测和政策讨论提供支持。您可在此阅读预印本。
这里和GEE中的python一样,我们首先要进行SDK的导入,然后进行认证和初始化。
概述: 本文讲述如何在Python中用GDAL实现根据输入矢量边界对栅格数据的裁剪。 效果: 裁剪前 矢量边界 裁剪后 实现代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ @autho
在python与地理空间分析(1)与(2)中我们介绍了GIS中常用的数据类型、python在处理地理空间数据时用到的包以及给定经纬度计算空间距离的算法,本期我们主要介绍对地理空间分析中常用到的矢量数据shp文件的处理,在捍卫祖国领土从每一张地图开始我们也提供较为精准的包括南海九段线的中国地图,大家可以自行下载。
接着上一篇博文中,我们得到了WGS84坐标系下的中国省区图,而我们一般中国地图中使用的是割圆锥投影。
使用 EarthPy 堆叠和裁剪tif栅格数据🔜🔜若没有成功加载可视化图,点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行,点击所在行,可以看到该行的最右角,会出现个三角形,点击查看即可
大家好我是费老师,前不久我在一篇文章中给大家分享过geopandas在其0.11版本中为我们带来的一些重要新特性,其中提到过新的矢量读写后端,使得我们在read_file()以及to_file()中添加参数engine='pyogrio'即可获得500%的性能提升。
上一篇博文PostGIS导入导出ESRI Shapefile数据介绍了如何导入空间矢量数据到PostgreSQL中,紧接上一篇,本文将介绍如何使用PostGIS导入导出空间栅格数据。 实验环境和上一篇的博文一样: Ubuntu 16.04 LTS 。 数据为全球影像(ESRI ArcGIS提供的示例数据),下载连接:全球影像百度网盘下载 可以使用GDAL的gdalinfo命令查看其详细信息:
摘要 Simple features是一种在计算机中编码矢量空间数据(点、线、面等)的标准化方法。sf包在R语言中引入了simple features对象,它基本具备和sp、rgeos、rgdal一样的矢量空间数据处理能力。本文主要描述此包的基本功能,其在R语言诸多扩展生态系统中的地位,以及在连接R语言与其他空间计算系统中的潜在价值。
【ArcGIS Python系列】系列笔记为学习ArcGIS Pro和ArcPy过程中的总结,记下来方便回看,最新版本会优先发布在我的博客和GITHUB。 洪水发生之后,有时候需要快速分析卫星影像,及时确定被洪水淹没的区域。在本文中,利用了Python自动化识别卫星影像中的洪水区域。首先,会在 ArcGIS Pro 中使用notebook,一步步实现洪水检测的目的。然后,会将代码转换为脚本工具,给其他没有编程基础的人使用。
Proj.NET ( http://projnet.codeplex.com/)是一个.NET下开源的空间参照和投影引擎,遵循OGC相关标准。负责人(Coordinators )是D_Guidi 和SharpGIS,开发者(Developers)还有codekaizen、rstuven等,这些人也是.NET下其他的开源系统如GeoAPI.NET、SharpMap等主要贡献者。License: GNU Library General Public License (LGPL). Proj.NET支持
通常情况下,要获取某个区域内的格点数据,如果要求不是很高,直接采取矩形框挑选方法——即锁定所需范围内的经纬度,就能挑选出需要的数据。而对于不规则的范围,数据的匹配精度有一定要求,譬如,需要严格按照某个特定区域的shapefile文件来截取数据。虽然,NCL官网提供了可行的解决方案,但是 shapefile_mask_data(包含在shapefile_utils.ncl中,官网有提供)也仅仅是较好地适用于2维的Lat-Lon数据,对于3维或者更高维度的数据,其处理效率非常低下。所以,针对于这个问题,在实际的操作中我给出了一个快速处理的方案,仅供参考:
本文介绍在Anaconda环境下,安装Python中的一个高级地理空间数据分析库whitebox的方法。
之前研究了 GIS,接触到了很多 GIS 的概念。因此找了《 ArcGIS 地理信息系统教程(第 4 版)》来看。书的版本比较老了,不过一些基本概念还是想通的,因为我重点在于 GIS 概念整理,而不是 ArcGIS。
黄土高原位于中国中部偏北部,为中国四大高原之一。黄土高原是世界上水土流失最严重和生态环境最脆弱的地区之一,除许多石质山地外,大部分区域为厚层黄土覆盖,经流水长期强烈侵蚀,逐渐形成千沟万壑、地形支离破碎的特殊自然景观。
QGIS是一个开放源码的地理信息系统。该项目诞生于2002年5月,并于同年6月作为SourceForge上的一个项目建立。我们一直在努力使GIS软件(传统上是昂贵的专有软件)成为任何人都可以使用个人电脑的可行前景。QGIS目前运行在大多数Unix平台、Windows和macOS上。QGIS是使用Qt工具包和c++开发的。这意味着QGIS有一个清爽、易于使用的图形用户界面(GUI)。
研究生讨论班第一次用 slides 作报告,主要讲了《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化的内容。文末给出对应的 pdf 网页版本。
空间分析定义:空间分析是指分析具有空间坐标或相对位置的数据和过程的理论和方法,是对地理空间现象的定量研究,其目的在于提取并传输空间数据中隐含的空间信息。
本次我们就爬取北京地区公园的位置信息。需要注意是,要把get_json函数中的ak的值替换为你刚申请的AK。
首先,我们需要安装 geopandas 和 shapely 库。可以通过以下命令来安装:
下面的例子中,我们读取GeoJSON表示的中国省区数据,然后其转为Shapefile格式。
全球固定宽带和移动(蜂窝)网络性能,分配给缩放级别 16 网络墨卡托图块(赤道处约 610.8 米 x 610.8 米)。数据以 Shapefile 格式和 Apache Parquet 格式提供,其几何形状以众所周知的文本 (WKT) 表示,投影在 EPSG:4326 中。下载速度、上传速度和延迟是通过适用于 Android 和 iOS 的 Ookla 应用程序的 Speedtest 收集的,并对每个图块进行平均。测量结果将被过滤为包含 GPS 质量定位精度的结果。前言 – 人工智能教程
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