Бештар

Содироти аксҳои ҳавоӣ аз QGIS?


Ба атроф нигаристам, аммо ба саволи ман посух ёфта натавонистам, бинобар ин инҷо меравад. Ман кӯшиш мекунам, ки бо истифода аз плагини OpenLayers аз QGIS тасвирҳои баландсифати ҳавоӣ (300dpi) содир кунам. Баъзан он кор мекунад, ва баъзан баъзан чунин намекунад. Содирот хеле хуб мегузарад, аммо вақте ки ман ба файл муроҷиат мекунам, чунин менамояд.

Асосан ман тасвири дилхоҳамро дар марказ ба даст меорам, аммо он аз паҳлӯҳо ва кунҷҳо ба шакли байзавии ноҳамвор рахна карда мешавад ва бо тасвири наздикшуда холигии атрофро пур мекунад.

Ин аҷиб аст.

Ин амал ман новобаста аз он ки ман ҳамчун jpg ё pdf содир мекунам, оё ман чопро ҳамчун растр тафтиш мекунам ё не. Ман проексияи лоиҳаро ба проексияи google aerial барқарор мекунам; ки ин кӯмак накард. Пештар ман фикр мекардам, ки ин мушкилотро бо кӯшиши содироти аз ҳад зиёд ё бо қатъномаи хеле баланд муқаррар кардаам, аммо ҳоло он ҳама вақт рух медиҳад.

Ягон тасаввуроте, ки чаро ин рӯй медиҳад ва чӣ гуна бояд онро давр зад?


Яке аз роҳҳои алтернативӣ истифодаи Mobile Atlas Creator (MOBAC) мебошад

http://mobac.sourceforge.net/

барои зеркашии сафолҳои тасвирҳои ҳавоӣ ҳамчун .png "> http://datagateway.nrcs.usda.gov/GDGOrder.aspx

(ё потениталӣ аз дарвозаи геомасосии маҳаллии GIS), пас шумо метавонед онро дар Qgis клип кунед ва ҳамчун .tif нигоҳ доред.


Чӣ гуна GIS дар амволи ғайриманқул истифода мешавад

GIS ва амволи ғайриманқул бо чӣ умумияте доранд? Ҳардуи онҳо ба ҷойгиршавӣ аҳамияти баланд медиҳанд. Барои мутахассисони амволи ғайриманқул, ҷойгиршавӣ ҳамеша яке аз омилҳои муайянкунандаи арзиши молу мулк ба ҳисоб меравад. Барои корбарони GIS ҷойгиршавӣ пайдоиши маълумоти ҷуғрофӣ мебошад. Дурустии ҷойгиршавӣ арзиши маълумотро муайян мекунад ва чӣ гуна истифода мешавад. Азбаски диққати умумии ҳардуи ин мавзӯъҳо, GIS метавонад ҳамчун воситаи пурарзиш дар бисёр конвенсияҳои гуногуни амволи ғайриманқул истифода шавад. Дар муҳокимаи GIS ва амволи ғайриманқул мавзӯъҳо мавҷуданд, аммо чанде аз вазифаҳои умумие, ки ин технологияи геомасӣӣ барои онҳо истифода мешавад, таҳқиқоти амвол, таҳлили бозор ва таҳлили фазоӣ мебошанд.


Реферат

Дар чанд соли охир истифодаи ҳавопаймоҳои бесарнишин барои харита ва назорати муҳити зист якбора афзоиш ёфт. Бисёр шахсони алоҳида ва ташкилотҳо ҳавопаймоҳои дараҷаи истеъмолӣ хариданд ва одатан аксҳои ҳавоӣ барои харитаи қабати замин мегиранд. Тасвирҳои ултра-баландшиддат (қарори зердисиметрӣ) дар натиҷа дорои мундариҷаи баланд мебошанд, аммо автоматикунонии истихроҷи ин иттилоот барои сохтани харитаҳои дақиқи бо девор ба девор пӯшонидани замин хеле мушкил аст. Мо ҷараёнҳои коркарди тасвирро ҷорӣ менамоем, ки ба нармафзори кушодаасос асос ёфтаанд ва метавонанд барои сохтани харитаҳои сарпӯши замин аз тасвирҳои ҳавоии хеле баландсифат истифода шаванд. Мо чор ҷараёни таълими мошиниро барои таснифи тасвирҳо муқоиса кардем. Ду ҷараёни кор ба алгоритмҳои тасодуфии ҷангал асос ёфтанд. Аз инҳо, яке аз равиши пиксел ба пиксел, ки дар иластикӣ мавҷуд аст, дигаре сегментҳои тасвирро истифода мебурд ва бо R ва Orfeo ToolBox амалӣ мешуд. Ду ҷараёни дигар шабакаҳои асабии пурра пайвастшуда ва шабакаҳои асабии конволюциониро, ки бо Nenetic амалӣ карда шудаанд, истифода бурданд. Мо чор ҷараёни кориро ба аксҳои ҳавоӣ, ки дар ҳавзаи Бузург (ғарби ИМА) дар баландиҳои парвоз дар баландиҳои 10 м, 45 м ва 90 м аз сатҳи замин ба даст омадаанд, татбиқ кардем. Намуди муқоваи фокалии мо cheatgrass буд (Bromus tectorum), алафи инвазивии ғайримоддӣ, ки динамикаи оташсӯзии минтақаро тағир медиҳад. Раванди дақиқи корӣ барои таснифи тасвирҳои ултра баланд қарор аз омилҳои мухталифе вобаста аст, ки тасвири тасвир ва хусусиятҳои заминпӯшӣ ба онҳо таъсир мерасонанд, ба монанди контраст, нақшҳои манзаравӣ ва сохтори спектралии намудҳои пӯшиши замин. Барои татбиқи мо, ҷараёни кории иластикӣ дақиқии баландтаринро (0.82-0.89) ба даст овард, ки бо дақиқии дар асоси пиксел баҳо додашуда.


Ташаккули ҳисси маълумотҳои моҳвораӣ, ҷараёни кории манбаи кушода: Дӯхтани маълумот бо QGIS

На ҳама маълумотҳои моҳвораӣ ба монанди Ландсат ва Сентинел-2 формат шудаанд - бисёр манбаъҳои тиҷоратӣ маълумотро дар як файл бо якчанд бандҳо пешниҳод мекунанд, ба ҷои он ки барои як файл. Як мисол маълумоти баландсифати SkySat-и Planet мебошад. Дар ҳаҷми 80 см дар як пиксел SkySats тафсилотро нисбат ба маълумоти мавҷудаи ғайритиҷоратӣ шадидтар нишон медиҳад, аз ин рӯ, кор кардан хуш аст.

Planet's баъзе маълумотҳои намунавиро пешниҳод кард, агар шумо варақаи алоқаро пешниҳод кунед (хавотир нашавед, мо газида намешавем), пас пеш равед ва каме гиред - Ман Бостонро интихоб кардам - ​​сайти OpenVisConf дар солҳои 2013-17, аммо интихоби худро интихоб кунед. Агар шумо намехоҳед имзо гузоред, шумо метавонед миқдори ками сафолҳои маълумоти NAIP-ро аз Earth Explorer гиред.

Маълумоти худро доред? Хуб. Биёед оғоз кунем.

QGIS-ро кушоед (ман дар қисмати 2 маслиҳат оид ба насб карданро пешниҳод кардам) ва қабати нави растриро илова кунед: Қабат → Қабати нав → Иловаи Қабати Растр ... Тугмаи teensy-tiny -ро клик кунед ... барои кушодани муколамаи файли кушодаи система, ба маълумоти худ равед (Ин ' Агар шумо тасвири Бостонро зеркашӣ кунед, бояд дар skysat-high-resolution-sample-city / pansharpened карда шавед. Бояд 13 TIFF-и алоҳида вуҷуд дошта бошад.) ва ҳамаи файлҳоеро, ки бо pansharp.tif тамом мешаванд, интихоб кунед. Ниҳоят, Илова ро клик кунед.

Ин маълумотро ба лоиҳаи QGIS бор мекунад ва ҳама чиз дуруст ҷойгир карда шудааст. [QGIS як системаи иттилооти ҷуғрофӣ аст (ба монанди он ки дар қаър гуфта шудааст), бинобар ин файлҳо на танҳо нисбат ба якдигар, балки инчунин нисбат ба ҷаҳон ҷойгир карда мешаванд - аз ин рӯ, агар шумо хоҳед, шумо метавонед намудҳои гуногуни маълумотро якҷоя кунед.] Ҳамин тавр:

Ҳа. Шояд он чизе, ки шумо интизор будед, набошад. Дар ин ҷо ду чиз идома дорад.

  1. Ҳар як саҳна (маълумоти SkySat ҳамчун саҳнаҳои инфиродӣ, ки дар якҷоягӣ маҷмӯаро ташкил медиҳанд) аз ҷониби QGIS ҷудогона паҳн карда мешавад. Ин маънои онро дорад, ки пикселҳои тиратарин ва сабуктарин дар ҳар як ҷузъи алоҳидаи маълумот ба ҷои сиёҳтарин ва равшантарини пиксел аз тамоми коллексия ҳамчун сиёҳ ва сафед нишон дода мешаванд. Ин намуди патчӣ медиҳад.
  2. Бандҳо бо тартиби нодуруст ҷойгиранд. Мувофиқи конвенсия маълумоти моҳвора аз дарозии кӯтоҳ то дарозтарин фармоиш дода мешавад, аммо файлҳои тасвирӣ сурх, сабз, кабуд фармоиш дода мешаванд.

Пешниҳод мекунам, ки аввал саҳнаҳои алоҳида якҷоя карда шаванд, ки ин пайваста дароз кардани маълумотро осон мекунад. Растр → Гуногун → Якҷо карданро интихоб кунед, ки он боз як қуттии муколамаи дигареро меорад:

Бо танзимоти пешфарз, ягона чизе, ки шумо бояд тағир диҳед, ин навъи маълумоти Натиҷа аст, ки шумо бояд онро аз Float 32 ба UInt16 таъин кунед. Мисли Sentinel-2 ва Landsat 8, маълумоти SkySat дар як пиксел 16 бит аст ва ҳеҷ қимати манфӣ (дурахши манфӣ чист?), Аз ин рӯ ҳамчун маълумоти имзошудаи 16-битӣ ҳифз карда мешавад. (Намунаи маҷмӯи маълумотҳои имзошуда модели баландии рақамӣ буда метавонад, ки метавонад барои минтақаҳои аз сатҳи баҳр арзишҳои манфӣ дошта бошад.) Боварӣ ҳосил кунед, ки ҳар як файли вурудро ба банди алоҳида беназорат монед. Боз ҳам, дар канори Қабатҳои вуруд тугмаи хурди наврасе ҳаст ... клик кунед ва пас ҳама-ро интихоб кунед ва Хуб-ро барои (тавтологӣ) интихоб кардани ҳама саҳнаҳо пахш кунед. Бо Иҷрои Замина ба итмом расонед.

Вақте ки QGIS коркарди қуттии муколамаро пӯшонад ба анҷом расад ва шумо бояд дар тирезаи лоиҳаи худ маълумоти якҷояшударо, ки ҳоло бесамар аст, бинед. Барои дидани ҷамъоварии якҷоя ба шумо лозим меояд, ки саҳнаҳои инфиродиро пинҳон кунед (ҷудокунӣ).

Ба он ҷо расидан. Барои якҷоя кардани муколамаи Тарзи Хусусиятҳои Қабат, ки бояд ҳангоми шинос шудан бо Қисми 2 шинос бошад, Хусусиятҳоро интихоб кунед ва пас Услубро пахш кунед.

Ин маззаи маълумоти SkySat калибровк карда нашудааст, бинобар ин шумо наметавонед дар байни миқдори маълум, ба мисли бори охир, миқёс дошта бошед. Ба ҷои ин, функсияи дарозкунии худкори QGIS-ро истифода баред. Танзимоти арзиши Min / max -ро васеъ кунед, то имконоти дарозкунии фармоиширо ошкор созед. Бурриши ҷамъшудаи шумора ба шумо имкон медиҳад, ки чӣ гуна нуқтаҳои ториктарин ва дурахшони маълумот бо сиёҳ ва сафед дар тасвири додашуда робита дошта бошанд. Қиматҳои пешфарз 2% ва 98% ду ториктарини ду фоизи пикселҳоро сиёҳ ва дурахшонтарини ду фоизи пикселҳоро сафед мекунанд, ки бисёр маълумотҳоро мепартояд. Ман одатан чизе монанди 0,1% ва 99,9% мечинам. Ё ҳатто танҳо интихоби Min / max ро интихоб кунед. Барои андозаи хуб дақиқиро ба воқеӣ (сусттар) муқаррар кунед, зеро компютерҳои муосир хеле зуданд.

Азбаски шумо коркарди маълумотро берун аз QGIS идома медиҳед, беҳтар аст, агар арзишҳои сиёҳ ва сафед барои се канал мувофиқат кунанд, аз ин рӯ сиёҳро ба арзиши ҳадди ақали се ва сафедро ба андозаи ҳадди аксар таъин кунед. Ниҳоят, мо бояд бандҳоро бурем - банди Сурхро аз Банд 1 то Банд 3, банди сабзро ҳамчун Банд 2 монед ва Бандро аз Банд 3 то Банд 1 гузоред. Гурӯҳи 4-ро, ки маълумоти инфрасурх дар наздикӣ аст, рад кунед - ҳоло. Вобаста аз танзимоти дақиқи интихобкардаи шумо, шумо чунин чизро мебинед:

Мисли маълумоти Sentinel, тугмаи ростро пахш карда Якҷоя кунед (ё ба Қабат → Сабт ҳамчун) ва сипас режими Натиҷаро ба тасвири пешниҳодшуда таъин кунед (ин тасвири миқёси дар QGIS нишон додашударо содир мекунад, на маълумоти аслии 16-бит), Формат ба GeoTIFF ( ки бояд бо нобаёнӣ бошад), ва номи файлро пешниҳод кунед.

Акнун файли содиршуда омода аст ба GIMP, Photoshop ё муҳаррири аксҳои интихобкардаатон ворид карда шавад.

Пеш аз гузаштан ба коркарди тасвир, ман нишон медиҳам, ки чӣ гуна тасвири ранги дурӯғинро иваз мекунам - ҷойгузини маълумоти наздики инфрасурх барои канали сурх, зарба задан ба сабз ва сабз ба кабуд. (Мувофиқи анъана ва пас аз аксбардории рангаи инфрасурх дарозии дарозтарин дар тасвири ранги дурӯғ сурх, мавҷи миёна сабз ва кӯтоҳтарин кабуд аст.) Дар муколамаи услуб Сурх ба Банд 4, Сабз то Банд 3 ва Кабуд ба Банд 2 ки чунин аст:

Аҷиб (дарахтон сурхи дурахшонанд), аммо муфид аст, агар шумо наботот ё обро омӯзед.

Хуб, пас акнун шумо бояд омода бошед, ки ба маълумоти шумо нуқтаҳои охиринро гузоред, ки ман онҳоро дар қисми 4, Ислоҳи ранг бо GIMP тавсиф мекунам.


  • Нармафзори барои истифодабарандагон қулайро барои ба даст овардани натиҷаҳои сатҳи қитъа аз тасвирҳои ортоосозӣ таҳия кардааст.
  • Ҳисоби растаниҳоро дар асоси тағирёбии ҳавзаи об ҳисоб кардан мумкин аст.
  • Камолоти картошка тавассути санҷиши фосилавӣ нисбат ба рейтинги визуалӣ эътимодноктар арзёбӣ карда шуд.


Содироти аксҳои ҳавоӣ аз QGIS? - Системаҳои иттилооти ҷуғрофӣ

Ҳама мақолаҳои нашркардаи MDPI фавран дар саросари ҷаҳон зери литсензияи дастраси кушода дастрас карда мешаванд. Барои истифодаи дубораи ҳама ё қисмате аз мақолаи нашркардаи MDPI, аз ҷумла рақамҳо ва ҷадвалҳо, иҷозати махсус талаб карда намешавад. Барои мақолаҳое, ки дар доираи дастрасии кушоди Creative Common CC BY дастрасанд, ягон қисми мақоларо бе иҷозат дубора истифода бурдан мумкин аст, ба шарте ки мақолаи аслӣ равшан оварда шавад.

Ҳуҷҷатҳои хусусӣ пешрафтатарин таҳқиқотро бо иқтидори назаррас барои таъсири баланд дар соҳа муаррифӣ мекунанд. Асарҳои очеркӣ бо даъвати инфиродӣ ё тавсияи муҳаррирони илмӣ пешниҳод карда мешаванд ва пеш аз интишор аз баррасии ҳамсолон мегузаранд.

Ҳуҷҷат метавонад ё як мақолаи аслии таҳқиқотӣ, таҳқиқоти назарраси романӣ бошад, ки аксар вақт якчанд усулҳо ва равишҳоро дар бар мегирад, ё як коғази баррасии ҳамаҷониба бо навигариҳои кӯтоҳ ва дақиқ дар бораи пешрафти охирин дар соҳа, ки мунтазам пешрафтҳои ҷолибтаринро дар соҳаи илм баррасӣ мекунад адабиёт. Ин намуди коғаз нуқтаи назари самтҳои ояндаи таҳқиқот ё барномаҳои имконпазирро фароҳам меорад.

Мақолаҳои Editor’s Choice дар асоси тавсияҳои муҳаррирони илмии маҷаллаҳои MDPI аз саросари ҷаҳон таҳия шудаанд. Муҳаррирон шумораи ками мақолаҳоро, ки ба наздикӣ дар маҷалла нашр шудаанд, интихоб мекунанд, ки ба бовари онҳо барои муаллифон махсусан ҷолиб ва ё дар ин соҳа муҳим хоҳад буд. Ҳадафи он манзур намудани баъзе асарҳои ҷолибтаринест, ки дар соҳаҳои гуногуни таҳқиқоти маҷалла нашр шудаанд.


Инҳоянд қадамҳои харитаи тасвири растрии georeference дар QGIS:

1.) QGIS-ро кушоед ва харитаи тасвири худро бо истифода аз ADG RASTER LAYER дар QGIS ворид кунед.

2.) Мо бояд нуқтаи идоракунӣ ва координатаҳои маълуми геолокатсияро ёбем. Ман бартарӣ медиҳам Харитаҳои Google барои ба даст овардани арзишҳои Latitude and Longitude.

Ба харитаи гугл равед ва маконеро, ки бо ҷойгиршавии харитаи тасвири шумо дар он мувофиқат мекунад, ҷустуҷӯ кунед. Дар харитаи Google нуқтаеро интихоб кунед, ки ба харитаи шумо мувофиқат мекунад. Шумо инчунин метавонед ба намуди моҳвора гузаред. Нуқтаеро интихоб кунед, ба монанди ҳама гуна ҷойҳои нишони замин, мувофиқи роҳати шумо. Он нуқтаро дар Google Map пахш кунед ва клик кунед дар ин ҷо чӣ шумо мебинед, ки он арзи васеъ ва дарозии нуқтаро нишон медиҳад.

3.) Арзи ҷуғрофӣ аввал ва дуввум тӯлонӣ навишта шудааст. Инчунин қайд кунед (-) аломат (агар ҳузур дошта бошад). Нуқтаҳои зеринро қайд кунед. Ҳамин тавр, ҳадди аққал 4 нуқтаро дар самтҳои гуногун интихоб кунед ва арзи дарозии онҳоро қайд кунед.

4.) Гузариш ба асбоби QGIS, қабати Растрро рост пахш кунед ва хориҷро клик кунед.

5.) Акнун ба Georeferencer равед, шумо онро дар ҷадвали Raster пайдо мекунед, агар шумо аллакай плагини georeferencer насб карда бошед. Агар шумо параметрро намебинед, Plugins ро пахш кунед ва пас идора ва насб кардани плагинҳоро интихоб кунед. Georeferencer -ро ҷустуҷӯ кунед ва ҳамон тавре ки дар зер нишон дода шудааст, насб кунед.

6.) Харитаи худро ба ин ҷо ворид кунед ва нуқтаҳои илова кунед. Шумо метавонед дар ин ҷо пантуркист кунед ва наздик кунед.

7.) Ҷойгиршударо дар харитаи худ, ки шумо дар харитаи google ҳамчун нуқтаҳои назорат интихоб кардаед, клик кунед. Шумо тирезаро хоҳед дид, ки арзишҳои X, Y-ро талаб мекунанд. Арзиши тӯлиро ба X ва арзиши паҳлӯро дар Y гузоред.

8.) Мисли оқилона ҳамаи нуқтаҳоро илова кунед. Ба Танзимотҳо равед ва Танзимоти тағиротро клик кунед.

9.) Ягон намуди трансформатсияро интихоб кунед ва номи натиҷаи растератонро диҳед.

10.) Барои ба расм даровардани рони борро клик кунед ё агар шумо ин корро фаромӯш карда бошед, шумо метавонед харитаи геореферентшударо аз маҳалли ҷойгиршавӣ ворид кунед. Тамдиди харита .GeoTiff хоҳад буд.

11.) CRS WGS-ро интихоб кунед: 84, зеро мо Latitude and Longitude -ро истифода мебарем.

12.) Акнун тугмаи оғози аломати геореферингро тавре ки дар зер нишон дода шудааст:

13.) Georeferencer -ро пӯшед. Шумо тасвири геореферендиро дар рони мебинед. Ба координатҳо диққат диҳед.

Умедворам, ки ин мақола барои шумо донистани асосҳои тарзи georeference тасвири растр бо ёрии нуқтаҳои идоракунӣ муфид хоҳад буд. Шумо дар татбиқи ин раванд мушкилот мекашед шарҳи зер, то ки мо дар ин бора муҳокима кунем.


Таҳлили дурдасти ҳискунандаи дронҳои кишоварзӣ

Деҳқонон барои ба итмом расонидани кишт талабҳои бештар доранд. Санҷиши фосилавӣ як технологияи калонест барои коҳиш додани ин талабот. Ҳоло, мо ба як системаи пошидани органикӣ бо харҷи кам ниёз дорем. Мо ду усул дорем, аввал яке алгоритми шабакаи нейронии системаи иттилоотии квантии ҷуғрофӣ (QGIS) ва дигаре системаи ҷойгиркунии ҷаҳонӣ (GPS) бо дрон. Ин коғаз таҳлили санҷиши дурафши бесарнишинро бо истифода аз нишондиҳандаи ба эътидол омадани фарқияти растанӣ (NDVI) / банди наздики инфрасурх (NIR) дар намуди бисёрспектралии заминҳои кишоварзӣ тасвир мекунад. Тасвирҳои NIR ва NDVI дорои миқдори об ва арзиши дақиқ буданд, ки ҳангоми идоракунии захираҳои об омехта карда мешаванд. Барои эҷоди тасвирҳои зичии баланд сенсорҳои NDVI бор карда мешаванд. Мониторинги вақти воқеӣ дар тасвири NIR геометрӣ ва радиометрӣ барои чен кардани ҳарорат танзим карда шудааст. Нигоҳҳои мултиспектралӣ ва гиперпектралӣ барои таҳлили маълумоти санҷидашуда истифода шуда буданд. Сатҳи обёрии стандартӣ 60% -ро ташкил медиҳад, то ниҳол парвариш кунад. Техникаи обёрӣ пас аз коркарди растанӣ дар доираи маълумоти муттасил дар як сония амалӣ карда шуд. Назари амалишаванда танҳо ба назорати афзоиши обёрии амиқи растаниҳо аз 30 то 90 см бо каҷии 60% равона карда шудааст. NDVI, нишондиҳандаи сабзии муътадили сабз (GNDVI), индекси дурахшии хок (SBI), индекси растании сабз (GVI), дараҷаи индекси растании зард (YVI), индекси кифояти азот (NSI), индекси растании перпендикуляр (PVI), растаниҳои трансформатсионӣ индекси (TVI), индекси растании ба хок мувофиқшуда (SAVI) ва индекси растаниҳои индекси растанӣ (VCI) барои таносуби назорати афзоиши растаниҳо бо идоракунии мустаҳками барг ва бастаҳои питонҳои воридотӣ растаниҳо арзиши гуногуни воқеии вақтро дар QGIS нишон медиҳанд. Таносуби афзоиши растаниҳо саҳ ≤0.01, р = 0,77 ва - 0,77 бо қобилияти гузаронандагӣ. Он дараҷаро чен кард ва намуди GPS-ро бо истифодаи усулҳои обёрӣ барои назорат кардани стресс об нишон дод. Он барои гузаронидани барг бо тағирёбии атмосфера ҳисоб мекард. Он метавонад таҳлили фишори баргро дар вақти воқеӣ ҳисоб кунад. Дар ин гузориш таҳлили пурсиши бесарнишини фоизи компост ва растаниҳои заминҳои кишоварзӣ оварда шудааст.

Ин пешнамоиши мундариҷаи обуна, дастрасӣ тавассути муассисаи шумост.


Kodex

Имрӯз ман & rsquoll ҷараёни кореро нишон медиҳам, ки дар он ҷое кор мекунам, ки ман маълумотро аз QGIS бароварда, онро бо 3D дар Blender пешниҳод мекунам. Ман онро барои визуализатсияи натиҷаҳои таҳлил истифода кардам ва ин навишта аввал намунаҳои онро нишон медиҳад ва пас аз ҷараёни кор.

Агар шумо бо Blender ошно набошед, он бастаи хеле пурқуввати моделсозии 3D мебошад, ки он низ манбаи ройгон ва кушода аст. Шумо метавонед онро зеркашӣ кунед ва баъзе қобилиятҳои онро дар сайти www.blender.org бинед.

[Таҳрири 15/1 - 2013]

Ҳамдеҳае занг зад DomLysz ба ман тавассути плагин, ки барои кахвачушон сохта буд, фиристод, ки ба воридоти мустақими шапфайлҳо ва георастрҳо имкон медиҳад. Ин равандро, ки дар зер тавсиф шудааст, хеле осонтар мекунад, эҳтимолан ҳама омодагӣ дар QGIS қатъ карда мешавад. Дар айни замон шумо метавонед онро дар ин ҷо пайдо кунед.

[Таҳрири 3/12 - 2012]

Ин ба ман тааҷҷуб овард, ки ман бояд QGIS-ро низ ҷорӣ кунам, агар шумо танҳо ба ин мансаб пешпо хӯрдед. QGIS ё Quantum GIS як системаи ройгони иттилоотии ҷуғрофӣ дар баробари бастаҳои тиҷорӣ ба монанди ArcGis мебошад. Маълумоти бештар ва зеркашӣ дар сайти www.qgis.org дастрас аст.

Намунаи аввал натиҷаи озмоиши фикрӣ мебошад. Ман дар айни замон дар таҳияи нақшаи генералии шаҳри Х & аумлсслеҳолм иштирок мекунам ва яке аз масъалаҳое, ки баррасӣ шудааст, зичӣ мебошад. Чӣ тавре ки имрӯз аст, сохтмони нав майл ба рушди минтақаи пуршиддати хонаҳои ягона хоҳад буд ва мо дар бораи он андеша рондем, ки чӣ гуна хоҳад буд, агар ин раванд идома ёбад. Ҳамин тариқ, мо афзоиши аҳолиро аз 7 соли охир гирифта, пешбинӣ кардем, ки ба оянда то соли 2030 бо ду сенария: & ldquoАгар мо ин афзоишро ба хонаҳои ягона табдил диҳем, кадом минтақае талаб карда мешавад, ки баръакси ҳалли он бо зичӣ дар маркази шаҳр? & rdquo

Дар зер аст, ки чӣ гуна ман натиҷаро тасаввур кардам. Давра радиуси 1 км аз истгоҳи роҳи оҳан аст. Барои тасвирҳои калонтар клик кунед.

4000 сокини нав дар хонаҳои танҳо

4000 сокини нав тавассути зичкунӣ

Ин тасвирҳо аз ҷониби кормандони банақшагирӣ, дигар шӯъбаҳо ва инчунин сиёсатмадорон, ки бояд дар ниҳоят қарорҳои марбут ба нақшаи генералӣ қабул кунанд, хеле қадр карда шуданд. Ман фикр мекунам, ки презентатсияи 3D барои иҷрои ин гуна вазифа хуб кор кард, зеро он чизҳоеро барои одамоне, ки ба хондани харитаҳо одат накардаанд, каме бештар ҳис мекард.

Мисоли дуюм далели зудтари консепсия барои истифодаи маълумоти DEM дар Blender мебошад. Фарогирии ҷуғрофӣ минтақаи атрофи Мариентал ва сарбанди Хардап, Намибия мебошад. Маълумот аз USGS Explorer меояд.

Ман мехоҳам возеҳ созам, ки натиҷаҳои аз ин ҷараёни кор ба даст овардашуда барои таҳлили муфассал пешбинӣ нашудаанд. Онҳо ҳамчун маънои онро доранд кӯмаки визуалӣ барои таҳлиле, ки аллакай дар доираи QGIS ба анҷом расидааст, ё танҳо намоиши пешниҳодҳои гуногуни банақшагирӣ.

Хулоса, коре, ки ман анҷом додам, ин аст, ки маълумоти векториамро аз намуди тарҳбандии QGIS ҳамчун SVG ва пас маълумоти растрии худро ҳамчун тасвирҳо аз ҳамон намуд барорам. Вақте ки шумо ба SVG содирот мекунед, ба ғайр аз хусусиятҳои харитаи шумо (ба монанди биноҳо), QGIS инчунин ҳавопаймоеро мебарорад, ки дар намуди ҷойгиршавӣ & rsquo андозаи коғаз аст. Ва агар порчаи харитаи шумо ба андозаи коғаз баробар бошад, шумо метавонед акси ҳавоии худро барои сохтани он ҳавопаймо ва харитаи баландии сиёҳ ва сафедро барои иваз кардани он барои гирифтани модели релефи истифода баред.

Ҳамин тавр, асосан, шумо се файлро аз як намуди тарҳбандӣ мебароред (1) як SVG, ки аз хусусиятҳои вектории шумо ва як ҳавопаймои замина, ки ба андозаи ҳамон андоза иборат аст, (2) акси ҳавоӣ барои бофтани ҳавопаймои замина бо ва (3) харитаи баландии сиёҳ ва сафед барои иваз кардани он ҳавопаймо бо.

Ман тахмин мезанам, ки шумо бо QGIS ва Blender ошно ҳастед, аз ин рӯ, ман дар ҳар як қадам батафсил баён карда намешавам. Аммо агар шумо бо мушкилот дучор оед, хуш омадед ба ман тамос гиред (маълумот дар поёни саҳифа). Ман инчунин тахмин мезанам, ки шумо лоиҳаи QGIS-ро бо аксҳои растри ҳавоӣ, растри DEM ва қабати векторӣ бо масалан биноҳо доред.

Агар шумо хоҳед, ки баъзе маълумотҳо бо шумо таҷриба кунанд, шумо метавонед маълумоти хуб дар бораи баландӣ ва аксҳои ҳавоӣ аз Explorer USGS гиред ва онро бо биноҳо ва роҳҳо аз OpenStreetMap мукаммал кунед (ки QGIS барои зеркашӣ аз қуттӣ абзорҳои олӣ дорад. Танҳо фаромӯш накунед, ки агар онҳоро ба эътибор гиред, агар шумо чизе нашр мекунед). Ман маълумотро аз кор истифода кардам (идораи шаҳрсозии шаҳр дар H & aumlssleholm, Шветсия).

Ҳоло, биёед & rsquos аз зинаҳо гузарем.

Аввал намуди тарҳбандии навро дар QGIS оташ занед. Дар он харитаи нав созед ва онро дар гӯшаи коғаз ҷойгир кунед. Ман танҳо шабакаро ба кор андохтам ва онро ба кунҷ афтондам. Пас онро ба андозаи коғаз баробар кунед, то ки онро комилан пӯшонад. Ман танҳо бо пешфарзии A4 рафтам, бинобар ин ман 297 x 210 мм гирифтам. Боварӣ ҳосил кунед, ки андозаи шумо комилан дар доираи растратсияи релефи шумо қарор дорад. Натиҷа бояд чунин бошад:

Ҳоло акнун ҳамаи қабатҳои худро ғайр аз қабатҳои вектории худ хомӯш кунед ва тарҳро ҳамчун SVG нигоҳ доред. Акнун ҳама чизро ғайр аз акси ҳавоии худ хомӯш кунед ва тарҳбандиро дубора захира кунед, аммо ин дафъа ҳамчун тасвир (ман PNG -ро истифода кардам). Инро барои харитаи баландӣ такрор кунед. Боварӣ ҳосил кунед, ки харитаи баландиро бо ранги хокистарӣ нишон диҳед ва муқоисаи онро байни арзишҳои min ва max дароз кардаед. Ҳамчунин боварӣ ҳосил кунед, ки битмапҳоро дар файли роҳ бидуни аломатҳои аҷиб (ба монанди & ouml) захира мекунед, вагарна онҳо одат нахоҳанд кард (хато дар Blender 1.63). Натиҷаҳо бояд чунин бошанд:

Қабатҳои векторӣ барои ҳамчун SVG сабт кардан

Акси ҳавоӣ барои наҷот додани bitmap

Модели релефи муқоиса бо арзишҳои min ва max дароз карда шуда, ҳамчун bitmap захира кунед

Акнун Blender -ро оташ занед. Бо тағир додани муҳаррики расонида ба Cycles ва кушодани UV-муҳаррир омода кунед. Сипас SVG-и сохтаатонро ворид кунед. Ҳама объектҳоро интихоб кунед ва Origin -ро ба Geometry таъин кунед (Blender ҳамаи объектҳои SVG -ро бо пайдоиши онҳо дар ориго ворид мекунад). Шумо пай мебаред, ки воқеан се ҳавопаймои замина сохта шудаанд, ки аз ҷониби QGIS сохта шудаанд. Ба мо танҳо яке аз инҳо лозим аст, то дутои дигарро хориҷ кунед. Натиҷаҳо бояд чунин бошанд (барои нишон додани сарчашмаи паҳнкунӣ, тасвири симро ба кор андохтанд):

Акнун ҳавопаймои заминаро ба сетка (Alt + C) табдил диҳед. Ба режими таҳриркунӣ гузаред, рӯйи ҳавопайморо интихоб кунед ва бо тасвири ҳавоии қаблан ҳифзкардаи худ битмапи худро кушоед. Намуди худро тавре тағир диҳед, ки шумо аз боло ба самолёт нигаред ва менюи ултрабунафшро барои ҳавопаймо кушоед (U-ро пахш кунед). & LdquoProject аз намуди (ҳудуди) & rdquo -ро интихоб кунед. Бояд чизе монанди ин назар:

Маводи SVG Blender, ки аз файли аввал ворид карда шудааст, хориҷ кунед ва маводи навро бо акси ҳавоӣ ҳамчун матоъ илова кунед. Он бояд онро бо харитаи ултрабунафши шумо ба таври зерин дуруст харита диҳад:

Баъд, ба ҳавопаймо тағирдиҳандаи Displace илова кунед ва онро бо тасвири баландии баланд пайваст кунед. Боварӣ ҳосил кунед, ки координатҳои Текстура дар тағирдиҳанда ба ултрабунафш гузошта шудаанд. Танҳо харитаи ултрафиолетро, ​​ки барои акси ҳавоӣ сохтаед, интихоб кунед (зеро онҳо якхелаанд).

Ҳоло шумо мехоҳед ҳавопайморо тақсим кунед, то ҷойивазкунанда қуллаҳои бо онҳо кор карданро дошта бошад.Албатта, ҳар қадар зербахшҳо беҳтар ба назар мерасанд.

Ман инчунин пас аз ҷойивазкунӣ тағирдиҳандаи Smooth илова кардам. Бо шумораи амалиётҳои ҳамворкунӣ ва қувваи ҷойивазкунанда скрипка кунед, то он даме, ки тасвир ба мақсадҳои шумо мувофиқат кунад (дар хотир доред, ки ман дар бораи он чизе гуфта будам, ки шумо барои ҳисобҳои дақиқи фазоӣ истифода карда наметавонед? Ҳа ва hellip)

Вақте ки шумо аз релефи замин қаноатмандед, вақти он додан лозим аст, ки диққати моро ба биноҳо равона кунед. Барои содда кардани чизҳо, ҳамаи биноҳоро интихоб кунед ва онҳоро ба як объект пайваст кунед (Ctrl + J). Сипас ба объекти бино тағирдиҳандаи Shrinkwrap илова кунед ва онро ба объекти релеӣ нишон диҳед. Пайдоиши биноҳоро ба сатҳи замин наздиктар кунед ва тағирдиҳандаро ба кор баред. Акнун шумо фақат метавонед биноҳоро берун кунед (онҳо то ҳол каҷ ҳастанд). Бояд чунин бошад (дар режими сим):

Shrinkwrap барои қабатҳои роҳ низ хуб кор мекунад, танҳо як каҷи рости кӯтоҳро ҳамчун объекти экструзия барои объекти каҷии роҳ истифода баред.

Ниҳоят, камера ва рӯшноии худро насб кунед ва тасвирро созед. Дар ин ҷо & rsquos натиҷаи ман:

Модели барои ин дастур сохтаи ман хеле хом аст, аммо бо каме такмил онҳо метавонанд хеле хуб ба назар расанд. Аён аст, ки ин як миллион роҳ аст ва ман шуморо даъват мекунам, ки таҷриба гузаронед (ва агар шумо роҳҳои беҳтарини гирифтани маълумотро аз QGIS ба Blender ёбед, лутфан ба ман хабар диҳед!).

[Таҳрири 3/12 - 2012]

Ман ба ин баргаштам, вақте ки мехостам усули визуализатсияи алтернативиро нишон диҳам. Дар тасвири зер ман ба ҷои акси ҳавоӣ харитаи рангаи баландиро истифода кардам ва моделро доғтар кардам.

Ман инчунин мехоҳам ду шарҳ илова кунам. Пеш аз ҳама ман мехоҳам қайд кунам, ки агар ягон девони QGIS мутолиа мекунанд, хеле хуб мебуд, агар QGIS метавонист раванди дар боло номбаршударо бо роҳи баровардани файли 3D бо шабакаи бофта дар асоси акси ҳавоии DEM + иҷро кунад. Танҳо як ҷузъи хурд барои рӯйхати хоҳишҳо.

Дуюм, ман мехоҳам қайд кунам, ки Blender ба муҳаррики Unity 3D содироти фавқулодда хуб дорад, аз ин рӯ, ба ин васила ба як муҳити интерактивӣ табдил додани ин гуна модель хеле осон хоҳад буд. Шояд чизе барои як мансаби баъдтар & hellip


Содироти аксҳои ҳавоӣ аз QGIS? - Системаҳои иттилооти ҷуғрофӣ

Системаҳои иттилоотии ҷуғрофӣ (GIS)

Муқаддима ба системаҳои иттилоотии ҷуғрофӣ (GIS):
Таваҷҷӯҳи илмӣ ба муҳити зист

Тавсифи:
Семинари мазкур барои иштирокчиёне, ки ба илмҳои экологӣ таваҷҷӯҳ доранд ва таҷрибаи кам дар GIS надоранд, таҳия шудааст. Презентатсия шуморо водор месозад, ки дар бораи чӣ гуна таҳлилҳои GIS истифода бурдан мумкин аст, инчунин сохторҳои асосии маълумоти фазоӣ. Пас аз лексия шумо як машқи интерактивиро пайгирӣ мекунед, ки барои шиносоӣ бо нармафзори ArcGIS Desktop ҳангоми таҳлили маълумоти экологӣ аз атрофи кӯли Тахо амалӣ карда шудааст.

Диққат диҳед, ки семинарҳои & quototeo Environmental focus & quot & & quotsocialial focus & quot; семинарҳо тақрибан якхелаанд, танҳо фарқият дар маркази машқҳои интерактивӣ мебошад.

  • Рӯзнома:
  • Муаррифӣ
    • GIS чист?
    • Мулоҳизаҳои ҷуғрофии маълумот
    • Таҳлили геопроцессӣ ва фазоӣ
    • Манбаъҳои маълумот
    • Истифодаи ArcGIS
    • Дастрасӣ ба маълумот дар ArcGIS
    • Дархости маълумот аз рӯи маҳал ва хусусиятҳо
    • Истифодаи воситаҳои таҳлилӣ
    • Сохтани харита барои содирот

    Муқаддима ба системаҳои иттилоотии ҷуғрофӣ (GIS):
    Фокуси илмҳои иҷтимоӣ

    Тавсифи:
    Семинари мазкур барои иштирокчиёне, ки ба илмҳои иҷтимоӣ таваҷҷӯҳ доранд, ки таҷрибаи кам дар GIS надоранд. Презентатсия шуморо водор месозад, ки дар бораи чӣ гуна таҳлилҳои GIS истифода бурдан мумкин аст, инчунин сохторҳои асосии маълумоти фазоӣ. Пас аз лексия шумо як машқи интерактивиро пайгирӣ мекунед, ки барои шиносоии шумо бо нармафзори ArcGIS Desktop ҳангоми таҳлили маълумот дар кӯча ва барӯйхатгирии аҳолии атрофи шаҳри Беркли пешбинӣ шудааст.

    Диққат диҳед, ки семинарҳои & quototeo Environmental focus & quot & & quotsocialial focus & quot; семинарҳо тақрибан якхелаанд, танҳо фарқият дар маркази машқҳои интерактивӣ мебошад.

    • Рӯзнома:
    • Муаррифӣ
      • GIS чист?
      • Мулоҳизаҳои ҷуғрофии маълумот
      • Таҳлили геопроцессӣ ва фазоӣ
      • Манбаъҳои маълумот
      • Истифодаи ArcGIS
      • Дастрасӣ ба маълумот дар ArcGIS
      • Дархости маълумот аз рӯи маҳал ва хусусиятҳо
      • Истифодаи воситаҳои таҳлилӣ
      • Сохтани харита барои содирот

      Муқаддима ба GIS барои кишоварзӣ:
      Фокуси Rangeland

      Тавсифи:
      Семинари мазкур барои иштирокчиёне, ки ба истифодаи замини чарогоҳҳо бо ҶИЗ таваҷҷӯҳ доранд, таҳия шудааст, ки таҷрибаи ҷудогонаи GIS надоранд. Муаррифии муқаддимавӣ шуморо водор месозад, ки дар бораи чӣ гуна таҳлилҳои GIS истифода бурдан мумкин аст, инчунин сохторҳои асосии маълумоти фазоӣ. Пас аз ин лексияи кӯтоҳ, шумо як машқи интерактивиро пайгирӣ хоҳед кард, ки шуморо бо интихоби нармафзор (ArcGIS ё Quantum GIS) ҳангоми истифодаи маълумотҳои ройгони кушода ва кушодаи онлайн барои таҳлил ва харитаи доманакӯҳҳо дар водии марказии Калифорния шинос менамояд.

      Дар хотир доред, ки дар ҳоле, ки муаррифии "диққати кишоварзӣ" ба намоишҳои "семинарҳои илмҳои муҳити зист" ва "диққати илмҳои иҷтимоӣ" монанд аст, машқҳои интерактивӣ ба ҷои таснифи рӯйпӯшҳои замин ва усулҳои амалии баҳодиҳии мувофиқати кишоварзӣ ва / ё саломатӣ равона карда шудаанд.

      Муқаддима барои кушодани ГИС:
      Кор бо QGIS

      Тавсифи:
      Семинари мазкур бо мақсади шинос кардани GIS ба иштирокчиёни камтаҷриба ва камтаҷриба таҳия шудааст. Квантӣ GIS (QGIS), замимаи кушодаасоси мизи географии кушода, бо суръати тез рушд карда истодааст ва ба наздикӣ ба версияи 1.8 расид. Осонии истифода ва дастрасии он (барои платформаҳои компютерӣ, Mac ва Linux дастрас аст) ҷомеаи корбарро қавӣ ва фаъол сохт. Дар ин семинар мо функсияҳои асосии QGIS-ро меомӯзем, то шумо зуд зуд тарзи боркунӣ ва форматкунии маълумотҳои векторӣ ва растриро, таҳрири формаи форматҳо ва атрибутҳоро пурсед.

      • Рӯзнома:
      • Муаррифӣ
        • GIS чист?
        • Мулоҳизаҳои ҷуғрофии маълумот
        • Таҳлили геопроцессӣ ва фазоӣ
        • Манбаъҳои маълумот
        • Истифодаи QGIS 2.0
        • Дастрасӣ ба маълумот дар QGIS
        • Дархости маълумот аз рӯи маҳал ва хусусиятҳо
        • Истифодаи воситаҳои таҳлилӣ
        • Сохтани харита барои содирот

        Муқаддима ба системаҳои иттилоотии ҷуғрофӣ (GIS):
        Тамаркузи кишоварзӣ

        Тавсифи:
        Семинари мазкур барои иштирокчиёни манфиатдори соҳаи кишоварзӣ таҳия шудааст, ки таҷрибаи каме дар соҳаи ҷуғрофӣ доранд. Презентатсия шуморо водор месозад, ки дар бораи чӣ гуна таҳлилҳои GIS истифода бурдан мумкин аст, инчунин сохторҳои асосии маълумоти фазоӣ. Пас аз лексия шумо машқи интерактивиро пайгирӣ мекунед, ки барои шиносоии шумо бо нармафзори ArcGIS Desktop ҳангоми таҳлили маълумоти кишоварзӣ аз водии марказии Калифорния таҳия шудааст.

        Дар хотир доред, ки дар ҳоле ки презентатсияи семинар & quot; кишоварзӣ & quot; ба семинарҳои "фокуси илмҳои муҳити зист" ва "диққати илмҳои иҷтимоӣ" монанд аст, машқи интерактивӣ ба ҷои таснифи рӯйпӯшҳои замин ва усулҳои амалии баҳодиҳии мувофиқати кишоварзӣ ва / ё саломатӣ равона шудааст.

        • Рӯзнома:
        • Муаррифӣ
          • GIS чист?
          • Мулоҳизаҳои ҷуғрофии маълумот
          • Таҳлили геопроцессӣ ва фазоӣ бо математикаи растрӣ
          • Манбаъҳои маълумот
          • Истифодаи ArcGIS 10.2
          • Дастрасӣ ба маълумот дар ArcGIS
          • Дархости маълумот аз рӯи маҳал ва хусусиятҳо
          • Истифодаи воситаҳои таҳлилӣ барои таснифоти қабати замин
          • Истифодаи алгебраи харитаи растрӣ
          • Ҳисобкунии омори минтақавӣ
          • Сохтани харита барои содирот

          Кор бо маълумотҳои Raster дар R

          Тавсифи:

          Дар ин семинар асосҳои кор бо маълумотҳои географии растрӣ дар R, аз ҷумла бастаҳои асосии R барои кор бо маълумотҳои фазоӣ (аз ҷумла sf, sp ва raster) муаррифӣ карда мешаванд. Семинари мазкур каме ошноӣ бо истилоҳҳо ва мафҳумҳои ҶИА ва баъзе ошноӣ бо R.-ро пешбинӣ мекунад. Тавассути презентатсияҳо ва машқҳои кӯтоҳ мо дарсҳои маълумоти R-ро барои маълумоти геомазҳабӣ, воридоти & содироти маълумотҳои растрӣ, пешгӯиҳо, дастурҳои растрӣ ва таҳлилҳои растрӣ фаро хоҳем гирифт. Дар охири семинар, иштирокчиён барои кор бо маълумотҳои растрӣ беҳтар муҷаҳҳаз хоҳанд шуд ва дарк намудани захираҳои таҳлили маълумотҳои фазоӣ дар R васеътар фароҳам оварда шаванд.

          МАХСУС 3-қисм Силсилаи Geospatial R, ки дар ҳамкорӣ бо D-Lab пешниҳод шудааст

          Тавсифи:

          Маълумоти геомуҳаворӣ визуализатсия ва таҳлили ҷузъи муҳими ҷузъҳои илмҳои иҷтимоӣ, гуманитарӣ ва ғайра мебошанд. Забони барномасозии R платформаи олие барои таҳқиқи ин маълумот ва ҳамгиро кардани онҳо ба таҳқиқоти шумост.

          Маълумоти ҷуғрофӣ дар R, қисми I: Оғози кор бо объектҳои иттилооти фазоӣ Қисми якуми ин силсилаи сеюми семинар дар R усулҳо ва бастаҳои асосӣ барои кор бо маълумоти геомасъулиро дар R муаррифӣ мекунад. Иштирокчиён чӣ гуна воридот ва содироти маълумотҳои фазоро ва нигоҳ доштани онҳоро ҳамчун объектҳои фазоӣ меомӯзанд. Мо якчанд усули харитасозии маълумотро, аз ҷумла функсияи қитъаи заминавӣ ва китобхонаҳои ggmap ва tmap -ро меомӯзем ва муқоиса мекунем. Мо системаҳои ҳамоҳангсозии истинод ва усулҳои хондан, муайян ва табдил додани онҳоро дида мебароем. Дар хотир доред, ки ин семинар ба маълумоти фазоии векторӣ диққат медиҳад.

          Маълумоти геомасоӣ дар R, қисми 2: Geoprocessing and analysis Part two of this three-part workshop series will dive deeper into data driven mapping in R, using color palettes and data classification to communicate information with maps. We will also introduce basic methods for processing spatial data, which are the building blocks of common spatial analysis workflows. Note, this workshop focuses on vector spatial data.

          Geospatial Data in R, part 3: Working with raster data Part three of this three-part workshop series will introduce tools and approaches for working with raster data. Raster data are used to represent geographic phenomena that are present and measurable anywhere in a study area, like elevation, temperature, rainfall, land cover, soil type, etc. These data are a valuable resource for social scientists, planners, and engineers, as well as natural scientists. This workshop will introduce basic raster concepts and methods for working with raster data in R. Participants will learn how to import and store raster data as spatial objects. We will explore methods for plotting rasters and manipulating raster data values. Basic methods of raster and raster-vector spatial data analysis will also be introduced. Additionally, the workshop will review coordinate reference systems and methods for reading, defining and transforming these with raster data.

          Knowledge Requirements: Basic knowledge of geospatial data is expected. R experience equivalent to the D-Lab R Fundamentals workshop series is required to follow along with the tutorial. Knowledge of ggplot helpful.

          Technology Requirements: Laptop with R, RStudio and the following R packages installed: sf, ggplot2, tmap, RColorBrewer, classInt.

          Webmaps in R with Leaflet

          Тавсифи:

          Learn how to turn your data into beautiful webmaps using R and Leaflet, one of the most popular libraries for creating web maps. We'll cover how to build the entire workflow from raw data to interactive map all within R, so your analysis and mapping are entirely reproducible. You will also learn how to save this data as an HTML file so you can display your map on any website or publish it online. Basic knowledge of geospatial data is expected. R experience equivalent to the D-Lab R Fundamentals workshop series is required to follow along with the tutorial.

          Online Tools for Mapping Demographic Data

          Тавсифи:
          Whether you need to just make a quick map or extract geo-located demographic data for use in other software, online tools can be just the thing! This workshop will introduce a few different web platforms for exploring and mapping U.S. demographic data, including the UCB Library-subscribed databases SimplyAnalytics and PolicyMap. While there is some overlap between the different applications, each has its own strengths and unique features. There will be hands-on exercises to explore the data and visualization tools that the different platforms offer.

          Spatial Pattern Analysis with Python

          Тавсифи:
          This workshop will explore PySAL, a Python library for spatial data analysis, which includes functions for quantifying spatial auto-correlation in polygon data (i.e., Global Moran's I and Local Indicators). Options for exploring point patterns will also be discussed.

          Data Management: Tips, Tricks and Tools to Make Your Life Easier

          Тавсифи:
          Tips, Tricks and Tools to Make Your Life Easier. This workshop has been designed for participants interested in data management practices for any sort of occasion. A one hour introductory presentation will get you up to speed on the key concepts and concerns of data management, as well as the basic structures of data you may come across. After this brief lecture you will follow an interactive exercise that will introduce you to a variety of tips, tricks, and tools that you can use for efficient data management. During this exercise you will learn how to safely acquire, organize and share all types of data using a variety of common tools, such as Google Drive and DropBox.

          New Workshop!
          Intro to ArcGIS Pro for Drone Data Processing and Analysis

          Тавсифи:
          This workshop is designed for participants who are interested in drone data applications with ArcGIS Pro, who have little to no prior experience in GIS. An introductory presentation will get you up to speed on considerations for drone data management, processing and analysis, with examples from current and past UC projects. After the lecture, you will have the opportunity to follow an interactive exercise that will introduce you to the functionality of the ArcGIS Pro software application, while stitching together drone data and conducting basic analysis of the processed outputs.

          Тавсифи:
          We will introduce participants to Esri&rsquos latest desktop GIS application, ArcGIS Pro. We&rsquoll explore the pros and cons of migrating to this updated platform. After the presentation, we&rsquoll follow an interactive exercise that will introduce you to Pro while performing basic processing and analysis geared towards forestry applications. This course is the result of a collaborative effort between UC ANR IGIS Statewide Program and the UC Berkeley, Geospatial Innovation Facility (GIF).

          New Workshop!
          Query the Planet: Running Geospatial Tools in the Cloud

          Тавсифи:
          The GIF is excited to announce that Mark Korver, geospatial lead on the specialist solution architecture team at Amazon Web Services (AWS), will be visiting UC Berkeley on Friday, October 19th to teach a special hands-on workshop on running geospatial tools in the cloud. The workshop will introduce Amazon EC2 (VMs) and storage options such as EBS, EFS, and S3. Attendees will learn serverless methods using GDAL to create Cloud-Optimized GeoTIFF (COG) with AWS Lambda and Amazon S3. Attendees will also get experience using QGIS on AWS including using managed PostgreSQL/PostGIS and open data in S3 for improved geospatial data analytics.

          New Workshop!
          Viewshed Analysis and Least-Cost Paths in ArcPro

          Тавсифи:
          The GIF is pleased to announce that we&rsquore partnering with UC Berkeley&rsquos Archaeological Research Facility (ARF) to bring users a new ArcPro workshop. This workshop steps through the process of conducting a Viewshed Analysis and a Least Cost Path study using examples from historical places and routes crossing the California Sierra Nevada. We will cover the process of acquiring and preparing topographic layers, setting up the vector layers, and interpreting the results. The Least Cost Paths analysis will use PathDistance with a customized Vertical Factor table based on Tobler's Walking Function.

          LiDAR Data Processing: Methodologies to Point Cloud Acquisition & Processing

          Тавсифи:
          The Geospatial Innovation Facility is pleased to welcome Green Valley International (GVI) for a special workshop on LiDAR data acquisition and post-processing! Attendees will learn what it takes to create a full turnkey LiDAR workflow and will be provided with a free 6 month trial license for the point cloud post-processing software, LiDAR360.

          New Workshop!
          Geospatial Data Science and Machine Learning in GIS: FULL DAY WORKSHOP!

          Тавсифи:
          The GIF is excited to welcome Esri Solution Engineers to UC Berkeley for this full day event. The workshop is designed to cover approaches to machine learning within GIS framework. It is designed to demonstrate use cases of machine learning and data science as they pertain to spatial analysis through hands-on exercises. Use cases introduce integration of ArcGIS platform to Python and R languages, in addition to spatial machine learning functionality within the ArcGIS platform.

          New Workshop!
          Working with Climate Data

          Тавсифи:
          This new workshop will introduce participants to working with time-series raster data. We'll introduce users to NetCDF, a commonly used format for working with time series data and present ways to visualize and analyze time-series data in common GIS software.

          Intro to Remote Sensing: Understanding digital imagery

          Тавсифи:
          This workshop introduces the very basic principles of understanding digital imagery, both satellite and aerial. The workshop is appropriate for participants with little to no experience in remote sensing. Through a combination of lecture and interactive activities, we will explore what makes up a multi-spectral image, where to find and download them, and how to view and manipulate them using a common geospatial software.

          • Agenda:
          • Presentation
            • What is Remote Sensing?
            • Components and characteristics of digital imagery
            • Real world applications of Remote Sensing
            • Software options for viewing and analyzing imagery
            • Finding and downloading imagery
            • Displaying and enhancing imagery in ArcGIS
            • Techniques for image interpretation and analysis
            • Basic methods for land cover classification

            Intro to Remote Sensing: Pixel-based analysis

            Тавсифи:
            This workshop introduces digital image analysis techniques using Erdas Imagine and ENVI software. It is suggested that participants have taken "Intro to Remote Sensing: Understanding satellite imagery" or have comparable experience viewing and enhancing imagery in remote sensing software. Pixel based classification techniques are utilized to create land cover maps from raw satellite imagery, this workshop will introduce you to "unsupervised" and "supervised" classification approaches.

            • Agenda:
            • Presentation
              • Classification steps: project considerations
              • Pixel based land cover classification techniques (unsupervised, supervised, hybrid)
              • Understanding accuracy assessment
              • Software options for viewing and analyzing imagery
              • Unsupervised classification in Erdas and ENVI
              • Supervised classification in Erdas and ENVI

              Intro to Remote Sensing using Open Source Tools

              Тавсифи:
              This workshop introduces the basic principles of understanding digital imagery, including the fundamentals of multi-spectral imagery. Participants will learn how to find and download satellite and aerial imagery, how to display and enhance digital imagery, and basic techniques for image interpretation and analysis. This workshop will be taught using QGIS, a popular free and open source geospatial software package.

              Advanced Remote Sensing: Land cover change analysis

              Тавсифи:
              This workshop introduces the process of analyzing imagery from multiple dates in order to map and quantify change over time. It is suggested that participants have taken "Intro to Remote Sensing using Open Source Tools" or have comparable experience viewing, enhancing, and classyfying imagery in remote sensing software.

              • Agenda:
              • Presentation
                • Understanding land cover change mapping
                • Techniques for identifying areas of change
                • Understanding limiting factors to accurately identify change
                • Visual comparisons of multi-date imagery
                • Creating a quick multi-band change enhancement
                • Multi-date composite classification

                Intro to Object-based image analysis (OBIA) with eCognition

                Тавсифи:
                This workshop introduces the Object Based Image Analysis (OBIA), an advanced method used to segment a pixel based image into map objects that can then be classified as a whole. This type of analysis is ideal for mapping with high-resolution imagery, where a single feature (such as a tree) may have several different shades of pixels. It is suggested that participants have taken Intro to Remote Sensing, or have comparable experience viewing and enhancing imagery in remote sensing software.

                • Agenda:
                • Presentation
                  • Brief overview of remote sensing
                  • Focus on object-based remote sensing
                  • Image Analysis (enhancements, classification)
                  • Load and view data, Introduction to Processes
                  • Segmentation: How to create Image Objects Image Objects
                  • Basic Classification Classify using context information
                  • Merge Objects Export results

                  Intro to Google Earth Engine: Detecting and Monitoring Surface Water from Space

                  Тавсифи:
                  This workshop will introduce participants to using Google Earth Engine (GEE) and will work through an exercise designed to remotely monitor surface water ponds over time using satellite imagery. Google Earth Engine is a powerful cloud-based geospatial platform that can be used to analyze decades of publicly available satellite imagery in seconds. The workshop assumes little or no experience with GEE and will introduce you to using the GEE Javascript code editor. Attendees will learn how to load geospatial data and imagery, including Landsat and Sentinel imagery, display them on the map, and inspect pond sites by reviewing the most recent images. You will also learn how to develop a layer of the Normalized Difference Water Index (NDWI), how to calculate mean NDWI values within polygons, and how to create graphs of NDWI over time.

                  Intro to Google Earth Engine: Tracking Forest through Time

                  Тавсифи:
                  This workshop will introduce students to Earth Engine, a cloud/browser-based platform that enables large analyses in very little time. It&rsquos most relevant for people that are interested in using satellite and aerial imagery to study large areas, long time periods, or both. The API is home to hundreds of public remote sensing/geospatial datasets totaling more than thirty petabytes, and growing by thousands of images daily (it is continuously updated as images are captured). Earth Engine is an Application Programming Interface (API), meaning that users request data or analysis using a programming language &ndash this workshop teaches the JavaScript API as it is more visually interactive and easier to set up. Using a case study of drought mortality in an island forest, we will explore a new tool for time series analysis in Earth Engine: LandTrendr. Using this algorithm, we will track the heartbeat of a forest over many decades. This workshop is intended for two broad groups &ndash people with some initial geospatial or GIS knowledge who are interested in learning to use Earth Engine, and people with some Earth Engine experience who are interested in applying LandTrendr to time series analyses. This workshop will hopefully serve both groups by empowering those in the more experienced group to jump ahead within the detailed workshop handout and in the Earth Engine repository as they see fit.

                  You must pre-register for an Earth Engine account at https://earthengine.google.com/signup/ with a gmail account. Your Berkeley gmail account is good, but using a personal gmail is preferred as your account will have more longevity. Иҷозат диҳед

                  1 week for account approval.

                  SPECIAL WORKSHOP! Using NASA's AppEEARS and Other Tools to Improve Research Efficiency

                  Тавсифи:
                  The GIF is pleased to be able to offer this special workshop taught by our partners at NASA. This workshop introduces users to a range of innovative tools and services provided by NASA s Land Processes Distributed Active Archive Center (LP DAAC), including the Application for Extracting and Exploring Analysis Ready Samples (AppEEARS), which offers a simple and efficient way to access and transform geospatial data. With AppEEARS, users can subset geospatial datasets using spatial, temporal, band parameter, and quality filter constraints. Additionally, participants will become more familiar working with Terra and Aqua MODIS and Terra ASTER data products. This workshop is designed for users with some previous experience working with remote sensing data and a basic understanding of R.

                  SPECIAL WORKSHOP! NASA ECOSTRESS

                  Тавсифи:
                  The GIF is pleased to be able to offer this special workshop taught by our partners at NASA. The ECOsystem Spaceborne Thermal Radiometer Experiment on Space Station (ECOSTRESS) measures the temperature of plants and use that information to better understand how much water plants need and how they respond to stress. https://ecostress.jpl.nasa.gov/. This workshop will inlcude a discussion of the data and why it is unique. We will then have an interactive, hands-on demo using R, QGIS, and ArcGIS tools. Come join us in the GIF for a unique opportunity to get started with this new

                  Creating your own web maps

                  Тавсифи:
                  This workshop is an introduction to webGIS. It has been designed for participants with little to no GIS or web experience, and serves as a practical exercise for you to begin developing your own web maps with google maps.

                  • Agenda:
                  • Presentation
                    • Brief introduction to webGIS
                    • Choosing the right webGIS development application for you
                    • Google Maps API
                    • Creating web maps with Google Fusion Tables
                    • Creating web maps with CartoDB
                    • Create a basic web map with Google Maps API
                    • Customize your Google Map
                    • Add your field (or other) points
                    • Create a basic web map with Google Fusion Tables
                    • Create a basic web map with CartoDB

                    Intro to CartoDB for Online Mapping

                    Тавсифи:
                    Andy Eschbacher, Map Scientist with CartoDB, will visit the GIF to teach this special hands-on workshop. CartoDB.com is a versatile cloud-powered spatial database, mapping, analysis and visualization engine that facilitates the process of building spatial applications for both web and mobile devices. The platform is currently used by major news organizations, research institutions, non-profits and geospatial application developers. This hands-on workshop will provide an introduction to managing, creating and analyzing spatial data and creating interactive map visualizations for the web, using the CartoDB platform. Click here to register.

                    Web Mapping and Visualization

                    Тавсифи:
                    This workshop is an introduction to Web GIS and data visualization. It has been designed for participants with some previous GIS experience, and serves as a practical exercise for you to begin developing your own web maps with Leaflet and D3.

                    Build a Web Map with Mapbox

                    Тавсифи:
                    Join us for a hands-on introduction to Mapbox, the location data platform for mobile and web applications. The Mapbox team will be walking you through how to upload data, add it to a map, and style it. This will be an introduction to Mapbox Studio, our UI interface for designing custom maps. In addition, there will be an intro to Mapbox GL JS, a Javascript library for adding interactivity to maps. You will be writing some Javascript throughout the workshop, but no previous experience is required. Participants will learn how to create a choropleth map with Mapbox Studio and make it interactive with Mapbox GL JS.

                    Introduction to ArcGIS Online Story Maps

                    Тавсифи:
                    The GIF is partnering with the D-Lab to bring you this new workshop. ESRI Story Maps let you combine maps with text, images, and multimedia content in a web page. Story Maps make it easy to harness the power of maps as a framework to tell your story. This workshop will introduce the process of creating Story Maps in ArcGIS Online (AGOL). Participants will learn how to log into the campus ArcGIS Online server, create web maps and then integrate those maps into Story Maps. Users can choose to keep data, web maps and Story Maps hosted on the campus AGOL site private or share with a group, or make them public.

                    Intro to Species distribution modeling

                    Тавсифи:
                    One of the fastest developing and increasingly used tool for conservation and biogeographic research, this workshop introduces species distribution modeling. We will introduce the concepts and the process of combining species location (x,y) data with environmental data (climate, landcover, etc.) to predict where a particular species may occur. It is suitable for participants with little to no experience with species modeling, however, a familiarity with R Statistics is advised. We will step through hands-on exercises using the latest tools and methods, and supply information for participants to continue their exploration of these methods. A great way to discover what this methodology is all about.


                    Видеоро тамошо кунед: GIS ГИС данные в Grasshopper часть#1 (Октябр 2021).