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Erro ao projetar raster usando ArcPy?


Usando ArcGIS 10.3 estou recebendo o temido 'ERROR 999999' ao tentar projetar um geodatabase cheio de rasters de WGS84_UTM_zone_10N para Nad83_BC_Environment_Albers

import arcpy InRasterGDB = r "C:  Users  PoirierM  Documents  GISData  LandsatSSTImagery.gdb" OutRasterGDB = r "C:  Users  PoirierM  Documents  GISData  LandsatSSTImageryAlbers.gdb" OutCoordSystem = "3005" ResampleType = "BILINEAR" CellSize = "30 30" GeoTransform = "WGS_1984_ (ITRF00) _To_NAD_1983" InCoordSystem = "32610" arcpy.env.workspace = InRasterGDB para fname em arcpy.ListRasters (): imprimir fname imprimir OutRasterGDB + "" + faster_name arcpymanagement.Project_ (InRasterGDB + "" + fname, OutRasterGDB + "" + fname, OutCoordSystem, ResampleType, CellSize, GeoTransform, "", InCoordSystem)

Isso deve funcionar, mas retorna o seguinte erro quando executado na janela Python no ArcCatalog:

Traceback de erro de tempo de execução (última chamada mais recente): Arquivo "", linha 16, em  Arquivo "c:  arquivos de programas (x86)  arcgis  desktop10.3  arcpy  arcpy  management.py", linha 9009, em ProjectRaster raise e ExecuteError: ERROR 999999: Erro ao executar a função. Falha ao executar (ProjectRaster).

Posso fazer um único raster manualmente por meio da interface da ferramenta ou dentro do modelbuilder. Alguém pode sugerir por que ele não funciona como um script Python?


Eu tenho um roteiro de trabalho agora - veja minha resposta (MPoirier) abaixo.


Eu acredito que o problema pode estar nas definições do seu sistema de coordenadas - ref. a página de ajuda do Project Raster.

O sistema de coordenadas para o qual o raster de entrada será projetado. O valor padrão é definido com base na configuração de ambiente do Sistema de Coordenadas de Saída.

Os valores válidos para este parâmetro são

  • Um arquivo com a extensão ".prj" (os arquivos prj que acompanham o ArcGIS podem ser encontrados em "C: Arquivos de Programas ArcGIS Sistemas de Coordenadas").
  • Uma classe de recurso existente, conjunto de dados de recurso, catálogo raster (basicamente qualquer coisa com um sistema de coordenadas).
  • A representação em string de um sistema de coordenadas. Essas strings longas podem ser geradas adicionando uma variável de sistema de coordenadas ao ModelBuilder, definindo o valor da variável conforme desejado e, em seguida, exportando o modelo para um script Python.

Você está fornecendo WKIDs diretamente, o que não está listado como uma opção.

Mas, vocês posso faça uma referência espacial através do WKID usando a propriedade SpatialReference.

OutCoordSystem = arcpy.SpatialReference (3005) InCoordSystem = arcpy.SpatialReference (32610)

Aqui está um script de trabalho. Comecei a partir do código do modelbuilder para reprojetar um único raster e alterei incrementalmente as entradas para o teste de variáveis ​​em cada etapa. Aparentemente, a única diferença entre o script de trabalho abaixo e meu script anterior não funcional é que as variáveis ​​são definidas dentro do corpo do loop for.

Também adicionei alguns comentários para deixar as coisas claras.

## Script para percorrer um arquivo geodatabase para encontrar rasters e reprojetá-los de WGS_1984_UTM_zone_10N para NAD_1983_BC_Environment_Albers ## Matthew Poirier, última modificação em 18 de fevereiro de 2015 # Import arcpy module import arcpy #Define workspace (localização do geodatabase) InRasterGDB = r "C:  Users  PoirierM  Documents  GISData  LandsatSSTImagery.gdb "arcpy.env.workspace = InRasterGDB #Loop através da lista de todos os rasters no espaço de trabalho para Ras em arcpy.ListRasters (): # Variáveis ​​locais para entrada (opcional) e saída: InRas = "C:  Usuários  PoirierM  Documentos  GISData  LandsatSSTImagery.gdb " + Ras OutRas = "C:  Usuários  PoirierM  Documentos  GISData  LandsatSSTImageryAlbers.gdb " + Ras # Definir as strings de projeção - também pode usar string de formato longo copiado do script modelbuilder (testado) ou um arquivo .prj existente InProj = "PROJCS ['WGS_1984_UTM_zone_10N', GEOGCS ['GCS_WGS_1984', DATUM ['D_WGS_1984', SPHEROID [' WGS_1984 ', 6378137.0,298.257223563]], PRIMEM [' Greenwich ', 0,0], UNIDADE [' Grau ', 0,0174532925199433 ]], PROJEÇÃO ['Transverse_Mercator'], PARAMETER ['false_easting', 500000.0], PARAMETER ['false_northing', 0.0], PARAMETER ['central_meridian', - 123.0], PARAMETER ['scale_factor', 0.9996], PARAMETER [' latitude_of_origin ', 0,0], UNIDADE [' Medidor ', 1,0]] "OutProj =" PROJCS [' NAD_1983_BC_Environment_Albers ', GEOGCS [' GCS_North_American_1983 ', DATUM [' D_North_American_1983], SPHEROID_2257.2801 [', 288102107 [', 288101 GREROID1 [', 288101 [', 288101 GREROID107.2807.2801 ['; ['Greenwich', 0.0], UNIT ['Degree', 0.0174532925199433]], PROJECTION ['Albers'], PARAMETER ['False_Easting', 1000000.0], PARAMETER ['False_Northing', 0.0], PARAMETER ['Central_Meridian', - 126.0], PARAMETER ['Standard_Parallel_1', 50.0], PARAMETER ['Standard_Parallel_2', 58.5], PARAMETER ['Latitude_Of_Origin', 45.0], UNIT ['Meter', 1.0]] "# Especifique o método de transformação do datum geográfico a ser usado GeoTran = "WGS_1984_ (ITRF00) _To_NAD_1983" # Especifique o tipo de reamostragem (bilinear ou cúbico para dados contínuos, o padrão é o mais próximo) ReSample = "BILINEAR" # Defina o tamanho da célula de saída (o padrão é aquele do raster de entrada Cel lSize = "30 30" # Processo: Raster do projeto - observe que as aspas vazias são espaço reservado para o parâmetro opcional 'registration_point' arcpy.ProjectRaster_management (InRas, OutRas, OutProj, ReSample, CellSize, GeoTran, "", InProj)

Experimente passar o tamanho da célula como uma dimensão.

Como:

CellSize = "30"

Caso contrário, tente testar o script sem nenhum dos parâmetros opcionais e veja o que acontece.


Ligando peixes a várias métricas de complexidade estrutural do recife de coral usando tecnologia tridimensional

A complexidade estrutural influencia fortemente a biodiversidade e a produtividade do ecossistema. Em recifes de coral, a complexidade estrutural é normalmente medida usando uma única métrica de pequena escala ("rugosidade") que representa vários atributos espaciais explorados diferencialmente pelas espécies, limitando assim um entendimento completo de como os peixes se associam à estrutura do recife. Usamos uma nova abordagem para comparar as relações entre peixes e componentes anteriormente indisponíveis da complexidade do recife, e contrastamos os resultados com o índice de rugosidade tradicional. Este estudo se concentrou na donzela para explorar as relações entre os peixes e a estrutura do recife. Três espécies territoriais, com hábitos tróficos contrastantes e uso esperado da estrutura do recife, foram examinadas para inferir os potenciais mecanismos específicos da espécie associados a como a complexidade influencia a seleção de habitat. As reconstruções tridimensionais do recife a partir da fotogrametria quantificaram as seguintes métricas de qualidade do habitat: 1) exposição visual a predadores e competidores, 2) densidade de refúgios de predação e 3) disponibilidade de alimentos relacionados ao substrato. Essas métricas explicaram a distribuição das espécies melhor do que a medida tradicional de rugosidade, e cada espécie respondeu a diferentes componentes de complexidade. Dado que um efeito crítico da degradação do recife é a perda de estrutura, a adoção de tecnologias tridimensionais oferece potencialmente uma nova ferramenta para entender a associação espécie-habitat e ajudar a prever como os peixes serão afetados pelo achatamento dos recifes.


Bateu na página inicial pela comunidade & # 9830 2 dias atrás

Esta questão tem respostas que podem ser boas ou ruins, o sistema marcou como ativo para que possam ser revistas.

Não tenho certeza se podemos testar isso sem pelo menos um HDF de amostra - de onde você os obtém? Você pode compartilhar um?

Arquivo de amostra: drive.google.com/file/d/1ZQqF8IHds8uxHqevxTee4JQmZ8I3rOpU/…

& # 8211 & # 160Ritesh Porwal
28 de fevereiro às 10:44

Use gdal_translate com o parâmetro -tr

já usei o parâmetro -tr, mas não funcionou.

& # 8211 & # 160Ritesh Porwal
28 de fevereiro às 11h58

Estou tentando extrair subdataset de MODIS LST HDFs usando o código a seguir.

Mas o raster de saída (sds4.tif) está tendo um tamanho de célula diferente [929.378147, 907]. [926.6254331, 926.6254331] é o tamanho original da célula do arquivo HDF.


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Eu tenho um conjunto de pontos de rastreamento de animais diferentes e quero tentar estimar suas áreas de vida (KED, MCP). Consegui fazer os cálculos, mas a saída das unidades parece estranha: parece que as unidades estão em graus.

CRS das Coordenadas é EPSG: 4326 (Extensão: -180,00, -90,00, 180,00, 90,00
Proj4: + proj = longlat + datum = WGS84 + no_defs).

É assim que leio os dados em R.

Os títulos dos meus dados são basicamente:

para calcular os MCP's que usei

Alguém pode me ajudar a reprojetar isso em algum outro CRS para que os cálculos finais da área fiquem em metros? (ainda encontrando meus pés com R)

Você leu os dados em R? Você pode nos mostrar como? Existem pacotes para dados espaciais em R e, a menos que você nos diga o que usou, não será fácil para nós ajudarmos. Por exemplo, se você tiver dados de polígono sf, st_area (d) retornará a área em metros quadrados, mesmo se os dados estiverem em graus lat-long. Edite sua pergunta para fornecer mais informações.

obrigado . Por favor, editei a postagem inicial para adicionar mais algumas informações.

Eu tenho um conjunto de pontos de rastreamento de animais diferentes e quero tentar estimar suas áreas de vida (KED, MCP). Consegui fazer os cálculos, mas a saída das unidades parece estranha: parece que as unidades estão em graus.

CRS das Coordenadas é EPSG: 4326 (Extensão: -180,00, -90,00, 180,00, 90,00
Proj4: + proj = longlat + datum = WGS84 + no_defs).

É assim que leio os dados em R.

Os títulos dos meus dados são basicamente:

para calcular os MCP's que usei

Alguém pode me ajudar a reprojetar isso em algum outro CRS para que os cálculos finais da área fiquem em metros? (ainda encontrando meus pés com R)

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CRS das Coordenadas é EPSG: 4326 (Extensão: -180,00, -90,00, 180,00, 90,00
Proj4: + proj = longlat + datum = WGS84 + no_defs).

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Você leu os dados em R? Você pode nos mostrar como? Existem pacotes para dados espaciais em R e, a menos que você nos diga o que usou, não será fácil para nós ajudarmos. Por exemplo, se você tiver dados de polígono sf, st_area (d) retornará a área em metros quadrados, mesmo se os dados estiverem em graus lat-long. Edite sua pergunta para fornecer mais informações.


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Estou usando o miniconda e o projeto Open Data Cube. Estou tentando ingerir alguns dados Landsat_5 em um datacube, onde os geotiff são convertidos em arquivos netCDF. Usando o código do datacube, usei a ferramenta de ingestão:

Ele cria arquivos NetCDF e eles parecem corretos, no entanto, ao executar o código do meu notebook jupyter, onde carrego o conjunto de dados landsat com:

Encontro um erro onde está procurando um LS5. 6_48. arquivo nc que não existe. Eu tenho o LS5. 6_49. nc, 6_50 e arquivos posteriores, mas não o 6_48. Ocorre para vários arquivos e não apenas um. Eu acho que talvez seja um erro ao converter o geotiff para NetCDF, mas não tenho certeza de como corrigi-lo. Tentei verificar se minhas bibliotecas estão atualizadas e parece que está tudo certo. O erro é o seguinte:

Alguma sugestão? Reduzi minhas imagens de 8000 para 15 e abandonei completamente o datacube e fiz um novo com apenas aquelas 15 e ainda encontro o mesmo problema.

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Alguma sugestão? Reduzi minhas imagens de 8000 para 15 e abandonei completamente o datacube e fiz um novo com apenas aquelas 15 e ainda encontro o mesmo problema.

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Encontro um erro onde está procurando um LS5. 6_48. arquivo nc que não existe. Eu tenho o LS5. 6_49. nc, 6_50 e arquivos posteriores, mas não o 6_48. Ocorre para vários arquivos e não apenas um. Eu acho que talvez seja um erro ao converter o geotiff para NetCDF, mas não tenho certeza de como corrigi-lo. Tentei verificar se minhas bibliotecas estão atualizadas e parece que está tudo certo. O erro é o seguinte:

Alguma sugestão? Reduzi minhas imagens de 8000 para 15 e abandonei completamente o datacube e fiz um novo com apenas aquelas 15 e ainda encontro o mesmo problema.


1 resposta 1

Esri me deu uma resposta para isso e listei aqui para o caso de alguém se deparar com o mesmo problema.

O ArcGIS Pro obtém uma amostra dos dados para encontrar seus valores mín-máx. Esta amostra por padrão é definida como 10000.

Se um usuário alterar o tamanho da amostra por meio do menu flutuante (hambúrguer) na guia Simbologia para um número maior, ele lerá os valores mínimo-máximo corretamente. No meu caso, tive que definir o tamanho da amostra para 163.000 porque poucas linhas do todo eram maiores do que 661.

A razão pela qual funciona no QGIS sem isso é, aparentemente, porque o QGIS não usa um tamanho de amostra, ele apenas calcula o mínimo-máximo dos dados de todo o quadro de dados por padrão.

Muito interessante. Eu não estava ciente de que o ArcGIS Pro está usando uma amostra dos dados para calcular os valores mín-máx para simbologia.


Bdfyjk

Estou tentando transformar um arquivo GRIB em um GeoTIFF para ser usado em um ArcGIS, mas estou tendo problemas para exibir a imagem no local correto. Consegui criar um GeoTIFF, usando GDAL em Python, que mostra os dados, mas não está aparecendo no local correto quando trazido para o ArcGIS. A imagem resultante está abaixo.

Os dados com os quais estou trabalhando podem ser baixados em: https://gimms.gsfc.nasa.gov/SMOS/SMAP/L05/

Estou tentando projetar os dados em WGS84 Web Mercator (Esfera Auxiliar), EPSG: 3857

Nota: Eu tentei trazer os dados via ArcMap criando um Raster Mosaic que deveria ser capaz de trabalhar com dados GRIB, mas não tive sorte. Eu também tentei usar a ferramenta Project Raster, mas ArcGIS não gosta da projeção padrão que vem do arquivo GRIB e dá um erro.

Não sou muito versado em usar GDAL ou GDAL em Python.

Estou tentando transformar um arquivo GRIB em um GeoTIFF para ser usado em um ArcGIS, mas estou tendo problemas para exibir a imagem no local correto. Consegui criar um GeoTIFF, usando GDAL em Python, que mostra os dados, mas não está aparecendo no local correto quando trazido para o ArcGIS. A imagem resultante está abaixo.

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Nota: Eu tentei trazer os dados via ArcMap criando um Raster Mosaic que deveria ser capaz de trabalhar com dados GRIB, mas não tive sorte. Eu também tentei usar a ferramenta Project Raster, mas ArcGIS não gosta da projeção padrão que vem do arquivo GRIB e dá um erro.

Não sou muito versado em usar GDAL ou GDAL em Python.

Estou tentando transformar um arquivo GRIB em um GeoTIFF para ser usado em um ArcGIS, mas estou tendo problemas para exibir a imagem no local correto. Consegui criar um GeoTIFF, usando GDAL em Python, que mostra os dados, mas não está aparecendo no local correto quando trazido para o ArcGIS. A imagem resultante está abaixo.

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Nota: Eu tentei trazer os dados via ArcMap criando um Raster Mosaic que deveria ser capaz de trabalhar com dados GRIB, mas não tive sorte. Eu também tentei usar a ferramenta Project Raster, mas ArcGIS não gosta da projeção padrão que vem do arquivo GRIB e dá um erro.

Não sou muito versado em usar GDAL ou GDAL em Python.

Estou tentando transformar um arquivo GRIB em um GeoTIFF para ser usado em um ArcGIS, mas estou tendo problemas para exibir a imagem no local correto. Consegui criar um GeoTIFF, usando GDAL em Python, que mostra os dados, mas não está aparecendo no local correto quando trazido para o ArcGIS. A imagem resultante está abaixo.

Os dados com os quais estou trabalhando podem ser baixados em: https://gimms.gsfc.nasa.gov/SMOS/SMAP/L05/

Estou tentando projetar os dados em WGS84 Web Mercator (Esfera Auxiliar), EPSG: 3857

Nota: Eu tentei trazer os dados via ArcMap criando um Raster Mosaic que deveria ser capaz de trabalhar com dados GRIB, mas não tive sorte. Eu também tentei usar a ferramenta Project Raster, mas ArcGIS não gosta da projeção padrão que vem do arquivo GRIB e dá um erro.


1 resposta 1

Como seus dados estão cruzando duas zonas UTM 36N e 37N, e supondo que você tenha duas imagens, você tem três opções:

  • Se as duas imagens forem separadas e cada imagem estiver localizada em uma zona diferente, reprojete cada uma com sua zona UTM correta.
  • Se as duas imagens forem mescladas (imagem em mosaico), escolha uma das zonas, como UTM 37N, já que a maior parte da Jordânia está localizada na zona UTM 37N e apenas a área de Aqaba está localizada em UTM 36N, que neste caso não será uma grande deformação.
  • A última opção é que você pode usar EPSG: 3066 Jordan TM sistema de referência de coordenação (CRS), que é um UTM CRS personalizado que se encaixa Jordan em uma zona.

A escolha é sua, se deseja usar o UTM para seguir o CRS padrão ou o CRS local, que é o Jordan TM CRS.


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Eu tenho uma grande tabela de 1.1gb CSV de pontos em Lat / Long WGS84 para a qual gostaria de gerar um raster de densidade de pontos. Estou executando as seguintes etapas, mas o processo é extremamente lento. Agradeço qualquer conselho sobre como melhorar isso ou entender melhor onde exatamente estão meus gargalos.

No modelbuilder, tenho as seguintes etapas


  1. Tabela XY para Pontos - saída para o espaço de trabalho in_memory
  2. Projeto - reprojetar a saída da memória do LatLong WGS84 para WGS84 Web
    Mercator (Esfera Auxiliar) - aqui não consigo armazenar a saída
    in_memory (não tenho certeza por que), então escrevo no gdb
  3. Densidade de ponto - calcule meu raster de densidade de ponto a partir da saída de
    2.

Estou executando no Windows Server 2019 com Intel Xeon Platinum 8175M CPU @ 2,5 GHz (2 processadores), 760 GB de RAM, sistema operacional de 64 bits, que criei uma instância AWS com disco rígido de 500 GB.

Atualmente, meu construtor de modelos está na etapa 1 em 1% e já está lá há algum tempo. Meu uso de CPU está em 1% e a memória também em 1%

Como posso acelerar meu processo?

Eu tenho uma grande tabela de 1.1gb CSV de pontos em Lat / Long WGS84 para a qual gostaria de gerar um raster de densidade de pontos. Estou executando as etapas a seguir, mas o processo é extremamente lento. Agradeço qualquer conselho sobre como melhorar isso ou entender melhor onde exatamente estão meus gargalos.

No modelbuilder, tenho as seguintes etapas


  1. Tabela XY para Pontos - saída para o espaço de trabalho in_memory
  2. Projeto - reprojetar a saída da memória do LatLong WGS84 para WGS84 Web
    Mercator (Esfera Auxiliar) - aqui não consigo armazenar a saída
    in_memory (não sei por quê), então escrevo no gdb
  3. Densidade de ponto - calcule meu raster de densidade de ponto a partir da saída de
    2.

Estou executando no Windows Server 2019 com Intel Xeon Platinum 8175M CPU @ 2,5 GHz (2 processadores), 760 GB de RAM, sistema operacional de 64 bits, que criei uma instância AWS com disco rígido de 500 GB.

Atualmente, meu construtor de modelos está na etapa 1 em 1% e já está lá há algum tempo. Meu uso de CPU está em 1% e a memória também em 1%

Como posso acelerar meu processo?

Eu tenho uma grande tabela de 1.1gb CSV de pontos em Lat / Long WGS84 para a qual gostaria de gerar um raster de densidade de pontos. Estou executando as etapas a seguir, mas o processo é extremamente lento. Agradeço qualquer conselho sobre como melhorar isso ou entender melhor onde exatamente estão meus gargalos.

No modelbuilder, tenho as seguintes etapas


  1. Tabela XY para Pontos - saída para o espaço de trabalho in_memory
  2. Projeto - reprojetar a saída da memória do LatLong WGS84 para WGS84 Web
    Mercator (Esfera Auxiliar) - aqui não consigo armazenar a saída
    in_memory (não sei por quê), então escrevo no gdb
  3. Densidade de ponto - calcule meu raster de densidade de ponto a partir da saída de
    2.

Estou executando no Windows Server 2019 com Intel Xeon Platinum 8175M CPU @ 2,5 GHz (2 processadores), 760 GB de RAM, sistema operacional de 64 bits, que criei uma instância AWS com disco rígido de 500 GB.

Atualmente, meu construtor de modelos está na etapa 1 em 1% e já está lá há algum tempo. Meu uso de CPU está em 1% e a memória também em 1%

Como posso acelerar meu processo?

Eu tenho uma grande tabela de 1.1gb CSV de pontos em Lat / Long WGS84 para a qual gostaria de gerar um raster de densidade de pontos. Estou executando as etapas a seguir, mas o processo é extremamente lento. Agradeço qualquer conselho sobre como melhorar isso ou entender melhor onde exatamente estão meus gargalos.

No modelbuilder, tenho as seguintes etapas


  1. Tabela XY para Pontos - saída para o espaço de trabalho in_memory
  2. Projeto - reprojetar a saída da memória do LatLong WGS84 para WGS84 Web
    Mercator (Esfera Auxiliar) - aqui não consigo armazenar a saída
    in_memory (não sei por quê), então escrevo no gdb
  3. Densidade de ponto - calcule meu raster de densidade de ponto a partir da saída de
    2.

Estou executando no Windows Server 2019 com Intel Xeon Platinum 8175M CPU @ 2,5 GHz (2 processadores), 760 GB de RAM, sistema operacional de 64 bits, que criei uma instância AWS com disco rígido de 500 GB.

Atualmente, meu construtor de modelos está na etapa 1 em 1% e já está lá há algum tempo. Meu uso de CPU está em 1% e a memória também em 1%


2 respostas 2

Following @metasequoia's suggestion, I'm posting the workaround I found for this issue. This doesn't actually answer the question since it relies on rasterio instead of GDAL, but it might help other people.

This minimal example worked for me (with rasterio 1.0.1):

Thanks, that helped me out when looking for a solution to read tifs in google cloud storage from compute nodes (without data duplication).

– metasequoia
Dec 4 '18 at 0:17

Rasterio added support for gcs urls in version 1.0.15. If you're working with a recent version you can now use the following:

This is convenient, as you no longer need to wrap rasterio requests in the env.


Assista o vídeo: Como Recortar Imagens no QGIS a partir de Camada Vetorial (Outubro 2021).