Mais

Java como criar geotiff a partir de pontos


Eu tenho uma matriz de objetos onde cada objeto tem três campos: lat, lon e categoria. São essencialmente pixels que receberam uma categoria de uso do solo. Não consigo descobrir como transformar esses dados em um geotiff. Presumo que devo usar geotools. As coordenadas estão em dec graus lat long. Sei que posso usar q ou arcgis para fazer isso, mas preciso fazer isso como parte de um processo automatizado. Só precisa de um empurrão na direção certa.


Você certamente pode usar GeoTools para isso, você provavelmente também vai querer olhar para um projeto JAITools relsted que faz coisas úteis com rasters. Eu escrevi algum código há algum tempo para rasterizar círculos em uma grade e gerá-los como GeoTiffs que devem apontar para a direção certa.


Ogre Forums

Onde obter mapas de altura (informações geográficas reais)

Postado por Beleza & raquo Sáb, 7 de março de 2009 4h00

Eu gostaria de adicionar terreno com propriedades do mundo real.
Por exemplo, minha cidade com suas montanhas ao redor.

No Google maps consigo obter texturas, mas não consegui encontrar mapas de altura ou dados geográficos semelhantes com os quais pudesse criá-los.

A API do Google oferece o tipo de mapa do terreno, mas apenas informações de pseudo-altura (mapa de relevo físico, por exemplo, aqui). Bom para o olho humano, mas não pode ser usado para mapas de altura.
O Google possui informações de altura, pois o aplicativo Google Earth pode mostrar o terreno. Portanto, ele obtém essas informações por conexão com a internet. (Suponho que não seja uma API pública.)

Encontrei muitos links sobre dados geográficos e também existem arquivos de mapas gratuitos em sites.
Mas não sei como usar este formato de dados.
Talvez em algum lugar haja possibilidade de inserir dados de latitude / longitude / zoom e recuperar os dados relacionados.

Alguém tem uma ideia ou experiência de onde obter os dados desejados e como criar mapas de altura?
Também pode ajudar se alguém conhece um fórum de grupo de interesse especial onde eu possa perguntar.

Re: Onde obter mapas de altura (informações geográficas reais)

Postado por PolyVox & raquo Sáb, 7 de março de 2009 10:28

Tenho pensado para o meu próprio jogo que gostaria de usar dados de altura de países do mundo real, então eu mesmo tenho pesquisado um pouco sobre isso. Uma das primeiras paradas deve ser o projeto 'Blue Marble Next Generation' da NASA, onde você pode encontrar muitas imagens de satélite (para todos os meses do ano) e dados de mapas de altura. Alguns links:

Os mapas de altura que são imagens têm apenas 8 bits de precisão (eu acho), o que não é realmente suficiente. Mas encontrei alguns com 16 bits de precisão em um formato de arquivo personalizado que eles ensinaram como abrir. Mas eu não posso encontrá-los novamente agora

Além disso, este tópico fala sobre como extrair mapas de altura do Google Earth. Mas ainda não tentei:

Deixe-me saber se você achar mais alguma coisa útil.

Re: Onde obter mapas de altura (informações geográficas reais)

Postado por PolyVox & raquo Sáb, 7 de março de 2009 10:33

Ok, encontrei o de alta resolução. Fazia parte da Terra Visível original, não da Próxima Geração. Você pode ver os detalhes aqui:

E o arquivo torrent está aqui:

Re: Onde obter mapas de altura (informações geográficas reais)

Postado por reptor & raquo Sáb, 7 de março de 2009, 12h20

existem outros conjuntos de dados também nesse site.

Re: Onde obter mapas de altura (informações geográficas reais)

Postado por milliams & raquo Sáb, 7 de março de 2009 13h31

Re: Onde obter mapas de altura (informações geográficas reais)

Postado por Beleza & raquo Seg, 09 de março de 2009 11h11

Re: Onde obter mapas de altura (informações geográficas reais)

Postado por Beleza & raquo Seg, 09 de março de 2009 12h06

Na exibição da CeBIT na Alemanha, alguém me disse que linhas de contorno são difundidos na geografia, ciência e pesquisa. Existem mapas de curvas de nível gratuitos disponíveis pelo Escritório de Topografia Alemã (talvez também para outros países).
Portanto, pode ser interessante, se houver conversores para geração de mapas de altura.

Aqui eu encontrei um algoritmo como isso poderia ser feito (com base na subdivisão do triângulo). Também interessante para a criação de uma malha.
http://www.geocities.com/powersof2000/P. rain1.html

Esta é uma lista de mapas de altura Programas. Ainda não descobri, mas pode ser interessante:
http://wareseeker.com/free-height-maps

Também encontrei o conversor geográfico de código aberto GDAL, mas não tenho certeza, se ele pode criar mapas de altura:
http://en.wikipedia.org/wiki/GDAL

O GeoTIFF formato de arquivo parece interessante para nós (criado por um membro da NASA):
http://www.remotesensing.org/geotiff/sp. fhome.html
http://trac.osgeo.org/geotiff

Obrigado pelas respostas!
A propósito - o tópico do fórum sobre como extrair mapas de altura do Google Earth parece ser bom!

Bem, hoje em dia não tenho muito tempo, mas fico de olho neste tema

Re: Onde obter mapas de altura (informações geográficas reais)

Postado por Beleza & raquo Sex, 20 de março de 2009 13h03

É gratuito, de código aberto e possui licença sem restrições.
Além disso: há um enorme lista de links para outro terreno relacionado Programas e páginas que contêm dados de terreno.
(por exemplo, uma visão geral da elevação do terreno submarino (batimetria))

Uma segunda coisa interessante são os GeoTools.
http://docs.codehaus.org/display/GEOTOOLS/Home

Sem um wrapper, ele não pode ser usado por aplicativos Ogre, mas talvez isso seja útil para criar uma ferramenta para geração de mapas de altura. (Talvez ainda exista tal ferramenta usando esta biblioteca?)

Se alguém conhece um bom fórum geo, apenas diga. Lá também posso pedir sugestões ou aplicativos disponíveis para o nosso target.
atualização para mim: geoclub.de (somente alemão)

Re: Onde obter mapas de altura (informações geográficas reais)

Postado por Beleza & raquo Sex, 20 de março de 2009 13h16

Já agora, há 3 dias a ESA enviou um satélite para o espaço. O Campo gravitacional e Ocean Circulation Explorer em estado estacionário (GOCE) examinará a Terra com alta precisão. O objetivo principal é a pesquisa climática, mas os dados medidos também permitem criar mapas precisos de altura da Terra, incluindo o solo oceânico.

* Precisão da medida: 1-2 cm (para usuários de unidades proprietárias - isso significa 0,4 .. 0,8 polegadas)
* Altura do voo:

155 milhas)
* Velocidade: 29.000 km / h (18.000 mph)
* Circunavegações: 16 / dia
* Ionic drive
* Em suma, existem muitas inovações nele

Re: Onde obter mapas de altura (informações geográficas reais)

Postado por Beleza & raquo sex, 20 de março de 2009, 16h26

Na Wikipedia é uma visão geral do comum formatos de dados geográficos:
http://en.wikipedia.org/wiki/GIS_file_formats

Hoje li um artigo em uma revista alemã de TI:
O Codificação de simbologia (parte de Descritor de camada estilizada) é um formato de dados XML cada vez mais comum para visualização de dados geográficos (usado por ferramentas gratuitas e comerciais). Infelizmente, há apenas menos informações na Wikipedia, mas eu queria dizer, porque geralmente pode ser útil conhecer este padrão do Open Geospatial Consortium (OGC).
http://en.wikipedia.org/wiki/Styled_Layer_Descriptor
http://www.opengeospatial.org/ogc
http://www.opengeospatial.org/standards/symbol

Re: Onde obter mapas de altura (informações geográficas reais)

Postado por PolyVox & raquo Dom, 22 de março de 2009 21:41

Re: Onde obter mapas de altura (informações geográficas reais)

Postado por johnhpus & raquo Quarta, 01 de abril de 2009 7h43

Pode já ter sido mencionado em algum lugar na enxurrada de links, mas se não, certifique-se de verificar o USGS e sua loja online gratuita de mapas.

Eles parecem ter quase tudo que você poderia desejar e extremamente detalhados - sério, até as faixas de migração de pássaros e regiões hidrológicas.

Re: Onde obter mapas de altura (informações geográficas reais)

Postado por Beleza & raquo Quarta, 01 de abril de 2009 11h13

Obrigado pela dica.
Há muitas informações, então levei um minuto para encontrar a seção certa do mapa.

Aqui está o tipo de mapa visão global. Como segunda etapa, você deve solicitar o mapa desejado.
http://egsc.usgs.gov/isb/pubs/booklets/. smaps.html

Uma grande coisa é o Localizador de mapa. É uma interface do Google Maps. Lá você vai para a área desejada, define um marcador e então vê quais mapas estão disponíveis. Muito bom!
http://store.usgs.gov/b2c_usgs/usgs/map. 4ROOT) /. Do
Infelizmente, parece não haver nenhum mapa detalhado da Alemanha

Também aí encontrei uma coisa interessante no fórum:
Converta o formato RRD / ADF (ArcView) para TIFF usando o software gdal.
http://isis.astrogeology.usgs.gov/IsisS. php? t = 1478

Re: Onde obter mapas de altura (informações geográficas reais)

Postado por Beleza & raquo Sáb, 16 de abril de 2011, 4:36 pm

O autor do jogo Ogre SimNation publicou uma dica interessante:

Existe um site com dados GIS grátis (informações geográficas). O nome do projeto é Terra Natural.
O banco de dados para download contém informações como esta:
mapa mundial, continentes, países, rios, cidades, dados de altura, dados de profundidade do mar,.

Os formatos são:
* Formato de arquivo de forma ESRI (formato vektor)
* Formato TIFF com um arquivo mundial TFW
* coordenadas baseadas em WGS84

Re: Onde obter mapas de altura (informações geográficas reais)

Postado por Beleza & raquo Sáb, 16 de abril de 2011, 19h24

Atualização dos dados GIS do projeto Natural Earth: O desenvolvedor do SimNation publicou seu código C ++ para carregar os dados.

Olhe para este tópico do fórum: Leitor de shapefile ESRI (apenas linhas / polígonos ainda)
(Se você experimentou o código, dê feedback nesse tópico e nos diga como ele funciona.)

Re: Onde obter mapas de altura (informações geográficas reais)

Postado por bigbman & raquo Sáb 27 de agosto de 2011 12h30

Re: Onde obter mapas de altura (informações geográficas reais)

Postado por Beleza & raquo Sáb, 27 de agosto de 2011 1h11

Bom saber que você gostou dos links. Eu os encontrei em lugares diferentes e pensei, é bom que os outros os publiquem aqui.

Dois anos atrás, obtive dados de altura da área desejada (suponho por um serviço geográfico pago) e converti isso para um outro formato por uma ferramenta de linha de comando, talvez gdal. Este novo formato era um arquivo de texto com muitos números. Para convertê-lo em um mapa de altura relacionado ao Ogro, tive que fazer cálculos manualmente. (desculpe, não me lembro dos detalhes, mas era um caminho pedregoso)
Para fins de teste, peguei uma textura do Google maps. (Acho que não é permitido usá-lo em outros aplicativos. Talvez apenas para conteúdo pago?)
Então foi difícil ajustar a textura ao terreno do mapa de altura. Eu não tinha coordenadas exatas de latitude / longitude.

Também lembro que alguns sites / bancos de dados não tinham dados da Europa. Outros tinham apenas resoluções baixas.


Para a Biblioteca de Geometria Procedural Ogre agora existe um script de analisador para [url = http: /www.openstreetmap.org] OpenStreetMap [/ url]. Assim, o conteúdo parcial / selecionado pode ser recriado nos aplicativos Ogre.
Talvez também seja possível modificar o analisador para importar dados de outras fontes, por exemplo, informações de altura.
O script do analisador foi publicado aqui. Se eu li direito, agora ele foi adicionado ao repositório "oficial".


Se você (ou qualquer outra pessoa) tem experiência com importação de informações geográficas, sinta-se à vontade para nos fornecer um relatório.

Re: Onde obter mapas de altura (informações geográficas reais)

Postado por amigoface & raquo Ter, 20 de setembro de 2011 11h09

eu quero usar o ogre com dados do mundo real (mapa de altura srtm / imagens de satélite)

alguém já fez coisas parecidas e pode compartilhar algumas ideias, dicas?

Re: Onde obter mapas de altura (informações geográficas reais)

Postado por Beleza & raquo Ter, 20 de setembro de 2011, 20h26

O primeiro passo é encontrar os dados necessários (região e resolução).
Existem bancos de dados geográficos gratuitos. Como alternativa, existem agências onde você pode comprar dados (por exemplo, para resoluções mais altas).

O segundo passo é converter os dados (de alguma forma) para uso com o Ogre.
Existem diferenças entre formatos de dados e sistemas de coordenadas. Bem, um tópico complexo. Você deve saber o que precisa e procurar as ferramentas GIS (GIS = Sistema de Informação Geográfica) que se adaptam às suas necessidades.

A terceira etapa é obter uma textura e encontrar as coordenadas corretas para "mesclar" os dados de altura e textura.


Muito interessante poderia ser o complemento Ogre Ogre Processural. Alguém escreveu um script para importar dados do banco de dados OpenStreetMap.
Alternativamente, existem extensões para a ferramenta de modelagem 3D Blender que pode importar dados do OpenStreetMap.

Esses são meus pensamentos espontâneos. Não sou especialista e tenho menos experiência com dados geográficos reais. Sugestões adicionais são sempre bem-vindas.

Re: Onde obter mapas de altura (informações geográficas reais)

Postado por amigoface & raquo Quarta, 21 de setembro de 2011 10:16

bem, eu já tenho o heigtmap e a textura correspondentes à mesma região:


a imagem do mapa de altura tem cerca de 3000X3000 pixels aproximadamente
a imagem de satélite tem cerca de 52000X26000 pixels aproximadamente (é uma imagem rápida de um pássaro obtida no meu trabalho)

estou fazendo um pequeno projeto de simulação de vôo:
agora suponha que eu divido as duas imagens para obter as partes 52X26, então eu tenho 1352 arquivos para o mapa de altura e imagens
agora quais são minhas opções para projetar meu nível com esses dados mais outros objetos, como aeroportos / áreas de edifícios circundantes. etc?

Eu quero usar o ogitor como editor de nível final para colocar objetos nas posições certas
mas não consigo carregar todas as páginas de terreno no ogitor, pois tenho muitas e pode levar horas para colocá-las no editor:

existe uma maneira de carregar as páginas em um aplicativo ogre regular / exportar a cena para o arquivo dotscene e carregar esse arquivo no ogitor com todas as 1352 páginas de terreno,
depois disso, posso editar o nível colocando os vários objetos na cena

Re: Onde obter mapas de altura (informações geográficas reais)

Postado por Beleza & raquo Quarta, 21 de setembro de 2011 11h35

Já ter os dados é um bom ponto de partida.

Você também precisa saber para qual dimensão real deseja mapear os dados de textura e terreno. (por exemplo, 30 x 30 km²)
Isso é importante para se converter em Ogre. No meu aplicativo, eu uso 1 unidade Ogre por 1 metro. (Se você usar unidades "proprietárias", como milhas, também poderá fazer isso.)
Para importar o mapa de altura, você também precisa definir os valores de altura de preto e branco.
No Terrain Scene Manager, o preto está relacionado a Y = 0 nas coordenadas do Ogre. Dependendo do seu sistema de coordenadas usado, você pode precisar adicionar um deslocamento de altura ou fazer cálculos de coordenadas mais avançados.
Para um simulador de vôo, pode ser útil usar um sistema de coordenadas, que é comum para aviões. Em seguida, você pode aplicar cálculos de voo relacionados. Se você fizer todos os cálculos nas coordenadas do Ogro, não poderá usar as equações de voo comuns. Adotar equações para o sistema de coordenadas Ogre pode ser difícil. Em minhas aplicações marítimas, faço os cálculos no sistema de coordenadas Nordeste-Down. Apenas para visualização, eu as converto em coordenadas do Ogro.
Só uma pequena sugestão.

Por que você deseja tanto colocar o mapa lado a lado?
Você pode usar blocos de 10 x 10 que estão relacionados a 300 x 300 pixels de altura do mapa (100 no total).
Só tenho experiência com o Terrain Scene Manager. Isso sempre precisa de um terreno quadrado. (O comprimento e a largura tinham que ser iguais.) Talvez essa condição seja a mesma para o novo componente de terreno Ogre.
Sobre os detalhes para tiling e carregamento pelo Ogitor você deve falar no tópico do fórum Ogitor. As pessoas de lá conhecem aspectos mais práticos.

Re: Onde obter mapas de altura (informações geográficas reais)

Postado por amigoface & raquo Seg 26 de setembro de 2011 17:19

Beauty escreveu: Já ter os dados é um bom ponto de partida.

Você também precisa saber para qual dimensão real deseja mapear os dados de textura e terreno. (por exemplo, 30 x 30 km²)
Isso é importante para se converter em Ogre. No meu aplicativo, eu uso 1 unidade Ogre por 1 metro. (Se você usar unidades "proprietárias", como milhas, também poderá fazer isso.)
Para importar o mapa de altura, você também precisa definir os valores de altura de preto e branco.
No Terrain Scene Manager, o preto está relacionado a Y = 0 nas coordenadas do Ogre. Dependendo do seu sistema de coordenadas usado, você pode precisar adicionar um deslocamento de altura ou fazer cálculos de coordenadas mais avançados.
Para um simulador de vôo, pode ser útil usar um sistema de coordenadas, que é comum para aviões. Em seguida, você pode aplicar cálculos de voo relacionados. Se você fizer todos os cálculos nas coordenadas do Ogro, não poderá usar as equações de voo comuns. Adotar equações para o sistema de coordenadas Ogre pode ser difícil. Em minhas aplicações marítimas, faço os cálculos no sistema de coordenadas Nordeste-Down. Apenas para visualização, eu as converto em coordenadas do Ogro.
Só uma pequena sugestão.

eu usei gdal para combinar o mapa de altura e as imagens e tudo é perfeito
mas, por enquanto, quero apenas que o motor de terreno funcione corretamente com meus dados


Earth Outreach

Importar um shapefile GIS ou outro conjunto de dados vetoriais

Importar GeoTIFF ou outro conjunto de dados raster

Absolutamente nenhuma habilidade de programação necessária!

Em abril de 2017, o Google Earth na Web foi lançado, o que coloca o Earth no navegador. No entanto, para este tutorial, você precisará do Google Earth Pro para Desktop instalado em seu computador. Baixe a última versão aqui. (É grátis!)

Baixe os seguintes conjuntos de dados para usar neste exercício: Rivers_in_SEAsia_shapefile.zip e LandCover_in_SEAsia_grid.zip para o seu computador. Descompacte os dois arquivos em uma pasta em seu computador.

Importar um shapefile GIS ou outro conjunto de dados vetoriais

Selecione Importar. no menu Arquivo.

Selecione o tipo de arquivo de seus dados no Arquivos do tipo cardápio. Para este exemplo, escolha _ESRI Shape (.shp) _ no menu de tipo de arquivo, selecione Rivers_in_Southeast_Asia.shp e clique em Abrir*.

Se você tiver dados MapInfo .tab, escolha _MapInfo (.aba) dos _Arquivos do tipo menu, selecione seu arquivo TAB e clique Abrir*.

Uma mensagem aparecerá, informando que o arquivo contém mais de 2500 recursos e pode causar degradação do desempenho do aplicativo.

Ao ver esta mensagem, você pode optar por importar apenas uma amostra, restringir a sua visualização atual ou importar tudo.

Clique no Importar tudo botão.

Uma mensagem aparecerá perguntando se você gostaria de criar um modelo de estilo. Clique sim.

Na próxima Configurações de modelo de estilo caixa de diálogo, você criará um modelo de estilo para os rios, que incluirá cores, rótulos e ícones.

Debaixo de Nome guia, escolha o campo no arquivo de forma que deseja usar para os rótulos de nome dos dados no Google Earth. Você pode usar a tabela de visualização para ver qual campo contém o conteúdo que você gostaria de usar para os rótulos.

Para este exemplo, selecione “NAM” no menu suspenso. Este é o campo no shapefile que contém os nomes dos rios.

Na guia Cor, selecione Use uma core clique na amostra de cor à direita. Isso faz com que as configurações de cores apareçam.

No Selecione a cor caixa de diálogo, escolha uma cor para o conjunto de dados do rio. Para este exemplo, selecione uma cor azul e clique em OK.

Na guia Altura, mantenha Prenda os recursos ao aterramento selecionado. Isso manterá os rios presos ao solo, acompanhando o terreno.

Clique OK para terminar o seu estilo.

Uma caixa de diálogo aparecerá, perguntando se você gostaria de salvar o modelo de estilo que acabou de criar. Se você deseja salvá-lo para uso futuro, clique em Salve . Caso contrário, clique Cancelar. Para este exemplo, clique em Salve .

Seus dados GIS foram convertidos em KML e os dados agora aparecem no Google Earth. Observe como o KML também está listado no painel Lugares em seu Lugares Temporários pasta. Para salvá-lo no Google Earth para sessões futuras, selecione e arraste este arquivo para o seu Meus lugares pasta antes de fechar o Google Earth.

Depois de importar seu conjunto de dados vetoriais, você pode otimizar seu arquivo para limitar o número de pontos exibidos em altitudes mais elevadas, usando a ferramenta Regionate e seguindo estas etapas:

  • Salve seu conjunto de dados vetoriais importado como KML e escolha Regionalizar no menu Ferramentas.
  • Para o arquivo de entrada, navegue até o arquivo KML salvo. Em seguida, escolha uma pasta de saída onde deseja salvar os arquivos regionalizados.
  • Marque “Abrir arquivos regionalizados quando terminar” e clique em Regionalizar. Agora, conforme você aumenta o zoom, você verá cada vez mais pontos.

Importar GeoTIFF ou outro conjunto de dados raster

Para importar um conjunto de dados raster, selecione Importar. de Arquivo cardápio. Selecione o formato de arquivo apropriado no menu de tipo de arquivo na parte inferior, selecione o arquivo que deseja importar e clique em Abrir. Para este exemplo, selecione o tipo de arquivo _GeoTIFF (.tif) _, selecione o arquivo LandCover_SEAsia.tif e clique em Abrir*.

Se a imagem importada for maior do que o tamanho máximo suportado pelo hardware, você terá várias opções:

  • Clique Crie Super Overlay. para importar imagens grandes e dividi-las automaticamente em blocos e dimensionadas de acordo com seu nível de zoom.
  • Clique Escala para redimensionar para o tamanho máximo suportado.
  • Clique Colheita para visualizar apenas um subconjunto de resolução total da imagem.

Para este tutorial, escolha Escala para importar uma única imagem de resolução ligeiramente inferior.

No Nova sobreposição de imagem caixa de diálogo que aparece, dê à sua sobreposição de imagem um nomee clique em OK.

Como o conjunto de dados raster é georreferenciado para um sistema de coordenadas, ele é automaticamente colocado no local apropriado. A cobertura do solo GeoTIFF foi importada para o Google Earth e está localizada no painel Locais.

Além de importar dados GIS para o Google Earth Pro, você também pode usar muitas outras ferramentas e programas de software para converter dados GIS em arquivos KML para uso no Google Earth. Os softwares GIS, como QGIS, ESRI ArcGIS e MapInfo, possuem ferramentas para exportar dados GIS em formato KML para uso no Google Earth.

QGIS, o software GIS gratuito e de código aberto tem várias ferramentas e plug-ins relacionados a KML.

O ESRI ArcGIS contém ferramentas no ArcToolbox (Ferramentas de conversão & gt para KML) para converter dados GIS vetoriais e rasterizados em KML.

ogr2gui, um utilitário gratuito que converte muitos formatos, incluindo shapefiles em KML.

Tem dúvidas sobre este tutorial? Quer nos dar algum feedback? Visite a Comunidade de Ajuda do Google Earth para discuti-lo com outras pessoas.


1.5 Fluxo de dados geral

Como Grolemund e Wickham afirmam em R for Data Science ...

“Ciência de dados é um campo enorme e não há como você dominá-lo lendo um único livro.”

No entanto, um bom lugar para começar é olhando para o fluxo de trabalho típico de um projeto de ciência de dados (ou GIS), que você verá ao longo dessas práticas, que está bem resumido neste diagrama produzido pela Dra. Julia Lowndes extraído de Grolemund e Wickham.

Para ser você tem que importar seus dados (não necessariamente ambientais) em R ou algum outro tipo de GIS para ser capaz de fazer qualquer tipo de análise.

Depois de importado, você pode precisar limpo os dados. Isso realmente depende de que tipo de dados são e abordaremos isso mais tarde no curso. No entanto, colocar todos os seus dados em uma estrutura consistente será muito benéfico quando você tiver que fazer análises neles - já que você pode tratar todos da mesma maneira. Grolemund e Wickham afirmam que os dados são organizados quando “cada coluna é uma variável e cada linha é uma observação”, abordaremos mais isso na próxima semana na seção de dados Tidying.

Quando você tiver (ou não) organizado os dados, provavelmente desejará transformar isto. Grolemund e Wickham definem isso como "restringir as observações de interesse (como todas as pessoas em uma cidade ou todos os dados do ano passado), criar novas variáveis ​​que são funções de variáveis ​​existentes (como velocidade de computação à distância e tempo) e calcular um conjunto de estatísticas de resumo (como contagens ou médias) ”. No entanto, do ponto de vista do GIS, eu também incluiria colocar todos os seus dados em uma projeção semelhante, abordada na próxima semana em Mudando projeções e qualquer outro processo básico que você possa fazer antes da análise central. Indiscutivelmente, esses processos podem incluir coisas como: recorte (cookie cortando sua área de estudo), armazenamento em buffer (criando áreas a uma distância de um ponto) e interseção (onde dois conjuntos de dados se sobrepõem).

Arrumar e transfrom = disputa de dados. Lembre-se de que, desde a introdução, isso pode representar 50-80% de um trabalho de ciência de dados!

Depois de transformar os dados, a próxima melhor coisa a fazer é visualizar -lo - mesmo com algumas estatísticas de resumo básicas. Essa etapa simples geralmente permite que você analise seus dados de uma maneira diferente e selecione uma análise mais apropriada.

O próximo é modelagem. Pessoalmente, dentro do GIS, eu diria que um termo melhor é processamento, já que os próprios dados geralmente são um modelo de computador da realidade. A seção de modelagem ou processamento é onde você conduz a análise central (mais do que a análise básica já mencionada) e tenta fornecer uma resposta à sua pergunta de pesquisa.

Finalmente você tem que comunicar seu estudo e resultados, não importa o quão bom seja sua troca de dados, modelagem ou processamento, se o seu público-alvo não consegue interpretá-los, bem, é praticamente inútil.

Em algumas semanas, volte e revisite esta seção de fluxo de dados para ver como o que você aprendeu se encaixa na estrutura apresentada.


Re: valores máx. / Mín. GeoTIFF

O tiff A implementação de DLL é fornecida para permitir acesso imediato, criação e atualização de arquivos Tagged Image File Format (TIFF) de dentro do produto IMAGINE. TIFF é um formato de arquivo raster de domínio público popular e flexível, cuja especificação é reivindicada pela Adobe Systems, Inc.

O tiff A implementação de DLL também reconhece a extensão GeoTIFF para TIFF. De acordo com a Especificação do Formato GeoTIFF, Revisão 1.0, "A especificação GeoTIFF define um conjunto de tags TIFF fornecidas para descrever todas as informações 'cartográficas' associadas às imagens TIFF que se originam de sistemas de imagem de satélite, fotografia aérea digitalizada, mapas digitalizados, modelos de elevação digital, ou como resultado de uma análise geográfica. "

Consulte http://home.earthlink.net/

ritter / geotiff / geotiff.html como ponto de partida para informações adicionais sobre TIFF e GeoTIFF.

O tiff A implementação de DLL suporta TIFF Revisão 6.0. O suporte para TIFF Revisão 6.0 é baseado em rotinas em LIBTIFF, Versão 3.4 Beta 037, Copyright (c) 1988-1995 Sam Leffler, Copyright (c) 1991-1995 Silicon Graphics, Inc.

No mínimo, a intenção é oferecer suporte a Baseline TIFF conforme definido pela especificação da Revisão 6.0. Em geral, qualquer requisito do TIFF de Linha de Base que não seja especificamente abordado neste documento é considerado implementado pelo LIBTIFF e acredita-se que o uso do LIBTIFF por esta implementação do DLL atenderá ao requisito.

Os detalhes específicos da implementação são descritos abaixo de uma maneira que corresponda ao seccionamento da especificação TIFF Revisão 6.0.

O cabeçalho do arquivo de imagem é usado para identificar o arquivo como um arquivo TIFF (ver tiffFileTitleIdentifyAndOpen ).

Todos os diretórios de arquivos de imagem (IFDs), exceto o primeiro no arquivo, são ignorados pelo tiff DLL, uma vez que não é necessário para um leitor TIFF de linha de base.

Se a tag PhotometricInterpretation indicar que WhiteIsZero, os valores de pixel são invertidos antes de retorná-los através do tiffLayerRasterRead função.

A opção "Sem compressão" é a única opção que precisa ser especificamente abordada pelo tiff Implementação de DLL, uma vez que as outras opções de compactação são tratadas por meio do uso de rotinas existentes no LIBTIFF. Especificamente, para valores BitsPerSample menores que 8, os dados precisam ser descompactados em 1 pixel por byte antes de retornar os dados do tiffLayerRasterRead chamada de função. Por outro lado, os dados precisam ser compactados pelo tiffLayerRasterWrite chamada de função nas mesmas situações.

Na ausência de qualquer informação GeoTIFF, os valores de ResolutionUnit, XResolution e YResolution são considerados e representados nas informações retornadas do tiffLayerMapInfoRead função.

Nenhuma nota de implementação especial.

Os valores do ColorMap na imagem são convertidos de / para o intervalo definido pelo TIFF de 0 a 65535 de / para o intervalo definido pelo IMAGINE de 0,0 a 1,0 quando são gravados / lidos.

Imagens RGB Full Color

Todas as camadas da imagem de resolução total são acessíveis usando o valor SamplesPerPixel como o número de camadas na imagem.

Requisitos de linha de base adicionais para TIFF

Desde o tiff A implementação de DLL fornece recursos de atualização, essencialmente funcionando dentro do produto IMAGINE como um Editor TIFF. Como tal, as recomendações da especificação TIFF para Editores TIFF foram seguidas. Ou seja, um arquivo TIFF modificado de qualquer forma pelo produto IMAGINE terá todo e qualquer subarquivo eliminado. Além disso, a modificação do arquivo no IMAGINE fará com que todos os campos não reconhecidos (campos não da linha de base) também sejam eliminados do arquivo TIFF.

Esse comportamento pode ter consequências graves para os dados de um usuário. Portanto, o comportamento padrão do tiff O DLL serve para abrir todas as imagens TIFF com acesso somente leitura, independentemente das permissões do usuário no arquivo. Os recursos de edição do tiff O DLL pode ser habilitado definindo a preferência "Arquivos de imagem TIFF" / "Edições permitidas" como "verdadeiro". Outra preferência, "Tags desconhecidas", permite que o usuário opte por copiar tags desconhecidas usando simplesmente a descrição de seu campo. No caso em que o usuário opta por copiar tags desconhecidas como estão, ele deve estar ciente de que as tags e dados copiados (não reconhecidos) podem ser inconsistentes com outras modificações no arquivo.

Guia de referência de campo de linha de base

Não acessado, exceto para copiar.

Usado para determinar o tipo de pixel de uma camada.

Imagens com valor BitsPerSample maior que 16 não podem ter uma tabela de cores armazenada para elas e, portanto, IMAGINE não conseguirá lembrar que são temáticas. Portanto, LayerLayerTypeWrite não está implementado.

Não acessado, exceto para copiar.

Não acessado, exceto para copiar.

Não acessado, exceto para copiar.

Não acessado, exceto para copiar.

Usado para oferecer suporte a imagens multiespectrais.

Não acessado e não copiado. Apoiado por LIBTIFF durante a leitura e escrita de ladrilhos e faixas codificadas.

Não acessado e não copiado.

Não acessado e não copiado.

Não acessado, exceto para copiar.

Não acessado, exceto para copiar.

Não acessado, exceto para copiar.

Não acessado, exceto para copiar.

Usado como a altura da camada para todas as camadas derivadas de um determinado subarquivo.

Usado como a largura da camada para todas as camadas derivadas de um determinado subarquivo.

Não acessado, exceto para copiar.

Usado como o valor máximo da imagem para dados de 16 bits e menos.

Usado como o valor mínimo da imagem para dados de 16 bits e menos.

Não acessado, exceto para copiar.

Não acessado, exceto para copiar, pois apenas o primeiro subarquivo é acessado e deve ter um tipo de subarquivo 0.

Usado em conjunto com XResolution, YResolution e ResolutionUnit na simulação de informações do mapa se nenhuma informação GeoTIFF estiver presente.

Interpretação Fotométrica

Usado para determinar se os dados BIP precisam ser reorganizados antes de serem retornados através do tiffLayerRasterRead interface.

Veja Orientação. Por padrão, a DLL define essa tag explicitamente como 1 (sem unidade absoluta) ao criar imagens.

Usado como a altura do bloco para imagens não lado a lado.

Usado como o número de camadas da imagem. Imagens multiespectrais (maiores que três bandas) são armazenadas como amostras extras de dados desconhecidos.

Não acessado, exceto para copiar.

Usado implicitamente na leitura e gravação de dados por meio do LIBTIFF.

Usado implicitamente na leitura e gravação de dados por meio do LIBTIFF.

Não acessado e não copiado.

Não acessado exceto para copiar.

Implementado por meio do LIBTIFF.

Compressão Huffman Modificada

Implementado por meio do LIBTIFF.

O suporte para extensões definidas de TIFF é ativado onde o suporte é fornecido em LIBTIFF. Nos casos em que licenciamento adicional é necessário, como acesso a dados compactados LZW, o acesso por meio do LIBTIFF foi controlado, mas não desabilitado.

Os detalhes específicos da implementação são descritos abaixo de uma maneira que corresponda ao seccionamento da especificação TIFF Revisão 6.0.

Codificações CCITT de dois níveis

Implementado por meio do LIBTIFF.

Armazenamento e recuperação de documentos

Todas as tags associadas não são acessadas, exceto para cópia.

Implementado por meio do LIBTIFF. Acesso controlado durante tiffLayerRasterRead (negado se a licença LZW não estiver presente).

Preditor de Diferenciação

Implementado por meio do LIBTIFF em conjunto com a compactação LZW.

Implementado por meio do LIBTIFF. Largura e altura do ladrilho usadas para largura do bloco e altura do bloco das camadas. A preferência "Arquivos de imagem TIFF" / "Criar imagens lado a lado" controla como novos arquivos TIFF são criados a partir da DLL, uma vez que não há oportunidade de avisar o usuário.

Implementado por meio do LIBTIFF. Nenhuma tentativa é feita para realizar uma conversão do espaço de cores em RGB para retorno. Tags associadas não são acessadas, exceto para cópia.

Todas as tags associadas não são acessadas, exceto para cópia.

Manuseio Alfa Associado

All associated tags are not accessed except to copy over.

This extension is used to support signed integer data types as well as floating point images. The SMinSampleValue and SMaxSampleValue tags are used in a manner similar to MinSampleValue and MaxSampleValue when dealing with data that is greater than 16 bits.

RGB Image Colorimetry

Associated tags are not accessed except to copy over.

Digital video format. All associated tags are not accessed except to copy over. As with CMYK, no attempt is made to perform a color space conversion to RGB for return.

Implemented through LIBTIFF.

Implemented through LIBTIFF. As with CMYK, no attempt is made to perform a color space conversion to RGB for return.

O RasterFormats interface functions that relate to georeferencing and geocoding in the tiff DLL implementation were developed to support GeoTIFF Revision 1.0. The support for GeoTIFF Revision 1.0 is based on the final 1.0 release version of the platform-independent public-domain subroutine library for such purpose, Copyright (c) 1995 Niles D. Ritter.

GeoTIFF divides the cartographic information associated with a TIFF image into two pieces: georeferencing and geocoding. This maps closely to IMAGINE's MapInformation and Projection but there are some differences that need to be handled.

GeoTIFF defines georeferencing as tying the raster space of an image to a model space (a map system). The georeferencing information is represented in three TIFF tags: ModelTiepointTag, ModelPixelScaleTag, and ModelTransformationTag.

If ModelTiepointTag indicates that there is one tie point and the ModelPixelScaleTag is present, a MapInfo model is simulated.

If the ModelTransformationTag is present, an Affine model is created from the transformation information.

In the case where the ModelTiepointTag is present but the ModelPixelScaleTag is not, the "TIFF Image Files"/"Approximate Tie Points with a Polynomial" preference controls whether this image will be treated as georeferenced or not (a preference value of TRUE will allow the image to be treated as georeferenced).

GeoTIFF has a notion of Raster Space which defines how the raster coordinate system grid lines lie with respect to the center of the pixel values in the image. The approach used in IMAGINE is analogous to the PixelIsPoint Raster Space of GeoTIFF, i.e., the grid lines of the raster coordinate system intersect at the center of the pixel. Therefore, an adjustment to the georeferencing information is always made if the PixelIsArea Raster Space is indicated in the GeoTIFF parameters so that IMAGINE applications will act on the georeferencing information correctly. When creating the information in a TIFF file, the PixelIsArea Raster Space is always used.

Notably missing from the georeferencing information in the GeoTIFF scheme is the model (map system) name and the units with which the georeferencing information is specified. This poses a problem for the tiff DLL because some IMAGINE applications allow georeferencing without geocoding. In the GeoTIFF scheme, both the units and the model name are deduced from the geocoding information. When this information cannot be produced, the units and model name must be remembered in a citation associated with one of the GeoTIFF keys.

GeoTIFF defines geocoding as tying coordinates in a model space to locations on the earth. Geocoding information is stored in a "MetaTag" (GeoKey) approach, a system of tagging that allows dozens of information elements to be encoded using just three TIFF tags.

GeoTIFF uses GeoKeys to define projection types, coordinate systems, datums, ellipsoids, etc. so that geocoding a TIFF image is possible. These GeoKeys were derived from the EPSG list compiled by the Petrotechnical Open Software Corporation (POSC).

Converting this geocoding information to/from something that can be used in IMAGINE is a straightforward, albeit massive, translation task.

One issue already touched on is the fact that the geocoding information holds the units for the georeferencing information. When a standard projected coordinate system is used, the units are implied by this standard projected coordinate system. These implied units come from the tables of EPSG/POSC information referred to above. Because of this, a dilemma arises in translating georeferencing and geocoding information defined in IMAGINE to a TIFF file: should an otherwise standard projection be decomposed into appropriate user defined projection codes so that the non-standard units of georeferencing may be retained, or should the standard projection code be used and the georeferencing information be altered to reflect the implied standard units? To solve this dilemma, it is left to the user to set the "TIFF Image Files"/"Geocoding preserves. " to either "Georeferencing Units" or "Standard Projections" as desired.

The ModelTiePointTag and ModelPixelScaleTag contain offset and scale information for DEM data that is currently ignored.

In the absence of GeoTIFF keys and prior to falling back on the device space information, the tiff DLL optionally searches for a world file associated with the TIFF file and uses any information found as the georeferencing of the image. The optional access and maintenance of the world file by this DLL is controlled through the "TIFF Image Files"/"World File Access" preference. The world file is incapable of storing map system name or unit name information, and it provides georeferencing information only (not geocoding).

Interface Function Support

Appropriate interface functions are provided both to access and update information relevant to the TIFF file format.

The main data items that are accessible include the raster data, georeferencing information, geocoding information, and a color table.

Developed At ERDAS By

  • Referências:
    • Re: NIDS decompression error
      • From: John Caron
      • From: Yuan Ho
      • From: Yuan Ho
      • Prev by Date: Re: java-netcdf2.2v10, offset on reading nc files
      • Next by Date: Re: CF1.0 compliant .nc file problems
      • Previous by thread: Re: GeoTIFF max/min values
      • Next by thread: Re: problems while writing Structure
      • Index(es):

      NOTE: All email exchanges with Unidata User Support are recorded in the Unidata inquiry tracking system and then made publicly available through the web. If you do not want to have your interactions made available in this way, you must let us know in each email you send to us.


      LiDAR (.LAS/.LAZ) Conversion

      Figure 6: Convert a LiDAR (*.LAS) file - a sample LAS file is available here.

      File Type: LiDAR (*.las or *.laz) version 1.0, 1.1, 1.2 or 1.4

      Input file(s): Press the button for locating input file(s).

      VDatum automatically detects the georeferencing information of each LAS file when converting. If georeferencing information is detected, these information will be displayed and Use Source File(s) Built-in Georeferencing Setup is selected. When converting multiple files, only georeferencing information of the first LAS file in the list will be displayed. If Use Source File(s) Built-in Georeferencing Setup is selected for multiple files, VDatum will automatically get the georeferencing information of each input file.

      We recommend that users check these information and set manually by selecting Use VDatum's Source Georeferencing Setup (above). When this button is selected, all input files (when converting multiple files) will be considered as georeferenced with the VDatum's Source setup information.

      Output file/folder:

      If there is only one input file, a user could press the button for choosing an output file. By default, output files will be stored in a sub folder name result and have the same name as the source files.

      There also a log file for each converted file that includes georeferencing information of the file, number of converted points and more.

      A window shows converting progress in percentages. Users can cancel the processing anytime by pressing the Cancel button.

      For .LAZ formtat file, it can only be processed in VDatum app on Windows OS


      Geographic Information System (GIS) Developer

      I am founder at GISLayer. You can see my all experience on this software. It is a Web GIS Saas Software, cloud based and real-time. I am perfect at Web and Mobile GIS Development. I am using Openlayers, Leaflet, Mapbox and Cesium for maping, I can use VueJS, ReactJS, Pure Javascript for web GIS software. Generaly i am using NodeJS for API but I have used C# Web services and Java services for Backand, I am using Python with Arcpy and geo pandas, I am expert on spatial Databases like PostgreSQL, Oracle, MonogDB, Spatialite, Geopackage and Mbtiles. I can manage GIS teams. You can explore alikilic.org


      Unstructured point cloud data from MongoDB vs filesystem

      I have a dataset representing geographic locations in 3D space (i.e. x,y,z) which contains about 150,000,000 points. The data was provided to me in the form of a geoTiff, whose filesize is 554.8 MB. When I load the data into Matlab (could be any program) for post-processing, it takes about 5 seconds to upload and utilizes about 1.3GB of memory.

      Once the data is uploaded, I'm only actually working with about 75,000 points, which is about 0.05% of the entire dataset. Therefore I wanted to explore a more efficient way of working with the data, where in the most general case, the geographic locations would be unstructured. That being said, I thought it would be worth looking into storing the dataset in a NoSQL database like MongoDB, then using geo-spatial queries to read in the 75,000 points without having to load the entire dataset into memory.

      After populating a Mongo collection, the collection stats show "storageSize" : 5182734336.0 and "totalIndexSize" : 3285737472.0 . This obviously occupies way more than 554.8 MB of disk space for the geoTiff file. At first this was rather disappointing, but then I realized that the geoTiff file I was working with only stores the z data since the point cloud is on a structured grid. Therefore, I should take 5GB / 3 = 1.6GB to make a fair comparison (ignoring the "totalIndexSize"). Considering I stored the data in Mongo using geoJSON format, which contains additional info/text along with the values, I'd say 1.6GB seems reasonable in comparison to the 554.8 MB of the geoTiff. So as far as disk storage requirements, I think for the general case of unstructured point cloud data, Mongo seems like a reasonable solution.

      All was good until I noticed the amount of RAM used by the mongod process after populating the collection. Looking at my system monitor , the mongod process is using over 7GB of RAM (which is nearly half of what I have available). Even if the queries are faster than loading the geoTiff, the amount of RAM used limits my resources (7GB Mongo vs 1.3GB upload geoTiff in Matlab). In this particular case, it seems it is only good to use a database when the data is read every 5 seconds or less. Otherwise, it's faster to read the data in from the geoTiff file when needed (5 seconds per load) and save the RAM.

      I'm pretty sure the amount of RAM required is tied to the ability to make quick queries, but on my machine, the RAM is a big sacrifice when performing other processes. Yes, I know, a better fit would be to use a database server, but I'm just exploring potentials here.

      This is my first attempt at using MongoDB, so maybe I'm not using it right. If I want to access the data through Matlab (using the Java driver), do I have to keep the mongod process running on my machine for the data to be available or can the driver start the mongod process then shut it down after data extraction? Would this require a large "startup" time? Can I "startup" a mongod process targeting a specific collection or does the mongod process load all collections into RAM? It doesn't seem logical to have the RAM requirements on the same order as disk requirements? For example, couldn't I make 1 collection visible on RAM then have 10 others "sleeping" on disk?

      Above all, I'm wondering how people address unstructured point cloud data in an efficient way? Is the filesystem approach better than the database approach? Can I somehow make the best of both worlds? The case I presented here is only representative of 1 dataset and I actually have 50 more that need processing/storage. I'm wondering if a database approach is even worth digging more into?


      What is Spatial Data?

      Spatial data is the physical representation of earth features. It represents the location, size, and shape of the object in the earth i.e., building, ponds, mountains, administration, boundaries, etc.
      Spatial Data is available in two primary formats 1. Vector and, 2.Raster

      Raster

      A raster data is a representation of images in a matrix of cells/ pixels into rows and columns. The raster data set and data values are stored in rows and columns. To have high accuracy data, GIS professionals use high-resolution raster datasets. As it comes with the own challenges and difficulties to manage, Map info advancement introduces to a specially designed data format, multi- Resolution Raster (MRR).
      There are different raster types, Image, Image Palette, Classified and Continuous, or discrete. These types are stored as two significant formats, single color data, and composite color data.
      The image field type is used to store the single color data band, suppose the composite color data(RGB) is stored. It represents in a virtual band format. Image palette field types have a color palette, the storage of a single data band indicates in the color palette. If the composite color data type (like RGB), it represents a virtual band.
      Classified field type contains a classification table, a single data band stores the indices of the classification table. The classification table is represented as a virtual band, and the table contains any kind of virtual data that includes strings. It has no structural requirements or imposition of limits (except the limitation of four billion (approximation) number entries in the table.
      Continuous/Discrete field types containing data are in one or more bands. Each of the constant/discrete band data types may have unique data types. Some of the data type components, such as multi-component color or complex numbers, are available in the virtual band. All fields of raster files (bands) share a coordination system-defined file.

      Popular Raster file formats

      1. Portable Network Graphics (PNG)
      2. Joint Photographic Experts Group (JPEG2000)
      3. JPEG File Interchange Format (JFIF)
      4. Multi-resolution Seamless Image Database (MrSID)
      5. Network Common Data Form (netCDF)
      6. Digital raster graphic(DRG)
      7. ARC Digitized Raster Graphic (ADRG)
      8. Enhanced Compressed ARC Raster Graphics (ECRG)
      9. Compressed ARC Digitized Raster Graphics (CADRG)
      10. Raster Product Format (RPF)
      11. Binary file – Band Interleaved by Pixel (BIP), Band Interleaved by Line (BIL), Band Sequential (BSQ)
      12. Enhanced Compressed Wavelet (ECW)
      13. Extensible N-Dimensional Data Format (NDF)
      14. GDAL Virtual Format (VRT)
      15. Tagged Image File Formats (TIFF)
      16. Geo Tagged Image File Formats (GeoTIFF)
      17. Graphic Interchange Format (GIF)
      18. Digital Elevation Model (DEM)
      19. RS Landsat
      20. ArcInfo Grid
      21. Airborne Synthetic Aperture Radar (AIRSAR) Polarimetric
      22. Bitmap (BMP), device-independent bitmap (DIB) format, or Microsoft Windows bitmap
      23. BSB
      24. Controlled Image Base (CIB)
      25. Digital Geographic Information Exchange Standard (DIGEST)
      26. File geodatabase
      27. ENVI Header
      28. Golden Software Grid (.grd)
      29. GRIB
      30. Hierarchical Data Format (HDF) 4
      31. HGT
      32. High-Resolution Elevation (HRE)
      33. Integrated Software for Imagers and Spectrometers (ISIS)
      34. Shuttle Radar Topography Mission (SRTM)
      35. Terragen terrain

      Vetor

      Vector data are represented in lines and polygons. Polygons are used to describe areas such as the boundary of a city (on a large scale map), forest, and lakes. Polygon features are two dimensional. It can be used to measure the area and perimeter of a geographic feature.
      Vector Data
      Line data represents the linear features. Some Common examples for the representation of line features are rivers, roads, etc. The line is a one-dimensional representation. It gives only the length of the element.
      Line Data
      Point data is used to represent non-adjacent features and to represent discrete data points. Points have zero dimensions, and it gives latitude & longitude of the respective location. The point feature will not provide the length and area of the features. Examples would be schools, points of interest such as hospitals, schools, colleges, worship centers, and more other locations.
      Point Data

      Popular Vector file formats

      1. Shapefiles
      2. ArcInfo Coverage
      3. E00 ArcInfo Interchange
      4. Spatial Database engine (ArcSDE)
      5. Digital Line Graph (DLG)
      6. GeoJSON
      7. AutoCAD DXF
      8. Keyhole Markup Language (KML)
      9. TIGER
      10. Vector Product Format (VPF)
      11. Esri TIN
      12. Geography Markup Language (GML)
      13. SpatiaLite
      14. OSM (OpenStreetMap)
      15. Scalable Vector Graphics
      16. National Transfer Format (NTF)
      17. SOSI
      18. MapInfo TAB format
      19. GPS eXchange Format (GPX)
      20. IDRISI Vector
      21. Geographic Base File-Dual Independent Mask Encoding (GBF-DIME)
      22. Delimited Text Files

      Obtain Latitude and Longitude from a GeoTIFF File

      Using GDAL in Python, how do you get the latitude and longitude of a GeoTIFF file?

      GeoTIFF's do not appear to store any coordinate information. Instead, they store the XY Origin coordinates. However, the XY coordinates do not provide the latitude and longitude of the top left corner and bottom left corner.

      It appears I will need to do some math to solve this problem, but I don't have a clue on where to start.

      What procedure is required to have this performed?

      I know that the GetGeoTransform() method is important for this, however, I don't know what to do with it from there.

      To get the coordinates of the corners of your geotiff do the following:

      However, these might not be in latitude/longitude format. As Justin noted, your geotiff will be stored with some kind of coordinate system. If you don't know what coordinate system it is, you can find out by running gdalinfo :

      This output may be all you need. If you want to do this programmaticly in python however, this is how you get the same info.

      If the coordinate system is a PROJCS like the example above you are dealing with a projected coordinate system. A projected coordiante system is a representation of the spheroidal earth's surface, but flattened and distorted onto a plane. If you want the latitude and longitude, you need to convert the coordinates to the geographic coordinate system that you want.

      Sadly, not all latitude/longitude pairs are created equal, being based upon different spheroidal models of the earth. In this example, I am converting to WGS84, the geographic coordinate system favoured in GPSs and used by all the popular web mapping sites. The coordinate system is defined by a well defined string. A catalogue of them is available from spatial ref, see for example WGS84.


      Assista o vídeo: How to convert kmz from google earth to shapefile in ArcGis (Outubro 2021).