Daha çox

DEM rasterləri birləşdirilir?

DEM rasterləri birləşdirilir?


Bu problemlə bir müddətdir mübarizə aparıram. Problemi göstərmək üçün əyri bir raster.

Kaliforniyanın böyük bir hissəsi üçün NRCS Data Gateway-dən 10m DEM rasters istifadə edirəm. Problem, birləşdikdən sonra görünən, lakin orijinal məlumatlarda olmayan (qatıldıqdan əvvəl) bəzi qəribə kirəmitlərdir. Izgaralar aşağı nöqtələr yaradır, buna görə axın yığılması və s.

Mozaikanı yeni rasterə, raster kataloqu və ArcGIS 10.2-də süzgəcdən keçirməyə, Qgis2.4-də birləşdirməyə və vrt qurmağa çalışdım, lakin problem davam edir.

Diqqət çəkən bir şey budur ki, biri müntəzəm bərabər formalı, sonra plitələrin üst-üstə düşdüyü (kafelin hər iki kənarında) iki dəsti var. Kataloqdakı faylların kənarlarını göstərən bir xüsusiyyət yaradan "qurma raster kataloqu" ilə bunu kəşf etdim.

Xətlər düz enişlərdir, bu da hər cür yamac dayanıqlığı və ya hidroloji analiz etməyə çalışarkən problem yaradır ... bu işin əsas məqsədi.


DEM üçün BILINEAR interpolasiyasını (ətraf mühit parametrlərində) istifadə edin, bu ızgaralara ən yaxın qonşu interpolasiyası səbəb olur.


Bu məlumatları izləmək üçün çətin bir problem idi, çünki təsirin bütün məlumatlar boyunca olduğu zaman plitələrin kənarında olduğunu düşünmüşdüm. Verilənlərə mozaikadan əvvəl fenomenlərin məlumatda olmadığı haqlısınız. Problem mozaikaya xas olan yenidən köçürmə prosesindən qaynaqlanır. Varsayılan ən yaxın qonşu yenidən köçürmə metodu əvəzinə DEM plitələrinizə mozaika qoyarkən ya kubik konvolüsyonu, ya da bilinear yenidənqurma metodlarından istifadə etməlisiniz. Fenomen, ən yaxın qonşu yenidən köçürmə zamanı təkrarlanan satır və dəyər sütunlarının nəticəsidir. Aşağıdakı qonşu istifadə edərək təqdim etdiyiniz mozaik plitələrindən əldə edilən bir plan əyrilik görüntüsünə bir nümunədir:

Sualda təsvir etdiyiniz fenomeni göstərir. Ən yaxın qonşu yenidən seçmə, kategorik məlumatlara sahib tətbiqlərə ən uyğundur, yüksəklik kimi davamlı məlumatlar bilinear və ya CC yenidən köçürmə metodlarından istifadə etməklə daha yaxşı yenidən seçilir. Verilənləri kub konvolsiyasından istifadə edərək mozaikadan sonra eyni məlumatlar:

Ancaq bilin ki, bilinear yenidən seçmə və kub konvolusu topoqrafiyanın bir qədər hamarlanmasına səbəb olacaq (bilinear CC-dən bir qədər az).


P. Roach, Kompüterləşdirilmiş Hidromekanik [Rus tərcüməsi], Mir, Moskva (1980).

A. B. Veksler, D. A. İvaşintsov və D. V. Stefanişin, Su inkişaf etdirmə işlərinin etibarlılığı və sosial və ekoloji təhlükəsizliyi: Çözümlərin qiymətləndirilməsi və qəbulu [rus dilində], İzd. ASC “VNIIG im. B. E. Vedeneeva, ”Sankt-Peterburq (2002).

A. P. Lepikhin və A. A. Titunov, “Kama Su Anbarının insan fəaliyyətindən ən çox təsirlənən hissələri üçün hidrodinamik modellərin quruluşunun xüsusiyyətləri”, Su anbarlarının və onların tökülməsinin müasir problemləri. Cild 1. Hidro- və Geodinamik Proseslər. Suyun kimyəvi tərkibi və keyfiyyəti. Proc. İnt. Elmi-praktika. Konf. (26 - 28 May 2009, Perm‘) [Rus dilində], İzd. PGU, Perm ’(2009), s. 71 - 77.

S. V. Belikov və S. V. Kovalev, “Hidravlika problemlərinin həlli üçün ədədi araşdırmalar” Gidrotekh. Stroit., No. 8, 61-67 (2009).

V. A. Shlychkov, “Kama Su Anbarında cərəyanların ədədi modelləşdirilməsi”, Su anbarlarının və onların tökülməsinin müasir problemləri. Cild 1. Hidro- və Geodinamik Proseslər. Suyun kimyəvi tərkibi və keyfiyyəti. Proc. İnt. Elmi-praktika. Konf. (26 - 28 May 2009, Perm‘) [Rus dilində], İzd. PGU, Perm ’(2009), s. 164 - 169.

N. P. Sidorov, I. S. Sobol ’və E. N. Goroxov,“ Antropogen müdaxiləyə məruz qalan çay hissələrinin və su anbarlarının hidrodinamikasının simulyasiyası ”: Su anbarlarının və onların tökülməsinin müasir problemləri. Cild 1. Hidro- və Geodinamik Proseslər. Suyun kimyəvi tərkibi və keyfiyyəti. Proc. İnt. Elmi-praktika. Konf. (26 - 28 May 2009, Perm’) [Rus dilində], İzd. PGU, Perm ’(2009), s. 131 - 136.

E. N. Goroxov (red.), Volqa çayının 878.0 km-dən 954.0 km-dək hissəsində və Oka çayının ağzından 58.0 km-ə qədər olan hissəsində yerləşən karxanalardan qeyri-metal tikinti materiallarının kompleks qazılmasının Volqanın hidroloji rejimi və naviqasiya şərtlərinə təsiri. və Oka çayları: NIR hesabatı [rus dilində], İzd. NGASU (2009).

N. P. Sidorov, “Torpaq bəndlər kaskadında hidrodinamik çatışmazlıqların riyazi modelləşdirilməsi” Privolzhskii Nauch. J., 8(4), 87 – 93 (2008).

N. P. Sidorov, “SKIOVO-nun Sura çayı üzərində qazandığı təcrübədən bir çay şəbəkəsinin bir ölçülü modeli üzərində hidrometeoroloji stansiyalarda su səviyyələrinin maksimum dərəcəsinə görə daşqın zonalarının təhlili” Vodnoe xoz. Rossii, No. 3, 42 - 55 (2010).

V. V. Velakov, Açıq Kanalların Hidravlikasında Tətbiqi Ədədi Modelləşdirmə üsulları və prosedurlarının incəldilməsi. Doktorluq dissertasiyasının müəllif tezisi [rus dilində], Moskva (2005).


DEM rasterləri birləşdirilir? - Coğrafi İnformasiya Sistemləri

Nick, sən və komandanız kursu əyləncəli hala gətirmək üçün yaxşı iş görmüşdünüz, qarşılaşdığım yeganə problem təlim 2 tapşırıq məlumatlarını yükləməkdə çətinlik çəkmək idi. Yenə də çox yaxşı bir təcrübə idi.

Yaxşı kurs, məlumatların idarə edilməsindən işləndikdən sonra son nəticəyə qədər əvəzolunmaz bacarıqları təmin etmək üçün yaxşı qurulmuşdur. Növbəti kursda daha çox şey gözləyərək alət qutusuna yaxşı təsir göstərin.

Kursun Baxışları & Məlumat Modelləri və Formatları

Bu ilk modul, əlaqəli bir verilənlər bazasında daha effektiv istifadə etmək üçün vektor və raster məlumat modelləri, miqyas, məlumat masaları dizaynı, vektor atribut cədvəllərindən istifadə və məlumatları ayırmaq və birləşdirmək kimi əsas anlayışları əhatə edir.

Əvvəlcədən

Nick Santos

Yerleşim Tətbiqi Tədqiqatçısı

Tekst video

[MUSİQİ] Salam, hamı və xoş gəlmisiniz Bu dərsdə sizi son dəfə müzakirə etdiyimiz, lakin ARC xəritəsində bunları əməldə görəcəyimiz bəzi raster məlumatları anlayışları ilə tanış olacağam. Bir neçə əsas raster növünə nəzər salacağıq. Raster dəyər atributları cədvəllərinə, raster hüceyrələrinin düzəldilməsinə və çox zolaqlı rasterlərə baxacağıq. Buna görə əvvəlcə ekranımızdakı iki rasterə nəzər salaq. Yaxınlaşdırsaq, rəqəmsal yüksəklik modelini burada və ya DEM-də görə bilərik və düşünürəm ki, gözlərinizin ona uyğunlaşması bir az vaxt ala bilər. Ancaq bir nöqtədə simbologiyadakı yüksək dəyərlərin ağ, aşağı dəyərlərin qaranlıq olduğu bir yerdə olduqca intuitiv olur və bu yüksək ərazilərə sahib olduğumuz dağlıq, dendritik çay naxışının gəldiyini görə bilərik. bunlardan çıxan maili drenaj şəbəkələri. İndi rəqəmsal yüksəklik modelləri həqiqətən vacibdir, çünki bir çox başqa şeyin əsasında dayanırlar. Və rasters, rəqəmsal yüksəklik modellərini təmsil etmək üçün əla sadə bir yoldur. Bir növ 2D formatında 3B məlumatlar və bunlar çox vaxt ərazi modellərində və səth modellərində istifadə etdiyimiz 3D formatlarını yaratmağa başlamağımızdır və buna görə də rəqəmsal bir yüksəklik modelini bir növ ərazi modeli hesab edirik. . Yaxınlaşdırmağa davam etsək və bunu sürətləndirmək üçün altındakı qatı söndürərəm. Bir nöqtədə rastrın həqiqi hüceyrə ölçüsünə çatırıq və pikselləri görməyə başlaya bilərik. Bu da fasiləsiz məlumat üçün niyə rasterlərdən istifadə etdiyimizə dair əla bir nümayişdir. Və səthin bütün detallarını göstərdikləri kimi bir illüziya təqdim etmələri. Ancaq əslində bir-birinin yanında o qədər sıx bir şəkildə ayrılmış ayrı-ayrı dəyərlərlə doludurlar ki, təsirli bir davamlı məlumat axınına sahibik. Ancaq burada bütün bunlar yalnız fərdi pikseldir. Dəyərlər dəyişdikcə burada piksel sərhədlərini görə bilərik. Bu, məlumatlarımızı, həqiqətən, bu təmkinli çoxbucaqlıların vektor modelindən və ya buna bənzər bir şeydən daha çox davamlı dəyişməyə yönəltdiyi mənzərə boyunca davamlı olaraq dəyişən hər şey üçün rastrları əla edir. Beləliklə, rasterlərlə təhlükə xəritələri edə bilərik, rasterlərlə iqlim modelləri, arazi modelləri hazırladığımız anda edə bilərik. Və bir çox başqa şey bu formata borc verir. Bunu gördükdə bilirsən. Verilənlərin özündə raster və ya vektor olmasına dair intuitiv bir məna əldə etməyə başlayacaqsınız. Bu, rasterlərin yalnız davamlı məlumat ola biləcəyi mənasını vermədiyini söylədi, buna görə burada olan digər raster, bir növ təmkinli bir məlumatdır. Və davamlı mənzərəni təmsil etməyə çalışdıqları üçün davamlıdır. Lakin rasterdəki tam dəyərlərin mütləq bir-biri ilə əlaqəsi olmaması baxımından təmkinlidir. Bu vəziyyətdə on, beş ondan çox, 20 isə ondan çox deyil. Bunun əvəzinə bu rasterdəki hər bir dəyər müəyyən bir torpaq örtüyü üçün kodlaşdırır. Və içərisində rənglənmiş bir rəng xəritəsi var, xüsusən də rasterin yalnız burada bir rəng xəritəsi ilə simvollaşdırıldığı deyil, həqiqətən rəng dəyərlərinin rasterdəki hər bir dəyərə təyin olunduğunu əldə edirik. həqiqətən tanıdığımız bir şey. Bəlkə bu yolların və ya bu qırmızı sahələrin yollar və ya şəhər yerləri olduğunu və bu mavi rəngin mənim üçün də bir çay kimi göründüyünü düşünürük. Yenidən quru örtüklü bir raster olan bu rasterdə nə olduğunu görməyimizə kömək edə bilər. Beləliklə, bu, əvvəllər danışmadığım bir şey olan raster atribut cədvəllərini göstərmək üçün əla vaxt ayırır. İndiyə qədər raster xüsusiyyət cədvəllərinə malik deyildi, çünki onlar siniflər deyil. Buna görə bu rasterin bir atribut cədvəlinə sahib olduğunu nəzərdən keçirək və onu aça bilərəm. Və hələ də bir obyekt ID sahəsi var və bir dəyər sahəsi və hesab sahəsi var. Və gördük ki, bu rasterdə milyonlarla və milyonlarla hüceyrənin olduğu böyük bir ərazini əhatə edən bir raster üçün yalnız 15 qeyd var. Beləliklə, burada nə ola biləcəyini bir saniyə düşünün. Nə edirsən, burada bir dəyəri müəyyən etsəm, rəng indeksini burada əldə edə bilərəm və masanı görməyə davam edə bilmək üçün masanı açın. Beləliklə, burada dəyər olan rəng indeksini əldə edə bilərəm. Və sonra sayını ala bilərəm. İndi əsasən bunu etdiyimiz & # x27 bizə çox çox qeyd olduğu üçün çox qadağanedici bir atribut cədvəli olan hər bir raster hüceyrəsindən daha çox, rastrdakı hər fərqli dəyər üçün bir xüsusiyyət cədvəlində bir qeyd verən bir şey verir. Bu təmkinli qiymətləndirilən rasterdə hər bir dəyər üçün bir qeydimiz var. 11 və 21 dəyərləri torpaq örtüyü üçün mənim üçün heç bir şey ifadə etmədiyi üçün bu çox yaxşı bir fürsətdir. Bu kodlar digər dəyərlər üçün və mən burada vergüllə ayrılmış dəyərlər sənədində kodlaşdırdığı digər dəyərlərə sahib oluram. Beləliklə, 11-in açıq su, 12-nin isə çoxillik buz və ya qar və s. Və bu rasterlərin nə kimi dəyərlər verdiyini görmək üçün vektor məlumatları ilə olduğu kimi buna qoşula bilərik. Beləliklə, bunu indi edək. Sağ klik etsəm və qoşulmağa gedərəm və eynilə vektor məlumatları ilə əlaqələndiririk. Qoşulmağa gedirəm və o masanı tapacağam. Və burada raster & # x27s atribut cədvəlindəki dəyəri seçin. Və forma cədvəlindəki dəyər, torpaq örtüyü növü CSV. Və hamısı tamam kliklədir və qoşulmağı tamamlayır. İndi indi yalnız torpaq örtüyünün dəyərini, kodlanmış dəyərini görmək əvəzinə, öz cədvəlimdə bunların mənaları barədə bu məlumatı əldə edə bilərəm. Raster atribut cədvəllərinin faydalı olduğu & # x27. Ümumiyyətlə bunlar tamamilə davamlı olmayan rastrlarla, ayrı dəyərlərə sahib olan bu rasterlərlə və bu dəyərlərin bizim üçün bir şey anlamına gələn bir şey üçün kod verməsi ilə olur. Burada baş verən başqa bir şeyə də diqqət yetirəcəksiniz ki, mən bir rasterdəki hüceyrələri seçmişəm ki, bu inkişaf etmiş sahələri də seçib bu seçimləri yarada bilək. Təəssüf ki, vektor məlumatları ilə edə biləcəyimiz kimi bu seçimlərlə eyni şeyi edə bilmərik. Vizual olaraq görmək üçün daha çox vurğulayan bir şeydir. Seçilmiş hüceyrələri ixrac edə bilmərik, yalnız bunlardan istifadə edə bilərik, yalnız bir geoprosessinq alətindəki seçilmiş hüceyrələrdən və ya buna bənzər bir şeydən istifadə edə bilərik. Rasterlərdən məlumatları necə çıxaracağımızı daha sonra nəzərdən keçirəcəyik, amma seçim işi axsa da, bu deyil. Tamam, buna görə burada tanımlama pəncərəsini bağlayaq və masanı yenidən yıxıb seçimimizi təmizləyək. Beləliklə, indi vektor atribut cədvəlləri ilə gələn bir şey, bizə hər bir çoxbucaqlının sahəsini izah edən forma sahəsidir. İndi, yenə də raster hüceyrələr burada ümid etmək üçün etibarlı bir şey olmayan çoxbucaqlıdır. Ancaq burada müəyyən bir dəyərlər məcmuəsinin ümumi sahəsini istəsək nə olardı. Və ya yalnız müəyyən bir dəyər. Burada xüsusiyyət cədvəlinə sahib olduğumuz üçün, açıq suyun nə qədər olduğu sualına həqiqətən cavab verə bilərik. Açıq suyun sahəsi nədir? Beləliklə, bir vektor atribut cədvəlində olduğu kimi bir sahə əlavə edirik və onu ərazi örtüyü sahəsi adlandıracağam. Və mən bunu ikiqat edəcəyəm, çünki çox sayda ola bilər. Qoşulmuş dəyərlərlə deyil, orijinal atribut cədvəlinin sonunda burada ortada görünür. Və mən sahə kalkulyatoruna gedəcəyəm. Bir saniyə bir raster sahəsini necə tapacağınızı düşünün. Əsasən, neçə hüceyrəmiz olduğunu bilməli və hüceyrələrin sahəsinə görə çoxaltmalıyıq? Beləliklə, bu vəziyyətdə hüceyrələrin sahəsini tapa bilərik, buna görə bir saniyəlik & # x27 ləğv edək və burada torpaq örtüyü təbəqəsinə gedək, xüsusiyyətlərə keçək və hüceyrə ölçüsünün 30 ilə bərabər olduğunu görə bilərik 30, buna görə hər tərəfə 30 metr qalır. Beləliklə, sahə kalkulyatoruna qayıtsaq, burada saymağı edə bilərik. Və sonra onu 30-a 30 olan əraziyə vurun. Buna görə həqiqətən etdiyimiz şey, bir hüceyrənin sahəsini əldə etmək üçün 30-u 30-a vuraraq, sahəni əldə etmək üçün sayma ilə vurmaqdır. bu hüceyrələrin hamısı. Və nə edəcəyiniz seçilmiş sətir üçün işləyir və bizə bu hüceyrələr dəstinin buradakı sahəsini verir. Beləliklə, beş milyard kvadrat metr açıq suyumuz var. Tamam, indi son dəfə qeyd etdiyim hüceyrə hizalama probleminə nəzər salaq. Və burada müəyyən bir nöqtəyə yaxınlaşdıraq. Və bir dəfə rastlara yaxınlaşdığımızı görə bilərik, fərqli hüceyrə ölçüləri və fərqli hücrə uyğunlaşmaları. Beləliklə, torpaq örtüyü rasteri 30 ilə 30 rasterdir, lakin rəqəmsal yüksəklik modeli təxminən 10 ilə 10 arasında rasterdir. Beləliklə, bu fərqli hüceyrə ölçüləri ilə fərqli hüceyrə uyğunlaşmalarını əldə edirik və onsuz da bir az söndüyünü görə bilərik, əgər bu bir pikselə bənzəyirsə və sonra bu piksellərin üstünü örtdük. Təsəvvür edin ki, bu rasterləri birləşdirməyə ehtiyacımız olub, bir problemimiz var. Beləliklə, buna bir az daha yaxın baxaq. Görüntü analiz pəncərəsini gətirəcəyəm, buraya bağlayacağam. Üstünü də seçərəm və çalma alətindən istifadə edəcəm və buradan keçəcəyəm və bu da üst təbəqəni söndürüb altındakıların nə olduğunu göstərməyimə imkan verir. Yəni yaxından nəzər yetirsək görərik ki, torpaq örtüyü rasterindəki daha böyük hücrəyə çatdıqda, bu hüceyrələrlə hələ də tam iş görməmişik. Deməli, bu hücrələr buradakı hüceyrəyə toxunur. Beləliklə, üç hüceyrəmiz və daha sonra üç hüceyrəmiz var. Beləliklə, altı hüceyrəyə toxunuruq, sonra yeddi və səkkiz hüceyrəyə toxunuruq, null daxil olmaqla doqquzuncu hücrəyə toxunuruq. Və burada bu kifayət qədər hizalanmamış kənar var. Beləliklə burada tamamilə uyğun gəlmir və bu səbəbdən hansı hüceyrə dəyərinin hansı digər hücrə dəyərinə təyin ediləcəyini seçmək məsələsində birmənalı deyilik. Əgər bunları bir araya əlavə etməyə çalışsaydıq, rəqəmsal yüksəklik modelindəki dəyərləri torpaq örtüyü və bir növ modellə birləşdirməyə və 30 metrdən istifadə etməyə çalışırdımsa, bəzi qaydalara qərar verməliyik. rəqəmsal yüksəlmə modeli & # x27s dəyərlərinin daha böyük hüceyrə ölçüsündə necə tətbiq olunduğunu. Ən çox ya ortalama olur ya da hansının ən çox üstünlük təşkil etdiyini və ya hədəf hüceyrənin mərkəzində olmasından asılı olmayaraq quru örtük hüceyrəsinin mərkəzində olandan birinin & # x27; Tamam, etmək istədiyim son şey sizə çox zolaqlı bir raster göstərmək istəyirəm, buna görə burada məlumat çərçivələrini dəyişdirsək, görüntülər çox zolaqlı bir rasterdir. Bunu solda da görə bilərik. Bu bir rasterdə band 1, band 2 və band 3 var. Və xüsusiyyətlərə və simbologiyaya gediriksə. Bu lentləri fərqli kanallara təyin edə bilərik. Beləliklə, istəsək, qırmızı işığı mavi, mavi işığı yaşıl kimi görə bilərik. Hansı ki, etibarlı istifadə halları var. Lakin, hələlik, bu çox zolaqlı rasterdəki lentlərdən hər hansı birini seçə biləcəyimizə baxın. Əslində infraqırmızı işığın yaxınlığında olan dördüncü bir bant var, bu vəziyyətdə onu görünən hala gətirmək üçün təyin etdik. Beləliklə, bu qrupu bu rasterdə götür və ekranımızda qırmızı, yaşıl və ya mavi işıq kimi göstərə bilərik. Bir sensor tərəfindən tutulan işığı qırmızı işıq kimi, qırmızı kimi və sensor tərəfindən alınan işıq yaşıl qədər yaşıl işıq kimi və mavi sensor tərəfindən tutulan işığı mavi kimi göstərdiyimiz zaman gözlədiyimiz kimi görünən görüntülər əldə edirik, amma başlaya bilərik bununla birdən çox məlumat sətri götürmək və onları çox zolaqlı bir rasterdə görünmək üçün oynamaq. Ancaq həqiqətən bundan imtina etməyinizi istədiyim odur ki, içərisində birdən çox məlumat qatı olan bir raster var. Daha sonra bunları götürüb müxtəlif yollarla nümayiş etdirə biləcəyimizi, lakin analiz üçün fərqli məlumat axınları kimi təqdim etdiyimizi. Bu hələ də qarışıq ola bilər, amma sonrakı bir sinifdə görüntü haqqında danışacağıq, daha aydın olmalıdır. Buranı böyütsəydik, hüceyrə ölçüsünü yenə də görürük, ancaq üç məlumat axını görmürük, birini görürük, çünki gözlərimiz qırmızı, yaşıl və mavi işığı bir yerdə görür, buna görə onları lazımlı şəkildə söndürəndə qırmızı, yaşıl və mavi işıq kimi normalda gördüyümüz şeyləri görürük. Tamam, bu mühazirə üçün. Bu mühazirədə fasiləsiz rastrlar kimi rəqəmsal yüksəklik modellərindən ayrı bir raster olaraq quru örtüklü məlumatlar dəstinə qədər rastrların bəzi xüsusiyyətlərindən keçdik və raster atributları cədvəllərinə və raster hüceyrələrinin ölçüləri və üst-üstə düşmələrinə, daha sonra da çoxbəndli rasterlərə baxdıq. Ümid edirəm ki, raster məlumatlarının nə olduğunu və bunun üçün bəzi potensial istifadəni daha yaxşı konsepsiya etməyə kömək edir. Növbəti dəfə görüşərik.


DEM rasterləri birləşdirilir? - Coğrafi İnformasiya Sistemləri

İdarəetmə Məlumat Sistemləri 2000: CBS və Uzaqdan Algılama

Müəllif (lər): U. Westman, K. Ottosson və Y. Ronning

Səhifələr: 10 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 945 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000001

Müəllif (lər): J. Counsell & N. Bates-Brkljac

Səhifələr: 10 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 1,420 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000011

Müəllif (lər): M. Bayoumi & S.T. Jerman

Səhifələr: 13 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 1,269 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000021

Müəllif (lər): A.L. Naja, M. Chame & S.A. de Miranda Chaves

Səhifələr: 9 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 865 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000031

Müəllif (lər): L. Novak, J. Stejfa, V. Dobef & M. Kuras

Səhifələr: 8 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 730 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000041

Müəllif (lər): J. Buzolic, N. Mladineo & S. Knezic

Səhifələr: 10 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 1,033 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000051

Müəllif (lər): S.D. Farrier, T.M. Yavaş, A.R. Barker və K. Maddocks

Səhifələr: 10 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 1,426 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000061

Müəllif (lər): E. Fernandez, A. Rescia, P. Aguilera, H. Castro, M.F. Schmitz & F.D. Pineda

Səhifələr: 15 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 1,504 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000071

Müəllif (lər): F. Rossi, M. Folino və F. Lamberti

Səhifələr: 11 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 1,443 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000081

Müəllif (lər): J.J. de Melo və P. Santana

Səhifələr: 9 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 1,028 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000091

Müəllif (lər): A.F. Shakweer və A.A. Darviş

Səhifələr: 10 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 1,223 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000101

Müəllif (lər): C. Alvarez, J. Mateu, T. Sanfeliu & M.M. Jordan

Səhifələr: 11 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 882 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000111

Müəllif (lər): J. Lourengo

Səhifələr: 10 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 994 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000121

Müəllif (lər): M. Campos, R. Silva, J. de la Luz & R. Cerame

Səhifələr: 10 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 2,439 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000131

Müəllif (lər): B. Krawiec və D. Markiewska-Krawiec

Səhifələr: 9 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 691 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000141

Müəllif (lər): D.G. Goulias & K.G. Goulias

Səhifələr: 11 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 1,197 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000151

Müəllif (lər): N.C. Babic

Səhifələr: 8 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 970 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000161

Müəllif (lər): F.J. Tapiador & J.L. Casanova

Səhifələr: 9 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 827 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000171

Müəllif (lər): J.E. Dunn və L. Duncan

Səhifələr: 10 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 886 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000181

Müəllif (lər): J. Garus & B. Zak

Səhifələr: 8 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 789 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000191

Müəllif (lər): O. Kristensen və P.E. Larsen

Səhifələr: 10 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 1,055 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000201

Müəllif (lər): D. Cluis, E. Quentin & G. Benie

Səhifələr: 10 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 939 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000211

Müəllif (lər): P. Juan, J. Mateu, C. Antolin & C. Ano

Səhifələr: 10 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 848 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000221

Müəllif (lər): S. Jassim, H. Du & M.F. Obatusin

Səhifələr: 10 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 1,217 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000231

Müəllif (lər): PL. Aguilar, P. Martinez Cobo və R.M. Perez

Səhifələr: 10 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 818 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000241

Müəllif (lər): G.K. Adəm

Səhifələr: 7 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 794 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000251

Müəllif (lər): D. Anderson

Səhifələr: 7 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 608 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000261

Müəllif (lər): J. Biggam & A. Hogarth

Səhifələr: 8 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 812 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000271

Müəllif (lər): A. Cammelli və E. Fameli

Səhifələr: 11 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 1,370 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000281

Müəllif (lər): A. Busatti və R. Paoluzzi

Səhifələr: 9 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 1,124 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000291

Müəllif (lər): D.T. Kincaid, R. Stalter, E.E. Lamont

Səhifələr: 9 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 769 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000301

Müəllif (lər): N. Posada və D. Sol

Səhifələr: 10 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 1,183 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000311

Müəllif (lər): J. Jaafar, G. Priestnall & P.M. Mather

Səhifələr: 9 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 810 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000321

Müəllif (lər): N. Dedios Mimbela, M.S. De la Orden, A.G. Ferrer-Forms & J.I. Quispe Becerra

Səhifələr: 10 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 1,090 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000331

Müəllif (lər): H.-U. Wetzel, S. Roessner və A. Sarnagoev

Səhifələr: 12 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 1,723 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000341

Müəllif (lər): A. Sole, A. Crisci & G. Spadino Pippa

Səhifələr: 13 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 1,428 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000351

Müəllif (lər): M.T. Shalaby & A.A. Darviş

Səhifələr: 11 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 1,182 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000361

Müəllif (lər): J. de Vente & J.C.J.H. İdman

Səhifələr: 11 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 1,079 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000371

Müəllif (lər): G. Deplane, L. Boggio, M. Campagna, A. De Montis ve I. Onnis

Səhifələr: 9 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 1,245 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000381

Müəllif (lər): J. Yoon

Səhifələr: 9 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 1,235 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000391

Müəllif (lər): B. Jaimes, F.V. Vidal və V.M.V. Vidal

Səhifələr: 10 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 840 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000401

Müəllif (lər): J. Balicki & Z. Kitowski

Səhifələr: 10 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 783 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000411

Müəllif (lər): J. Ceuppens, D. Raes & M. Sarr

Səhifələr: 9 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 1,062 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000421

Müəllif (lər): J. Garus & B. Zak

Səhifələr: 7 Qiymət: Pulsuz (açıq giriş)

Ölçü: 650 kb Müəllif hüquqları: WIT Press

DOI: 10.2495 / MIS000431

Müəllif (lər): K. Nakata, M. Takei, T. Nakane G. Maxwell və D. Torpie


Raster Xüsusiyyətlərinə baxın

Hər ENVIRaster obyektində baxa biləcəyiniz, lakin redaktə edə bilmədiyiniz bir sıra ümumi xüsusiyyətlər var. ENVIRaster kömək mövzusunda bu xüsusiyyətlər "Alın" kimi qeyd olunur.

Eyni xüsusiyyətlərin bir çoxu "İnit" kimi qeyd olunur (qısaca başlatma), yəni obyekti ilk işə saldıqda bu xüsusiyyətlər üçün dəyərlər təyin edə bilərsiniz, lakin sonra deyil. Bu xüsusiyyətləri yalnız yeni bir ENVIRaster obyekti yaradarkən təyin edə bilərsiniz, mövcud bir fayl aşağıdakı nümunədəki kimi bir ENVIRaster obyekti kimi açılanda deyil.

Aşağıdakı kodu IDL əmr sətrinə kopyalayın və yapışdırın:

Rasterin xüsusiyyətlərini çap etmək sizə raster haqqında bəzi detallar verir, yəni:

  • Dörd lent var.
  • Piksel ölçüləri 1024 x 1024.
  • Aralıq növü zolaqlıdır (BSQ).
  • Məlumat növü imzasız tamdır ("uint").

Bantların sayı kimi xüsusi bir xüsusiyyətin dəyərini görmək üçün aşağıdakıları yazın (vəziyyət vacib deyil):

Bant sayını dəyişdirməyə çalışın:

Yenə də ENVIRaster xüsusiyyətləri yalnız görünə bilər, lakin dəyişdirilə bilməz. Digər ENVI & # 160API & # 160 obyektləri üçün bəzi xüsusiyyətlər ilk işə salındıqdan sonra təyin edilə bilər. Bunlar əlaqəli yardım mövzularında "Set" olaraq qeyd olunur.

Bir şəkil işləyən skript içərisində raster xüsusiyyətlərini almaq üçün ENVIRasterPropertiesTask istifadə edə bilərsiniz, sonra müxtəlif xüsusiyyətlərdən dəyişənlər yarada bilərsiniz.

Açar sözlər raster obyektləri ilk dəfə intialize etdikdə əlavə xüsusiyyətlər təyin etməyə imkan verir. ENVIRaster, DATA_IGNORE_VALUE, INHERITS_FROM və ERROR kimi açar sözlərə malikdir. Yeni bir raster obyektində görməməzlikdən gələn bir məlumat dəyərini təyin etmək üçün bir nümunə:

Xüsusiyyətlər bir raster obyektinin xüsusiyyətlərini nəzərdən keçirməyinizə baxmayaraq metodlar rasterdə hərəkətlər etməyə imkan verin. Metodlara, ön tərəfə qoşulmuş iki nöqtəli, məsələn, ENVIRaster :: GetData adı ilə istinad edilir. ENVIRaster üçün mövcud olan metodlar siyahısına baxın.


İki ayrı rastrdan yüksəklik dəyərlərini necə birləşdirmək olar?

Mənim iki ayrı yüksəklikdəki rasterim var. Biri standart DEM, digəri -97 ilə 97m arasında yüksəklik dəyərləri olan əyilmiş bir düz səthdir. Əyilmiş səthdən həqiqi yüksəklik dəyərinə hündürlük əlavə edərək yüksəklik dəyərlərini birləşdirmək istərdim. Müəyyən bir hüceyrədəki gerçək bir yüksəkliyin 310 m olduğu bir vəziyyətdə, əyilmiş səth rasterindəki eyni hüceyrənin -45 səviyyəsinə yüksəlməsi və bu hüceyrə üçün yeni yüksəlmə dəyərimi 265 etməsi lazımdır. Bunu ArcGIS və ya QGIS-də necə edim? ?

ArcGIS-də raster funksiyaları ilə idarə etməyiniz lazım olan olduqca sadə raster riyaziyyatıdır. İki rasteri bir yerə əlavə edən bir funksiya yaradın. Hər ikisinin eyni proyeksiya / koordinat sistemində olduqlarını və eyni hüceyrə ölçüsünə sahib olduqlarını təmin etsəniz daha dəqiq nəticələr əldə edəcəksiniz.

Mənim problemim raster riyaziyyatı ilə çox tanış olmamağımdır. Nə başlayacağımı bilməyəcəkdim.

Hər iki təbəqə eyni proyeksiyadadır və eyni hüceyrə ölçüsünə malikdir.

Arc və ya Q istədiyinizi bilirəm, amma bunu etməyimin ən asan yolu uykusuz bir səth çevirmə dialoquna sahib olan Manifold & # x27s Release 8-də (mövcud nəşrin sələfi). Budur təsvir olunan mövzu. Standart DEM & quotDEM & quot adlanırsa və əyilmiş səthinizə & quotTilted & quot deyilirsə, sadəcə [DEM] + [Eğimli] daxil edin. Səhv anlamaq çətindir.

Release 8 istifadəçi təlimatlarının hamısı Windows 10-dan əvvəldir, beləliklə tarixli görünürlər, ancaq daxili hissələr ya Arc ya da Q-dan daha müasirdir. Məsələn, səth çevirmə dialoqunun GPU-paralelləşdirilmiş bir çox funksiyası var, buna görə də əla işləyir.

Bunu 9-cu buraxılışda da edə bilərdiniz, lakin proses daha mürəkkəbdir və fərqli raster ölçülərinə imkan vermək üçün daha çox izah tələb edir və s. Bunu çox böyük səthlər üçün edirsinizsə, 9 yoldur.

Veriləriniz üçün yükləmə linkləriniz varsa, nəzərdən keçirməkdən məmnun olacağam.


Niyə məlumatları raster kimi saxlayırıq?

Bəzən məlumatlarınızı raster olaraq saxlama seçiminiz yoxdur, məsələn görüntülər yalnız raster olaraq mövcuddur. Bununla birlikdə, bir raster və ya bir xüsusiyyət (vektor) məlumat növü kimi saxlanıla bilən bir çox başqa xüsusiyyət (məsələn nöqtələr) və ölçmələr (yağış kimi) var.

Məlumatlarınızı raster kimi saxlamağın üstünlükləri aşağıdakılardır:

  • Sadə bir məlumat quruluşu - bir koordinatı təmsil edən və bəzən bir atribut cədvəlinə əlaqəli dəyərləri olan bir hüceyrə matrisi
  • Qabaqcıl məkan və statistik analiz üçün güclü bir format
  • Davamlı səthləri təmsil etmək və səth analizini aparmaq bacarığı
  • Nöqtələri, xətləri, çoxbucaqlıları və səthləri bərabər şəkildə saxlama qabiliyyəti
  • Mürəkkəb məlumat dəstləri ilə sürətli örtüklər yerinə yetirmək bacarığı

Verilərinizi bir raster olaraq saxlamağınız üçün, vektor əsaslı bir saxlama seçimindən istifadə etməyinizə razı ola biləcək başqa düşüncələr var. Misal üçün:

  • Rastr verilənlər bazası hüceyrə ölçüləri tərəfindən qoyulmuş məhdudiyyətlər səbəbindən məkan səhvləri ola bilər.
  • Raster məlumat dəstləri potensial olaraq çox böyükdür. Çözünürlük hüceyrənin ölçüsü azaldıqca artır, lakin normal olaraq həm disk sahəsi, həm də işləmə sürətində maliyyət artır. Müəyyən bir sahə üçün hüceyrələrin cari ölçüsünün yarısına dəyişdirilməsi, istifadə edilən məlumat növünə və saxlama texnikasına görə, yaddaşın dörd qatını tələb edir.


DEM rasterləri birləşdirilir? - Coğrafi İnformasiya Sistemləri

5. A.I.b. Mənbə Materiallarından 30 & quot DEM-in çıxarılması

1994-cü ildə NGDC (indiki NCEI) və DMA birlikdə DMA-nın GLOBE üçün NCEI-yə qatqısı olan 30 & DEM dizayn etdilər. Orijinal dizaynda 3 & quot DTED Səviyyə 1 ızgara hüceyrələrindən ibarət 10x10 sıra işlənmiş, mövcud hər 30 & quot GLOBE ızgara hüceyrəsindəki 3 & quot dəyərinin minimum, maksimum və ortalamasını təyin etməkdir. Verilər raster coğrafi informasiya sistemlərində (GIS) daha rahat işlənməsi üçün NCEI-də yenidən quruldu və 1995-ci ildə GLOBE Prototype Version 0.1 olaraq ictimaiyyətə təqdim edildi.

NIMA, məlumat toplanmasına ayrı (spot) 3 & quot dəyəri əlavə etdi. Bu tərtib sənədin yazıldığı vaxt NIMA & # 39s veb saytında və GLOBE Prototype Version 0.5 olaraq CD-ROM-da mövcuddur. Sonuncu versiyada bir CBS-də istifadənin daha asan olması üçün sənədlər yenidən qurulmuşdur.

DTED Səviyyə 0 ayrı (nöqtə) məlumatları (mənbə / nəsil kateqoriyası 1) üçün georeferans və nümunə götürməyi təsvir edən qrafik.

Bundan əlavə, DMA, ABŞ-ın əksəriyyəti üçün DTED-in erkən sələfindən ictimai yayım üçün USGS-yə qədər öz töhfəsini vermişdir. USGS bu məlumatları & quotUSGS 3 arc-second data adlandırır. & Quot; USGS GTOPO30-a daxil olmaq üçün bu məlumatları ən yaxın qonşu texnika ilə 30 & quot-a köçürdü. Bu məlumatlar GLOBE 1.0 mənbə / nəsil kateqoriyası 5 təşkil edir.

DMA / USGS 3 arc-second data üçün georeferans və nümunə götürməni ABŞ üçün 30 & quot-a qədər təsvir edən qrafik (mənbə / soy kateqoriyası 5).

Eynilə, DMA, 1980-ci illərin əvvəllərində NGDC (indiki NCEI) tərəfindən kütləvi paylanması üçün (ABŞ-ın ilk versiyasından DTED-ə) 30 & quot ızgaraları təmin etdi. Bu 30 & quot DEM-ə orta və nöqtə (3-dən ən yaxın qonşu) dəyərləri daxil edilmişdir. Spot məlumatları GLOBE 1.0 mənbə / nəsil kateqoriyası 4 təşkil edir.

DMA / USGS 30 üçün georeferans və nümunə götürməni təsvir edən qrafika və ABŞ-a və ətrafına (mənbə / nəsil kateqoriyası 4) dair məlumatlar.

Daha əvvəl də qeyd edildiyi kimi, USGS GTOPO30 adlı 30 & quot qlobal bir DEM hazırladı. GTOPO30 inkişafı, fərqli qitələr üçün məlumat yığan xüsusi qrupları əhatə etdi. Bu qrupların verdiyi qərarlar aşağıdakı yenidən seçmə metodları ilə nəticələndi:

  • For Africa (the first continent attempted), the resampling of 3" data used a &ldquobreakline&rdquo approach that favored ridges and valleys (Gesch and Larson, 1996). This was done to best fit with the ANUDEM- based methods (Hutchinson, 1989, 1996 Danielson, 1996) used for Digital Chart of the World gridding for Africa.

Graphic describing georeferencing and sampling for DTED for Africa (source/lineage category 6).

  • For Eurasia, the resampling consisted of computing median values of non-oceanic locations within each 30" arc-second grid cell.

Graphic describing georeferencing and sampling for DTED for Eurasia (source/lineage category 2).

  • For the Americas, the resampling consisted of taking a ("nearest-neighbor") 3" value nearest the center of each respective 30" grid cell. Due to the georeferencing of the 30" GLOBE grid compared to that of 3" DTED Level 1 data, there is a 3" DTED Level 1 grid cell-centered directly at the center of a 30" GLOBE cell. That value was used in the Americas.

Graphic describing georeferencing and sampling for DTED for the Americas (source/lineage category 3).

  • The DEMs for Eurasia and Africa were mosaicked along 39 o N latitude, and 59 o E longitude. The data were linearly blended along a 2-degree-wide zone centered along these lines. Thus at 40 o N, median derivations were used, at 38 o N (west of 58 o E) breakline methods were used exclusively, and at 39 o N (west of 59 o E) 50% weighting of both of these methods was used. This blending is category 7 in the source/lineage map.

Thus data originally from DTED sources have been contributed to GLOBE directly from NIMA. In addition, data were previously contributed by DMA for public distribution to USGS and NGDC (now NCEI) at various times during the past 20 years. The source map shown in Section 11.E shows where different versions of these data were used in GLOBE Version 1.0.


Some best practices for working with DEMs

Most of us use digital elevation models (DEMs) which are raster data sets that represent a continuous elevation surface in which each cell represents the elevation at its location. DEM data are typically available in tiles that are sized to balance ease of data sharing with coverage so that those who need several tiles to cover their area of interest are not overburdened with extensive post-download data processing.

We are frequently asked a variety of questions about managing DEM datasets and how to derive other datasets like hillshade or slope. Here are some of the best practices that have come from these discussions and our thoughts on them:

Manage DEMs in their native geographic coordinate system as opposed to a projected coordinate system

Always strive to obtain and maintain a “gold” copy or master of the DEM dataset — this is the data in the geographic coordinate system, for example, WGS84 or NAD83, that was used when the data were originally collected. In terms of data fidelity, this is the most accurate representation of the elevation model you have because it will not have undergone transformations, like projection, which can degrade the data for further display or analysis.

Naming DEMs and derived datasets

I include either “_ft” or “_m” at the end of my DEM’s name to indicate the units of elevation. I do the same for contours that I derive from my DEMs. This is important to know because if the elevation units are different from the linear (x,y) units, you will likely have to use the z factor to make sure your derived rasters (hillshade, slope, etc.) are correct — see the blog entry “Setting the Z Factor Parameter Correctly” for more on this.

I use “_per” or “_deg” for my slope output to indicate whether the slope is expressed in degrees or as a percentage.

Avoid projecting DEMs that already use a projected coordinate system

When a raster dataset is projected,it is distorted, sometimes greatly, and if the original dataset is deleted, some data are lost. For example, for a raster DEM that has been projected into UTM Zone 11 North, each of the northern-most cells contain elevation values that are a result of averaging/sampling a run of several cells from a row in the original dataset. If you were to project that dataset into a geographic coordinate system, the run of cells representing one northern edge UTM cell would be stretched into an evenly averaged range of elevation values.

In other words, it is only possible to maintain fidelity in the DEM data when the data are projected from a geographic to a projected coordinate system. An equivalent of the original data can never be obtained by additional projecting the data back – some of the accuracy in the measurement will always be lost.

Mosaic DEM tiles first before projecting or producing derivative datasets

If your area of interest covers more than one DEM tile, use the Mosaic tool to combine the tiles first before producing other datasets and projecting them, otherwise you will introduce error into the derived datasets. If you want to test this, try first projecting a DEM dataset and then producing a hillshade – you’ll typically see stripes in the resulting hillshade. On the other hand, if you first produce the hillshade from the original unprojected DEM and then project the hillshade, the result will look right. The same goes for all other derived products including slope and aspect datasets and more complex products, like watersheds or flow analyses that are the result of some fo the hydrographic analysis tools.

Publishing and sharing DEM datasets

Last, if you are a producer/publisher of DEM rasters for your area, please do not publish yalnıza projected edition of your data. Doing so severely limits what your customers can do with your data. First and foremost, publish your DEM data in the original geographic coordinate system so that is appropriate for general use. Then, if there is a standard projected coordinate system in use for your area, and you want to save your customers some time, additionally publish derived products like combined DEM tiles, hillshades, slope datasets, and so on, that you have created by first generating the derived raster data THEN projecting it.


Merging DEM rasters? - Coğrafi İnformasiya Sistemləri

Thematic and continuous rasters may be displayed as layers along with other geographic data on your map.

While the structure of raster data is simple, it is exceptionally useful for a wide range of applications. In ArcGIS Explorer the uses of raster data as layers may be categorized as follows:

  • Rasters as basemaps
  • A common use of raster data in a GIS is as a background display for other feature layers. For example, orthophotographs displayed underneath other layers provide the map user with confidence that map layers are spatially aligned and represent real objects as well as additional information. Three main sources of raster basemaps are orthophotos from aerial photography, satellite imagery, and scanned maps.
    Below is a raster used as a basemap for road data.
  • Rasters as surface maps
  • Rasters are well suited for representing data that changes continuously across a landscape (surface). They provide an effective method of storing the continuity as a surface. They also provide a regularly spaced representation of surfaces. Elevation values measured from the earth's surface are the most common application of surface maps, but other values, such as rainfall, temperature, concentration, and population density, can also define surfaces that can be spatially analyzed.
    The raster below displays elevation—using green to show lower elevation and red, pink, and white cells to show higher elevation.
  • Rasters as thematic maps
  • Rasters representing thematic data can be derived from analyzing other data. A common analysis application is classifying a satellite image by land-cover categories. Basically, this activity groups the values of multispectral data into classes (such as vegetation type) and assigns a categorical value. Thematic maps can also result from geoprocessing operations that combine data from various sources such as vector, raster, and terrain data. For example, you can process data through a geoprocessing model to create a raster dataset that maps suitability for a specific activity.
    Below is an example of a classified raster dataset showing land use. Agriculture is respresented in brown, water in blue, bare ground in yellow, a variety of deciduous and non-deciduous trees in shades of green, and urban/developed land in gray.
To add raster data to the map

Üstündə Ev nişanı, Xəritə qrupu vurun Add Content və sonra basın Raster Data. and browse for an image file to add.

ArcGIS Explorer supports the display of many raster formats, including: Imagine image (.img), bitmap (.bmp), JPEG (.jpg, .jpeg), Portable Network Graphics (.png), Graphics Interchange Format (.gif), Tagged Image File Format (.tif, .tiff), ARC/INFO and Space Imaging BIL (.bil), ARC/INFO and Space Imaging BIP (.bip), ARC/INFO and Space Imaging BSQ (.bsq), DTED Level 0-2 (.dted), ERDAS 7.5 LAN (.lan), ERDAS 7.5 GIS (.gis), JP2 (.jp2), MrSID (.sid), RAW (.raw), NTIF (.ntf), USGS ASCII DEM (.dem), X11 Pixmap (.xpm), PC Raster (.map), PCI Geomatics Database File (.pix), JPC (.jpc), J2C (.j2c), J2K (.j2k), HDF (.hdf), BSB (.kap), Raster Product Format RPF, CIB, CADRG (.toc), DIGEST ASRP & USRP (.img).

Georeference a raster

If the raster has a coordinate system defined it will be drawn on the map. If the coordinate system is undefined you will be prompted to georeference the raster. If you choose to georeference a raster you will see the following dialog:

Pan and zoom the map to the geographic location where you want the raster to display. Click the Fit to Display button to move the raster closer to the desired location. Use the Get position button and click a location on the raster. After clicking, the raster will turn off, allowing you to see and click the corresponding position on the map. Repeat this process adding a minimum of 3 control points. Once you have finished adding control points, click Georeference to align the raster with the map at the desired location.



İpucu: You can also adjust rasters that already have a coordinate system defined by clicking the Georeference button on the Raster Layers - Tools tab.