| Повече ▼

Инсталиране на Orfeo кутия с инструменти за QGIS?

Инсталиране на Orfeo кутия с инструменти за QGIS?


Инсталирах QGIS чрез 64-битова версия на OSGeo4W в Windows 8.

QGIS е инсталиран правилно, но не мога да добавя Orfeo Toolbox.

Някакви предположения?


Това все още е проблем в края на 2016 г., но има отговор. Не е твърде трудно, но може да изглежда малко плашещо. Ще трябва да инсталирате пълния пакет OSGeo (от уебсайта на QGIS). Ще ви трябва усъвършенствана инсталация, а не удобният, бърз инсталатор. По време на инсталацията ще ви бъде показан списък с пакети за инсталиране. Онези с „пази“ до тях трябва да държиш. Превъртете надолу списъка, докато стигнете до OTG orfeo и след това щракнете върху последната му версия, така че да бъде инсталиран. Разгледайте списъка за всичко друго, което може да ви потрябва. Вижте този билет за повече информация: http://hub.qgis.org/issues/14802

Имайте предвид, че при стандартната инсталация за Mac от KyngChaos по подразбиране е инсталиран Orfeo, което изглежда по-разумен начин за правене на нещата.


Кратка обиколка на OTB приложенията¶

OTB се доставя с повече от 90 готови за използване приложения за задачи за дистанционно наблюдение. Те обикновено излагат съществуващи функции за обработка от основната библиотека на C ++ или ги интегрират в конвейери от високо ниво. OTB приложенията позволяват на потребителя да:

  • Комбинирайте две или повече функции от Orfeo ToolBox,
  • Осигурете интерфейс на високо ниво за обработка: входни и изходни данни, дефиниция на параметри и комуникация с потребителя.

OTB приложенията могат да бъдат стартирани по различни начини и достъпни от различни входни точки. Въпреки че рамката може да бъде разширена, Orfeo ToolBox се доставя със следното:

  • Стартер за команден ред за извикване на приложения от терминала,
  • Графичен стартер, с автоматично генериран QT интерфейс, осигуряващ ергономична настройка на параметри, показване на документация и отчитане на напредъка,
  • SWIG интерфейс, което означава, че всяко приложение може да бъде заредено, настроено и изпълнено на език от високо ниво, като например Python или Java. плъгин, изграден върху интерфейса SWIG/Python, се предлага с безпроблемна интеграция в рамките на QGIS.

Пълният списък с приложения е описан в справочната документация за приложенията.

Всички стандартни приложения споделят една и съща реализация и излагат автоматично генерирани интерфейси. По този начин интерфейсът на командния ред е с префикс от otbcli_, докато Qt интерфейсът е с префикс от otbgui_. Например, извикването на otbcli_Convert ще стартира интерфейса на командния ред на приложението Convert, докато otbgui_Convert ще стартира своя графичен интерфейс.


Стартер за команден ред line

Стартовият панел на приложения от командния ред позволява да заредите плъгин за приложение, да зададете параметрите му и да го изпълните с помощта на командния ред. Стартирането на otbApplicationLauncherCommandLine без аргумент води до появата на следната помощ:

Параметърът module_name съответства на името на приложението. Аргументът [MODULEPATH] не е задължителен и позволява пътят до споделената библиотека (или плъгин), кореспондиращ към име_модул, да бъде предаден на стартера.

Възможно е също да зададете този път с променливата на средата OTB_APPLICATION_PATH, като направите [MODULEPATH] незадължителен. Тази променлива се проверява по подразбиране, когато не е даден аргумент [MODULEPATH]. Когато използвате множество пътища в OTB_APPLICATION_PATH, трябва да се уверите, че използвате стандартния разделител на пътеки на целевата система, който е: на Unix и на Windows.

Грешка в името на приложението (т.е. в параметъра module_name) ще накара otbApplicationLauncherCommandLine да изброи името на всички приложения, намерени в наличния път (или [MODULEPATH] и / или OTB_APPLICATION_PATH).

За да се улесни използването на приложенията и да се опитате да избегнете обширно персонализиране на средата, готовите за използване скриптове се предоставят от инсталацията на OTB за стартиране на всяко приложение и се грижат за добавянето на стандартния път за инсталиране на приложението към променливата на средата OTB_APPLICATION_PATH.

Тези скриптове се наричат ​​otbcli_ & ltApplicationName & gt и не се нуждаят от никакви настройки на пътя. Например, можете да стартирате приложението Orthorectification със скрипта, наречен otbcli_Orthorectification.

Стартирането на приложение без параметри или с непълни параметри ще накара стартера да покаже обобщение на параметрите. Това резюме ще покаже минималния набор от параметри, необходими за изпълнение на приложението. Ето пример с приложението OrthoRectification:

За подробно описание на поведението и параметрите на приложението, моля, проверете представената справочна документация на приложението глава [глава: apprefdoc], страница или следвайте хипервръзката ДОКУМЕНТАЦИЯ, предоставена в изхода otbApplicationLauncherCommandLine. Параметрите се предават на приложението с помощта на ключа на параметъра (който може да включва един или няколко знака), с префикс от -. Примери за команден ред са дадени в глава [глава: apprefdoc], страница.


Обработка на изображения с помощта на Orfeo Toolbox в QGIS

Сателитните и въздушните изображения са повече от красиви снимки. Всяко изображение съдържа богата информация, която може да бъде заявена, модифицирана, извлечена и визуализирана чрез прости и усъвършенствани техники. Тази публикация в блога ще обхване няколко основни инструмента в Orfeo Toolbox в QGIS. Инструкции за инсталиране на Orfeo Toolbox в инструментариума за обработка на QGIS можете да намерите, като щракнете тук. Има и самостоятелна програма Monteverdi 2.

Бърз фон на Orfeo Toolbox
Кутията с инструменти, често съкратена OTB, е създадена, за да популяризира използването на няколко френски сателита. Подобно на много програми, алгоритмите са насочени към популярни сателити. За повече информация относно създаването му, посетете: http://www.orfeo-toolbox.org/otb/about-otb.html.

В QGIS
След като следвате инструкциите по -горе, отидете в „Обработка“ и се уверете, че е избрана „Кутия с инструменти“. Ще видите инструментите на Orfeo, групирани по типове функции, които изпълняват.


Бележка за избора на векторни слоеве¶

Външните приложения също могат да бъдат информирани за селекциите, които съществуват във векторни слоеве в QGIS. Това обаче изисква пренаписване на всички входни векторни слоеве, точно както първоначално във формат, който не се поддържа от външното приложение. Само когато не съществува избор или Използвайте само избрани функции опцията не е активирана в общата конфигурация за обработка, може ли слой да бъде директно предаден на външно приложение.

В други случаи е необходим експортиране само на избрани функции, което води до по -дълго време за изпълнение.

Алгоритмите SAGA могат да се изпълняват от QGIS, ако имате инсталирана SAGA във вашата система и конфигурирате правилно рамката за обработка, така че да може да намери изпълними файлове на SAGA. По-специално, изпълнението на командния ред на SAGA е необходимо за изпълнение на алгоритми на SAGA.

Ако работите с Windows, както самостоятелният инсталатор, така и инсталаторът на OSGeo4W включват SAGA заедно с QGIS и пътят се конфигурира автоматично, така че няма нужда да правите нищо друго.

Ако сами сте инсталирали SAGA (не забравяйте, че имате нужда от версия 2.1), пътят към изпълнимия файл на SAGA трябва да бъде конфигуриран. За да направите това, отворете диалоговия прозорец за конфигуриране. В SAGA блок, ще намерите настройка с име Папка SAGA. Въведете пътя към папката, където е инсталирана SAGA. Затворете диалоговия прозорец за конфигуриране и сега сте готови да изпълните алгоритми SAGA от QGIS.

Ако използвате Linux, двоичните файлове на SAGA не са включени в SEXTANTE, така че трябва да изтеглите и инсталирате софтуера сами. Моля, проверете уебсайта на SAGA за повече информация. Необходим е SAGA 2.1.

В този случай няма нужда да конфигурирате пътя към изпълнимия файл на SAGA и няма да виждате тези папки. Вместо това трябва да се уверите, че SAGA е правилно инсталирана и нейната папка е добавена към променливата на средата PATH. Просто отворете конзола и напишете saga_cmd за да проверите дали системата може да намери къде се намират двоичните файлове на SAGA.


Както вече споменахме, SegOptim разчита на външен (или на 3 -та страна) софтуер за прилагане на сегментиране на изображението. Така че, за да стартирате пакета, трябва да инсталирате поне една от наличните програми за тази цел (проверете съвместимите версии [тук] [Софтуер за сегментиране на изображения, съвместим със SegOptim]).

По подразбиране пакетът няма да се опита да намери софтуера, който сте инсталирали във вашата система. Това има за цел да даде на потребителя известна степен на гъвкавост и да му позволи да реши кои програми иска да инсталира и стартира. За да стартираме сегментирането на изображенията, ще трябва да предоставим конкретните пътища към софтуера.

Има няколко различни стратегии за инсталиране на различните пакети с отворен код за сегментиране на изображения. Например потребителите на Windows могат да инсталират (почти) всички пакети чрез OSGeo4W мрежов инсталатор (наличен на следната връзка). Нашият подход обаче ще се фокусира върху инсталирането на всеки софтуер поотделно.

2.2.1 ArcGIS Desktop

ArcGIS Desktop позволява събиране и управление на данни, създаване на професионални карти, извършване на традиционен и усъвършенстван пространствен анализ и решаване на реални проблеми.

За инсталацията няма какво да се каже ... ESRI ArcGIS Desktop е достъпен само за Windows (въпреки че има начини да го стартирате под Linux или Mac OS, но това е извън обхвата на този урок). Просто следвайте инсталатора на софтуера.
ArcGIS е пакетиран с API на Python, който се използва за управление на сегментирането на изображения, обикновено това е инсталирано в директория C: /Python27/ArcGIS10.x или подобна. Инсталационната директория ArcGIS Python трябва да се използва като вход за стартиране на сегментацията (в параметър pythonPath за функция segmentation_ArcGIS_MShift ()).

2.2.2 ГИС от трева

ТРАВЕН ГИС, обикновено наричани ТРАВА (Geographic Resources Analysis Support System) е безплатен софтуерен пакет с географска информационна система (GIS), използван за управление и анализ на геопространствени данни, обработка на изображения, производство на графики и карти, пространствено моделиране и визуализация. GRASS GIS в момента се използва в академични и търговски условия по целия свят, както и от много правителствени агенции и консултантски компании за опазване на околната среда. Нейната общност е член-основател на Геопространствената фондация с отворен код (OSGeo).

За Windows инструкциите за изтегляне и инсталиране на самостоятелния можете да намерите тук:
https://grass.osgeo.org/download/software/ms-windows/
След инсталацията намерете файла grass72.bat (или друг номер, съответстващ на вашата версия) в инсталационната директория (например C: /GRASS/grass72.bat) и използвайте този път като параметър GRASS.path във функцията за сегментиране GRASS segmentation_GRASS_RG ( ).

За Linux инструкции за изтегляне и инсталиране можете да намерите тук:
https://grass.osgeo.org/download/software/linux/

За Mac OS X инструкции за изтегляне и инсталиране можете да намерите тук:
https://grass.osgeo.org/download/software/mac-osx/

След инсталацията намерете изпълнимия файл на тревата в директорията за инсталиране (напр. / Usr / bin / grass72) и използвайте този път като параметър GRASS.path във функцията за сегментиране на GRASS segmentation_GRASS_RG ().

За да използвате GRASS, ще трябва също да имате входните растерни данни (съдържащи функции, които да се използват при сегментиране на изображения) в съвместима база данни GRASS. За целта използвайте r.import или r.in.gdal, за да импортирате данните.

2.2.3 Orfeo Toolbox (OTB)

Orfeo ToolBox е проект с отворен код за модерно дистанционно наблюдение, включително бърз преглед на изображения, приложенията се извикват от Bash, Python или QGIS и мощен C ++ API.

За изтегляне на Orfeo ToolBox самостоятелен двоичен пакет за Linux, Mac OS или Windows следвайте тази връзка: https://www.orfeo-toolbox.org/download/. Изберете OTB-принос за вашата система

За Windows просто разопаковайте .zip файл и сте готови за работа.

За Linux или Mac OS X изпълнете следната команда за разопаковане:

След инсталирането намерете кошче папка (напр. C: / OTB / bin (в Windows),

/OTB/bin (Linux)) това ще се използва в параметър otbBinPath за функцията за сегментиране на OTB segmentation_OTB_LSMS ().

2.2.4 RSGISLib

RSGISLib е софтуерната библиотека за дистанционно наблюдение и ГИС (RSGISLib) е колекция от инструменти за обработка на набори от данни за дистанционно наблюдение и ГИС. Проектът се ръководи съвместно от Pete Bunting (Earth Observation and Ecosystem Dynamics Group, Aberystwyth University) и Dan Clewley (Plymouth Marine Laboratory).

RSGISLib се инсталира чрез Conda (Anaconda или Miniconda). Препоръчваме да използвате системата Anaconda, която е дефинирана „безплатна дистрибуция с отворен код на програмните езици Python и R за широкомащабна обработка на данни, прогнозна аналитика и научни изчисления, която има за цел да опрости управлението и внедряването на пакети.“ (вижте уики Анаконда може да се изтегли от тази връзка

Изберете Python 3.x версията на Anaconda за вашата система и изтеглете. За Windows просто стартирайте инсталатора. За Linux или Mac OS X изпълнете следната команда:

Веднъж Анаконда е инсталиран, продължавате да изтегляте и инсталирате RSGISLib пакет и свързани зависимости. Към момента на написването на този урок (май 2017 г.), за RSGISLib трябва да създадете среда в Анакондистрибуцията. Пълните инструкции могат да бъдат намерени тук и копирани по-долу:

И за Mac OS X:

Ако просто искате RSGISLib без екстрите в предварително опакованите среди по-горе, можете също да инсталирате, като използвате следните команди. Също така трябва да инсталирате среда с Python версия 3.5, за която RSGISLib е на разположение (към момента на писане на този урок май-2017). Това би трябвало да работи Windows потребители:

Имайте предвид, че версията RSGISLib & gt3.4 все още не е съвместима с SegOptim пакет.

Препоръчително е да инсталирате и следните пакети:

След инсталацията намерете директорията на Python в / Anaconda / envs, например: C: / Anaconda3 / envs / py35 (Windows) или / home / user_name / anaconda3 / envs / au-osgeo / bin (Linux). Този път трябва да се използва в параметър pythonPath за изпълнение RSGISLib функция за сегментиране с Shepherd k-означава алгоритъм segmentation_RSGISLib_Shep.

2.2.5 ГИС SAGA

SAGA (или Система за автоматизирани геонаучни анализи) може да бъде изтеглена в следната връзка за потребители на Mac OS и Windows: https://sourceforge.net/projects/saga-gis/.

За потребителите на Linux Ubuntu, SAGA може да се инсталира чрез следното:

След като инсталирате софтуера, намерете папката с изпълнимия файл saga_cmd (вътре в инсталационната папка), например: C: / Program Files / SAGA / (Windows) или / usr / bin (Linux). Този път трябва да се използва като вход за параметър SAGApath за алгоритъм за сегментиране на Seeded Region Growing на SAGA, функция segmentation_SAGA_SRG ().

2.2.6 TerraLib 5

TerraLib 5 е база от софтуерни библиотеки на C ++ за разработване на географски информационни системи (ГИС). Той е разработен от Националния институт за космически изследвания (INPE), Бразилия. TerraLib е безплатен софтуер с отворен код. Можете да го разпространявате и / или модифицирате съгласно условията на GNU Lesser General Public License (версия 3 или по-нова). Повече информация за този софтуер можете да намерите на този (линк) [http://www.dpi.inpe.br/terralib5/wiki/doku.php].

TerraLib 5 осигурява достъп до голям брой алгоритми, включително два метода за сегментиране на изображения:
- Средно нарастващ регион
- Baatz-Schape мултирезолюционно сегментиране на изображения.

Поради някои особености на този софтуер, ние предлагаме a минималистичен изграждане (име TISA - Terralib алгоритми за сегментиране на изображения), предоставящи достъп до командния ред до тези процедури за сегментиране. Можете да намерите тези пакети и инструкции за инсталиране по-долу.

  • Изтеглете пакета от следната връзка: https://goo.gl/NwtaEl
  • Разархивирайте пакета на място по ваш избор, например C: /terralib-5.2.1-TISA

Сега намерете папката в C: /terralib-5.2.1-TISA/lib (или друга, в зависимост от използваното основно местоположение). Този път ще се използва като вход за аргумент TerraLib.path за стартиране на сегментиране на изображения с функции: segmentation_Terralib_Baatz () или segmentation_Terralib_MRGrow ().
Изпълнимите файлове с име terralib_cli_baatz или terralib_cli_rg вътре в двоичната папка по-горе отговарят за изпълнението на всяка от функциите.

  • Изтеглете пакета от следната връзка: https://goo.gl/6rdv3y
  • Поставете .tar.gz файла в основната папка на потребителя на адрес: /home /username
  • Разархивирайте и разархивирайте с помощта на:

Вече имате папка, наречена terralib, в основната директория на потребителя. Не се опитвайте да променяте имена на папки или местоположения, в противен случай зависимостите на пакетите няма да работят правилно!
Намерете папката в /home/username/terralib/build-5.2.1-dev/bin. Този път ще се използва като вход за аргумент TerraLib.path за стартиране на сегментиране на изображения с функции: segmentation_Terralib_Baatz () или segmentation_Terralib_MRGrow ().
Изпълнимите имена terralib_cli_baatz или terralib_cli_rg в двоичната папка по -горе са отговорни за изпълнението на всяка от функциите.

За съжаление ... в момента не е на разположение (но ние полагаме усилия да го направим -)


ИНФОРМАЦИЯ
Вместо да използвате пълните пътища към софтуерите за сегментиране на трети страни, алтернативно можете да ги добавите към вашата променлива PATH. Въпреки че е възможно, съветваме да ги предоставите изрично, за да избегнете проблеми.


Приставки QGIS: OTB- не е истински плъгин, но е чудесен за пространствен анализ

unsuperposed_classification наслагване на сателитен слой на google

Когато попаднах на този кратък пост за класификацията на изображения в QGIS, бях изненадан да видя този първи ред: “За това е използван модул за класификация на изображения от OTB без надзор. ” Не съм чувал за OTB и неговото използване в QGIS, така че ми беше любопитно.

На първо място: OrfeoToolBox (OTB) не е приставка. Това е самостоятелен софтуерен пакет, който се нуждае от инсталация. Тя може да бъде инсталирана на всички основни операционни системи и се разпространява с помощта на APT в Ubuntu или чрез страницата за изтегляне на orfeo-toolbox.org. Той е разработен от Centre National d’Etudes Spatiales (CNES) и се разпространява под лиценза CeCILL.
След като го инсталирате, можете да го използвате чрез приставката SEXTANTE в QGIS. Но не забравяйте да използвате SEXTANTE 1.08 за QGIS 1.8 или 1.09 за новата версия QGIS 1.9 / 2.0. Просто отворете свойствата на SEXTANTE и изберете да активирате OrfeoToolBox:

активирайте Orfeo в SEXTANTE

OTB има разнообразни функции, които могат да бъдат внедрени в сложни функции / процеси, използващи модела SEXTANTE или чрез самостоятелен процес. Любимите ми функции са:

  • Откриване на линеен сегмент
  • Растерно изглаждане
  • Извличане на ROI
  • Мащабиране на изображението
  • Разделено изображение
  • Поддържа приложения на Vector Machine
  • Класификационни алгоритми
  • Изображение към KMZ Export
  • & # 8230 толкова много повече

Можете да намерите някои по-интересни функции в този набор от екранни снимки:


Така че сега е доста лесно да се направи kmeans клъстериране в QGIS заедно с плъгин за openlayers:
unsuperposed_classification наслагване на сателитен слой на google

Машинно обучение в ГИС: Разберете теорията и практическите изисквания на курса

Машинно обучение в ГИС: Разберете теорията и практиката Описание на курса

Този курс е предназначен да ви снабди с теоретични и практически знания за машинно обучение, приложени за геопространствен анализ, а именно географски информационни системи (ГИС) и дистанционно наблюдение.

До края на курса ще се почувствате уверени и напълно ще разберете приложенията за машинно обучение в ГИС технологията и как да използвате алгоритмите за машинно обучение за различни геопространствени задачи, като например използване на земята и картографиране на земното покритие (класификации) и обектен анализ на изображения (сегментиране). Този курс също ще ви подготви за използване на ГИС с инструменти с отворен код и безплатен софтуер.

В курса ще можете да приложите алгоритми за машинно обучение като Random Forest, Support Vector Machines и Tree Treasures (и други) за класификация на сателитни изображения.

На всичкото отгоре ще практикувате ГИС, като завършите цял ГИС проект, като изследвате силата на машинното обучение, изчислителните облаци и анализа на големи данни с помощта на Google Erath Engine за всяка географска област в света.

Курсът е идеален за професионалисти като географи, програмисти, социални учени, геолози и всички други експерти, които трябва да използват карти в своята област и биха искали да научат повече за машинното обучение в ГИС.

Ако & # 8217 планирате да предприемете задача, която изисква използването на съвременни алгоритми за машинно обучение за създаване, например, на карти на земното покритие и използването на земята, този курс ще ви даде увереността, от която се нуждаете, за да разберете и решите такъв геопространствен проблем .

Важна част от курса са практическите упражнения. Ще ви бъдат дадени някои точни инструкции и набори от данни за създаване на карти, базирани на алгоритми за машинно обучение, използвайки софтуера QGIS и Google Earth Engine.

В този курс включвам практически материали за изтегляне, които ще ви научат:

& # 8211 Как да инсталирате софтуер с отворен код GIS (QGIS, OTB toolbox) на вашия компютър и да го конфигурирате правилно

& # 8211 Софтуерен интерфейс QGIS, включително основните му компоненти и приставки

– Научете как да класифицирате сателитни изображения с различни алгоритми за машинно обучение (произволна гора, поддържащи векторни машини, дървета за вземане на решения и т.н.) в QGIS

& # 8211 Научете как да извършвате сегментиране на изображения в QGIS

– Научете как да подготвите първата си карта на земното покритие с помощта на облачните изчисления Google Earth Engine Platform.


Машинно обучение в ГИС: Разбиране на теорията и практиката | 100% НАМАЛЕНО

Този курс е предназначен да ви предостави теоретични и практически знания за машинното обучение, прилагани за геопространствен анализ, а именно географски информационни системи (ГИС) и дистанционно наблюдение. До края на курса ще се почувствате уверени и напълно ще разберете приложенията за машинно обучение в ГИС технологията и как да използвате алгоритмите за машинно обучение за различни геопространствени задачи, като например използване на земята и картографиране на земното покритие (класификации) и обектен анализ на изображения (сегментиране). Този курс ще ви подготви и за използване на ГИС с инструменти с отворен код и безплатен софтуер.

В курса ще можете да приложите алгоритми за машинно обучение като Random Forest, Support Vector Machines и Tree Treasures (и други) за класификация на сателитни изображения. На всичкото отгоре ще практикувате ГИС, като завършите цял ГИС проект, като изследвате силата на машинното обучение, изчислителните облаци и анализа на големи данни с помощта на Google Erath Engine за всяка географска област в света.

Курсът е идеален за професионалисти като географи, програмисти, социални учени, геолози и всички други експерти, които трябва да използват карти в своята област и биха искали да научат повече за машинното обучение в ГИС. Ако & # 8217 планирате да предприемете задача, която изисква използването на съвременни алгоритми за машинно обучение за създаване, например, на карти на земното покритие и използването на земята, този курс ще ви даде увереността, от която се нуждаете, за да разберете и решите такъв геопространствен проблем .

Важна част от курса са практическите упражнения. Ще ви бъдат дадени някои точни инструкции и набори от данни за създаване на карти, базирани на алгоритми за машинно обучение, използвайки софтуера QGIS и Google Earth Engine.

В този курс включвам практически материали за изтегляне, които ще ви научат:

& # 8211 Как да инсталирате софтуер с отворен код GIS (QGIS, OTB toolbox) на вашия компютър и да го конфигурирате правилно

& # 8211 Софтуерен интерфейс QGIS, включително основните му компоненти и приставки

& # 8211 Научете как да класифицирате сателитни изображения с различни алгоритми за машинно обучение (произволна гора, поддържащи векторни машини, дървета за вземане на решения и така нататък) в QGIS

– Научете как да извършите сегментиране на изображението в QGIS

& # 8211 Научете как да подготвите първата си карта на земното покритие, използвайки облачната изчислителна платформа на Google Earth Engine.

КАКВО ЩЕ НАУЧИТЕ В ТОЗИ КУРС:

  • Разберете напълно основите на машинното обучение
  • Запознайте се с географските информационни системи (ГИС), типовете геоданни и ГИС приложенията
  • Разберете напълно основите на дистанционното наблюдение
  • Научете ГИС с отворен код и софтуерни инструменти за дистанционно наблюдение (QGIS, Google Earth Engine и други)
  • Разберете напълно основните видове машинно обучение и техните приложения в ГИС
  • Научете за учебното и надзорното обучение и техните приложения в ГИС
  • Научете как да прилагате контролирани и ненаблюдавани алгоритми за машинно обучение в QGIS и Google Earth Engine
  • Разберете какво е сегментиране, обектно-базиран анализ на изображението (OBIA) и прогнозно моделиране в ГИС
  • Научете как да извършвате сегментиране на изображения с Orfeo Toolbox
  • • Разберете основните разработки в областта на изкуствения интелект, дълбокото обучение и машинното обучение, прилагани към ГИС

АКО НАМЕРИТЕ ТОЗИ КУРС ПОЛЕЗЕН И ПОМОЩЕН, МОЛЯ, ОТИДЕТЕ НАПРЕД СПОДЕЛЕТЕ ЗНАНИЯТА С ПРИЯТЕЛИТЕ, ДОКАТО КУРСЪТ Е ВСЕ ОЩЕ НАЛИЧЕН


9.7 Упражнения

Създайте два припокриващи се полигона (poly_1 и poly_2) с помощта на sf-пакет (виж глава 2).

Обединете poly_1 и poly_2 с помощта на st_union () и qgis: union. Каква е разликата между двете синдикални операции? Как можем да използваме sf пакет, за да получите същия резултат като QGIS?

Изчислете пресичането на poly_1 и poly_2, като използвате:

  • RQGIS, RSAGA и rgrass7
  • sf

Прикачете данни (dem, package = & quotRQGIS & quot) и данни (random_points, package = & quotRQGIS & quot). Изберете произволно точка от random_points и намерете всички dem пиксели, които могат да се видят от тази точка (намек: viewhed). Визуализирайте резултата си. Например, начертайте хълм и отгоре цифровия модел на кота, изходния ви изход и точката. Освен това опитайте mapview.

Изчисляване на водосборния басейн и наклона на водосбора на данни (& quotdem & quot, package = & quotRQGIS & quot), като се използва RSAGA (вижте раздел 9.3).

Използвайте gdalinfo чрез системно повикване за растерния файл, съхраняван на диск по ваш избор (вижте раздел 9.6.1).

Заявете за всички калифорнийски магистрали от базата данни PostgreSQL / PostGIS, живееща в QGIS Cloud, въведена в тази глава (вж. Раздел 9.6.2).

Препратки

Шърман, Гари. 2008 г. Настолен ГИС: Картографиране на планетата с инструменти с отворен код. Прагматичен рафт за книги.

Chambers, John M. 2016. Удължаване на R. CRC Press.

Грейзър, Анита и Виктор Олая. 2015. „Обработка: Рамка на Python за безпроблемна интеграция на инструментите за геообработка в QGIS.“

Muenchow, Jannes, Patrick Schratz и Alexander Brenning. 2017. „RQGIS: Интегриране на R с QGIS за статистически геокомпютри.“ Журналът R 9 (2): 409–28.

Conrad, O., B. Bechtel, M. Bock, H. Dietrich, E. Fischer, L. Gerlitz, J. Wehberg, V. Wichmann и J. Böhner. 2015. „Система за автоматизирани геонаучни анализи (SAGA) V. 2.1.4.“ Геоши. Модел Dev. 8 (7): 1991–2007. https://doi.org/10.5194/gmd-8-1991-2015.

Muenchow, Jannes, Alexander Brenning и Michael Richter. 2012. „Скорост на геоморфния процес на свлачища по градиент на влажност в тропическите Анди.“ Геоморфология 139-140 (февруари): 271–84. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2011.10.029.

Neteler, Markus и Helena Mitasova. 2008 г. ГИС с отворен код: ГРАСОВ ГИС подход. Трето. Ню Йорк, Ню Йорк: Спрингър.

Bivand, Roger, Edzer J Pebesma и Virgilio Gómez-Rubio. 2013. Приложен анализ на пространствените данни с R. Кн. 747248717. Спрингър.

Лонгли, Пол. 2015 г. Географска информационна наука и усилвателни системи. Четвърто издание. Хобокен, Ню Джърси: Уайли.

Круг, Райнер М., Нурия Рура-Паскуал и Дейвид М. Ричардсън. 2010. „Изчистване на инвазивни чужди растения при различни бюджетни сценарии: Използване на симулационен модел за тестване на ефективността.“ Биологични инвазии 12 (12): 4099–4112.

Обе, Реджина О. и Лео С. Хсу. 2015 г. PostGIS в действие. Второ. Остров Шелтър, Ню Йорк: Манинг.

Бъклин, Дейвид и Матийо Базил. 2018. „Rpostgis: Свързване на R с PostGIS пространствена база данни.“ The R Journal.

Хуанг, Джоу, Иран Чен, Лин Уан и Ся Пен. 2017. „GeoSpark SQL: Ефективна рамка, позволяваща пространствени заявки на Spark.“ ISPRS International Journal of Geo-Information 6 (9): 285. https://doi.org/10.3390/ijgi6090285.

Пакети, които вече са използвани, включително spData, spDataLarge и dplyr също трябва да бъдат инсталирани. ↩

Другите „командни редове“ включват терминали за взаимодействие с операционната система и други интерпретирани езици като Python. Много ГИС възникват като CLI: едва след широко разпространеното навлизане на компютърни мишки и екрани с висока разделителна способност през 90-те години GUI стават често срещани. Например GRASS, една от най-дългогодишните ГИС програми, разчиташе предимно на взаимодействие с командния ред, преди да получи усъвършенстван GUI (Landa 2008).

GRASS GIS и PostGIS са популярни в академичните среди и индустрията и могат да се разглеждат като продукти, които подкрепят тази тенденция, тъй като са изградени около командния ред. ↩

The мапедит пакетът позволява бързото редактиране на няколко пространствени функции, но не и професионална, мащабна картографска дигитализация.↩

Ранното използване на термина „мост“ се отнася до свързването на R с GRASS (Neteler и Mitasova 2008). Роджър Биванд разработи това в своята реч „Мостове между ГИС и R“, изнесена в лятното училище GEOSTAT през 2016 г. (виж слайдовете на: http://spatial.nhh.no/misc/). ↩

Имайте предвид също, че RSAGA пакетът използва интерфейса на командния ред, за да използва геоалгоритми на SAGA от R (вижте раздел 9.3). ↩

SQLite / SpatiaLite със сигурност са също важни, но по подразбиране вече сме въвели този подход, тъй като GRASS използва SQLite във фонов режим (вж. Раздел 9.4).

Благодаря на Manning Publications, Regina Obe и Leo Hsu за разрешението да използват този пример. use

QGIS Cloud ви позволява да съхранявате географски данни и карти в облака. Във фонов режим използва QGIS сървър и PostgreSQL / PostGIS. По този начин читателят може да последва примера на PostGIS, без да е необходимо PostgreSQL / PostGIS да се инсталира на локална машина. Благодарим на екипа на QGIS Cloud за хостването на този пример.↩

Представката st означава пространство / време.↩

Важно е да затворите връзката тук, защото QGIS Cloud (безплатна версия) позволява само десет едновременни връзки.↩


Гледай видеото: Machine Learning in QGis: Image Classification