GIS-LAB

R и rgdal классные штуки, но с обработкой большого количества данных, а растрами это обычно так и есть, надо быть осторожным. Допустим есть 2 растра, второй получен на основе первого и от некоторых его значений надо избавиться (несчастная черная рамка вокруг значимой части первого растра). Само собой линейные размеры первого второго одинаковые.

Возьмем простую операцию – условие, например такое: если для определенного пикселя сумма значений во всех каналах первого растра = 32000, присвоить значение 0 соответствующему пикселю второго растра.

В R это будет выглядеть вот так:

for (i in 1:length(raster1)) {
if (sum(raster1[ind,]) == 32000) {
raster2[ind] = 0
}
}

Но работает дооолго, нереально долго, начинаем разбираться что именно работает долго и методом проб и ошибок выясняем, что это сумма. Сделаем тест попроще, изменив условие: даже если только в первом канале 0, то и такое условие сгодится, перепишем:

for (i in 1:length(raster1)) {
if (sum(raster1[ind,1]) == 0) {
raster2[ind] = 0
}
}

Очень быстро.

Мораль (одна из…) – надо мерять время выполнения операций и оптимизировать узкие места. Как? System.time
Попробуем, единственный недостаток, цикл придется “разложить” в строку. Сравним время выполнения операций (количество пикселей 266612):

>system.time(for (ind in 1:length(raster1)) {if (sum(raster1[ind,]) == 32000) {raster2[ind] = 0}})
elapsed =  715.47

>system.time(for (ind in 1:length(raster1)) {if (sum(raster1[ind,1]) == 0) { raster2[ind] = 0}})
elapsed = 29.01

Разница очевидна, подходит ли такая проверка или нет – другой вопрос, но, по крайней мере, замеры позволят определить где именно тормозит код.

Arcinfo Workstation справляется с подобной задачкой шутя за 5 секунд + кое какие расходы на конвертацию данных, однако до изящности и лаконичности ей далековато и плодить гриды ох как не хочется:

raster3 = con(sum(raster1c1,raster1c2,raster1c3,raster1c4,raster1c5,
raster1c6,raster1c7,raster1c8,raster1c9,raster1c10,
raster1c11,raster1c12,raster1c13,raster1c14,raster1c15) == 32000,0, raster2)

Если есть желание сделать объявление о своей конференции, семинаре или просто интересном событии на нашем сайте, это можно легко и просто сделать используя новую форму. Результатом заполнения будет публикация темы с описанием события в специальной ветке форума “События” например вот так и базе данных. Быть зарегистрированным пользователем форума не обязательно. Кроме собственно информации о событии, мы надеемся это создаст почву и для их обсуждения и конечно критики.

Данный сервис в первую очередь предназначен устроителям конференций, но воспользоваться им может любой пользователь, заинтересованный в рекламе или просто информировании нашего сообщества о интересных событиях.

Нет, все-таки ERDAS мощная штука.

Эта статья про то, как автоматизировать выполнение моделей в ERDAS, этот процесс оказывается можно очень гибко и удобно настроить. Прежда этого представляло некоторую проблему, отчасти потому, что документация ERDAS раздельно иллюстрирует только само моделирование (SML) либо автоматизацию в пакетном процессоре. Эта статья заполняет этот пробел и показывает как можно объединить эти два этапа.

Статья по шагам показывает автоматизацию разного уровня сложности, на самом последнем, при правильно отредактированном скрипте модели и файла пакетного выполнения команд (bcf – batch command file), достаточно просто добавить список файлов на вход. Причем под “списком”, я имею в виду списки(!), то есть на входе может быть не одна переменная, а несколько + результат. Например, можно автоматизировать процесс скажем анализа изменений (вычитания одного канала первого растра из тоже канала второго) для неограниченного количества пар.

Вот, например, модель которую можно автоматизировать таким способом, как видно из иллюстрации, у нее на входе 2 параметра-файла.

В общем подробности в самой статье, те кому что-то непонятно, могут для начала попробовать провести автоматизацию попроще, как показано в этой статье. Обсудить проблемы, как всегда, можно в теме-обсуждении данной статьи на форуме. Удачного моделирования-автоматизирования!

Не мог удержаться, чтобы не проверить свои знания, в итоге 11 уровень, 460 тыщ очков, до 12 так и не дотянул, плохо угадал где находятся Кокосовые острова и какая-то Палуа. Зато удалось ткнуть в Тбилиси с точностью аж 17 км! Про другие, менее точные результаты (в районе нескольких тысяч км) умолчу.
В общем отличная подготовка к сдаче зачета по географической номенклатуре.

Кто наберет больше всех – получит диск!

Ну не знаю,зачем Google это показалось нужным, получилось нечто совсем странное. Старая кнопка “Гибрид” перекочевал в “Спутник”, причем накладываемая векторная информация стала называться “Показать ярлыки”. “Ярлыки”!???, оставив в стороне сам термин, с каких пор ярлыки-метки это еще и линейные дороги? Тоже непонятно, но не будем отвлекаться от темы.

Само название кнопки. Зачем отмывку-раскраску рельефа называть умным словом “Ландшафт” ? Вообще-то у данного термини много значений, в том числе и научных определений, но чтоб этим словом называли отмытый рельеф с местами нанесенной лесной растительностью – никогда не слышал. При определенном приближении отмывка рельефа выглядит неплохо, но дальнейшее изучение самой отмывки и ее отображения на разных масштабах вызывает недоумение.

Как обычно, качество данных, оставляет желать лучшего. Похоже на какой-то наскоро построенный DEM по SRTM. Ну во первых, местами он откровенно равномерно съезжает:

А откуда получились прямо-таки “дороги” на гребнях хребтов и днищах небольших долин – я просто не понимаю, сам немало DEM-ов построил – но такого не получалось.

Кстати на территория Центральной Европы ситуация не сильно лучше, разве что растр DEM лучше состыкован с векторными слоями, а “дороги” по хребтам и долинам те же.

А там, где кончается SRTM (60 гр. с.ш.) – вообще сливай воду – туши свет. На что-то похожая картинка в мелком масштабе (Таймыр, горы Бырранга)

при следующем шаге увеличения превращается в бессистемные пятна (центр предыдущей картинки, оз. Левинсон-Лессинга). Под ними, вероятно, подразумевается раскраска рельефа по высотам, зачем надо было убирать отмывку рельефа непонятно.

Цветовая гамма, которой изображена лесная (и, вероятно, кустарниковая) растительность тоже вызывает некоторое недоумение (Западная Сибирь). Вероятно, розово-коричневый – это редколесья, темно-зеленый – хвойные леса, светло – зеленый – лиственные леса – или все это породы деревьев, остается только гадать? Легенды обнаружить не удалось. Леса опять же никак не состыкованы с гидрографией.

Естественно, при такой нестыковке данных гибридное изображение пришлось убрать – “натянутая” на такой рельеф съемка являла бы собой апокалиптические картины…

Как и обещал рассказывать о развития сайта, рассказываю. Хорошо, что на просторах русского интернета есть такие умельцы как StraNNiсk, готовые помочь советом в интернет-технологиях. Так как нашей специализацией является не веб, но Г�?С, то многие мелочи, делающие сайт более удобным, часто от нас ускользают, поэтому мы всегда ждем от пользователей совета или жалобы на то чего не хватает или что можно сделать лучше.
�?так, благодаря нововведениям, на новости RSS сайта стало еще легче подписаться, теперь для этого достаточно в Firefox или Internet Explorer (7 версии) нажать на иконку RSS располагающуюся либо прямо в адресной строке (Firefox), либо на панели инструментов (IE7).

Подробнее о RSS-лентах нашего сайта можно ознакомиться на этой странице. Ну, а от благодарных авторов GIS-Lab, Страннику в подарок диск GIS-Lab и наши консультации на Г�?С-темы.

GDAL обновился до версии 1.4.4, которому мы уделили довольно большое внимание в статьях на сайте и планируем продолжать в том же духе, поскольку он этого заслуживает. В числе других ошибок исправлена и та, которую мы совсем недавно обсуждали на форуме.

Полный список исправленных ошибок можно посмотреть здесь.

Скачать новый GDAL.

В многочисленных обсуждениях у нас и других форумах то и дело проскальзывают сравнения на сколько точка в одной системе координат удалена от той же точки, но в другой системе. Один из результатов исследования 4-х летней давности в Калиниградской области дало значение порядка 140 м. Резонным вопросом бы было, а каково расстояние между этими двумя системами в других частях света. Сказано – сделано, картина получается интересная и поучительная.

Обращаем внимание, что результаты этого исследования нельзя использовать как оценку “качества” этих двух систем координат. Все что оно показывает – расстояние между двумя точками на которое можно ошибиться, если накладывать данные в одной системе на данные в другой – без какой-либо трансформации.

Если кому-то интересно – можете воспроизвести опыт, в статье достаточно подробно расписано как производилось сравнение и даже есть shape-файл с результатами для тех, кто хочет проверить все своими руками.

Ознакомиться со статьей и результатами. Как всегда, обсудить можно на форуме (лучше) или прямо здесь, в блоге.

Каких только клюшек и плюшек не повстречаешь за годы привязки растровых данных, но всегда есть чему удивиться. Кто бы показал – не поверил бы, сказал бы “невозможно матЭматически, чтоб с удвоением…” и поправил очки*. Было бы классно конечно посмотреть как именно ведет себя модель и почему, но некогда, как-нибудь в другой раз.
До:

�? после, оказывается полиномиальное преобразование второго порядка и такое позволяет:

или так:

*очков не ношу 🙂

�?ногда и приличные авторы любят пошутить, в своей книге Remote Sensing of Landscapes with Spectral Images, известные специалисты по Spectral Unmixing издеваются на полевыми работами:

“It is mathematically correct to have 1.1 of one spectral endmember and -0.1 of another; but sober field observers never find negative amounts of materials on the ground….”

�?нтересно, а не sober? Уверен, у нас бывало и такое 🙂