أكثر

تصدير الصور الجوية من QGIS؟

تصدير الصور الجوية من QGIS؟


نظرت حولك ولكن لم تتمكن من العثور على إجابة لسؤالي ، لذلك هنا. أحاول تصدير بعض الصور الجوية ذات الجودة اللائقة (300 نقطة في البوصة) من QGIS باستخدام المكون الإضافي OpenLayers. في بعض الأحيان يعمل ، ثم في بعض الأحيان لا يعمل. يمر التصدير على ما يرام ، ولكن عندما أذهب إلى الملف يبدو مثل هذا.

في الأساس ، أحصل على الصورة التي أردتها في المنتصف ، لكنها مقطوعة من الجوانب والزوايا إلى شكل بيضاوي خشن ، مع صورة مكبرة تملأ الفجوات حولها.

هذا غريب.

يحدث هذا سواء قمت بالتصدير بصيغة jpg أو pdf ، سواء قمت بالتدقيق في الطباعة كنقطية أم لا. أقوم بإعادة ضبط إسقاط المشروع على إسقاط google الجوي ؛ هذا لم يساعد. اعتقدت سابقًا أنني كنت أتسبب في هذه المشكلة من خلال محاولة التصدير بشكل كبير جدًا أو مع تعيين الدقة عالية جدًا ، ولكن هذا يحدث الآن طوال الوقت.

أي أفكار لماذا يحدث هذا وكيف يتم الالتفاف حوله؟


أحد الحلول البديلة هو استخدام Mobile Atlas Creator (MOBAC)

http://mobac.sourceforge.net/

لتنزيل مربعات الصور الجوية بتنسيق png. "> http://datagateway.nrcs.usda.gov/GDGOrder.aspx

(أو ربما من بوابة GIS الجغرافية المكانية المحلية الخاصة بك) ثم يمكنك قصها في Qgis وحفظها كملف tif.


كيف يتم استخدام نظم المعلومات الجغرافية في العقارات

ما هو القاسم المشترك بين نظم المعلومات الجغرافية والعقارات؟ كلاهما يضعان أهمية كبيرة على الموقع. بالنسبة للمهنيين العقاريين ، يعد الموقع دائمًا أحد العوامل المحددة التي تؤثر على قيمة العقار. لمستخدمي نظم المعلومات الجغرافية ، الموقع هو أصل البيانات الجغرافية. تحدد دقة الموقع قيمة البيانات وكيفية استخدامها. بسبب التركيز المشترك لكلا الموضوعين ، يمكن استخدام نظم المعلومات الجغرافية كأداة قيمة في العديد من الاتفاقيات المختلفة في مجال العقارات. هناك عدد كبير من الموضوعات في مناقشة نظم المعلومات الجغرافية والعقارات ، ولكن بعض المهام الأكثر عمومية التي تُستخدم فيها هذه التكنولوجيا الجغرافية المكانية هي أبحاث الملكية ، وتحليل السوق ، والتحليل المكاني.


الملخص

ازداد استخدام المركبات الجوية غير المأهولة (UAVs) لرسم خرائط البيئة ومراقبتها بشكل حاد في السنوات القليلة الماضية. قام العديد من الأفراد والمنظمات بشراء طائرات بدون طيار من فئة المستهلك ، وعادة ما يحصلون على صور جوية لرسم خريطة للغطاء الأرضي. تحتوي الصور الناتجة عالية الدقة (دقة دون ديسيمتر) على محتوى معلومات عالٍ ، لكن أتمتة استخراج هذه المعلومات لإنشاء خرائط دقيقة للغطاء الأرضي من الجدار إلى الجدار أمر صعب للغاية. نقدم تدفقات عمل معالجة الصور التي تستند إلى برامج مفتوحة المصدر ويمكن استخدامها لإنشاء خرائط للغطاء الأرضي من الصور الجوية فائقة الدقة. قارنا أربعة تدفقات عمل للتعلم الآلي لتصنيف الصور. استند مساران للعمل على خوارزميات الغابة العشوائية. من بين هؤلاء ، استخدم أحدهم نهجًا بكسلًا ببيكسلًا متاحًا في ilastik ، وتم استخدام مقاطع الصور الأخرى باستخدام R و Orfeo ToolBox. استخدم مساران العمل الآخران شبكات عصبية متصلة بالكامل وشبكات عصبية تلافيفية تم تنفيذها باستخدام Nenetic. قمنا بتطبيق تدفقات العمل الأربعة على الصور الجوية التي تم الحصول عليها في الحوض العظيم (غرب الولايات المتحدة الأمريكية) على ارتفاعات طيران تبلغ 10 أمتار و 45 مترًا و 90 مترًا فوق مستوى سطح الأرض. كان نوع الغطاء البؤري لدينا هو cheatgrass (Bromus tectorum) ، عشب غازي غير محلي يغير ديناميكيات الحرائق الإقليمية. يعتمد سير العمل الأكثر دقة لتصنيف الصور فائقة الدقة على عوامل متنوعة تتأثر بدقة الصورة وخصائص الغطاء الأرضي ، مثل التباين وأنماط المناظر الطبيعية والملمس الطيفي لأنواع الغطاء الأرضي التي يتم تصنيفها. بالنسبة لتطبيقنا ، أسفر سير عمل ilastik عن أعلى دقة شاملة (0.82–0.89) وفقًا لتقدير الدقة المستندة إلى البكسل.


فهم بيانات الأقمار الصناعية ، سير عمل مفتوح المصدر: خياطة البيانات باستخدام QGIS

لا يتم تنسيق جميع بيانات القمر الصناعي مثل Landsat و Sentinel-2 - حيث توفر العديد من المصادر التجارية البيانات في ملف واحد ذي نطاقات متعددة ، بدلاً من النطاق الواحد لكل ملف. ومن الأمثلة على ذلك بيانات SkySat عالية الدقة من Planet. عند 80 سم لكل بكسل ، تُظهر SkySats تفاصيل أكثر وضوحًا من البيانات غير التجارية الحالية ، لذلك من الممتع العمل معها.

قدمت Planet بعض عينات البيانات إذا قمت بملء نموذج اتصال (لا تقلق ، نحن لا نعض) ، فابدأ واحصل على بعض - اخترت بوسطن - موقع OpenVisConf من 2013–17 ، ولكن اختر ما يناسبك. إذا كنت لا ترغب في الاشتراك ، فيمكنك الحصول على عدد قليل من مربعات بيانات NAIP من Earth Explorer.

حصلت على البيانات الخاصة بك؟ حسن. هيا بنا نبدأ.

افتح QGIS (قدمت بعض نصائح التثبيت في الجزء 2) وأضف طبقة نقطية جديدة: Layer → New Layer → Add Raster Layer… انقر فوق الزر الصغير الصغير… لفتح مربع حوار ملف مفتوح للنظام ، وانتقل إلى بياناتك (It ' ستكون في skysat-high-resolution-sample-Cities / pansharpened إذا قمت بتنزيل صور بوسطن. يجب أن يكون هناك 13 ملف TIFF منفصل.) وحدد جميع الملفات التي تنتهي بـ pansharp.tif. أخيرًا ، انقر فوق إضافة.

سيؤدي هذا إلى تحميل البيانات في مشروع QGIS ، مع وضع كل شيء بشكل صحيح. [QGIS هو نظام معلومات جغرافي (تمامًا كما هو مذكور على العلبة) لذلك لا يتم وضع الملفات فقط بالنسبة لبعضها البعض ، ولكن أيضًا مرتبطة بالعالم - لذلك يمكنك دمج أنواع مختلفة من البيانات معًا إذا أردت.] مثل ذلك:

هاه. ربما ليس ما كنت تتوقعه. هناك شيئان يحدثان هنا.

  1. كل مشهد (يتم تقديم بيانات SkySat كمشاهد فردية تشكل معًا مجموعة) يتم تمديد التباين بشكل منفصل بواسطة QGIS. وهذا يعني أن وحدات البكسل الأغمق والأخف وزناً في كل جزء منفصل من البيانات يتم عرضها باللونين الأبيض والأسود ، بدلاً من وحدات البكسل الأغمق والأخف وزناً من المجموعة بأكملها. هذا يعطي مظهر خليط.
  2. العصابات في ترتيب خاطئ. وفقًا للاتفاقية ، يتم ترتيب بيانات القمر الصناعي من أقصر طول موجي إلى أطول ولكن يتم ترتيب ملفات الصور باللون الأحمر والأخضر والأزرق.

أقترح دمج المشاهد المنفصلة أولاً ، مما يجعل توسيع البيانات باستمرار أسهل. حدد Raster → Miscellaneous → Merge الذي يعرض مربع حوار آخر:

باستخدام الإعدادات الافتراضية ، فإن الشيء الوحيد الذي يتعين عليك تغييره هو نوع بيانات الإخراج الذي يجب عليك تعيينه من Float 32 إلى UInt16. مثل Sentinel-2 و Landsat 8 ، تكون بيانات SkySat 16 بت لكل بكسل ، ولا توجد قيم سالبة (ما هو السطوع السلبي؟) ، لذلك يتم تخزينها على أنها بيانات 16 بت غير موقعة. (مثال على مجموعة بيانات موقعة سيكون نموذج ارتفاع رقمي ، والذي يمكن أن يكون له قيم سالبة للمناطق الواقعة تحت مستوى سطح البحر.) تأكد من أن وضع كل ملف إدخال في نطاق منفصل يظل غير محدد. مرة أخرى ، هناك زر… صغير جدًا بجوار "طبقات الإدخال" ، انقر فوقه ثم اضغط على "تحديد الكل" ثم "موافق" (بشكل حشو) لتحديد جميع المشاهد. قم بإنهاء الخيار "تشغيل في الخلفية".

عندما ينتهي QGIS من معالجة مربع الحوار ، يجب أن تشاهد البيانات المدمجة - الآن سلسة - في نافذة مشروعك. قد تضطر إلى إخفاء (إلغاء تحديد) المشاهد الفردية لمشاهدة المجموعة المدمجة.

متوجه إلى هناك. انقر بزر الماوس الأيمن فوق مدمج ، وحدد خصائص ثم النمط لإظهار مربع حوار نمط خصائص الطبقة ، والذي يجب أن يبدو مألوفًا إذا قرأت الجزء 2.

لم تتم معايرة هذه الميزة لبيانات SkySat ، لذلك لا يمكنك ببساطة القياس بين الكميات المعروفة مثل آخر مرة. بدلاً من ذلك ، استخدم وظيفة التمديد التلقائي لـ QGIS. قم بتوسيع إعدادات القيمة الدنيا / القصوى للكشف عن خيارات الامتدادات المخصصة. سيسمح لك قطع العد التراكمي باختيار كيفية ارتباط نقاط البيانات الأغمق والأكثر سطوعًا بالأبيض والأسود في الصورة المعروضة. ستجعل القيمتان الافتراضيتان 2٪ و 98٪ أغمق 2٪ من البكسل أسود والأكثر سطوعًا 2٪ من البكسل أبيض ، مما يؤدي إلى إخراج الكثير من البيانات. عادةً ما أختار شيئًا مثل 0.1٪ و 99.9٪. أو حتى فقط حدد خيار Min / max. للحصول على مقياس جيد ، اضبط الدقة على الفعلية (أبطأ) لأن أجهزة الكمبيوتر الحديثة سريعة جدًا.

نظرًا لأنك ستستمر في معالجة البيانات خارج QGIS ، فمن الأفضل أن تتم مطابقة قيم الأبيض والأسود للقنوات الثلاث ، لذا اضبط الأسود على الحد الأدنى لقيمة الثلاثة ، والأبيض على القيمة القصوى. أخيرًا ، نحتاج إلى قلب النطاقات - تعيين النطاق الأحمر من النطاق 1 إلى النطاق 3 ، وترك النطاق الأخضر على أنه النطاق 2 ، وضبط النطاق الأزرق من النطاق 3 إلى النطاق 1. تجاهل النطاق 4 - وهو بيانات قريبة من الأشعة تحت الحمراء - في الوقت الحالي. بناءً على الإعدادات الدقيقة التي تختارها ، سترى شيئًا مثل هذا:

كما هو الحال مع بيانات Sentinel ، انقر بزر الماوس الأيمن فوق Merged (أو انتقل إلى Layer → Save as) ثم اضبط وضع الإخراج على الصورة المعروضة (يؤدي هذا إلى تصدير الصورة المقاسة المعروضة في QGIS ، وليس البيانات الأصلية ذات 16 بت) ، ثم التنسيق إلى GeoTIFF ( الذي يجب أن يكون الافتراضي) ، وتوفير اسم الملف.

الملف الذي تم تصديره جاهز الآن للاستيراد إلى GIMP أو Photoshop أو محرر الصور الذي تختاره.

قبل الانتقال إلى معالجة الصور ، سأوضح كيفية إنشاء صورة ذات ألوان زائفة - استبدال بيانات الأشعة تحت الحمراء القريبة للقناة الحمراء ، مع الاصطدام بالأحمر إلى الأخضر ، ومن الأخضر إلى الأزرق. (حسب الاصطلاح واتباع التصوير الفوتوغرافي بالأشعة تحت الحمراء الملونة ، فإن أطول طول موجي في الصورة ذات الألوان الزائفة هو الأحمر ، والموجة الوسطى خضراء والأقصر زرقاء.) في مربع حوار النمط ، اضبط الأحمر على النطاق 4 ، والأخضر إلى النطاق 3 ، والأزرق إلى النطاق 2 الذي يشبه هذا:

غريب (الأشجار حمراء زاهية) ولكنها مفيدة إذا كنت تدرس النباتات أو المياه.

حسنًا ، الآن يجب أن تكون جاهزًا لوضع اللمسات الأخيرة على بياناتك ، والتي سأصفها في الجزء 4 ، تصحيح الألوان باستخدام GIMP.


  • تم تطوير برنامج سهل الاستخدام لاستخراج النتائج على مستوى قطعة الأرض من الصور المتعامدة.
  • يمكن تقدير عدد الحوامل النباتية بناءً على تحويل مستجمعات المياه.
  • تم تقدير نضج البطاطس بشكل أكثر موثوقية عن طريق الاستشعار عن بعد مقارنة بالتقييم البصري.


تصدير الصور الجوية من QGIS؟ - نظم المعلومات الجغرافية

يتم توفير جميع المقالات المنشورة بواسطة MDPI على الفور في جميع أنحاء العالم بموجب ترخيص وصول مفتوح. لا يلزم الحصول على إذن خاص لإعادة استخدام كل أو جزء من المقالة المنشورة بواسطة MDPI ، بما في ذلك الأشكال والجداول. بالنسبة للمقالات المنشورة بموجب ترخيص Creative Common CC BY ذي الوصول المفتوح ، يجوز إعادة استخدام أي جزء من المقالة دون إذن بشرط الاستشهاد بالمقال الأصلي بوضوح.

تمثل الأوراق الرئيسية أكثر الأبحاث تقدمًا مع إمكانات كبيرة للتأثير الكبير في هذا المجال. يتم تقديم الأوراق الرئيسية بناءً على دعوة فردية أو توصية من المحررين العلميين وتخضع لمراجعة الأقران قبل النشر.

يمكن أن تكون ورقة الميزات إما مقالة بحثية أصلية ، أو دراسة بحثية جديدة جوهرية غالبًا ما تتضمن العديد من التقنيات أو المناهج ، أو ورقة مراجعة شاملة مع تحديثات موجزة ودقيقة عن آخر التقدم في المجال الذي يراجع بشكل منهجي التطورات الأكثر إثارة في العلم. المؤلفات. يوفر هذا النوع من الأوراق نظرة عامة على الاتجاهات المستقبلية للبحث أو التطبيقات الممكنة.

تستند مقالات اختيار المحرر على توصيات المحررين العلميين لمجلات MDPI من جميع أنحاء العالم. يختار المحررون عددًا صغيرًا من المقالات المنشورة مؤخرًا في المجلة والتي يعتقدون أنها ستكون مثيرة للاهتمام بشكل خاص للمؤلفين أو مهمة في هذا المجال. الهدف هو تقديم لمحة سريعة عن بعض الأعمال الأكثر إثارة المنشورة في مجالات البحث المختلفة بالمجلة.


فيما يلي خطوات الإسناد الجغرافي لخريطة الصورة النقطية في QGIS:

1.) افتح QGIS واستورد خريطة الصورة الخاصة بك باستخدام ADD RASTER LAYER في QGIS.

2.) نحتاج إلى إيجاد نقطة التحكم وإحداثيات تحديد الموقع الجغرافي المعروفة. أنا أفضل خرائط جوجل للحصول على قيم خط الطول وخط العرض.

انتقل إلى خريطة google وابحث عن الموقع الذي يطابق موقع خريطة الصورة الخاص بك عليه. حدد نقطة في خريطة جوجل التي تتطابق في خريطتك. يمكنك أيضًا التبديل إلى عرض القمر الصناعي. حدد نقطة مثل أي مكان علامة أرضية حسب راحتك. انقر بزر الماوس الأيمن فوق تلك النقطة في خريطة Google وانقر فوق ماذا هنا سترى أنه سيعرض خط الطول وخط العرض للنقطة.

3.) خط العرض مكتوب أولاً والثاني خط الطول. لاحظ أيضًا علامة (-) (إن وجدت). دوِّن النقاط. وبالمثل ، حدد 4 نقاط على الأقل في اتجاهات مختلفة ولاحظ أسفلها خطوط الطول والعرض.

4.) بالانتقال إلى أداة QGIS ، انقر بزر الماوس الأيمن فوق طبقة Raster وانقر فوق إزالة.

5.) انتقل الآن إلى Georeferencer ، وستجده في علامة التبويب Raster ، إذا كنت قد قمت بالفعل بتثبيت البرنامج المساعد georeferencer. إذا كنت لا ترى الخيار ، فانقر فوق المكونات الإضافية ثم حدد إدارة المكونات الإضافية وتثبيتها. ابحث عن المراجع الجغرافي وقم بتثبيته كما هو موضح أدناه.

6.) قم باستيراد خريطتك هنا وانقر فوق إضافة نقاط. يمكنك التحريك والتكبير هنا.

7.) انقر على الموقع على خريطتك الذي حددته على خريطة جوجل كنقاط تحكم. سترى نافذة تطالب بقيم س ، ص. ضع قيمة خط الطول في X وقيمة خط العرض في Y.

8.) مثل الحكمة أضف جميع النقاط. انتقل إلى الإعدادات وانقر فوق إعداد التحويل.

9.) حدد أي نوع تحويل واحد وامنح الاسم النقطي الناتج الخاص بك.

10.) انقر فوق تحميل لتعيين لوحة الرسم عند الانتهاء أو إذا نسيت القيام بذلك ، يمكنك استيراد الخريطة ذات المرجعية الجغرافية من الموقع الذي قمت بحفظها فيه. سيكون امتداد الخريطة. GeoTiff.

11.) حدد CRS WGS: 84 لأننا نستخدم خطوط الطول والعرض.

12.) الآن انقر فوق بدء رمز التفضيل الجغرافي كما هو موضح أدناه:

13.) إغلاق المراجع الجغرافي. سترى صورة ذات إشارة جغرافية في لوحة الرسم. لاحظ الإحداثيات.

آمل أن يكون هذا المقال مفيدًا لك لمعرفة أساسيات كيفية الإسناد الجغرافي للصورة النقطية بمساعدة نقاط التحكم. كنت تواجه مشكلة في تنفيذ هذه العملية التعليق أدناه، حتى نتمكن من مناقشة الأمر.


تحليل الاستشعار عن بعد للطائرات الزراعية بدون طيار

المزارعين لديهم المزيد من المتطلبات لاستكمال الزراعة. الاستشعار عن بعد هو تقنية كبيرة لتقليل هذا المطلب. الآن ، نحن بحاجة إلى نظام رش عضوي بتكلفة منخفضة. لدينا طريقتان ، الأولى خوارزمية الشبكة العصبية لنظام المعلومات الجغرافية الكمية (QGIS) والأخرى نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) مع الطائرات بدون طيار. تصف هذه الورقة تحليل الاستشعار عن بعد باستخدام الطائرات بدون طيار باستخدام مؤشر الفرق الطبيعي للغطاء النباتي (NDVI) / مستشعر نطاق الأشعة تحت الحمراء القريبة (NIR) في عرض متعدد الأطياف للأراضي الزراعية. تحتوي صور NIR و NDVI على قيم محتوى مائي وقيم دقة مختلطة في إدارة موارد المياه. يتم تحميل مستشعرات NDVI لإنتاج صور عالية الكثافة. المراقبة في الوقت الحقيقي المقترنة بتصوير NIR هندسيًا وإشعاعيًا معدلة لقياس درجة الحرارة. استخدمت وجهات النظر متعددة الأطياف وفائقة الأطياف لتحليل البيانات المختبرة. مستوى الري القياسي هو 60٪ لإنتاج نمو النبات. تتبع تقنيات الري معالجة النبات ضمن بيانات مستمرة في الثانية. ركز العرض المنفذ فقط على التحكم في نمو الري المتعمق للنبات بين 30 و 90 سم بانحراف 60٪. NDVI ، مؤشر الغطاء النباتي الطبيعي للاختلاف الأخضر (GNDVI) ، مؤشر سطوع التربة (SBI) ، مؤشر الغطاء النباتي الأخضر (GVI) ، درجة مؤشر الغطاء النباتي الأصفر (YVI) ، مؤشر كفاية النيتروجين (NSI) ، مؤشر الغطاء النباتي العمودي (PVI) ، النباتات المحولة يتم استخدام الفهرس (TVI) ومؤشر الغطاء النباتي المعدل للتربة (SAVI) ومؤشر حالة الغطاء النباتي (VCI) لربط التحكم في نمو النبات مع إدارة قوة الأوراق وتعرض حزم الثعبان المستوردة قيمة نباتية مختلفة في الوقت الفعلي في QGIS. ارتباط نمو النبات ص ≤0.01, ص = 0.77 و - 0.77 مع الموصلية. قامت بقياس درجة وعرض نظام تحديد المواقع العالمي باستخدام تقنيات الري للتحكم في الإجهاد المائي. وقد استخدم لتقدير معدل توصيل الأوراق مع تغير التغير الجوي. يمكنه حساب تحليل إجهاد الأوراق في الوقت الفعلي. قدم هذا التقرير تحليلاً مسحياً بطائرة بدون طيار لنسبة السماد ومؤشرات الغطاء النباتي للأراضي الزراعية.

هذه معاينة لمحتوى الاشتراك ، والوصول عبر مؤسستك.


كودكس

تعرض اليوم I & rsquoll سير عمل I & rsquove كنت أعمل فيه حيث أخرج البيانات من QGIS وأعرضها في صورة ثلاثية الأبعاد باستخدام Blender. استخدمته & rsquove لتصور ناتج التحليل بالرسوم البيانية ، وسيُظهر هذا المنشور أولاً أمثلة على ذلك ، متبوعًا بتشغيل من خلال سير العمل.

إذا لم تكن معتادًا على Blender ، فستكون حزمة نماذج ثلاثية الأبعاد قوية جدًا ومجانية ومفتوحة المصدر أيضًا. يمكنك تنزيله والاطلاع على بعض إمكانياته على www.blender.org.

[تحرير 15/1 - 2013]

دعا زميل أرسل لي DomLysz بالبريد الإلكتروني حول البرنامج المساعد الذي صنعه للخلاط والذي يسمح بالاستيراد المباشر لملفات الأشكال و georasters. إنه يجعل العملية الموضحة أدناه أكثر سلاسة ، وربما يستبعد جميع الاستعدادات في QGIS. حاليا يمكنك أن تجدها هنا.

[تحرير 3/12 - 2012]

لقد أدهشني أنه ربما ينبغي علي تقديم QGIS أيضًا ، إذا عثرت على هذا المنشور للتو. QGIS ، أو Quantum GIS ، هو نظام معلومات جغرافية مجاني ومفتوح المصدر على قدم المساواة مع الحزم التجارية مثل ArcGis. مزيد من المعلومات والتحميل متاح في www.qgis.org.

المثال الأول هو نتيجة تجربة فكرية. أنا و rsquom مشاركين حاليًا في صياغة المخطط الرئيسي لمدينة H & aumlssleholm ، وإحدى القضايا التي تمت مناقشتها هي الكثافة. كما هو الحال اليوم ، يميل البناء الجديد إلى أن يكون تطوير منزل فردي كثيف المساحة وبدأنا نفكر في كيف سيبدو ذلك إذا استمر الاتجاه. على هذا النحو ، أخذنا الزيادة السكانية من السنوات السبع الماضية وتوقعنا ذلك في المستقبل حتى عام 2030 من خلال سيناريوهين: & ldquo إذا قمنا بتحويل هذه الزيادة السكانية إلى منازل فردية ، فما نوع المنطقة التي تتطلب ذلك بدلاً من حلها بالتكثيف في وسط المدينة؟ و rdquo

فيما يلي كيف تصورت النتيجة. الدائرة نصف قطرها كيلومتر واحد من محطة القطار. انقر للحصول على صور أكبر.

4000 ساكن جديد في بيت واحد

4000 ساكن جديد من خلال التكثيف

حظيت هذه الصور بتقدير كبير من قبل طاقم التخطيط والإدارات الأخرى وكذلك السياسيين الذين من المفترض في النهاية أن يتخذوا القرارات المتعلقة بالخطة الرئيسية. أعتقد أن العرض التقديمي ثلاثي الأبعاد قد نجح في هذا النوع من المهام لأنه جعل الأمور ملموسة أكثر قليلاً للأشخاص غير المعتادين على قراءة الخرائط.

المثال الثاني هو إثبات سريع لمفهوم استخدام بيانات DEM في Blender. التغطية الجغرافية هي منطقة حول مارينتال وسد هارداب ، ناميبيا. تأتي البيانات من USGS Explorer.

& rsquod أود أن أوضح أن النتائج التي تحصل عليها من سير العمل هذا لا يُقصد بها التحليل التفصيلي. هم يقصدون مساعدة التصور للتحليل الذي اكتمل بالفعل داخل QGIS ، أو ببساطة عرض مقترحات تخطيط مختلفة على سبيل المثال.

باختصار ، ما قمت به & rsquove هو إخراج بيانات المتجه الخاصة بي من عرض تخطيط QGIS كملف SVG ثم بياناتي النقطية كصور من نفس العرض. عند التصدير إلى SVG ، بصرف النظر عن ميزات الخريطة (مثل المباني) ، يُخرج QGIS أيضًا مستوى بحجم الورقة في عرض التخطيط & rsquo. وإذا كان منفذ عرض الخريطة بنفس حجم الورقة ، فيمكنك استخدام صورتك الجوية لتركيب ذلك المستوى ، وخريطة ارتفاع بالأبيض والأسود لإزاحتها للحصول على نموذج تضاريس.

لذلك بشكل أساسي ، تقوم بإخراج ثلاثة ملفات من نفس عرض التخطيط (1) SVG يتكون من ميزات المتجه ومستوى الخلفية بنفس حجم العرض ، (2) صورة جوية لتزيين مستوى الخلفية ، و (3) خريطة ارتفاع بالأبيض والأسود لتحل محل تلك الطائرة.

أفترض أنك & rsquoll على دراية بـ QGIS و Blender ، لذلك لن أكون مفصلاً للغاية في كل خطوة. ولكن إذا واجهت مشاكل ، فمرحباً بك في الاتصال بي (المعلومات في أسفل الصفحة). أفترض أيضًا أن لديك مشروع QGIS مع خطوط نقطية للصور الجوية ، ونقطية DEM ، وطبقة متجهة مع المباني على سبيل المثال.

إذا كنت تريد ممارسة بعض البيانات معك ، فيمكنك الحصول على بيانات ارتفاع جيدة وصور جوية من مستكشف USGS وتكميلها بالمباني والطرق من OpenStreetMap (والتي تمتلك QGIS أدوات ممتازة للتنزيل من خارج الصندوق. فقط تذكر أن تنسبها إذا تنشر شيئًا ما). لقد استخدمت بيانات من العمل (مكتب التخطيط الحضري في بلدية H & aumlssleholm ، السويد).

الآن ، دع & rsquos يمر عبر الخطوات.

أطلق أولاً عرض تخطيط جديد في QGIS. ارسم خريطة جديدة فيه وضعها في زاوية الورقة. لقد قمت للتو بتشغيل الشبكة وقطعتها في الزاوية. ثم اجعلها بنفس حجم الورق بحيث تغطيها تمامًا. لقد ذهبت للتو مع A4 الافتراضي ، لذلك حصلت على 297 × 210 ملم. تأكد من أن النطاقات الخاصة بك داخل خطوط التضاريس النقطية تمامًا. يجب أن تبدو النتيجة كما يلي:

الآن قم بإيقاف تشغيل كل الطبقات باستثناء طبقات المتجه واحفظ التخطيط كملف SVG. الآن قم بإيقاف تشغيل كل شيء باستثناء صورتك الجوية واحفظ التخطيط مرة أخرى ، ولكن هذه المرة كصورة (لقد استخدمت PNG). كرر هذا لخريطة الارتفاع. تأكد من إظهار خريطة الارتفاع بتدرج الرمادي وأنك قد وسعت تباينها بين القيم الدنيا والقيم القصوى. تأكد أيضًا من حفظ الصور النقطية في مسار ملف بدون أحرف غريبة (مثل & ouml) ، وإلا فلن يتم عرضها (خطأ في Blender 1.63). يجب أن تبدو النتائج كما يلي:

طبقات المتجهات لحفظها بتنسيق SVG

صورة جوية لحفظها كصورة نقطية

نموذج التضاريس مع التباين الممتد إلى قيم دنيا وقيم قصوى ، حفظ كصورة نقطية

الآن أشعل الخلاط. استعد عن طريق تغيير محرك التقديم إلى Cycles وفتح محرر UV. ثم قم باستيراد ملف SVG الذي قمت بإنشائه. حدد كل الكائنات واضبط الأصل على Geometry (يقوم Blender باستيراد كل كائنات SVG مع أصلها في الأصل). ستلاحظ أن هناك بالفعل ثلاث طائرات خلفية تم إنشاؤها بواسطة QGIS. نحتاج فقط إلى واحد من هؤلاء ، لذا قم بإزالة الاثنين الآخرين. يجب أن تبدو النتائج على النحو التالي (تم تشغيل عرض الإطار السلكي لإظهار الأصول المنتشرة):

الآن قم بتحويل مستوى الخلفية إلى شبكة (Alt + C). انتقل إلى وضع التحرير ، وحدد وجه الطائرة وافتح الصورة النقطية بالصورة الجوية التي حفظتها سابقًا. قم بتغيير العرض الخاص بك بحيث تنظر من أعلى إلى الطائرة ، وافتح قائمة الأشعة فوق البنفسجية للطائرة (اضغط على U). اختر & ldquo المشروع من العرض (الحدود) & rdquo. يجب أن تبدو شيئا من هذا القبيل:

قم بإزالة مادة SVG Blender المستوردة من الملف الأصلي وأضف مادة جديدة مع الصورة الجوية كنسيج. يجب أن ترسمها بشكل صحيح مع خريطة الأشعة فوق البنفسجية الخاصة بك كما يلي:

بعد ذلك ، أضف مُعدِّل Displace إلى المستوى وقم بتوصيله بصورة خريطة الارتفاع. تأكد من ضبط إحداثيات النسيج في المعدل على الأشعة فوق البنفسجية. ما عليك سوى اختيار خريطة الأشعة فوق البنفسجية التي قمت بإنشائها للصورة الجوية (نظرًا لأن لها نفس النطاقات).

أنت الآن تريد تقسيم المستوى فرعيًا بحيث يكون للمزاح بعض الرؤوس للعمل معها. من الواضح أنه كلما زادت التقسيمات الفرعية ، كان مظهرها أفضل.

أضفت أيضًا مُعدِّلًا ناعمًا بعد المُزيح. العبث بعدد عمليات التنعيم وقوة أداة الإزاحة حتى تناسب الصورة أغراضك (تذكر ما قلته عن كون هذا ليس شيئًا يمكنك استخدامه لإجراء حسابات مكانية دقيقة؟

عندما & rsquore سعيدًا بالتضاريس ، حان الوقت لتحويل انتباهنا إلى المباني. لتبسيط الأمور ، حدد جميع المباني وانضم إليها في كائن واحد (Ctrl + J). ثم أضف معدل Shrinkwrap إلى كائن المبنى ووجهه إلى كائن التضاريس. انقل أصل المباني بالقرب من سطح التضاريس قدر الإمكان وقم بتطبيق المعدل. الآن يمكنك فقط بثق المباني (التي لا تزال منحنيات). يجب أن يبدو هكذا (في وضع الإطار السلكي):

يعمل shrinkwrap بشكل جيد مع طبقات الطريق أيضًا ، ما عليك سوى استخدام منحنى قصير مستقيم ككائن قذف لجسم منحنى الطريق.

أخيرًا ، قم بإعداد الكاميرا والإضاءة ، وقم بتصوير الصورة. هنا & rsquos نتيجتي:

النموذج الذي صنعته لهذا البرنامج التعليمي بسيط جدًا ، ولكن مع بعض التحسينات يمكن أن يبدو جيدًا جدًا. من الواضح أن هناك مليون طريقة للقيام بذلك وأنا أشجعك على التجربة (وإذا وجدت طرقًا أفضل لإخراج البيانات من QGIS إلى Blender ، فيرجى إبلاغي بذلك!).

[تحرير 3/12 - 2012]

عدت إلى هذا لأنني أردت إظهار طريقة تخيل بديلة. في الصورة أدناه ، استخدمت خريطة ألوان قائمة على الارتفاع بدلاً من الصورة الجوية ، وجعلت النموذج أكثر دقة.

& rsquod أود أيضًا إضافة تعليقين. أولاً وقبل كل شيء ، أود أن أشير فقط ، إذا كان أي من مطوري QGIS يقرأون ، فسيكون من الرائع جدًا أن يتمكن QGIS من إنجاز العملية المذكورة أعلاه تلقائيًا عن طريق إخراج ملف ثلاثي الأبعاد يحتوي على شبكة منسوجة بناءً على صورة جوية DEM +. مجرد عنصر صغير لقائمة الرغبات.

ثانيًا ، أود أن أشير إلى أن Blender لديه تصدير سلس للغاية إلى محرك Unity 3D ، لذلك سيكون من السهل جدًا تحويل نموذج مثل هذا إلى بيئة تفاعلية بهذه الطريقة. ربما شيء لمنصب لاحق & hellip


تصدير الصور الجوية من QGIS؟ - نظم المعلومات الجغرافية

نظم المعلومات الجغرافية (GIS)

مقدمة في نظم المعلومات الجغرافية (GIS):
التركيز على العلوم البيئية

وصف:
تم تصميم ورشة العمل هذه للمشاركين المهتمين بالعلوم البيئية ممن لديهم خبرة قليلة أو معدومة في نظم المعلومات الجغرافية. سيساعدك العرض التقديمي على معرفة نوع التحليلات التي يمكن استخدام نظم المعلومات الجغرافية فيها ، بالإضافة إلى الهياكل الأساسية للبيانات المكانية. بعد المحاضرة ، ستتبع تمرينًا تفاعليًا تم تصميمه لتعريفك ببرنامج ArcGIS Desktop أثناء تحليل البيانات البيئية من جميع أنحاء بحيرة تاهو.

لاحظ أن ورشتي & quot؛ التركيز على العلوم البيئية & quot و & quot؛ التركيز على العلوم الاجتماعية & quot هما متطابقتان تقريبًا ، والفرق الوحيد هو في محور التدريبات التفاعلية.

  • جدول أعمال:
  • عرض
    • ما هو نظام المعلومات الجغرافية؟
    • اعتبارات البيانات الجغرافية المكانية
    • المعالجة الجغرافية والتحليل المكاني
    • مصادر البيانات
    • استخدام ArcGIS
    • الوصول إلى البيانات في ArcGIS
    • الاستعلام عن البيانات حسب الموقع والسمات
    • استخدام أدوات التحليل
    • إنشاء خريطة للتصدير

    مقدمة في نظم المعلومات الجغرافية (GIS):
    التركيز على العلوم الاجتماعية

    وصف:
    تم تصميم هذه الورشة للمشاركين المهتمين بالعلوم الاجتماعية ممن لديهم خبرة قليلة أو معدومة في نظم المعلومات الجغرافية. سيساعدك العرض التقديمي على معرفة نوع التحليلات التي يمكن استخدام نظم المعلومات الجغرافية فيها ، بالإضافة إلى الهياكل الأساسية للبيانات المكانية. بعد المحاضرة ، ستتبع تمرينًا تفاعليًا تم تصميمه لتعريفك ببرنامج ArcGIS Desktop أثناء تحليل بيانات الشارع والتعداد حول مدينة بيركلي.

    لاحظ أن ورشتي & quot؛ التركيز على العلوم البيئية & quot و & quot؛ التركيز على العلوم الاجتماعية & quot هما متطابقتان تقريبًا ، والفرق الوحيد هو في محور التدريبات التفاعلية.

    • جدول أعمال:
    • عرض
      • ما هو نظام المعلومات الجغرافية؟
      • اعتبارات البيانات الجغرافية المكانية
      • المعالجة الجغرافية والتحليل المكاني
      • مصادر البيانات
      • استخدام ArcGIS
      • الوصول إلى البيانات في ArcGIS
      • الاستعلام عن البيانات حسب الموقع والسمات
      • استخدام أدوات التحليل
      • إنشاء خريطة للتصدير

      مقدمة عن نظم المعلومات الجغرافية للزراعة:
      التركيز على المراعي

      وصف:
      تم تصميم هذه الورشة للمشاركين المهتمين بتطبيقات المراعي باستخدام نظم المعلومات الجغرافية ، مع خبرة قليلة أو معدومة في نظم المعلومات الجغرافية. سيساعدك العرض التقديمي التمهيدي على معرفة نوع التحليلات التي يمكن استخدام نظم المعلومات الجغرافية فيها ، بالإضافة إلى الهياكل الأساسية للبيانات المكانية. بعد هذه المحاضرة الموجزة ، ستتبع تمرينًا تفاعليًا يقدم لك اختيارك للبرنامج (ArcGIS أو Quantum GIS) أثناء استخدام بيانات مجانية ومفتوحة المصدر عبر الإنترنت لتحليل ووضع خرائط للمراعي في كاليفورنيا سنترال فالي.

      لاحظ أنه في حين أن العرض التقديمي لورشة العمل "التركيز الزراعي" مشابه لعرض ورش عمل "التركيز على العلوم البيئية" و "التركيز على العلوم الاجتماعية" ، فإن التمرين التفاعلي يركز بدلاً من ذلك على تصنيف الغطاء الأرضي والأساليب العملية لتقييم ملاءمة الزراعة و / أو الصحة.

      مقدمة عن GIS مفتوح المصدر:
      العمل مع QGIS

      وصف:
      تم تصميم ورشة العمل هذه لتقديم نظم المعلومات الجغرافية للمشاركين الذين لديهم خبرة قليلة أو معدومة. إن Quantum GIS (QGIS) ، وهو تطبيق سطح مكتب جغرافي مكاني مفتوح المصدر ، يتطور بوتيرة سريعة ، وقد وصل مؤخرًا إلى الإصدار 1.8. أدت سهولة استخدامه وإمكانية الوصول إليه (المتاحة لأجهزة الكمبيوتر الشخصية وأجهزة Mac و Linux) إلى إنشاء مجتمع مستخدم قوي ونشط. في ورشة العمل هذه ، سوف نستكشف الوظائف الأساسية لـ QGIS بحيث يمكنك أن تتعلم بسرعة كيفية تحميل وتنسيق البيانات المتجهة والنقطية وتحرير ملفات الأشكال وسمات الاستعلام.

      • جدول أعمال:
      • عرض
        • ما هو نظام المعلومات الجغرافية؟
        • اعتبارات البيانات الجغرافية المكانية
        • المعالجة الجغرافية والتحليل المكاني
        • مصادر البيانات
        • باستخدام QGIS 2.0
        • الوصول إلى البيانات في QGIS
        • الاستعلام عن البيانات حسب الموقع والسمات
        • استخدام أدوات التحليل
        • إنشاء خريطة للتصدير

        مقدمة في نظم المعلومات الجغرافية (GIS):
        التركيز على الزراعة

        وصف:
        تم تصميم ورشة العمل هذه للمشاركين المهتمين بالزراعة ممن لديهم خبرة قليلة أو معدومة في نظم المعلومات الجغرافية. سيساعدك العرض التقديمي على معرفة نوع التحليلات التي يمكن استخدام نظم المعلومات الجغرافية فيها ، بالإضافة إلى الهياكل الأساسية للبيانات المكانية. بعد المحاضرة ، ستتبع تمرينًا تفاعليًا تم تصميمه لتعريفك ببرنامج ArcGIS Desktop أثناء تحليل البيانات الزراعية من Central Valley of California.

        لاحظ أنه في حين أن العرض التقديمي لورشة العمل & quot؛ التركيز على الزراعة & quot مشابه لعرض ورش عمل "التركيز على العلوم البيئية" و "التركيز على العلوم الاجتماعية" ، يركز التمرين التفاعلي بدلاً من ذلك على تصنيف الغطاء الأرضي والأساليب العملية لتقييم ملاءمة الزراعة و / أو الصحة.

        • جدول أعمال:
        • عرض
          • ما هو نظام المعلومات الجغرافية؟
          • اعتبارات البيانات الجغرافية المكانية
          • المعالجة الجغرافية والتحليل المكاني باستخدام الرياضيات النقطية
          • مصادر البيانات
          • باستخدام ArcGIS 10.2
          • الوصول إلى البيانات في ArcGIS
          • الاستعلام عن البيانات حسب الموقع والسمات
          • استخدام أدوات التحليل لتصنيفات الغطاء الأرضي
          • استخدام الجبر النقطية للخريطة
          • حساب إحصائيات المنطقة
          • إنشاء خريطة للتصدير

          العمل مع البيانات النقطية في R

          وصف:

          ستقدم ورشة العمل هذه أساسيات العمل مع البيانات النقطية الجيومكانية في R ، بما في ذلك حزم R الرئيسية للعمل مع البيانات المكانية (بما في ذلك sf و sp و raster). تفترض ورشة العمل هذه بعض الإلمام الأساسي بمصطلحات ومفاهيم نظم المعلومات الجغرافية ، وبعض الإلمام بـ R. من خلال العروض التقديمية والتمارين القصيرة ، سنغطي فئات بيانات R للبيانات الجغرافية المكانية ، واستيراد وتصدير البيانات النقطية ، والإسقاطات ، والمعالجات النقطية ، وتحليل البيانات النقطية. بحلول نهاية ورشة العمل ، سيكون المشاركون مجهزين بشكل أفضل للعمل مع البيانات النقطية في R ويكون لديهم فهم أوسع لموارد تحليل البيانات المكانية في R.

          عرض خاص من 3 أجزاء Geospatial R Series ، بالتعاون مع D-Lab

          وصف:

          تعد البيانات الجغرافية المكانية مكونًا مهمًا لتصور البيانات وتحليلها في العلوم الاجتماعية والإنسانية وأماكن أخرى. تعد لغة البرمجة R منصة رائعة لاستكشاف هذه البيانات ودمجها في بحثك.

          البيانات الجيومكانية في R ، الجزء الأول: الشروع في استخدام كائنات البيانات المكانية سيقدم الجزء الأول من سلسلة ورش العمل المكونة من ثلاثة أجزاء طرقًا وحزمًا أساسية للعمل مع البيانات الجغرافية المكانية في R. سيتعلم المشاركون كيفية استيراد وتصدير البيانات المكانية وتخزينها ككائنات مكانية. سوف نستكشف ونقارن عدة طرق لتعيين البيانات بما في ذلك وظيفة الرسم الأساسي ومكتبات ggmap و tmap. سنقوم بمراجعة النظم المرجعية الإحداثية وطرق قراءتها وتعريفها وتحويلها. ملاحظة ، تركز هذه الورشة على البيانات المكانية المتجهية.

          البيانات الجيومكانية في R ، الجزء 2: Geoprocessing and analysis Part two of this three-part workshop series will dive deeper into data driven mapping in R, using color palettes and data classification to communicate information with maps. We will also introduce basic methods for processing spatial data, which are the building blocks of common spatial analysis workflows. Note, this workshop focuses on vector spatial data.

          Geospatial Data in R, part 3: Working with raster data Part three of this three-part workshop series will introduce tools and approaches for working with raster data. Raster data are used to represent geographic phenomena that are present and measurable anywhere in a study area, like elevation, temperature, rainfall, land cover, soil type, etc. These data are a valuable resource for social scientists, planners, and engineers, as well as natural scientists. This workshop will introduce basic raster concepts and methods for working with raster data in R. Participants will learn how to import and store raster data as spatial objects. We will explore methods for plotting rasters and manipulating raster data values. Basic methods of raster and raster-vector spatial data analysis will also be introduced. Additionally, the workshop will review coordinate reference systems and methods for reading, defining and transforming these with raster data.

          Knowledge Requirements: Basic knowledge of geospatial data is expected. R experience equivalent to the D-Lab R Fundamentals workshop series is required to follow along with the tutorial. Knowledge of ggplot helpful.

          Technology Requirements: Laptop with R, RStudio and the following R packages installed: sf, ggplot2, tmap, RColorBrewer, classInt.

          Webmaps in R with Leaflet

          وصف:

          Learn how to turn your data into beautiful webmaps using R and Leaflet, one of the most popular libraries for creating web maps. We'll cover how to build the entire workflow from raw data to interactive map all within R, so your analysis and mapping are entirely reproducible. You will also learn how to save this data as an HTML file so you can display your map on any website or publish it online. Basic knowledge of geospatial data is expected. R experience equivalent to the D-Lab R Fundamentals workshop series is required to follow along with the tutorial.

          Online Tools for Mapping Demographic Data

          وصف:
          Whether you need to just make a quick map or extract geo-located demographic data for use in other software, online tools can be just the thing! This workshop will introduce a few different web platforms for exploring and mapping U.S. demographic data, including the UCB Library-subscribed databases SimplyAnalytics and PolicyMap. While there is some overlap between the different applications, each has its own strengths and unique features. There will be hands-on exercises to explore the data and visualization tools that the different platforms offer.

          Spatial Pattern Analysis with Python

          وصف:
          This workshop will explore PySAL, a Python library for spatial data analysis, which includes functions for quantifying spatial auto-correlation in polygon data (i.e., Global Moran's I and Local Indicators). Options for exploring point patterns will also be discussed.

          Data Management: Tips, Tricks and Tools to Make Your Life Easier

          وصف:
          Tips, Tricks and Tools to Make Your Life Easier. This workshop has been designed for participants interested in data management practices for any sort of occasion. A one hour introductory presentation will get you up to speed on the key concepts and concerns of data management, as well as the basic structures of data you may come across. After this brief lecture you will follow an interactive exercise that will introduce you to a variety of tips, tricks, and tools that you can use for efficient data management. During this exercise you will learn how to safely acquire, organize and share all types of data using a variety of common tools, such as Google Drive and DropBox.

          New Workshop!
          Intro to ArcGIS Pro for Drone Data Processing and Analysis

          وصف:
          This workshop is designed for participants who are interested in drone data applications with ArcGIS Pro, who have little to no prior experience in GIS. An introductory presentation will get you up to speed on considerations for drone data management, processing and analysis, with examples from current and past UC projects. After the lecture, you will have the opportunity to follow an interactive exercise that will introduce you to the functionality of the ArcGIS Pro software application, while stitching together drone data and conducting basic analysis of the processed outputs.

          وصف:
          We will introduce participants to Esri&rsquos latest desktop GIS application, ArcGIS Pro. We&rsquoll explore the pros and cons of migrating to this updated platform. After the presentation, we&rsquoll follow an interactive exercise that will introduce you to Pro while performing basic processing and analysis geared towards forestry applications. This course is the result of a collaborative effort between UC ANR IGIS Statewide Program and the UC Berkeley, Geospatial Innovation Facility (GIF).

          New Workshop!
          Query the Planet: Running Geospatial Tools in the Cloud

          وصف:
          The GIF is excited to announce that Mark Korver, geospatial lead on the specialist solution architecture team at Amazon Web Services (AWS), will be visiting UC Berkeley on Friday, October 19th to teach a special hands-on workshop on running geospatial tools in the cloud. The workshop will introduce Amazon EC2 (VMs) and storage options such as EBS, EFS, and S3. Attendees will learn serverless methods using GDAL to create Cloud-Optimized GeoTIFF (COG) with AWS Lambda and Amazon S3. Attendees will also get experience using QGIS on AWS including using managed PostgreSQL/PostGIS and open data in S3 for improved geospatial data analytics.

          New Workshop!
          Viewshed Analysis and Least-Cost Paths in ArcPro

          وصف:
          The GIF is pleased to announce that we&rsquore partnering with UC Berkeley&rsquos Archaeological Research Facility (ARF) to bring users a new ArcPro workshop. This workshop steps through the process of conducting a Viewshed Analysis and a Least Cost Path study using examples from historical places and routes crossing the California Sierra Nevada. We will cover the process of acquiring and preparing topographic layers, setting up the vector layers, and interpreting the results. The Least Cost Paths analysis will use PathDistance with a customized Vertical Factor table based on Tobler's Walking Function.

          LiDAR Data Processing: Methodologies to Point Cloud Acquisition & Processing

          وصف:
          The Geospatial Innovation Facility is pleased to welcome Green Valley International (GVI) for a special workshop on LiDAR data acquisition and post-processing! Attendees will learn what it takes to create a full turnkey LiDAR workflow and will be provided with a free 6 month trial license for the point cloud post-processing software, LiDAR360.

          New Workshop!
          Geospatial Data Science and Machine Learning in GIS: FULL DAY WORKSHOP!

          وصف:
          The GIF is excited to welcome Esri Solution Engineers to UC Berkeley for this full day event. The workshop is designed to cover approaches to machine learning within GIS framework. It is designed to demonstrate use cases of machine learning and data science as they pertain to spatial analysis through hands-on exercises. Use cases introduce integration of ArcGIS platform to Python and R languages, in addition to spatial machine learning functionality within the ArcGIS platform.

          New Workshop!
          Working with Climate Data

          وصف:
          This new workshop will introduce participants to working with time-series raster data. We'll introduce users to NetCDF, a commonly used format for working with time series data and present ways to visualize and analyze time-series data in common GIS software.

          Intro to Remote Sensing: Understanding digital imagery

          وصف:
          This workshop introduces the very basic principles of understanding digital imagery, both satellite and aerial. The workshop is appropriate for participants with little to no experience in remote sensing. Through a combination of lecture and interactive activities, we will explore what makes up a multi-spectral image, where to find and download them, and how to view and manipulate them using a common geospatial software.

          • Agenda:
          • Presentation
            • What is Remote Sensing?
            • Components and characteristics of digital imagery
            • Real world applications of Remote Sensing
            • Software options for viewing and analyzing imagery
            • Finding and downloading imagery
            • Displaying and enhancing imagery in ArcGIS
            • Techniques for image interpretation and analysis
            • Basic methods for land cover classification

            Intro to Remote Sensing: Pixel-based analysis

            وصف:
            This workshop introduces digital image analysis techniques using Erdas Imagine and ENVI software. It is suggested that participants have taken "Intro to Remote Sensing: Understanding satellite imagery" or have comparable experience viewing and enhancing imagery in remote sensing software. Pixel based classification techniques are utilized to create land cover maps from raw satellite imagery, this workshop will introduce you to "unsupervised" and "supervised" classification approaches.

            • Agenda:
            • Presentation
              • Classification steps: project considerations
              • Pixel based land cover classification techniques (unsupervised, supervised, hybrid)
              • Understanding accuracy assessment
              • Software options for viewing and analyzing imagery
              • Unsupervised classification in Erdas and ENVI
              • Supervised classification in Erdas and ENVI

              Intro to Remote Sensing using Open Source Tools

              وصف:
              This workshop introduces the basic principles of understanding digital imagery, including the fundamentals of multi-spectral imagery. Participants will learn how to find and download satellite and aerial imagery, how to display and enhance digital imagery, and basic techniques for image interpretation and analysis. This workshop will be taught using QGIS, a popular free and open source geospatial software package.

              Advanced Remote Sensing: Land cover change analysis

              وصف:
              This workshop introduces the process of analyzing imagery from multiple dates in order to map and quantify change over time. It is suggested that participants have taken "Intro to Remote Sensing using Open Source Tools" or have comparable experience viewing, enhancing, and classyfying imagery in remote sensing software.

              • Agenda:
              • Presentation
                • Understanding land cover change mapping
                • Techniques for identifying areas of change
                • Understanding limiting factors to accurately identify change
                • Visual comparisons of multi-date imagery
                • Creating a quick multi-band change enhancement
                • Multi-date composite classification

                Intro to Object-based image analysis (OBIA) with eCognition

                وصف:
                This workshop introduces the Object Based Image Analysis (OBIA), an advanced method used to segment a pixel based image into map objects that can then be classified as a whole. This type of analysis is ideal for mapping with high-resolution imagery, where a single feature (such as a tree) may have several different shades of pixels. It is suggested that participants have taken Intro to Remote Sensing, or have comparable experience viewing and enhancing imagery in remote sensing software.

                • Agenda:
                • Presentation
                  • Brief overview of remote sensing
                  • Focus on object-based remote sensing
                  • Image Analysis (enhancements, classification)
                  • Load and view data, Introduction to Processes
                  • Segmentation: How to create Image Objects Image Objects
                  • Basic Classification Classify using context information
                  • Merge Objects Export results

                  Intro to Google Earth Engine: Detecting and Monitoring Surface Water from Space

                  وصف:
                  This workshop will introduce participants to using Google Earth Engine (GEE) and will work through an exercise designed to remotely monitor surface water ponds over time using satellite imagery. Google Earth Engine is a powerful cloud-based geospatial platform that can be used to analyze decades of publicly available satellite imagery in seconds. The workshop assumes little or no experience with GEE and will introduce you to using the GEE Javascript code editor. Attendees will learn how to load geospatial data and imagery, including Landsat and Sentinel imagery, display them on the map, and inspect pond sites by reviewing the most recent images. You will also learn how to develop a layer of the Normalized Difference Water Index (NDWI), how to calculate mean NDWI values within polygons, and how to create graphs of NDWI over time.

                  Intro to Google Earth Engine: Tracking Forest through Time

                  وصف:
                  This workshop will introduce students to Earth Engine, a cloud/browser-based platform that enables large analyses in very little time. It&rsquos most relevant for people that are interested in using satellite and aerial imagery to study large areas, long time periods, or both. The API is home to hundreds of public remote sensing/geospatial datasets totaling more than thirty petabytes, and growing by thousands of images daily (it is continuously updated as images are captured). Earth Engine is an Application Programming Interface (API), meaning that users request data or analysis using a programming language &ndash this workshop teaches the JavaScript API as it is more visually interactive and easier to set up. Using a case study of drought mortality in an island forest, we will explore a new tool for time series analysis in Earth Engine: LandTrendr. Using this algorithm, we will track the heartbeat of a forest over many decades. This workshop is intended for two broad groups &ndash people with some initial geospatial or GIS knowledge who are interested in learning to use Earth Engine, and people with some Earth Engine experience who are interested in applying LandTrendr to time series analyses. This workshop will hopefully serve both groups by empowering those in the more experienced group to jump ahead within the detailed workshop handout and in the Earth Engine repository as they see fit.

                  You must pre-register for an Earth Engine account at https://earthengine.google.com/signup/ with a gmail account. Your Berkeley gmail account is good, but using a personal gmail is preferred as your account will have more longevity. Allow

                  1 week for account approval.

                  SPECIAL WORKSHOP! Using NASA's AppEEARS and Other Tools to Improve Research Efficiency

                  وصف:
                  The GIF is pleased to be able to offer this special workshop taught by our partners at NASA. This workshop introduces users to a range of innovative tools and services provided by NASA s Land Processes Distributed Active Archive Center (LP DAAC), including the Application for Extracting and Exploring Analysis Ready Samples (AppEEARS), which offers a simple and efficient way to access and transform geospatial data. With AppEEARS, users can subset geospatial datasets using spatial, temporal, band parameter, and quality filter constraints. Additionally, participants will become more familiar working with Terra and Aqua MODIS and Terra ASTER data products. This workshop is designed for users with some previous experience working with remote sensing data and a basic understanding of R.

                  SPECIAL WORKSHOP! NASA ECOSTRESS

                  وصف:
                  The GIF is pleased to be able to offer this special workshop taught by our partners at NASA. The ECOsystem Spaceborne Thermal Radiometer Experiment on Space Station (ECOSTRESS) measures the temperature of plants and use that information to better understand how much water plants need and how they respond to stress. https://ecostress.jpl.nasa.gov/. This workshop will inlcude a discussion of the data and why it is unique. We will then have an interactive, hands-on demo using R, QGIS, and ArcGIS tools. Come join us in the GIF for a unique opportunity to get started with this new

                  Creating your own web maps

                  وصف:
                  This workshop is an introduction to webGIS. It has been designed for participants with little to no GIS or web experience, and serves as a practical exercise for you to begin developing your own web maps with google maps.

                  • Agenda:
                  • Presentation
                    • Brief introduction to webGIS
                    • Choosing the right webGIS development application for you
                    • Google Maps API
                    • Creating web maps with Google Fusion Tables
                    • Creating web maps with CartoDB
                    • Create a basic web map with Google Maps API
                    • Customize your Google Map
                    • Add your field (or other) points
                    • Create a basic web map with Google Fusion Tables
                    • Create a basic web map with CartoDB

                    Intro to CartoDB for Online Mapping

                    وصف:
                    Andy Eschbacher, Map Scientist with CartoDB, will visit the GIF to teach this special hands-on workshop. CartoDB.com is a versatile cloud-powered spatial database, mapping, analysis and visualization engine that facilitates the process of building spatial applications for both web and mobile devices. The platform is currently used by major news organizations, research institutions, non-profits and geospatial application developers. This hands-on workshop will provide an introduction to managing, creating and analyzing spatial data and creating interactive map visualizations for the web, using the CartoDB platform. Click here to register.

                    Web Mapping and Visualization

                    وصف:
                    This workshop is an introduction to Web GIS and data visualization. It has been designed for participants with some previous GIS experience, and serves as a practical exercise for you to begin developing your own web maps with Leaflet and D3.

                    Build a Web Map with Mapbox

                    وصف:
                    Join us for a hands-on introduction to Mapbox, the location data platform for mobile and web applications. The Mapbox team will be walking you through how to upload data, add it to a map, and style it. This will be an introduction to Mapbox Studio, our UI interface for designing custom maps. In addition, there will be an intro to Mapbox GL JS, a Javascript library for adding interactivity to maps. You will be writing some Javascript throughout the workshop, but no previous experience is required. Participants will learn how to create a choropleth map with Mapbox Studio and make it interactive with Mapbox GL JS.

                    Introduction to ArcGIS Online Story Maps

                    وصف:
                    The GIF is partnering with the D-Lab to bring you this new workshop. ESRI Story Maps let you combine maps with text, images, and multimedia content in a web page. Story Maps make it easy to harness the power of maps as a framework to tell your story. This workshop will introduce the process of creating Story Maps in ArcGIS Online (AGOL). Participants will learn how to log into the campus ArcGIS Online server, create web maps and then integrate those maps into Story Maps. Users can choose to keep data, web maps and Story Maps hosted on the campus AGOL site private or share with a group, or make them public.

                    Intro to Species distribution modeling

                    وصف:
                    One of the fastest developing and increasingly used tool for conservation and biogeographic research, this workshop introduces species distribution modeling. We will introduce the concepts and the process of combining species location (x,y) data with environmental data (climate, landcover, etc.) to predict where a particular species may occur. It is suitable for participants with little to no experience with species modeling, however, a familiarity with R Statistics is advised. We will step through hands-on exercises using the latest tools and methods, and supply information for participants to continue their exploration of these methods. A great way to discover what this methodology is all about.


                    شاهد الفيديو: إنتاج الخرائط عن طريق برنامج QGIS