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¿Reducir una línea para que se ajuste a una superficie ráster?

¿Reducir una línea para que se ajuste a una superficie ráster?


Tengo una sola entidad de polilínea que se extiende más allá de mi superficie ráster. Me gustaría reducir esta línea para que los puntos finales estén dentro del último píxel en los bordes del ráster.

Intenté convertir el ráster en un polígono y recortar, pero a veces coloca el punto final justo fuera del ráster en un terreno sin datos.

¿Existe un método simple que pueda usar para intersecar / encoger la línea? ArcObjects está bien.


Acabo de resolver un método para lograr esto, pero implica una gran cantidad de E / S.

1) CON el DEM a un valor nominal (por ejemplo, VALOR> -1)

2) Conversión de ráster a polígono (sin simplificación)

3) Recorta la línea por el nuevo polígono

Cuando obtengo los puntos finales de la línea usando Característica a vértices (ambos extremos), aparecen visualmente justo en el límite del DEM, pero cuando ejecuto Extraer valores a puntos, los valores representan números válidos, no ningún dato, por lo que aparece que caen dentro del límite de DEM.

Todavía me gustaría un método que implique menos E / S si alguien puede iluminarme. Me preocupa que los valores no se encuentren dentro del límite de DEM en todos los casos posibles.

EDITAR: Para garantizar que los puntos finales se encuentren dentro del límite DEM, se puede aplicar Shrink (Spatial Analyst) al ráster condicional para eliminar un solo ancho de píxel de todo el ráster antes de convertirlo a formato poligonal.


Puede intentar unir un grupo de pequeños polígonos que representan las celdas del ráster y luego usar esa unión para intersecar su polilínea original. Para recorrer cada celda, consulte el código aquí.

polyline = someLongPolyline unionpolygon = null Para cada celda del ráster, si la celda tiene datos, convierta la celda en IPolygon if! (IRelationalOperator) polygon.Disjoint (polyline) if unionPolygon = null unionPolygon = polygon else unionPolygon = (ITopologicalOperator) UnionPolygon) .Union end if end if end if next celda trimmedPolyline = ((ITopoOp) unionPolygon) .Intersect (polyline, esriResult1Dimension

OutRas = KernelDensity (InPts, Ninguno, 30)

Los valores más grandes del parámetro de radio de búsqueda producen un ráster de densidad más suave y generalizado. Los valores más pequeños producen un ráster que muestra más detalles.

Solo los puntos o porciones de una línea que caen dentro del vecindario se consideran para calcular la densidad. Si no hay puntos o secciones de línea dentro de la vecindad de una celda en particular, a esa celda se le asigna NoData.

Si las unidades del factor de escala de la unidad de área son pequeñas en relación con las entidades (distancia entre puntos o longitud de las secciones de línea, según el tipo de entidad), los valores de salida pueden ser pequeños. Para obtener valores más grandes, seleccione el factor de escala de la unidad de área para las unidades más grandes (por ejemplo, kilómetros cuadrados frente a metros cuadrados).

Para ArcGIS 10.2.1 y versiones posteriores, el radio de búsqueda predeterminado (ancho de banda) se calcula en función de la configuración espacial y el número de puntos de entrada. Este enfoque corrige los valores atípicos espaciales (puntos de entrada que están muy lejos del resto) para que no hagan que el radio de búsqueda sea excesivamente grande.

Los valores muy grandes o muy pequeños en el campo Población pueden dar resultados que pueden parecer poco intuitivos. Si la media del campo de población es mucho mayor que 1 (por ejemplo, como ocurre con las poblaciones de la ciudad), el radio de búsqueda predeterminado puede ser muy pequeño, lo que da como resultado pequeños anillos alrededor de los puntos de entrada. Si la media del campo de población es mucho menor que 1, el ancho de banda calculado puede parecer excesivamente grande. En estos casos, es posible que desee ingresar su propio radio de búsqueda.

Los cálculos de densidad dependen de cálculos precisos de distancia y área. Se recomienda que en la mayoría de los casos se utilice el método GEODESIC. El método PLANAR puede ser apropiado si el análisis se va a realizar en un área local con una proyección que mantiene con precisión la distancia y el área correctas. Consulte Más información sobre los sistemas de coordenadas geográficas y proyectadas para determinar las proyecciones adecuadas.

Consulte Entornos de análisis y Analista espacial para obtener detalles adicionales sobre los entornos de geoprocesamiento que se aplican a esta herramienta.


Georeferencia

Georeferencia
Establecer la relación entre las coordenadas de la página en un mapa plano y las coordenadas conocidas del mundo real. La georreferenciación se refiere a la ubicación de una imagen o archivo vectorial en el espacio según lo definido por un sistema de referencia de coordenadas conocido.

Georeferencia
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A georreferenciación significa asociar algo con ubicaciones en el espacio físico. El término se usa comúnmente en el campo de los sistemas de información geográfica para describir el proceso de asociar un mapa físico o una imagen rasterizada de un mapa con ubicaciones espaciales.

Cómo georreferenciación línea existente
Se aplica a AutoCAD Civil 3D 2011, AutoCAD Civil 3D 2012, AutoCAD Civil 3D 2013, AutoCAD Civil 3D 2014, AutoCAD Civil 3D 2015, AutoCAD Map 3D 2011, AutoCAD Map 3D 2012, AutoCAD Map 3D 2013, AutoCAD Map 3D 2014 y AutoCAD Map 3D 2015 se aplica a AutoCAD Civil 3D 2011,.

D.
PASO 1: PREPARACIÓN DE SU MAPA.

algo significa definir su existencia en el espacio físico. Es decir, establecer su ubicación en términos de proyecciones cartográficas o sistema de coordenadas.

Para representar coordenadas de página en un mapa plano con coordenadas del mundo real.
GIS.

d Imágenes
Se puede encontrar una gran cantidad de información sobre lugares en forma de imágenes digitales, ya sea mapas escaneados o fotografías aéreas digitales.

Los datos d son datos espaciales que se refieren a una ubicación en la superficie de la tierra. Para ello, se han establecido marcos de referencia comunes y sistemas de coordenadas.
Sistemas coordinados .

Los sistemas de coordenadas del plano d como el Universal Transverse Mercator y los sistemas de coordenadas del plano de estado (examinados en otra parte de esta lección) se crean primero aplanando la retícula y luego superponiendo una retícula rectangular sobre la retícula aplanada.

La información guardada dentro del archivo PDF contiene lo siguiente para cada marco de datos en el diseño de página: coordenadas de la esquina del límite del marco de datos, tanto en latitud y longitud como en unidades de página PDF (puntos),.

requiere el número de zona, este y norte (a menos que el área de la base de datos esté completamente dentro de una zona)
La cuadrícula rectangular superpuesta en zonas definidas por meridianos hace que los ejes de las zonas adyacentes se sesguen entre sí.

d Imágenes de satélite SPOT de gran parte del mundo.
JOGA - Gráfico de operaciones conjuntas - Aire, imágenes de gráficos de trama digital JOG-A (escala 1: 250.000). (cartas de papel escaneadas).
ONC - Carta de navegación operativa, imágenes de gráficos de trama digitales ONC (escala 1: 1.000.000). (cartas de papel escaneadas).

un conjunto de datos CAD, puede administrar los enlaces y puntos de control con la Tabla de puntos de control. La tabla de puntos de control muestra los puntos de control actualmente en la memoria. Estos pueden ser el resultado de agregar puntos de control manualmente o cargarlos desde un archivo mundial.

su dataset ráster, usted define cómo se sitúan los datos utilizando las coordenadas del mapa. La georreferenciación se especifica mediante puntos "desde" vinculados a puntos "hasta". Este proceso incluye la asignación de un sistema de coordenadas que asocia los datos con una ubicación específica en la tierra.

d mapa (s), raster o vector, o alguna combinación de múltiples capas en una visualización de mapa normal para que sirva como mapa base para la georrectificación.
Inicie el georrectificador.

Establecer la relación entre las coordenadas de la página en un mapa de papel o manuscrito y las coordenadas conocidas del mundo real. Gestalt Una escuela de psicología con la premisa de que "el todo es mayor que la suma de sus partes".

un mapa (por ejemplo, para digitalizar), si el único sistema de coordenadas dado son las coordenadas geográficas? Seleccione cuatro puntos de esquina de la retícula y convierta estos puntos de coordenadas geográficas en coordenadas de mapa (x, y) utilizando las ecuaciones hacia adelante de la proyección del mapa. htm ', 0)

punto d con atributos
Capas: colecciones temáticas de datos, ya sea en formato ráster o, más comúnmente, una colección de marcas de posición a las que se han agregado atributos de información multimedia y enciclopédica.

d imágenes como una imagen estéreo en anaglifo rojo / azul o pares de imágenes polarizadas entrelazadas, según la calidad de la tarjeta gráfica instalada. Utiliza el desplazamiento topográfico de características en imágenes adyacentes para calcular la posición geoespacial de una manera similar a la de un visor estereográfico analógico.

Comandos del integrador de imágenes

imágenes a coordenadas del mundo real, mostrar imágenes y administrar catálogos de imágenes. impedancia La cantidad de resistencia (o costo) requerida para atravesar una línea desde su nodo de origen hasta su nodo de destino o para hacer un giro (es decir, moverse de un arco a través de un nodo a otro arco).

proj intenta invocar GDAL y OGR a su vez para leer un

do no se puede leer, se utilizará XY (sin proyectar).

Los archivos nativos JPEG, TIFF y PNG no tienen

d información asociada con ellos y, por lo tanto, no se puede utilizar en ningún esfuerzo de cartografía geoespacial. Para emplear estos archivos en un SIG, un archivo mundial Un archivo de datos de texto sin formato que especifica las ubicaciones y transformaciones de un conjunto de datos de características.

Mientras que con los datos vectoriales, cada punto, nodo y vértice tiene una ubicación de coordenadas explícita y absoluta, las celdas ráster son

d relativo al origen de coordenadas de la capa. Esto acelera enormemente el tiempo de procesamiento en comparación con ciertos tipos de procesamiento de datos vectoriales.

Se utilizan comúnmente varios términos para denotar el posicionamiento de objetos:

es que es único, para evitar confusiones.

Digitalización de avisos: después de crear una imagen escaneada,

(vea el Capítulo 3) y utilícelo como una imagen de fondo dentro de su sistema vectorial. Luego, con la imagen en su ubicación geográfica adecuada, trace las características que aparecen en la imagen escaneada.

Sin embargo, existen varias desventajas: el costo y los problemas técnicos de convertir o crear

Como director de proyecto, será el deber de su equipo importar los datos CAD (normalmente en formato de archivo DWG, DGN o DXF) y alinearlos exactamente con el otro.

Este tutorial intermedio de Google Earth explica a los usuarios cómo

imágenes tomadas con una cámara con GPS. Los usuarios aprenderán a utilizar la programación PHP para leer los metadatos Exif almacenados dentro de las imágenes JPG y utilizar la [& hellip] geográfica
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Comprensión de las consultas espaciales de PostGIS.

Ya el System9 pudo mostrar el

d como fondo de los objetos vectoriales. Aunque en los años 90 casi todos los productos de software poseían la capacidad de manejar datos híbridos en alguna medida, la mayoría de las veces se usaba la pantalla de fondo original para la popular digitalización frontal.

herramientas de digitalización para formatos GRASS y shapefile,
la

complemento r,
Herramientas GPS para importar y exportar formato GPX, convertir otros formatos GPS a GPX o descargar / cargar directamente a una unidad GPS
Realice análisis espacial utilizando soporte integrado para SAGA, OTB, MMGIS, fTools y GRASS.

Los costos de la imagen varían de acuerdo con la precisión con la que se

D. Los precios de dos paquetes de muestra se indican a continuación (al 23 de septiembre de 2004 para imágenes de EE. UU.). Las imágenes de archivo cuestan menos que las imágenes nuevas que se obtienen a pedido del cliente.

Mapa base: [cartografía] Un mapa base es un fondo

d imagen que da un punto de referencia en un mapa. Los mapas base no son editables y brindan un atractivo estético, como imágenes aéreas, topografía, terreno y capas de calles.

archivos interrogados para evaluaciones de escritorio
mapas utilizados para

encuestas o cuadrículas del sitio
excavaciones / evaluaciones previas del sitio
procedimientos de selección o muestreo de datos
procedimientos para actualizar, combinar o mejorar los datos de origen
descripción de los derechos de autor conocidos sobre el material de origen.

(1) [fotogrametría] En georreferenciación, las conexiones agregadas entre puntos conocidos en un conjunto de datos son

dy los puntos correspondientes en el conjunto de datos que se utilizan como referencia.
(2) [computación] Una operación que relaciona dos tablas usando un campo común, sin alterar ninguna tabla.

Las aplicaciones típicas de SIG implican tomar un

d base de datos sobre delitos, filtrando los datos según sea necesario y mapeándolos sobre una base de datos de calles para poner los datos sobre delitos en su contexto espacial.

Capa: el modelo de datos SIG representa el mundo al subdividir las características de la superficie terrestre de acuerdo con un tema específico. Cada tema es

D. Los ejemplos de capas para un área de estudio pueden incluir: carreteras, ferrocarriles, áreas urbanas, minas de carbón, etc.

Una imagen de trama de un mapa topográfico de la serie estándar del USGS escaneado, que generalmente incluye la información del borde original, denominada collar del mapa, contorno del mapa o margen. Los mapas de origen son

d a la superficie de la tierra, se ajusta a la proyección universal transversal de Mercator (UTM),.

Un enfoque más complejo pero completamente poderoso para construir la información de georreferenciación implica construir uno mismo MathTransform que mapea desde el espacio de coordenadas de la matriz de datos al

d espacio del mundo real para la GridCoverage resultante.

mapa base: un mapa que contiene las características y los límites de la superficie visible, esencial para ubicar capas adicionales, o tipos, de

Por lo tanto, es relevante para varios problemas, como las aplicaciones de mapas interactivos que, cuando el usuario hace clic en el mapa, responden según el edificio, la calle, la ciudad o lo que sea.

d allí. Por supuesto, es importante para reproyectar, es decir

Remuestreo: una técnica en el procesamiento de imágenes digitales que interpola píxeles en los datos de origen a nuevas ubicaciones de píxeles transformados, generalmente coincidiendo con un

Requisitos relevantes: R-DeterminableCRS, R-CRSDefinition, R-

dData, R-LinkingCRS.
Beneficios
Comprensión
Procesabilidad
Reutilizar
Interoperabilidad.

algo se usa para definir su existencia en el espacio físico. . La palabra espacio tiene muchos significados, entre ellos: Física La definición de espacio en física es polémica. .


Hay muchas formas de lograr la forma del resultado final de su objeto. A veces, no es solo de una forma, sino que se utilizan varias formas en función de cómo encajan. Podemos distinguir estas técnicas de modelado:

  • polimodelado (extrusión de polígonos de una forma primitiva a una forma compleja)
  • modelado de splines (lofting de curvas en formas complejas)
  • modelado de cajas (dividiendo una forma primitiva en compleja)
  • esculpir (controlar todos los puntos de la superficie de forma compleja con pinceles)

Los primeros 3 son técnicas de modelado paramétrico: usted controla una cantidad limitada de puntos para definir la superficie. Creas la curvatura usando Biselado o por Superficies de subdivisión. Debido a esto, estas técnicas son útiles para modelar con bastante regularidad superficie dura formas que no cambian.

Debido a que estas técnicas son paramétricas, es fácil definir con precisión superficies que deben ser perfectamente planas, deben tener una curvatura exacta o pliegues cuidadosamente colocados. Es muy rápido construir formas simples.

Por otro lado superficies blandas, como los tejidos orgánicos, son muy irregulares. Modelarlos resultaría en el uso de demasiados puntos de superficie de control. Debido a esto, la escultura es la técnica preferida aquí, ya que permite definir rápidamente formas irregulares.

Las técnicas utilizadas para crear superficies duras tienen una mentalidad similar de topología de superficies de control de edificios y se complementan más entre sí, por lo que este modelo se conoce como superficie dura.

La escultura es otro conjunto de habilidades para dominar, por eso generalmente se separa.

En los gráficos 2D, la analogía es vector vs raster: los gráficos vectoriales permiten una definición exacta de la forma y el raster permite hacer formas complejas rápidamente con pinceles. (Esculpir en 3D no es exactamente una técnica de ráster, ya que tendría que ser una escultura de voxel, pero honestamente podemos entrecerrar los ojos para hacer la comparación).

Es lamentable dividir el modelado entre superficies duras y orgánico en la actualidad, ya que ahora es obsoleto y tiene principalmente razones históricas. Muchos paquetes de escultura son buenos para tratar superficies duras con la adición de pinceles y herramientas especializadas. En mi humilde opinión, tiene más sentido distinguir técnicas entre sub-d (paramétrico) y esculpir (y si tu quieres retopo, pero el conocimiento de topología viene intrínseco de sub-d y viceversa) para ser claros.


Los resultados

Usando mi archivo de ejemplo de 2.78 MB, aquí están los resultados de los métodos que acabo de describir:

  • Copiar y pegar: 46,1 MB
  • Colocación: 7.84 MB
  • Símbolo: 18,6 MB
  • Impresión en PDF: 139 KB

Nota: todos utilizan las opciones de guardado de PDF predeterminado de Illustrator. Puede obtener mejores resultados seleccionando otro ajuste preestablecido o modificando la configuración usted mismo.

Por ejemplo, el método de copiar y pegar guardado con la salida preestablecida [Tamaño de archivo más pequeño] para mí es de 150 KB, que es comparable al método de impresión PDF.


¿Reducir una línea para que se ajuste a una superficie ráster? - Sistemas de Información Geográfica

Las siguientes explicaciones de conceptos se extraen de la Ayuda de ArcGIS 9.2 ArcCatalog Desktop

Anaílas GIS
Usamos análisis raster y vectoriales en este proyecto de demostración.

Archivos ráster están formados por píxeles y tienen una resolución asociada que generalmente se expresa como el número de píxeles por pulgada (ppp). Los archivos de trama son mejores para contener imágenes que se componen de muchos colores diferentes, como fotografías o imágenes de satélite. No escalan bien y pueden parecer bloqueados o irregulares si aumentan de tamaño. Los exportadores de archivos ráster incluidos con ArcMap son BMP, TIFF, JPEG, GIF y PNG.

Archivos vectoriales se componen de descripciones matemáticas de objetos como puntos, polígonos, líneas y texto. Los archivos vectoriales se escalan bien ya que no tienen una resolución asociada y se verán iguales en cualquier tamaño que se muestren. Los archivos vectoriales también pueden contener imágenes ráster, aunque es posible que las partes ráster no se escalen tan bien como las partes vectoriales. Los exportadores de archivos vectoriales incluidos con ArcMap son EMF, EPS, PDF, AI y SVG. Los archivos vectoriales suelen tener un tamaño más pequeño que el archivo ráster correspondiente.

Conceptos de SIG en la literatura
Gran parte de nuestro conocimiento conceptual sobre los conceptos de SIG en esta clase proviene del libro de Longley et al. & Rsquos Ciencia y sistemas de información geográfica y el libro de texto GIS de Theobald & rsquos, Conceptos de SIG y métodos de ArcGIS. Un ejemplo del valor de los SIG en la gestión diaria y la conservación en el Servicio de Parques Nacionales es el texto de Henry y Armstrong & rsquos Mapeo del futuro de los parques nacionales de América y rsquos. Muchos de los proyectos del libro ilustran aplicaciones relacionadas con la gestión de recursos naturales en todo el Servicio y proporcionan una base para proyectos de demostración como este.

Este análisis se aplica a datos vectoriales y ráster.

Proyecto
Project cambia el sistema de coordenadas de su Dataset de entrada o Clase de entidad a un nuevo Dataset de salida o Clase de entidad con el sistema de coordenadas recién definido, incluidos el datum y el esferoide. Todos los conjuntos de datos o clases de entidad que se utilicen en el análisis deben estar en la misma proyección.

Para este análisis, usamos North American Datum 1983 (sistema de coordenadas geográficas). El estado de Hawái cruza dos zonas de mercator transversal universal (UTM): ndash 4N (Parque Nacional Haleakala, Parque Nacional Histórico Kalaupapa) y 5N (Parque Nacional de los Volcanes de Hawái). Por lo tanto, ocasionalmente tuvimos que reproyectar la misma clase de entidad tanto en 4N como en 5N (el océano, por ejemplo), para que pudiera usarse en la visualización y análisis de los respectivos parques.


Zona de influencia es un análisis de proximidad que crea polígonos & ldquobuffered & rdquo a una distancia especificada alrededor de las Entidades de entrada, que pueden ser polígonos, líneas o puntos. Un opcional y ldquodisolver y rdquo se puede realizar para eliminar búferes superpuestos.

Un ejemplo de almacenamiento en búfer en este proyecto incluye el almacenamiento en búfer del polígono de lava en el Parque Nacional de los Volcanes de Hawaii por & frac12 millas. Este búfer representó un área que probablemente no sea & ldquosafe & rdquo para ningún futuro Ischaemum byrone esfuerzos de restauración.


Clip se utiliza para recortar una pieza de una clase de entidad utilizando una o más de las entidades de otra clase de entidad como & quot; cortador de galletas & quot. Esto es particularmente útil para crear una nueva clase de entidad que contiene un subconjunto geográfico de las entidades en otra clase de entidad más grande.

Ejemplos de recortes en este proyecto incluyen recortes de carreteras, senderos, ríos y lava a un límite de parque y rsquos.


Disolver características de agregados de análisis en función de atributos especificados. Las entidades con las mismas combinaciones de valores para los campos especificados se agregarán (disolverán) en una única entidad.

Un ejemplo de cuándo se utilizó la disolución en este análisis es cuando el área de todos los parques y rsquos amortiguados y lsquothreats y rsquo (lava, estructuras, carreteras, amenazas, etc.) se combinaron o unieron, y luego se agregaron o disolvieron para obtener un área total. que representaba todas las amenazas.


El análisis de unión calcula una intersección geométrica de las Entidades de entrada. Todas las entidades se escribirán en la Clase de entidad de salida con los atributos de las Entidades de entrada, que se superponen.

Un ejemplo de unión en este análisis es la cobertura de amenazas combinada para los tres parques, donde todas las amenazas percibidas para Ischaemum byrone las poblaciones de cada parque fueron protegidas y luego combinadas, o unidas, para obtener una capa que representaba múltiples amenazas.


Fusionar combina entidades de entrada de varias fuentes de entrada (del mismo tipo de datos) en una única clase de entidad de salida nueva. Las fuentes de datos de entrada pueden ser tablas o clases de entidades de puntos, líneas o polígonos.

Merge se utilizó en este análisis para combinar dos Ischaemum byrone características de puntos de población en una característica que muestra las poblaciones existentes en el Parque Nacional de los Volcanes de Hawaii.

Consulta espacial


Seleccionar por atributo: Hay varias formas de seleccionar entidades en ArcMap. Una forma es seleccionar características a través de una tabla de atributos. Desde una tabla, puede seleccionar registros de forma interactiva apuntándolos, o puede seleccionar aquellos registros que cumplan con algunos criterios, por ejemplo, buscar todos los tipos de suelo que sean pahoehoe o lava a & rsquoa.
Una vez que haya definido una selección, verá esas características resaltadas en su mapa. Por ejemplo, queríamos encontrar la edad de lava más reciente para un volcán en particular en Haleakala. Primero, ordenamos los registros geológicos en la tabla para encontrar el volcán Haleakala. Luego clasificamos esa selección por tipo de roca (lava). Luego realizamos otro & lsquoselect dentro de la selección & rsquo para todos los tipos de rocas con una clase de edad de & lsquo1 & rsquo, que era la roca de lava más joven. Luego creamos un shapefile a partir de esta selección final y lo agregamos al conjunto de datos.


Seleccionar por ubicación: le permite seleccionar funciones en función de su ubicación en relación con otras funciones. Por ejemplo, seleccionamos las islas relevantes (la Isla Grande, Maui y Molokai) de todas las islas del Estado de Hawái.

Analista espacial
Esta extensión de ArcGIS proporciona un conjunto completo de herramientas avanzadas de análisis y modelado espacial que le permiten realizar análisis raster y vectoriales integrados. En este proyecto se utilizaron las siguientes herramientas:

  • Sombreado: Un tipo de análisis de superficie que permite al usuario examinar el relieve sombreado ráster y rsquos. Realizamos un análisis de sombreado de los tres parques para usar en las pantallas de mapas (por ejemplo, KALA_hlshd).
  • Calculadora de ráster: La calculadora de ráster le permite realizar muchos tipos diferentes de consultas sobre sus datos. Por ejemplo, usamos una declaración condicional para devolver celdas de la cuadrícula que se ajustan a nuestros criterios establecidos (elevación 0-250). Un ejemplo de una de las ecuaciones de la calculadora de ráster que usamos es & ldquoHAVO250a = con ([project_HAVO] & lt = 76.22, [project_HAVO]) & rdquo, que identificó todas las celdas del ráster de elevación que son inferiores a 76,22 metros (equivale a 250 pies). A aquellas celdas que cumplieron con los criterios se les dio un valor de 1 en el ráster de salida. Las celdas que no cumplen los criterios (celdas con elevaciones superiores a 76,22 metros) recibieron un valor de 0 en el ráster de salida.
  • Reclasificar: La reclasificación de datos cambia los valores de celda reemplazando los valores de celda de entrada con nuevos valores de celda de salida. Reclasificamos las cuadrículas ráster para los tres parques a partir de sus datos de elevación originales y agrupamos ciertos valores, es decir, el rango de elevación en el que estábamos interesados ​​& ndash 0-250 pies sobre el nivel del mar (p. Ej., Nombre de la cuadrícula = KALA250).

De ráster a polígono
Convierte un dataset entero ráster en un dataset poligonal (vectorial). En este proyecto, una vez que derivamos un ráster que contenía datos de elevación solo entre 0-250 pies ASL, queríamos convertirlo en un polígono que pudiera incorporarse en un análisis de área que cuando se cruzara con datos de suelos (cuando estuvieran disponibles) permitiera el cálculo del área total de hábitat adecuado para Ischaemum byrone en cada parque.


Modelado de terreno 3D con R2V

DESDE EL COMIENZO DE LA MAPA DE UNOS MILES Hace años, los profesionales geoespaciales han estado trabajando duro para inventar formas de encajar la superficie tridimensional de la Tierra en un mapa bidimensional. Se han desarrollado muchos métodos y sistemas de proyección a lo largo de los años para aplanar la superficie tridimensional con mayor precisión, pero todavía hay una brecha entre un mapa y el mundo multidimensional que nos rodea. Afortunadamente, la tecnología actual ha facilitado la creación de modelos informáticos tridimensionales para satisfacer nuestra necesidad de acercarnos a los objetos tridimensionales que estudiamos.

Podemos mirar modelos 3-D desde diferentes ángulos de visión, así como rotarlos, acercarlos y alejarlos, volarlos y manipularlos. Sin embargo, el desafío milenario permanece, porque lo que vemos es solo una instantánea de los modelos 3-D proyectados en una pantalla de computadora 2-D. ¿Cómo podemos dar un paso más para ver los objetos en un verdadero espacio tridimensional? Gracias a los desarrollos tecnológicos recientes, podemos crear modelos de terreno en 3D realistas a partir de mapas de contorno escaneados y otras fuentes de datos.

Primero se escanea un mapa de contorno o topográfico y la imagen se guarda en un formato de archivo de imagen de trama como TIFF o JPEG. Una imagen de trama viene en forma de píxeles individuales y cada ubicación espacial o elemento de resolución tiene un píxel con un valor de color. Aunque las líneas de contorno en una imagen ráster tienen su propio color que es diferente del fondo y otros atributos del mapa, la información 3D no está disponible para crear un modelo 3D. Esto requiere traducir la imagen ráster a un formato vectorial en el que las curvas de nivel se extraen y etiquetan por sus valores de elevación. Producto R2V de Able Software ( http://www.ablesw.com/r2v ), por ejemplo, se puede utilizar para automatizar el proceso de conversión, que implica una "vectorización" automática de la imagen ráster, etiquetado de contorno y georreferenciación. Luego, los datos vectoriales se pueden guardar en muchos formatos GIS estándar, incluido el ArcView Shapefile de ESRI, el archivo de generación ArcInfo, el archivo MIF / MID de MapInfo y el formato DXF de AutoCAD.

La creación de modelos digitales de elevación (DEM) en 3-D a partir de curvas de nivel vectorizadas es un proceso automático, pero intensivo en computadoras. Se usa un algoritmo de interpolación para llenar el espacio con valores de elevación usando contornos.

Figura 1. Un mapa de contorno escaneado se almacena como un archivo TIFF en la ventana izquierda. El mapa se escaneó como una imagen monocromática de un bit a 400 puntos por pulgada. La ventana de la derecha muestra los contornos vectorizados y etiquetados utilizando el producto R2V de Able Software

Las imágenes de fuentes naturales, como las imágenes de satélite y las fotografías aéreas, proporcionan una rica información gráfica sobre la superficie de la Tierra. Al colocar una imagen de satélite en un modelo de terreno en 3D, podemos crear un modelo en 3D realista con elevación y textura de la superficie.

Primero, la región de la imagen que cubre el área geográfica exacta se define y se coloca sobre la superficie del modelo de terreno. Luego, se pueden utilizar otras imágenes, incluso el mapa escaneado original, como imagen de superficie para crear un cierto efecto de visualización. La pantalla 3-D se puede visualizar y animar cambiando el ángulo de visión y se puede guardar en un archivo 3-D usando formatos como VRML, DXF, U.S. Geological Survey DEM y ASCII grid.

El primer uso de la tecnología de impresión 3-D fue para aplicaciones de creación rápida de prototipos en diseño asistido por computadora (CAD) y fabricación. Toma modelos digitales de objetos diseñados con software CAD y crea prototipos que se pueden pasar por la habitación. Esta es una herramienta perfecta para que las aplicaciones GIS obtengan una salida 3D impresa de varios modelos 3D.

Figura 2. Un DEM 3-D creado a partir de curvas de nivel vectorizadas muestra una paleta de colores que indica niveles de elevación. El azul oscuro indica elevaciones bajas y el rojo y el amarillo indican elevaciones más altas.

¿Como funciona? Como ejemplo, analizaremos la impresora 3D Z406 de Z Corp. ( http://www.zcorp.com ), que utilizamos para producir los modelos que se muestran en este artículo. El software de la impresora corta digitalmente un modelo 3D en cientos de secciones transversales. Luego imprime cada sección usando polvo a base de almidón o yeso y un químico aglutinante, apilando las capas una encima de la otra hasta que el objeto toma forma. El polvo también se coloca alrededor del modelo para sostenerlo. Pero debido a que no está tratado químicamente, se cae y se puede reciclar. Se puede producir un modelo tridimensional a todo color de veinte por veinticinco por dos pulgadas en dos horas por un precio inferior a 50 dólares.

Figura 3. Se colocó una imagen de satélite en un modelo de terreno 3-D utilizando el paquete R2V de Able Software.

Aunque el proceso parece ser tedioso y lento, es completamente automático y similar a cómo imprimimos con una impresora láser o de inyección de tinta normal. Todo lo que necesita es el archivo 3-D almacenado en un formato compatible. Los modelos 3-D generados por R2V se guardan en el formato de Lenguaje de modelado de realidad virtual (VRML) que admite imágenes de textura de superficie y es portátil a través de Internet. Hay muchos complementos gratuitos disponibles para descargar y ver archivos VRML dentro de un navegador World Wide Web.


Esto no solo respeta la gran cantidad de tiempo que los desarrolladores dan gratuitamente, sino que también ayuda a generar interés, tráfico y uso de nuestros diseños gratuitos y de pago. Si no puede (por buenas razones) conservar todos los derechos de autor, le pedimos que al menos deje en su lugar la línea Plantillas de sitios web, con Plantillas de sitios web vinculadas a www.metamorphozis.com. Si se niega a incluir incluso esto, el soporte puede verse afectado.


Figura 4. Se muestran modelos 3-D adicionales sin una imagen de superficie (izquierda) y con una imagen de satélite envuelta en la superficie (derecha).

Este es solo el comienzo. Con el tiempo, la visualización y el SIG en 3-D se utilizarán de forma tan casual como ahora utilizamos los programas de cartografía y SIG en 2-D. Sin embargo, todavía existen limitaciones en la salida 3-D, incluido el tamaño de la salida. Esto se puede solucionar dividiendo un modelo en pequeñas secciones para la impresión 3D y luego juntándolas para formar un modelo más grande.

Figura 5. La impresora 3D Z406 de Z Corp. corta digitalmente un modelo 3D en cientos de secciones transversales e imprime cada sección usando polvo a base de almidón o yeso y un químico aglutinante, apilando las capas una encima de la otra hasta que el objeto toma forma.

Obviamente, los datos 3-D en una pantalla de computadora son realmente datos 2-D planos en una vista isométrica. No puede tocarlo, sentirlo o captar la información como un modelo físico. Si coloca un modelo GIS en color físico junto a un monitor de computadora con los mismos datos en la pantalla de la computadora, la mayoría de las personas se inclinarán hacia el modelo. Esta nueva tecnología de impresión proporciona un medio relativamente fácil y rentable para crear tales modelos. Pronto, una impresora 3-D se instalará junto a muchas impresoras de inyección de tinta para permitir que los usuarios de geotecnología produzcan impresiones en 3D bajo demanda.


5 respuestas 5

Estás hablando de microimpresión. La idea de eso es que no se puede reproducir utilizando impresoras o prensas de impresión. Son grabados diseñados para hacer tropezar a los falsificadores profesionales. Entonces, no, no veo cómo demonios sería posible lograrlo. (por supuesto, si tiene recursos ilimitados y buenas conexiones en zonas oscuras de la ciudad, entonces tal vez).

Un equipo para el que solía trabajar hacía fronteras de seguridad para tarjetas de crédito. These were typeset at least 10x the size of the original and reduced photographically (this was about 20 years ago). One option would be to find an outfit that still does film composition and use them. Some late model imagesetters will also go up to 5000+dpi resolutions, which might be enough to render a security strip.

However, this is only going to be possible through a pre-press process and offset or gravure printing, which will have significant up-front costs.

A round-about method.. But you can reproduce microprint to a scale not possible by standard consumer printers with a standard consumer laser or gel printer (not inkjet) by using non-wood based paper (e.g. Rag paper). Whatever it is you want to print, print it at the smallest scale your printer is capable of printing.

Once your done, take your paper which you've printed on and soak the paper in liquid anhydrous ammonia. Take the paper out of the ammonia and let it dry. As it drys the ammonia will soften the fibers within the paper and create surface tension, and the paper will shrink a small amount (a few millimeters). Repeat this process of soaking and drying the paper and it will continue to shrink a little bit more each time. Since the paper is shrinking, it will also draw the printed characters into a tighter formation, thus reducing the apparent size of the print.

Repeating this process about a dozen times can produce dramatic results.

One negative result is the ammonia, and the tightening of the paper will result in your element result paper being more stiff than it was originally.

You do not want to use standard wood pulp paper because the repeated soaking will begin to dissolve or tear the wood fibers. You don't want to use an inkjet printer because inkjet ink is not resistant to fluids.

Alternatively, if you have access to a laser engraver, you can likely print characters as small as 0.3pt. Laser printers are generally not capable of printing characters smallert than 0.5pt and to do so demands using specific fonts which are specially designed to be readable at such small scale.


4.1 Stream network analysis

Stream network analysis is a fundamental part of most quantitative topographic investigations and is especially important for tectonic geomorphology. The utility of maps of streams colored by the normalized channel steepness index, ksn , for characterizing the active tectonics of erosional landscapes, and specifically using maps of ksn to identify zones of more or less active rates of rock uplift is well documented (Kirby and Whipple, 2001, 2012 Whittaker, 2012 Wobus et al., 2006). Similarly, maps of stream networks colored by χ , as defined by Perron and Royden (2013) , are increasingly used to interrogate the topological stability of a stream network (Beeson et al., 2017 Forte and Whipple, 2018 Willett et al., 2014). In constructing TAK, we have included a variety of functions designed to make stream network analysis simpler. Included within this group of functions are tools for subsetting stream networks (SegmentPicker), plot selected segments (SegmentPlotter), and projecting portions of longitudinal profiles of streams (SegmentProjector). Also included are tools for generating maps of both ksn y χ for entire stream networks (KsnChiBatch e.g., Fig. 2b) and for manually fitting ksn values to segments of streams (KsnProfiler). Production of ksn maps with the KsnChiBatch function is largely similar to the results of Stream Profiler, but includes additional methods for aggregating noisy ksn values beyond a simple averaging over a specified length scale, including calculating length-averaged ksn values on trunk streams separately from low-order streams or calculating length-averaged ksn values on individual stream segments separately (regardless of stream order or size). The production of χ maps with KsnChiBatch incorporates all of the necessary preprocessing steps described in Forte and Whipple (2018) for ensuring that the χ values in χ maps are controlled for outlet elevation and include complete accounting of drainage area. The KsnProfiler function is similar in many ways to the recently published ChiProfiler (Gallen and Wegmann, 2017) , but includes some extra functionality modeled after the original Stream Profiler tools (Wobus et al., 2006) , e.g., options to manually define the initiation of channels based on slope-area or χ –elevation data and, through the use of the companion “ClassifyKnicks” function, manually assign classifications to boundaries identified while fitting stream networks. As with the original Stream Profiler, KsnProfiler uses the slope derived from a linear fit of an interpolated version of the χ –elevation relationship to calculate ksn (Harkins et al., 2007 Perron and Royden, 2013). The primary differences between the original Stream Profiler and KsnProfiler are (1) use of KsnProfiler does not explicitly require usage of ArcGIS for either picking streams or processing the shapefile (which means it is also significantly faster, as the construction of the shapefile in Stream Profiler was the most computationally time-consuming step), (2) users can select segment boundaries on χ –elevation plots in addition to slope–area or longitudinal profiles, (3) there is variety in how streams are selected for analysis including some automated selection schemes, and (4) there is explicit control on how the function deals with overlapping portions of stream networks (i.e., portions of stream networks that could potentially be fit multiple times depending on the streams selected for analysis).

Figure 2Example products output from TAK (with some compilation in ArcGIS and editing in a graphics program). (a) Shaded elevation map of the San Gabriel Mountains in southern California with outlines of a combined swath profile. (b) Normalized channel steepness map from KsnChiBatch. (c) Swath profile with 10 km sampling width for the topography and 20 km sampling width for the basin data, basins are located based on their centroid location and mean elevation, colored by their mean annual precipitation averaged from 1981 to 2010 (data from PRISM Climate Group, Oregon State University, http://prism.oregonstate.edu , downloaded: 1 June 2018, last access: 18 January 2019), and scaled by their mean ksn . (d) Map of basin-averaged ksn using “ProcessRiverBasins” and “SubDivideBigBasins” (using the trunk division method and a max basin size of 25 km 2 ).


Author information

Affiliations

Department of Geography, University of Calgary, 2500 University Drive NW, T2N 1N4, Calgary, AB, Canada

Faculty of Medicine, University of Calgary, 3330 Hospital Drive NW, T2N 4N1, Calgary, AB, Canada

Department of Community Health Sciences, University of Calgary, 3330 Hospital Drive NW, T2N 4N1, Calgary, AB, Canada

Alka B Patel & William A Ghali

Centre for Health and Policy Studies, Faculty of Medicine, Department of Community Health Sciences, University of Calgary, 3330 Hospital Drive NW, T2N 4N1, Calgary, AB, Canada

Department of Geography and Director, GIS Center of Excellence, George Mason University, 4400 University Drive, 22030, Fairfax, Virginia, USA


Due to some filaments having serious struggle to get the first line or layer stuck to the bed, it can be an easy fix to just increase the line width, generating a bigger Adhesive Force $F_apropto A(l,w)$ , where A is the area covered by the line, and thus simply $A=l*w$ with length l and width w of the line. So, a wider line means better initial adhesion and can lead to less failed prints in layer 1.

Plastics under heat behave in certain ways: they turn into a gooey substance that expands. This is also the reason why prints shrink a little as they cool. Now, if we press the plastic onto the bed with more force (as we force more plastic through than before to go from 0.4 mm to 0.5 mm) for the first time, we have a roughly flat area. The extra filament will make a wider line. The slicher can account for that, and does.

Now, next layer up: Where does the extra material go now? Plastic goo has one property that is very interesting: it tries to shrink its surface as much as possible. Heat a short piece with an airgun and it gets a little beady. But on the other hand, it comes hot enough from the nozzle to melt a tiny surface area of the already built layers, which is how layer bonding works in the first place. But our goopy plastic finds the layer below not exactly flat like the first layer found its lower surface, it finds a shape of ridges and valley. Taking into account that it wants to have the least surface to non-plastic (=air) and slightly cross bonds with the print, it will fill these nooks and crevices inside the print a tiny little better, as the increased force we use to push it out also increased the speed at which it expands to them: we reduce the time a tiny bit to reach there. How does it matter?

Well, heat transfer bases, roughly speaking, on a formula like this: $Q = mcDelta T$ Q is the thermal energy of the object, m the mass of the object, c its specific heat capacity and T the temperature, ΔT the temperature change. But we don't have a homogenous object, we got pretty much a heat distribution with touching zones of different heat. The actual formula for the heat transfer inside the object is a long mess containing stuff like the gradient $ extT$ , thermal conductivities, and integrals, but what matters is the result: The faster-expanding line of filament loses a little less thermal energy to its surroundings than the less forceful extruded line, which can increase the bonding between the two as the temperature on several fronts:

  • it enters the crevices further before reverting from goo to solid, leading to better adhesion for more surface.
  • it contains more thermal energy that can and will get transmitted to the layer below and has a bigger surface area, so it can increase the zone thickness that gets remelted a tiny bit, increasing the layer bonding strength a little.

This can result in a problem though: if you don't give the printed lines enough time to cool, it can lead to the material to accumulate heat more and more, leading to the whole thing to melt and turn into goop. An easy fix to this side problem is minimum layer time. But that would be only tangential to the original question, so look for example at the question here or the video the thermal picture above is taken from here.


Ver el vídeo: Υπεραυτόματη μηχανή συρρίκνωσης προϊόντων χάρτου.