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Cómo obtener una lista de selección dinámica en QGIS

Cómo obtener una lista de selección dinámica en QGIS


¿Alguien tiene una idea de cómo obtener widgets de listas de selección dinámicas en la ventana del objeto? P.ej. ¡Usted elige un país en una lista de selección para que la siguiente lista de selección solo muestre las ciudades de ese país! Sé que podrías programar tu propio widget pero no encuentro ningún ejemplo. ¡Quizás haya incluso una solución o solución alternativa más simple! ¡Estaría feliz de recibir cualquier ayuda!


El complemento relativamente nuevo "Relación de valor de formulario" parece hacer lo que está buscando

de la descripción del complemento: "Este widget se puede utilizar para implementar formularios detallados, donde los valores disponibles en un campo dependen de los valores de otros campos".


¿Acortar la geometría de la línea usando el diálogo de expresión en QGIS?

Utilizo la herramienta & # 8220Offset Point Symbol & # 8221 y una simbología de generador de geometría para crear líneas directrices dinámicas. Hay un archivo de muestra disponible en http://hub.qgis.org/issues/15201 (Agregar ajuste para la herramienta & # 8216Offset Point Symbol & # 8217).

Debido a que necesito una simbología de círculo sin completar en algunos proyectos, quiero acortar las líneas guía por el radio de la simbología de círculo.

¿Alguien puede ayudarme con la expresión? Las unidades de simbología están en metros (& # 8216Unidades de mapa & # 8217).

Basado en la respuesta publicada por underdark, he creado una expresión que funciona correctamente:

3 respuestas

Sus requisitos parecen ser similares a los requisitos que tenía para un mapa de flujo hace un tiempo. Para acortar las líneas al principio y al final, utilicé funciones de diferencia geométrica como se muestra aquí:

Respondido hace 3 meses por bajo la oscuridad con 8 votos a favor

Como alternativa, puede unir los valores que determinan el tamaño del círculo a las líneas y usar la herramienta Subcadena de línea para recortar los puntos inicial y / o final de sus líneas.

Esta fue la solución que usé cuando enfrenté un desafío similar al de @underdark, pero mis círculos no eran del mismo tamaño.

Respondido hace 3 meses por Sylvia con 0 votos a favor

Lo que debe hacer es encontrar la relación entre la diagonal que necesita y la que tiene. Básicamente, está encontrando un triángulo rectángulo similar al que ya tiene, por lo que si la diagonal necesita ser un 78% más corta, puede multiplicar su xey por un 78%.

Tenga en cuenta este diagrama (lo siento por dibujado a mano, en mi teléfono)

Entonces, para el desplazamiento x necesitas algo como:

Necesitarás saber el radio del círculo en metros. Si está configurado en 'unidades de mapa' para su radio, eso es fácil, si está configurado en mm, deberá multiplicar por su escala (convertir mm a metros)

Entonces, si su círculo tiene un radio de 5 mm, podría hacer algo como 0.005 * @map_scale


Introducción

Regulaciones como la Directiva Marco del Agua de la UE (la herramienta operativa que establece los objetivos para la protección del agua e implementa las políticas europeas del agua [1]) hacen cumplir los requisitos de monitoreo de las masas de agua aumentando el número de conjuntos de datos relacionados con el agua. El contenido de información de tales datos a menudo aún no se explota adecuadamente, principalmente debido a algoritmos muy simples comúnmente adoptados para su análisis. La disponibilidad de herramientas de tecnología de la información y la comunicación (TIC) que realizan análisis basados ​​en el espacio y el tiempo puede ayudar en gran medida a explotar mejor el contenido de información de esos datos y a obtener una mejor comprensión del comportamiento y la dinámica de las masas de agua. Esto probablemente se traduciría en una gestión del agua más eficiente y, por tanto, en una mejor implementación de las regulaciones del agua.

El proyecto FREEWAT (herramientas GRATUITAS y de código abierto para la gestión de recursos hídricos [2, 3]) fomenta la adopción de regulaciones relacionadas con el agua aprovechando al máximo los datos recopilados y su uso en análisis para producir decisiones y políticas científicas y técnicamente sólidas. La estrategia del proyecto se basa en el desarrollo de herramientas de análisis de datos innovadoras integradas en un Sistema de Información Geográfica (SIG) para facilitar el análisis de datos espaciales y temporales. La plataforma FREEWAT es entonces una plataforma de modelado integrado GIS de dominio público que incorpora herramientas de análisis de datos e integra módulos de planificación y gestión del agua para la evaluación del uso conjunto de aguas superficiales y subterráneas. La plataforma FREEWAT ha sido lanzada con una licencia de Software Libre y de Código Abierto (GPL v2) con el fin de garantizar su sostenibilidad (sin derechos de licencia y comunidad abierta), su excelencia científica (derechos para estudiar y modificar la fuente) y la capitalización de los anteriores. esfuerzos (utilización de módulos de código abierto de alta calidad existentes). Dentro del proyecto FREEWAT, los análisis se ejecutan utilizando un enfoque participativo en 14 estudios de caso para demostrar la relevancia de la plataforma en la producción de toma de decisiones compartida y basada en evidencia en la Gestión de Recursos Hídricos (WRM).

Como una de las instituciones del consorcio FREEWAT, el Instituto de Ciencias de la Tierra (Universidad de Ciencias Aplicadas y Artes del Sur de Suiza, IST-SUPSI) participó en el desarrollo de la plataforma FREEWAT y en su prueba en un estudio de caso sobre el lago / interacciones del agua subterránea. Debido a la especificidad de su estudio de caso, junto con contribuciones generales, el IST-SUPSI desarrolló una herramienta para preprocesamiento e integración de datos e implementó un módulo que integra un paquete de modelado para simular interacciones dinámicas lago / agua subterránea [4].

El objetivo del trabajo presentado es demostrar el enfoque FREEWAT mediante su aplicación al estudio de caso del lago Lugano. Esto hace un uso específico del procesamiento de series de tiempo y las capacidades de modelado de aguas subterráneas en una situación en la que las interacciones entre aguas subterráneas y lagos son relevantes.

La Sección 2 presenta la metodología propuesta por el proyecto FREEWAT para abordar estos desafíos y cumplir con sus objetivos generales. En la Secta. 3 se describen los resultados de su aplicación al caso de estudio del lago de Lugano y, finalmente, se discuten en la secc. 4.


Paquetes de estaciones de trabajo GIS de Debian

AVCE00 es una biblioteca C y un grupo de herramientas que hace que las Coberturas vectoriales (binarias) de Arcinfo aparezcan como E00. Le permite leer y escribir coberturas binarias como si fueran archivos E00.

E00compr es una biblioteca ANSI C que lee y escribe archivos E00 comprimidos de Arcinfo. Se admiten los niveles de compresión "PARCIAL" y "COMPLETO". Los archivos E00 son el formato de importación / exportación de vectores para Arcinfo. Es ASCII simple y está destinado a ser un formato de intercambio. ESRI considera que el formato es propietario, por lo que es posible que este paquete no lea todos los archivos E00 ya que ESRI puede cambiar el formato.

Este paquete es útil para importar archivos E00 al sistema Grass GIS.

Contiene el programa de línea de comandos e00conv, que toma un archivo E00 como entrada (comprimido o no) y lo copia a un nuevo archivo con el nivel de compresión solicitado (NINGUNO, PARCIAL o COMPLETO). La biblioteca no está incluida en esta etapa.

Epsilon es una biblioteca C para la compresión de imágenes con pérdida basada en Wavelet. Se sabe que los compresores impulsados ​​por wavelet son mucho más efectivos que los tradicionales basados ​​en DCT (como JPEG).

Por el momento, el programa admite alrededor de 30 filtros de ondas diferentes, se ejecuta en paralelo en entornos de múltiples subprocesos y MPI, puede procesar imágenes enormes y mucho más.

Este paquete contiene algunas herramientas útiles para comprimir / descomprimir imágenes.

GDAL es una biblioteca de traducción para formatos de datos geoespaciales ráster. Como biblioteca, presenta un único modelo de datos abstracto a la aplicación que realiza la llamada para todos los formatos admitidos. La biblioteca OGR relacionada (que se encuentra dentro del árbol fuente de GDAL) proporciona una capacidad similar para datos vectoriales de características simples.

GDAL admite más de 40 formatos de datos populares, incluidos los de uso común (GeoTIFF, JPEG, PNG y más), así como los que se usan en paquetes de software GIS y de detección remota (ERDAS Imagine, ESRI Arc / Info, ENVI, PCI Geomatics). También se admiten muchos formatos de distribución de datos científicos y de teledetección, como HDF, EOS FAST, NOAA L1B, NetCDF, FITS.

La biblioteca OGR admite formatos vectoriales populares como ESRI Shapefile, TIGER data, S57, MapInfo File, DGN, GML y más.

Este paquete contiene programas de utilidad, basados ​​en la biblioteca GDAL / OGR, a saber, gdal_translate, gdalinfo, gdaladdo, gdalwarp, ogr2ogr, ogrinfo, ogrtindex.

GeographicLib es un pequeño conjunto de clases de C ++ para convertir entre coordenadas geográficas, UTM, UPS, MGRS, geocéntricas y cartesianas locales, para cálculos geoidales y para computación geodésica. Es un reemplazo adecuado para la funcionalidad principal proporcionada por NGA Geotrans.

Este paquete contiene algunas herramientas básicas basadas en la biblioteca GeographicLib.

GeoIP es una biblioteca C que permite al usuario encontrar el país de donde proviene cualquier dirección IP o nombre de host. Utiliza una base de datos basada en archivos.

Esta base de datos simplemente contiene bloques de IP como claves y países como valores, y debería ser más completa y precisa que usar búsquedas de DNS inversas.

Este paquete contiene las utilidades de la línea de comandos para resolver los números de IP utilizando la biblioteca GeoIP.

Esta biblioteca C admite el formato de intercambio basado en TIFF 6.0 para imágenes ráster georreferenciadas. El estándar GeoTIFF se ha desarrollado para leer y escribir etiquetas de metainformación geográfica en la parte superior del ráster TIFF.

La biblioteca GeoTIFF viene con dos programas de utilidad aquí incluidos:

GMT es una colección de herramientas que permiten a los usuarios manipular (x, y) y (x, y, z) conjuntos de datos (incluido el filtrado, ajuste de tendencias, cuadrículas, proyecciones, etc.) y producir ilustraciones de archivos PostScript encapsulado (EPS) que varían desde simples gráficos xy a través de mapas de contorno hasta superficies iluminadas artificialmente y vistas en perspectiva 3-D en blanco y negro, tono gris, patrones de folletos y color de 24 bits.

GMT admite muchas proyecciones de mapas comunes, además de escalas lineales, logarítmicas y de potencia, y viene con datos de soporte como costas, ríos y límites políticos.

Un paquete Tcl que proporciona los medios para crear y leer archivos en el ESRI Shapefile para mantener puntos y polilíneas bidimensionales o tridimensionales.

Fue desarrollado para su uso en GPSMan, un administrador de datos del receptor GPS y se basa en el módulo shapelib. Junto con este paquete, también se desarrolló gpstr2shp.c, que traduce los archivos de datos de GPStrans a los de Shapefile.

Grace es una herramienta de apuntar y hacer clic que permite al usuario dibujar diagramas X-Y. Este es el programa anteriormente conocido como Xmgr.

Algunas de sus características son: escala definida por el usuario, marcas de graduación, etiquetas, símbolos, estilos de línea, colores, regresión polinomial, splines, promedios de ejecución, DFT / FFT, correlación cruzada / automática, modo por lotes para trazado sin supervisión y compatibilidad con copias impresas para PostScript, FrameMaker y varios formatos de imagen.

Otras capturas de pantalla del paquete Grace
VersiónURL
1:5.1.22-10https://screenshots.debian.net/shrine/screenshot/7408/simage/large-f2bb08428f0d5fe91681fc3fac3d0291.png

Comúnmente conocido como GRASS, este es un Sistema de Información Geográfica (GIS) que se utiliza para la gestión y el análisis de datos geoespaciales, el procesamiento de imágenes, la producción de gráficos / mapas, el modelado espacial y la visualización. GRASS se utiliza actualmente en entornos académicos y comerciales de todo el mundo, así como por muchas agencias gubernamentales y empresas de consultoría medioambiental.

Instale este paquete virtual para obtener un sistema GRASS completo.

HDF5 (Hierarchical Data Format 5) es un formato de archivo para almacenar datos científicos. Estas herramientas permiten convertir otros formatos a HDF5 y visualizar archivos HDF5. Incluyen:

  • h5topng, que extrae una porción 2d de un archivo HDF5 y genera una imagen correspondiente en formato PNG
  • h5totxt, que extrae porciones 2d y genera texto delimitado por comas (adecuado para importar a una hoja de cálculo)
  • h5fromtxt, que convierte la entrada de texto simple en conjuntos de datos HDF5 numéricos multidimensionales
  • h5fromh4, que convierte datos HDF4 a HDF5
  • h5tovtk, que convierte archivos HDF5 en archivos VTK para su visualización con programas compatibles con VTK

HDF es un formato de archivo de múltiples objetos para almacenar y transferir datos gráficos y numéricos que se utilizan principalmente en la informática científica. HDF admite varios modelos de datos diferentes, incluidas matrices multidimensionales, imágenes ráster y tablas. Cada uno define un tipo de datos agregados específico y proporciona una API para leer, escribir y organizar los datos y metadatos. Los desarrolladores o usuarios de HDF pueden agregar nuevos modelos de datos.

Este paquete incluye algunas utilidades básicas para ver, empaquetar, descomprimir archivos HDF.

El formato de datos jerárquico 5 (HDF5) es un formato de archivo y una biblioteca para almacenar datos científicos. HDF5 fue diseñado e implementado para abordar las deficiencias de HDF4.x. Tiene un modelo de datos más potente y flexible, admite archivos de más de 2 GB y admite E / S en paralelo.

Este paquete contiene herramientas de tiempo de ejecución para HDF5.

GDAL es una biblioteca de traducción para formatos de datos geoespaciales ráster. Como biblioteca, presenta un único modelo de datos abstracto a la aplicación que realiza la llamada para todos los formatos admitidos. La biblioteca OGR relacionada (que se encuentra dentro del árbol fuente de GDAL) proporciona una capacidad similar para datos vectoriales de características simples.

GDAL admite muchos formatos de datos populares, incluidos los de uso común (GeoTIFF, JPEG, PNG y más), así como los que se usan en paquetes de software de detección remota y GIS (ERDAS Imagine, ESRI Arc / Info, ENVI, PCI Geomatics). También se admiten muchos formatos de distribución de datos científicos y de teledetección, como HDF, EOS FAST, NOAA L1B, NetCDF, FITS.

La biblioteca OGR admite formatos vectoriales populares como ESRI Shapefile, TIGER data, S57, MapInfo File, DGN, GML y más.

Este paquete contiene los archivos necesarios para desarrollar un software que utilizará GDAL / OGR (encabezados, objetos estáticos, script de configuración).

GDAL es una biblioteca de traducción para formatos de datos geoespaciales ráster. Como biblioteca, presenta un único modelo de datos abstracto a la aplicación que realiza la llamada para todos los formatos admitidos. Esta extensión proporciona acceso a los datos de GRASS a través de GDAL.

Este paquete proporciona el complemento GDAL GRASS.

Una ubicación en el mundo, en cualquier sistema de coordenadas. Geo :: Point intenta ocultar las matemáticas y el sistema de coordenadas en el que se representa el punto.

Una de las cosas más confusas cuando se manejan datos geométricos, es que a veces se usan latlong, a veces xy: organización horizontal y vertical invertida. Este paquete intenta ocultar esto de su programa proporcionando accesos abstractos latlong (), longlat (), xy () e yx ().

Este paquete proporciona los siguientes módulos:

  • Geo :: Line - una secuencia de puntos conectados
  • Geo :: Point: un punto del mundo
  • Geo :: Proj - contenedor simplificado para Geo :: Proj4
  • Geo :: Shape - clase base para puntos bidimensionales en la superficie de la tierra
  • Geo :: Space - Una colección de varios elementos
  • Geo :: Surface - Una descripción de la superficie

GeographicLib es un pequeño conjunto de clases de C ++ para convertir entre coordenadas geográficas, UTM, UPS, MGRS, geocéntricas y cartesianas locales, para cálculos geoidales y para computación geodésica. Es un reemplazo adecuado para la funcionalidad principal proporcionada por NGA Geotrans.

Este paquete contiene los archivos que se utilizan para desarrollar aplicaciones que utilizan la biblioteca GeographicLib.

JTS es una biblioteca de Java que proporciona:

  • una implementación del modelo de datos espaciales definido en la Especificación de características simples de OGC para SQL (SFS)
  • una implementación completa y consistente de algoritmos espaciales 2D fundamentales
  • un modelo de precisión explícito, con algoritmos que manejan con gracia situaciones que resultan en colapso dimensional
  • implementaciones robustas de operaciones geométricas computacionales clave
  • E / S en formato de texto conocido

libLAS es una biblioteca C / C ++ para leer y escribir datos ASPRS LAS versiones 1.0, 1.1 y 1.2. El formato LAS es un formato binario secuencial que se utiliza para almacenar datos de sensores y como almacenamiento de procesamiento intermedio por algunas aplicaciones relacionadas con LiDAR. LiDAR (Light Detection and Ranging) es una tecnología óptica de detección remota que mide las propiedades de la luz dispersa para encontrar el alcance y / u otra información de un objetivo distante. El método predominante para determinar la distancia a un objeto o superficie es utilizar pulsos de láser.

Este paquete contiene el conjunto de herramientas esenciales para administrar datos LiDAR: lasinfo, lasmerge, las2las, las2txt, txt2las, las2ogr.

El formato Shapefile es un formato de trabajo e intercambio promovido por ESRI para datos vectoriales simples con atributos. Aparentemente, es el único formato de archivo que se puede editar en ARCView 2/3 y también se puede exportar e importar en ArcGis.

Este paquete incluye los archivos de desarrollo.

Un mapcode representa una ubicación. Cada lugar de la Tierra se puede representar mediante un código de mapa. Los códigos de mapa fueron diseñados para ser cortos, fáciles de reconocer, recordar y comunicar. Tienen una precisión de unos pocos metros, lo que es lo suficientemente bueno para el uso diario. Las ubicaciones en áreas densamente pobladas a menudo obtienen códigos de mapa más cortos. Ver http://www.mapcode.com/

Este paquete contiene una utilidad de línea de comandos que puede convertir desde y hacia mapcodes.

Mapnik es un conjunto de herramientas C ++ de código abierto para desarrollar aplicaciones GIS (Sistemas de información geográfica). En el núcleo hay una biblioteca compartida de C ++ que proporciona algoritmos / patrones para el acceso y visualización de datos espaciales.

Esencialmente una colección de objetos geográficos (mapa, capa, fuente de datos, característica, geometría), la biblioteca no se basa en "sistemas de ventanas" y está diseñada para funcionar en entornos de múltiples subprocesos.

Este paquete contiene diversas utilidades distribuidas con mapnik:

shapeindex: programa para crear un índice basado en el sistema de archivos para los archivos de forma ESRI

OGDI es la interfaz de almacén de datos geográfica abierta. OGDI es una interfaz de programación de aplicaciones (API) que utiliza métodos de acceso estandarizados para trabajar en conjunto con paquetes de software GIS (la aplicación) y varios productos de datos geoespaciales. OGDI utiliza una arquitectura cliente / servidor para facilitar la difusión de productos de datos geoespaciales a través de cualquier red TCP / IP, y un enfoque orientado al controlador para facilitar el acceso a varios productos / formatos de datos geoespaciales.

Este paquete contiene algunas herramientas útiles basadas en la biblioteca OGDI

Programa de software Chart Plotter y Navigational para su uso en curso o como herramienta de planificación. Desarrollado por un equipo de navegantes activos que utilizan condiciones del mundo real para probar y perfeccionar el programa. De forma predeterminada, admite formatos raster y vectoriales como BSB y S63. El soporte para muchos otros formatos está disponible en complementos. Otros complementos brindan soporte para e. ej., AIS, radar y mapas meteorológicos. La aplicación tiene soporte de idiomas en más de 20 idiomas.

Este paquete contiene programas, bibliotecas y algunos archivos de soporte.

Un kit de herramientas gráficas portátil de alto nivel para el desarrollo de aplicaciones gráficas de alto rendimiento como simuladores de vuelo, juegos, realidad virtual o visualización científica. Al proporcionar un marco orientado a objetos sobre OpenGL, libera al desarrollador de implementar y optimizar llamadas de gráficos de bajo nivel y proporciona muchas utilidades adicionales para el desarrollo rápido de aplicaciones de gráficos.

Este paquete contiene utilidades y ejemplos (binarios).

osgEarth es un kit de herramientas de renderizado de terreno escalable para OpenSceneGraph (OSG), un kit de herramientas de gráficos 3D de código abierto y alto rendimiento.Simplemente cree un archivo XML simple, apúntelo a sus imágenes, elevación y datos vectoriales, cárguelo en su aplicación OSG favorita y listo. osgEarth admite todo tipo de datos y viene con muchos ejemplos para ayudarlo a comenzar a usarlo de manera rápida y sencilla.

Este paquete contiene binarios.

El software de código abierto Image Map (OSSIM) es un motor de alto rendimiento para teledetección, procesamiento de imágenes, sistemas de información geográfica y fotogrametría. Se ha desarrollado activamente desde 1996.

Diseñado como una serie de bibliotecas de software de alto rendimiento, está escrito en C ++ empleando las últimas técnicas en diseño de software orientado a objetos.

La biblioteca proporciona funciones avanzadas de detección remota, procesamiento de imágenes y geoespacial. Un resumen rápido de la funcionalidad OSSIM incluye orto-rectificación, corrección de terreno de precisión, rigurosos modelos de sensores, mosaicos muy grandes y fusiones de sensores cruzados, una amplia gama de proyecciones de mapas y datums, y una amplia gama de formatos de datos comerciales y gubernamentales. La arquitectura de la biblioteca admite el procesamiento paralelo con mpi (no habilitado), una arquitectura de complemento dinámico y objetos conectables dinámicamente que permiten la creación rápida de prototipos de cadenas de procesamiento de imágenes personalizadas.

Este paquete incluye herramientas básicas que utilizan la biblioteca OSSIM para realizar algunas tareas básicas.

PDAL es una biblioteca con licencia BSD para traducir y manipular datos de nubes de puntos de varios formatos. PDAL se puede utilizar para leer, escribir y traducir datos de nubes de puntos en muchos formatos. Se incluye soporte para archivos de entrada de LAS, LAZ, SBET, BPF, QFIT y otros. PDAL también puede leer y escribir en bases de datos que admiten el almacenamiento de nubes de puntos, incluidos Oracle, Postgres y SQLite.

PDAL no debe confundirse con PCL (biblioteca de nubes de puntos). PCL es una biblioteca diseñada específicamente para proporcionar análisis algorítmico y modificación de nubes de puntos. PDAL proporciona una interfaz limitada a las instalaciones de PCL, pero en general no intenta duplicar sus capacidades.

Este paquete contiene las utilidades PDAL.

Pktools es una colección de programas para realizar operaciones, principalmente en imágenes raster geolocalizadas. Se basa en gran medida en la Biblioteca de abstracción de datos geoespaciales (GDAL) y OGR. Los programas son similares a las herramientas GDAL (gdalinfo, gdal_translate, gdal_merge,.) Y algunas de las funcionalidades proporcionadas en pktools ya existen en las herramientas GDAL.

Todas las utilidades en pktools usan opciones de línea de comando y tienen una ayuda incorporada. Incluyen más de treinta archivos binarios para editar, cambiar, recortar, clasificar, comparar, volcar, rellenar, mejorar imágenes y muchas otras operaciones comunes útiles en el campo de análisis de imágenes de detección remota.

PostGIS agrega soporte para objetos geográficos a la base de datos relacional de objetos de PostgreSQL. En efecto, PostGIS "habilita espacialmente" el servidor PostgreSQL, lo que le permite ser utilizado como una base de datos espacial backend para sistemas de información geográfica (GIS), al igual que SDE de ESRI o la extensión espacial de Oracle. PostGIS sigue la "Especificación de características simples para SQL" de OpenGIS.

Este paquete contiene los binarios del área de usuario de PostGIS para importar y exportar archivos de forma y ráster: pgsql2shp, raster2pgsql y shp2pgsql.

Este script realiza una comparación o sincronización eficiente en la red y en el tiempo de dos tablas posiblemente grandes en dos servidores de base de datos PostgreSQL, para detectar tuplas insertadas, actualizadas o eliminadas entre estas tablas.

pprepair (reparación de partición plana) toma un conjunto de polígonos y asegura que formen una partición plana válida, hecha de polígonos válidos y sin espacios ni superposiciones. Puede usarse como un validador, indicando problemas en polígonos individuales o en la partición plana, y también como una herramienta de reparación automática, generando un conjunto de polígonos que forman una partición plana válida.

prepair le permite reparar fácilmente polígonos GIS "rotos", y eso de acuerdo con las normas internacionales ISO 19107. En resumen, dado un polígono almacenado en WKT, lo repara automáticamente y le devuelve un WKT válido. Se puede considerar que los métodos de reparación automatizados interpretan polígonos ambiguos o mal definidos y dan una salida coherente y claramente definida.

Proj e invproj realizan respectivas transformaciones directas e inversas de datos cartográficos hacia o desde datos cartesianos con una amplia gama de funciones de proyección seleccionables (más de 100 proyecciones).

Geod e invgeod realizan cálculos geodésicos (Gran Círculo) para determinar la latitud, la longitud y el azimut posterior de un punto terminal dado un punto inicial de latitud, longitud, acimut y distancia (directo) o los acimuts hacia adelante y hacia atrás y la distancia entre un punto inicial y un punto terminal. latitudes y longitudes (inversa).

Este paquete proporciona las herramientas binarias PROJ.

Esta biblioteca contiene funciones para manejar transformaciones afines del plano.

Se puede utilizar en conjuntos de datos georreferenciados para transferir imágenes a coordenadas mundiales.

Esta es la versión Python 2 de la biblioteca.

Descartes permite el uso de objetos geométricos como trazados y parches matplotlib.

Esta es la versión Python 2 de la biblioteca.

Fiona es una envoltura de Python alrededor de la biblioteca de abstracción de datos vectoriales OGR. Fiona está diseñada para ser simple y confiable. Se centra en leer y escribir datos en el estilo estándar de Python IO y se basa en tipos y protocolos de Python familiares, como archivos, diccionarios, asignaciones e iteradores en lugar de clases específicas de OGR. Fiona puede leer y escribir datos del mundo real utilizando formatos GIS de varias capas y sistemas de archivos virtuales comprimidos y se integra fácilmente con otros paquetes GIS de Python como pyproj, Rtree y Shapely.

Este paquete proporciona la API de Python 2

GDAL es una biblioteca de traducción para formatos de datos geoespaciales ráster. Como biblioteca, presenta un único modelo de datos abstracto a la aplicación que realiza la llamada para todos los formatos admitidos. La biblioteca OGR relacionada (que se encuentra dentro del árbol fuente de GDAL) proporciona una capacidad similar para datos vectoriales de características simples.

GDAL admite más de 40 formatos de datos populares, incluidos los de uso común (GeoTIFF, JPEG, PNG y más), así como los que se usan en paquetes de software GIS y de detección remota (ERDAS Imagine, ESRI Arc / Info, ENVI, PCI Geomatics). También se admiten muchos formatos de distribución de datos científicos y de teledetección, como HDF, EOS FAST, NOAA L1B, NetCDF, FITS.

La biblioteca OGR admite formatos vectoriales populares como ESRI Shapefile, TIGER data, S57, MapInfo File, DGN, GML y más.

Este paquete contiene enlaces de Python para la biblioteca GDAL / OGR y un conjunto de herramientas de línea de comandos adicionales.

Este paquete es una biblioteca de utilidades para trabajar con enlaces geoespaciales. Es una implementación del trabajo Cat-Interop descrito en https://wiki.osgeo.org/wiki/Cat-Interop

Este paquete proporciona la versión Python 2 de la biblioteca.

GeoPandas es un proyecto para agregar soporte para datos geográficos a objetos pandas. Actualmente implementa los tipos GeoSeries y GeoDataFrame que son subclases de pandas.Series y pandas.DataFrame respectivamente. Los objetos de GeoPandas pueden actuar sobre objetos de geometría bien formada y realizar operaciones geométricas.

Las operaciones de geometría de GeoPandas son cartesianas. El sistema de referencia de coordenadas (crs) se puede almacenar como un atributo en un objeto y se configura automáticamente cuando se carga desde un archivo. Los objetos se pueden transformar en nuevos sistemas de coordenadas con el método to_crs (). Actualmente no se aplican coordenadas similares para las operaciones, pero eso puede cambiar en el futuro.

Este paquete contiene la versión Python 2 de la biblioteca.

Mapnik es un conjunto de herramientas C ++ de código abierto para desarrollar aplicaciones GIS (Sistemas de información geográfica). En el núcleo hay una biblioteca compartida de C ++ que proporciona algoritmos / patrones para el acceso y visualización de datos espaciales.

Esencialmente una colección de objetos geográficos (mapa, capa, fuente de datos, característica, geometría), la biblioteca no se basa en "sistemas de ventanas" y está diseñada para funcionar en entornos de múltiples subprocesos.

Este paquete contiene los enlaces para Python 2.

PDAL es una biblioteca con licencia BSD para traducir y manipular datos de nubes de puntos de varios formatos. PDAL se puede utilizar para leer, escribir y traducir datos de nubes de puntos en muchos formatos. Se incluye soporte para archivos de entrada de LAS, LAZ, SBET, BPF, QFIT y otros. PDAL también puede leer y escribir en bases de datos que admiten el almacenamiento de nubes de puntos, incluidos Oracle, Postgres y SQLite.

PDAL no debe confundirse con PCL (biblioteca de nubes de puntos). PCL es una biblioteca diseñada específicamente para proporcionar análisis algorítmico y modificación de nubes de puntos. PDAL proporciona una interfaz limitada a las instalaciones de PCL, pero en general no intenta duplicar sus capacidades.

Este paquete contiene la extensión PDAL para Python 2.

PROJ realiza transformaciones cartográficas entre coordenadas geográficas (lat / lon) y de proyección cartográfica (x / y). También puede transformarse directamente de un sistema de coordenadas de proyección de mapa a otro.

Este es un enlace de Python a PROJ, puede recibir coordenadas como matrices de números, matrices de Python, listas o escalares. Este módulo está optimizado para matrices numpy.

PySAL es una biblioteca de código abierto de funciones de análisis espacial escrita en Python destinada a respaldar el desarrollo de aplicaciones de alto nivel.

Es importante subrayar para qué está y no está diseñado PySAL. En primer lugar, PySAL es una biblioteca en el sentido más amplio de la palabra. Los desarrolladores que busquen un conjunto de métodos de análisis espacial que puedan incorporar al desarrollo de aplicaciones deben sentirse como en casa usando PySAL. Los analistas espaciales que pueden estar llevando a cabo proyectos de investigación que requieren secuencias de comandos personalizadas, análisis de simulación extenso o aquellos que buscan avanzar en el estado del arte en el análisis espacial también deberían encontrar PySAL como una base útil para su trabajo.

Los usuarios finales que busquen una interfaz gráfica de usuario fácil de usar para el análisis espacial no deben recurrir directamente a PySAL. En su lugar, deberían considerar proyectos como STARS y el conjunto de productos de software GeoDaX que envuelven la funcionalidad PySAL en GUI. Al mismo tiempo, se espera que con desarrollos como las arquitecturas de complementos basados ​​en Python para QGIS, GRASS y las extensiones de la caja de herramientas para ArcGIS, el acceso del usuario final a la funcionalidad de PySAL se amplíe en un futuro próximo.


Servidor de mapas en línea Arcgis

Arcgis online mapserver: el servicio de mapas es la forma en que hace que los mapas estén disponibles en la web utilizando ArcGIS. Hará el mapa en ArcMap, luego publicará el mapa como un servicio en su sitio de ArcGIS Server. Los usuarios de Internet o intranet pueden usar el mapa. servicio en aplicaciones web, ArcGIS Desktop, ArcGIS Online y otras aplicaciones cliente ¿Qué puede hacer un servicio de mapas? World_Street_Map (MapServer) Ver en ArcGIS JavaScript Visor de mapas de ArcGIS Online Google Earth ArcMap ArcGIS Explorer Ver huella en el visor de mapas de ArcGIS Online Servicio Descripción Esta capa presenta datos a nivel de carretera para el mundo y datos a nivel de calle para América del Norte, Europa, África, Medio Oriente, Asia y más

Uso del directorio de servicios Arcgis Rest Apis Arcgis Developers

Este es un archivo de sistemas de ayuda más antiguos El contenido vinculado desde aquí no está actualizado y no es válido para las versiones recientes de ArcGIS Visite docarcgiscom para acceder a la ayuda y otros recursos para las versiones recientes de ArcGIS Incluidos ArcGIS Pro y ArcGIS Enterprise Plus ArcGISNHDPlus_HR (MapServer) Ver en ArcGIS JavaScript Visor de mapas de ArcGIS Online ArcGIS Earth ArcMap ArcGIS Pro Ver huella en ArcGIS Online Map Viewer Descripción del servicio El servicio NHDPlus de alta resolución de USGS, NHDPlus_HR, una parte de The National Map, es un conjunto completo de datos espaciales digitales que comprende una red de características sin fisuras a nivel nacional Vea cómo se transforman sus datos con los servicios de ubicación de Esri Servicios listos para usar Selección de mapas prediseñados Búsqueda y codificación geográfica Direcciones y enrutamiento avanzado Más información API flexibles y SDK API de ArcGIS con todas las funciones Compatibilidad con API populares de código abierto Recursos completos para desarrolladores Más información Visualización basada en datos

World_Street_Map (MapServer) Ver en ArcGIS JavaScript ArcGIS Online Map Viewer ArcGIS Earth ArcMap ArcGIS Pro Ver huella en ArcGIS Online Map Viewer Servicio Descripción Publicador y lugar ESRI, Redlands, California, EE. UU. Fecha de publicación 10 de abril Restricciones de acceso Acceso otorgado solo al Licenciatario Restricciones de uso El data arePasda / ErieCountyParcels (MapServer) Ver en ArcGIS JavaScript Visor de mapas de ArcGIS Online Google Earth ArcMap ArcGIS Explorer Ver huella en el visor de mapas de ArcGIS Online Descripción del servicio Nombre de mapa Leyenda de capas Todas las capas y tablas Capas ErieServed No atendidas por House District (12)

Puede publicar sus mapas y datos como capas alojadas en ArcGIS Online Cuando hace esto, ArcGIS Online se encarga de alojar sus capas y los datos que las completan Por lo tanto, estas se denominan capas alojadas Las aplicaciones web, de escritorio y móviles pueden acceder a su ArcGIS Online. capas alojadas desde cualquier lugar de Internet si elige permitirlo Las capas alojadas de ArcGIS Online son útiles cuando ArcGIS Online es un SIG web colaborativo que le permite usar, crear y compartir mapas, escenas, aplicaciones, capas, análisis y datos. acceso al contenido en ArcGIS Living Atlas of the World, las aplicaciones de ArcGIS y la infraestructura en la nube, donde puede agregar elementos BaseMap / Mapa base (MapServer) Ver en ArcGIS JavaScript ArcGIS Online Map Viewer ArcGIS Earth ArcMap ArcGIS Pro Ver huella en ArcGIS Online Map Viewer Servicio Descripción Varias clases de entidades consideradas como parte de un conjunto de "mapas base" Común a casi todas las aplicaciones GIS El servicio de mapas BaseMap contiene capas que son comunes a todos los mapas


Mapas gratuitos de QGIS

Un gran recurso de datos gratuitos y con licencia abierta es OpenStreetMap (OSM). La base de datos de OSM consta de calles, datos locales y polígonos de construcción. Obtener acceso a los datos de OSM en un formato GIS está integrado en QGIS. Ya lo probé. ¿Cómo puedo agregar un mapa del sitio web maps-for-free.com como mi mapa base en QGIS 2.10.1-Pisa? con la ruta de archivo ajustada para el archivo metadata.ini pero no funcionó. La opción FreeMap d ... 4.) Geofabrik :. Geofabrik proporciona los datos actuales de la base de datos de Openstreetmap, que está disponible de forma gratuita o premium. Los datos se pueden descargar como archivos .osm y .shp.zip. Seleccione el continente del enlace proporcionado para el que necesita descargar los datos. Estas capas no las creo yo, sino que utilizo las capas gratuitas existentes y creo el archivo xml GDAL para ellas. descargue el archivo xml y use la opción agregar capa en QGIS. Probé el terreno / calle / agua de Google Maps en el último QGIS y se carga muy bien. Responder por el autor de la publicación

Búsqueda y descarga de datos de OpenStreetMap - QGIS

  1. GIS Ag Maps ha utilizado QGIS para diferentes propósitos durante muchos años. QGIS admite muchos tipos de archivos y permite que los datos espaciales se vean, procesen y analicen de diferentes maneras. En general, es un programa muy fácil de usar y útil.
  2. 2. Complementos de cartografía todo en uno de la comunidad QGIS 2 (Quantum GIS) Favorito de GISGeography. Después de la batalla épica de software GIS en la historia de GIS entre ArcGIS vs QGIS, ilustramos con 27 diferencias por qué QGIS es sin duda el paquete de software GIS gratuito número uno. QGIS está repleto de gemas ocultas al alcance de su mano. Por ejemplo, puede automatizar la producción de mapas, procesar datos geoespaciales y generar archivos.
  3. QGIS es la aplicación de software SIG de código abierto y gratuita más utilizada disponible. El interés en utilizar QGIS como alternativa al software GIS patentado está creciendo rápidamente. QGIS fue desarrollado por primera vez hace 17 años por Gary Sherman y ha mantenido su crecimiento a través de una comunidad de desarrolladores activa voluntaria e impulsada por la recaudación de fondos.
  4. Dos aplicaciones gratuitas de recopilación de datos GIS de código abierto sin las que no puede vivir. Recopilación de datos en línea o fuera de línea con la capacidad de sincronizar datos con una base de datos centralizada. Este podcast cubre todo lo que necesita saber para comenzar.
  5. Si usa QGIS versión 3, tiene la capacidad de agregar capas de Google Maps a su mapa. Las capas de Google Maps son realmente Tile Map Services (TMS). El siguiente es un ejemplo que muestra cómo agregar Google Maps a QGIS. Una vez que abra un proyecto en QGIS, en la ventana del navegador a la izquierda
  6. Descargue mapas shapefile gratuitos de ESRI (archivos shp) para la mayoría de los países, mapas de estados y distritos de EE. UU. Y mapas shapefile interactivos basados ​​en la web; no se requiere software GIS

¿Agregar mapa de mapas gratis a QGIS? - Geográfico

  • Se publicó una actualización sobre este tema el 2020-10-17. La posibilidad de compartir fácilmente complementos con otros usuarios y descubrir complementos escritos por otros miembros de la comunidad ha sido una característica poderosa de QGIS durante muchos años. El complemento QGIS Resources Sharing está destinado a permitir el mismo uso compartido para los recursos de diseño de mapas. Te permite compartir
  • Mapas gratuitos y datos GIS Referencias de proyectos Publicaciones Notas de la versión Blog de libros electrónicos. Acerca de. Sobre nosotros. Sobre nosotros. Por qué Solargis Socios Política de calidad Trabajos Eventos Medios Activos Contáctenos. Cerca. QGIS es un software GIS de código abierto de última generación que permite la visualización, consulta y análisis de los datos proporcionados.
  • El mapa base suele ser la primera capa que se agrega al inicio de un proyecto GIS. Los mapas base a menudo se presentan a través de diferentes servicios web: TMS, WMS, WMTS, ESRI ArcGIS Services o simplemente como mosaicos XYZ. Últimas noticias de QuickMapServices: sitio web dedicado, búsqueda, API, más software de cliente Desktop GIS tiene di
  • QGIS Un sistema de información geográfica gratuito y de código abierto Nueva versión: ¡3.18! Obtenga el instalador o los paquetes para su sistema operativo y lea el registro de cambios. Reuniones de la comunidad QGIS. Descubra más sobre nuestra tradición de usuario y vea más mapas y capturas de pantalla

Todos sabemos que QGIS es excelente para diseñar mapas, pero ¿sabías que QGIS también es excelente para mapas web interactivos? ¡Es! Solo echa un vistazo a qgis2leaf y qgis2threejs. Para probar estos dos complementos y aprender un poco de diseño web receptivo, desarrollé una pequeña página de concepto que presenta rutas en bicicleta. Examine otras preguntas etiquetadas qgis google-maps basemap bing-maps xyz-tiles o haga su propia pregunta. The Overflow Blog Podcast 342: Es tan probable que arruine un producto exitoso como que lo haga. En ese sentido, he decidido compartir una breve lista de servicios de mapas web gratuitos que utilizo como mapas base en QGIS (funcionarán en ArcGIS también). Esto ha estado en mi mente ya que recientemente me topé con OpenTopoMap, que es una versión estilizada alternativa de OpenStreetMap que se ve bastante nítida

Esta publicación es una guía muy rápida sobre cómo agregar mapas base en QGIS 3.0. Probablemente haya muchas opciones, pero estas son las 3 que prefiero para agregar rápidamente muchos tipos de mapas base para usar en QGIS. 1. Complemento de Quick Map Services Usar el complemento QuickMapServices es probablemente la forma más fácil de agregar mapas base. I Descargue QGIS para su plataforma. Los paquetes binarios (instaladores) están disponibles en esta página. La versión actual es QGIS 3.18.3 'Zürich' y fue lanzada el 14.05.2021. Los repositorios a largo plazo ofrecen actualmente QGIS 3.16.7 'Hannover'. QGIS está disponible en Windows, macOS, Linux y Android QGIS es un software de sistema de información geográfica (GIS) gratuito y de código abierto que permite la visualización, consulta y análisis de los datos proporcionados.. También incluye una rica caja de herramientas y funcionalidades para manipular con datos.

QGIS es quizás la única plataforma SIG gratuita que es efectivamente comparable a ArcGIS. Úselo para tareas SIG básicas como producción de mapas y análisis geoespacial, así como para tareas más específicas como reducción del riesgo de desastres, análisis del terreno y mapeo de recursos ambientales. es bastante similar a ArcGIS, que permite a los usuarios de SIG experimentados entrar rápidamente y personalizar sus archivos. QGIS tiene una poderosa herramienta llamada Print Composer que le permite tomar sus capas GIS y empaquetarlas para crear mapas. Descripción general de la tarea ¶ El tutorial muestra cómo crear un mapa de Japón con elementos de mapa estándar como inserción de mapa, cuadrículas, flecha norte, barra de escala y etiquetas. Mapa (QGIS3) ¶ A menudo es necesario crear un mapa que se puede imprimir o publicar. QGIS tiene una poderosa herramienta llamada Diseño de impresión que le permite tomar sus capas GIS y empaquetarlas para crear mapas.. Descripción general de la tarea¶. El tutorial muestra cómo crear un mapa de Japón con estándar mapa elementos como mapa recuadro, cuadrículas, flecha norte, barra de escala y etiquetas VAR 3.5 ° 5'E (2015) DISMINUCIÓN ANUAL 8 'Editar. Mapa con JOSM Remote View. Clima Marcas marítimas Puertos Escala de mareas Spor

. Se ejecuta en Linux, Unix, Mac OSX, Windows y Android y se puede descargar de forma gratuita desde qgis.org. Este seminario web presentará a los participantes los conceptos básicos de la publicación de su mapa QGIS en la nube. QGIS Cloud ofrece una forma sencilla de realizar su proyecto de mapa QGIS. QGIS es una herramienta gratuita utilizada por personas que trabajan en la ciencia de la información geográfica, que generalmente se ocupa de cualquier tipo de información relacionada con la geografía, topología, cartografía, etc. Pero un investigador de seguros, una agencia de aplicación de la ley o un periodista pueden usar fácilmente QGIS de varias maneras para cosas como la geolocalización u obtener información adicional sobre un área o situación específica.

Descargar gratis Shapefile Maps - Country Boundary Polygon

Carretera al estilo de Google Maps Mapas en QGIS. Esta es una publicación de seguimiento de la Guía de etiquetado avanzado para carreteras OSM. Esta publicación cubre cómo crear un mapa que se parece al clásico de Google Mapas mapa basado en datos de OSM En esta publicación veremos cómo agregar una capa de imágenes satelitales gratuita en un software SIG de código abierto QGIS. Hay dos formas en que podemos agregar una capa de imágenes de satélite gratis en QGIS. Primero, esto es Cómo agregar capas de Google Maps en QGIS 3. Cómo crear líneas de contorno en QGIS. Cari Tahu Nilai Harga Tanah di Sini Se pueden descargar miles de mapas de shapefile de forma gratuita desde el siguiente sitio web https://extract.bbbike.org, incluidos los mapas de agua, natural, palacio, uso de la tierra, carreteras y otros shapefiles. El formato ESRI shapefile) es un formato vectorial geoespacial, y es uno de los formatos de mapa más utilizados 8 Software de mapeo GIS de escritorio de código abierto y gratuito superior Equipo de medios H2S Última actualización: 20 de mayo de 2020 Herramientas No hay comentarios Bueno, en el término de código abierto Software GIS, de código abierto se refiere a un programa que está disponible para usar sin costo junto con el código fuente que se puede modificar para mejorar el proyecto existente o crear uno nuevo bajo GPL Agregar un mapa del sitio web maps-for-free.com como mapa base en QGIS? 5. Generación de una imagen que represente aguas superficiales continentales utilizando datos QGis y OSM. 3. Importación, diseño y exportación de imágenes de CSV por lotes desde QGIS. 0. Cargando capa WMS a QGIS usando Python. 2

Impresionante capa de mapa base para su proyecto QGIS

  1. QGIS: Free Dots on Maps Este es un tutorial rápido, aproximado y listo, destinado a brindarle a un registrador con poca o ninguna experiencia en SIG un método simple para crear un mapa básico de distribución de especies en QGIS como este.
  2. En la sesión anterior aprendemos a crear mapas básicos. Hoy arrojamos luz sobre QGIS 3.2.1- Descargar / exportar mapa en PDF, SVG, Imagen. Pruebe nuestra herramienta para crear mapas interactivos sin escribir un solo código
  3. Descargue QGIS (64 bits) para Windows para crear, editar, trabajar con varios mapas y realizar el difuminado, 3 meses gratis con un plan de 1 año. Descarga No
  4. Encontré muchos complementos ya transferidos a QGIS 3, pero desafortunadamente no todos, incluido uno de mis complementos favoritos de OpenLayers, que se puede usar para agregar el mapa base de Google Maps en el lienzo del mapa de QGIS, como Google Satellite, terreno y mapa de carreteras.
  5. La nube de QGIS es una plataforma gratuita para cargar en línea y compartir sus mapas con cualquier persona. La ventaja de QGis es tener la oportunidad de preparar sus propios mapas usando Qgis y cargarlos en línea i

GIS Ag Maps - Acerca del software gratuito QGIS

  1. La instalación estándar de QGIS se amplía con el conjunto de complementos seleccionados del repositorio disponible públicamente y con el conjunto de bibliotecas de software gratuitas. La distribución del producto Inventario de redes geoespaciales se complementa adicionalmente con nuestros propios complementos que proporcionan las funcionalidades utilizadas por el módulo FTTH Planner.
  2. Cree un mapa satelital gratuito con datos del suelo, contornos de elevación (hipsografía) y parcelas. Los mapas son el lugar perfecto para comenzar una evaluación del sitio. Luego, para importar estos datos nuevamente a QGIS, simplemente fui a layer & gtadd layer & gtadd vector layer y seleccioné el archivo guardado en mi carpeta de Dropbox
  3. Seleccione y descargue la base de datos de nombres de entidades geográficas extranjeras de la Agencia Nacional de Imágenes y Mapeo (NIMA) de forma gratuita: Formatos DBF Los archivos se han comprimido y agrupado en archivos ZIP. Puede utilizar programas como 7-zip, PKZIP o StuffIt para descomprimir los archivos

Se generaron diferentes proyectos Qgis para cumplir con los requisitos del proyecto SolarMedAtlas. COPERNICUS Atmosphere Monitoring Service - Mapas de irradiación horizontal global promedio mensual y anual en condiciones sin nubes de CAMS McClear sobre África - volumen JADE. Haga clic para maximizar QGIS, considerado el mejor software gratuito de mapeo del sistema de información geográfica (GIS), que permite a los usuarios analizar y editar datos espaciales, además de componer y exportar mapas gráficos. QGIS admite tanto capas ráster como capas vectoriales, los datos vectoriales se almacenan como entidades de puntos, líneas o polígonos Los geólogos muestran el hundimiento y el rumbo de las capas de roca en los mapas geológicos mediante un símbolo de buzamiento y rumbo, donde el hundimiento en grados indica el ángulo máximo de una roca La capa desciende con respecto a la horizontal. Sin embargo, no es directamente posible en QGIS 2.18, utilizando la configuración básica de etiquetas, colocar y orientar una etiqueta de inmersión junto a un símbolo de inmersión y golpe. En QGIS, vaya a Complementos & gt Administrar e instalar complementos. 2. Busque OpenLayers en la barra de búsqueda de la nueva ventana de diálogo. Seleccione Instalar. 3. Vaya a Web & gt OpenLayers plugin & gt Google Maps & gt Google Satellite. Ahora debería ver la vista del mundo familiar de Google Maps en la ventana principal.

Quantum GIS es una descarga de software de creación de mapas de código abierto y gratuita archivada en mapeo y disponible por Gary Sherman para Windows. La revisión de Quantum GIS aún no se ha completado, pero fue probada por un editor aquí en una PC y una lista de características se ha compilado ver más abajo Compartir mapas producidos por QGIS para mostrar sus características. Solo unas pocas reglas simples: No hay capturas de pantalla de la aplicación Solo salida del compositor o Guardar imagen como ... Enumere las fuentes de datos utilizadas Enumere las nuevas características de QGIS utilizadas, por ejemplo, mezcla, búfer de etiquetas, etc. Publique mapas de los que esté orgulloso y que desee muestre a su madre QGIS es un software de sistema de información geográfica (GIS) potente y de código abierto. La última versión de QGIS es QGIS 3.0 que viene con muchas y emocionantes características nuevas para los usuarios nuevos y antiguos. Al igual que las versiones anteriores de QGIS, el software está realmente destinado a hacer más análisis espaciales y mapas de maná diseñados para ciclistas, que muestran rutas e infraestructura para bicicletas y enfatizan comodidades útiles.

13 opciones de software GIS gratuito: mapear el mundo en Open Sourc

  1. ¿Sabía que puede crear un mapa 3D en QGIS y verlo en? Al crear mis propios mapas 3D, elegí enfocarme en dos áreas, California puede descargar mapas básicos y topográficos antiguos gratis
  2. Tutorial de QGIS: cree mapas para su tesis, presentación o informe hoy. MÁS libro electrónico gratuito de 70 páginas. Geografía, Q GIS, GI
  3. Datos abiertos canadienses y recursos de datos geoespaciales gratuitos: casi cualquier miembro de la comunidad geoespacial estaría de acuerdo en que una parte importante de cualquier proyecto GIS serían los conjuntos de datos involucrados. Los datos pueden ser en forma de vectores, rásteres, fotografías aéreas o datos tabulares estadísticos. y la mayoría de las veces el componente de datos puede ser muy costoso o laborioso
  4. 2. Módulo: Creación y exploración de un mapa básico¶. En este módulo, creará un mapa básico que se utilizará más adelante como base para futuras demostraciones de la funcionalidad de QGIS.
  5. QGIS en sí, además de explicar la interfaz de usuario, cómo importar datos y crear mapas simples. proporcionando funciones y características comunes también un software gratuito, colaborativo y multiplataforma que la comunidad QGIS está desarrollando constantemente. MAPEO CON QGIS PARA USO HUMANITARIO. 2 ACNUR 2017 ,.
  6. OpenStreetMap es un mapa del mundo, creado por personas como tú y de uso gratuito bajo una licencia abierta.
  7. El complemento carga automáticamente mapas de MapTiler Cloud en mosaicos vectoriales o ráster, pero también puede abrir mapas desde cualquier otra URL. Imprima mapas vectoriales en alta resolución Por primera vez, se pueden imprimir mapas de alta calidad de todo el mundo en QGIS con tanta facilidad

Formas gratuitas de aprender QGIS - GIS Loung

Creación de mapas en QGIS: una guía rápida Descripción general Quantum GIS, que a menudo se llama QGIS, es un escritorio GIS de código abierto. QGIS es GRATUITO y tiene muchos complementos, agregando diferentes funciones. Sin embargo, dado que QGIS se basa principalmente en el apoyo de la comunidad y los desarrolladores voluntarios, no tiene abundantes documentos y, a veces, no los tiene. Instale QGIS, el SIG de escritorio gratuito Configure su servidor proxy, si tiene uno (Configuración - & gt Opciones - & gt Red) Abrir diálogo de complementos (Complementos - & gt Obtener complementos de Python) Instalar el complemento QGIS Cloud (Complementos - & gt Filtro 'QGIS Cloud' - & gt Instale el plugin Harvard CGA QGIS 2.0 Workshop. Antes de agregar el mapa base, carguemos dos capas vectoriales de la carpeta workshop_data / part_one: continente.shp y Airports.shp.Zoom en alguna área de interés, por ejemplo, las islas de sotavento entre Venezuela y Haití

Las mejores aplicaciones GIS gratuitas para la recopilación de datos - MapScapin

Lanzamiento del software de cartografía GIS gratuito QGIS Versión 2.12 Recientemente se ha lanzado una nueva versión del sistema de cartografía GIS gratuito QGIS, que mejora aún más las capacidades de este poderoso programa. Este sistema brinda la oportunidad única a individuos y empresas de obtener capacidad GIS sin la necesidad de software o hardware costosos.Después de realizar una investigación en profundidad, nuestro equipo de expertos globales compiló esta lista de los mejores seis cursos, clases, tutoriales, capacitación y capacitación de QGIS. Programas de certificación disponibles en línea para 2021. Esta lista incluye cursos gratuitos y de pago para ayudar a los profesionales a aprender QGIS para trabajar con bases de datos espaciales y realizar análisis de datos Mapbox proporciona muchas URL y fragmentos de código para ayudarlo a agregar sus mapas Mapbox personalizados a otras herramientas de mapeo. Este tutorial le mostrará cómo puede agregar cualquier mapa Mapbox como una capa en ArcMap o QGIS como WMTS Lección: Servicios de mapeo web Con QGIS, puede cargar un WMS directamente en su mapa existente. De la lección sobre complementos, recordará que es posible cargar una nueva imagen ráster de Google, por ejemplo. Hay varios servidores WMS gratuitos disponibles en el portal web de complementos de QGIS de Internet. Los complementos de QGIS agregan funcionalidad adicional a la aplicación QGIS. Hay una colección de complementos listos para ser utilizados, disponibles para descargar Estos complementos también se pueden instalar directamente desde el Administrador de complementos de QGIS dentro de la aplicación QGIS

Agregue Google Maps a QGIS 3 SoCalGIS

OpenDroneMap es un ecosistema de soluciones de código abierto y gratuito para procesar datos aéreos. Genere mapas, nubes de puntos, modelos 3D y DEM a partir de imágenes de drones QGIS es un sistema de información geográfica de escritorio multiplataforma y fácil de usar que se utiliza para hacer mapas y analizar datos espaciales. QGIS permite a los usuarios comprender, cuestionar, interpretar y visualizar datos espaciales de muchas formas que revelan relaciones, patrones y tendencias en forma de mapas. ver imágenes de satélite, aéreas y del lado de la calle. Haga más con Bing Maps

Los mejores mapas gratuitos bestfreemaps.com. Productividad 0 | (4) Obtener. Descripción. Instrucciones paso a paso para conducir o caminar. Agregue fácilmente múltiples paradas, tráfico en vivo, condiciones de la carretera o satélite a su ruta. Encuentre negocios, restaurantes y hoteles cercanos. Explore Vi skulle vilja visa dig en beskrivning här men webbplatsen du tittar på tillåter inte detta Explore nuevos lanzamientos, más vendidos o clásicos y encuentre su próximo boo favorito

. QGIS se basa en software gratuito y de código abierto y se enorgullece de serlo. QGIS Desktop: Potente software GIS de escritorio para crear, editar, visualizar, analizar y publicar información geoespacial. QGIS Server & Web Client: Publique sus proyectos y capas QGIS como servicios WMS y WFS compatibles con OGC Mapas GIS gratuitos, ArcGIS Shapefiles y datos geoespaciales para cartografía digital. Página 1 de 4, Ir a la página siguiente Hacer SIG no tiene por qué ser caro o complicado. Si es nuevo en GIS, consulte nuestro tutorial y atlas de GIS gratuitos. Luego obtenga software GIS y shapefiles gratuitos de ArcGIS aquí en estas páginas. Free World Shapefiles por país

Descargar mapas de shapefile gratuitos StatSil

Estoy usando QGIS (un sistema de información geográfica gratuito y de código abierto), que es una excelente herramienta para generar mapas complejos. Luego quise generar un mapa basado en el valor de mi base de datos, así que busqué en Google y Easy GIS me llamó la atención. Aquí puede buscar estilos gratuitos para QGIS. Todos los estilos se pueden descargar, o puede copiar las URL de estilo y usarlas en QGIS para importar los estilos. Si lo desea, puede enviar sus propios estilos a este repositorio y se incluirán, tiempo pendiente y una revisión rápida.Los mapas y las plantillas de impresión creadas en el escritorio QGIS se pueden publicar como mapas web simplemente copiando el archivo del proyecto QGIS en el directorio del servidor. Por ejemplo, puede encontrar algunos mapas web elegantes del servidor QGIS en los estudios de caso de QGIS que utilizan clientes de folletos como ejemplos de mapas web.

Más iconos y símbolos para QGIS Free y Open Source GIS

GeoGuessr es un juego de geografía que te lleva en un viaje alrededor del mundo y desafía tu capacidad para reconocer tu entorno. Estos mapas están disponibles de forma gratuita. Si usa estos mosaicos, debe usar esta atribución: Atribución: para tóner y terreno: mosaicos de mapa de Stamen Design, bajo CC BY 3.0. Datos de OpenStreetMap, bajo ODbL. & lt COPIAR HTML & gt Para acuarela. Descubra datos de mapeo de SO gratuitos. Descubra datos de mapeo de SO gratuitos. Consulte nuestra gama de productos abiertos e integre nuestros datos en sus aplicaciones (GIS), como QGIS (este es un software gratuito de código abierto). Obtenga más información sobre cómo aprovechar al máximo GIS en nuestras páginas de soporte de GIS. ¿Cómo puedo hacer el mejor uso de OS OpenData? Pero ventajosamente puede agregar capas de G Maps e imprimirlas desde QGIS 3. La buena noticia es que algunas capas de TMS que usan NextGIS se enumeran a continuación con actualizaciones del script qgis_basemaps.py. Agregue XYZ Tiles en QGIS 3. Obtenga una licencia gratuita de ArcGIS Pro Suscríbase al blog

Estoy interesado en usar los mapas de relieve SRTM como un tipo de fondo en QGIS. Iniciar sesión Registrarse. Menú de cuenta de usuario. Cómo cargar datos de relieve SRTM de maps-for-free.com en QGIS. Cerca. 7 7. Publicado por hace 5 años. Archivado. Cómo cargar datos de relieve SRTM de maps-for-free.com en QGIS QGIS 1.6.0 agregando una capa WFS para las características que se superponen a la extensión actual. En este ejemplo, hemos seleccionado características del servicio de archivos de formas ejemplares de OneGeology de 1: 625,000 unidades de Bedrock Lithology británicas que se superponen a una pequeña área de Nottinghamshire (como arriba) qgis descarga gratuita. Plantilla / sistema de base de datos de exploración de minerales xplordb para Postgres / PostGIS y QGIS. El proyecto incorpora complementos Join / Login Some pitones para mejorar la creación de mapas de fantasía con QGis. QGis permite el uso de un script de Python para manejar mapas. Aquí hay algunos códigos de Python listos para usar y modificar, y algunos asociados. QGIS, el paquete de software gratuito y de código abierto, se ejecuta en Windows, Linux y Mac. Este taller introductorio cubrirá los métodos básicos vinculados desde el menú superior. No se requieren conocimientos previos de SIG o estadísticas

Mapas gratuitos y datos GIS / Descripción general Solargi

Mapas gratuitos de Garmin en todo el mundo de OpenStreetMap, se mostraron varias opciones para descargar: En Elija su tipo de mapa seleccione predeterminado Genérico Enrutable Incluya un archivo TYP seleccione Ninguno Elija un país predefinido, seleccione el país de interés y Solicite su mapa o descárguelo directamente haga clic en Descargar mapa ahora (también en el lado izquierdo de la página en una escala más pequeña, los bloques están activados para su descarga) Descargar gratis iOS 8 para programadores: un enfoque basado en aplicaciones con Swift (3.ª edición) (Deitel Developer Series) Descargar gratis JavaScript Security. Descargue Knockout.js gratis: Creación de aplicaciones web dinámicas del lado del cliente. Descargar gratis Learn Batch File Programming 4 de mayo de 2019: si ha estado siguiendo mis publicaciones, sin duda habrá visto bastantes mapas de flujo en este blog. Este tutorial reúne muchos elementos diferentes para mostrarle exactamente cómo crear un mapa de flujo desde cero. Es el resultado de una colaboración con Hans-Jörg Stark de Suiza, quien recopiló los datos. El flo Mantenga el poder de QGIS en su mano, gratis. Permita una toma de decisiones eficiente donde más importa. La actualización en vivo de su QField se basa en el proyecto profesional de código abierto de QGIS, lo que permite a los usuarios configurar mapas y formularios en QGIS en su estación de trabajo e implementarlos en el campo a través de QField. Admite una amplia variedad de datos. GRASS GIS es un software gratuito de Sistema de Información Geográfica (GIS) que se utiliza para la gestión y el análisis de datos geoespaciales, el procesamiento de imágenes, la producción de gráficos / mapas, el modelado espacial y la visualización.

El objetivo del curso es iniciar al estudiante en QGIS, un software de sistema de información geográfica de escritorio de código abierto y gratuito, con un entorno de trabajo complejo que permite a los usuarios analizar y editar información espacial. QGIS admite múltiples tipos de datos (formatos vectoriales y raster), servicios web, proporcionando al mismo tiempo, una variedad de útiles comandos y utilidades para el geoprocesamiento debido. Recibimos muchas solicitudes de mapas de contorno. El problema con la generación automática de mapas de contorno es que no hay forma de hacerlo sin ellos. Publicar una nueva pregunta Iniciar sesión. Software (QGIS) que es gratuito. Descárguelo de QGIS.org e instale la última versión. A continuación, deberá descargar el DEM GeoTiff desde la página de detalles del mapa. GmapGIS es una aplicación gis gratuita basada en web para mapas de Google. Dibuja líneas, polígonos, marcadores y etiquetas de texto en los mapas de Google. Guarde los dibujos en Google Maps como archivo KML o envíe el dibujo como enlace. Mide el área del polígono en el mapa de Google. Construya, cree e incruste mapas interactivos de Google con dibujos y etiquetas Si está buscando datos GIS gratuitos, eche un vistazo a OpenStreetMap, que proporciona datos abiertos: puede usarlo para cualquier propósito siempre que acredite OpenStreetMap y sus contribuyentes. Póngase en contacto con [email protected] si tiene más preguntas o desea tener acceso a la base de datos archivada del sitio web

Su QGIS de uso gratuito es una de las aplicaciones de este tipo que es completamente gratuito. Las funciones de creación de mapas son muy engorrosas: es por eso que muchas personas, especialmente aquellas que desean crear mapas, no eligen QGIS. 4. La plataforma toma mucho de ArcGIS QGIS se utiliza para crear mapas, editar mapas, ver mapas y hacer todo tipo de dibujos geográficos digitales. QGIS es un programa basado en vectores, lo que significa que todos los datos geoespaciales que dibuja en QGIS son vectores. La ventaja es que siempre se verá bien sin importar cuánto haga zoom. Puede importar datos de Google Earth, Google Maps, Google Satellite, Google Terrain, Google Roads en QGIS 3 y digitalizarlos si lo desea. Una herramienta para crear mapas de accesibilidad. Contribuya al desarrollo de Samweli / isochrones creando una cuenta en GitHub. y reinicie su Qgis, vaya a Complementos - & gt Administrar e instalar complementos, búsquelo y haga clic en él. Isochrones es un software gratuito :.

QGIS es uno de los principales sistemas de información geográfica de código abierto. Si bien el desarrollo de aplicaciones geoespaciales de Python puede ser un desafío, QGIS simpli. Descargue aplicaciones gratuitas de creación de mapas con QGIS eBook en el software PD Server. GeoServer es un servidor de software de código abierto escrito en Java que permite a los usuarios compartir y editar datos geoespaciales. Implementa WMS, WFS, WCS, TMS, WTMS, incluye GeoWebcache incrustado para el almacenamiento en caché. Admite bases de datos [PostGIS] como fuente de datos, por lo que osm2pgsql se puede utilizar para configurar una base de datos con datos OSM. MapProxy (mapproxy.org) se puede utilizar como proxy / caché para el mapa de calles abierto.

Una colección de códigos Python que funcionan en QGIS (Quantum GIS) que funcionan en mapas ortomosaicos generados por software de fotogrametría aérea, como VisualSFM de uso gratuito o software comercial DroneDeploy o PIX4D. El objetivo de estos códigos es crear una clasificación de uso gratuito y NDVI en ortomosaicos generados con software gratuito o versiones de prueba del software QGIS Alternatives. QGIS se describe como 'Un Sistema de Información Geográfica (SIG) de código abierto, fácil de usar y con todas las funciones con un poder similar a ArcGIS y MapInfo' y es una aplicación popular en la categoría Viajes y Ubicación. Hay más de 25 alternativas a QGIS para una variedad de plataformas, incluidas Windows, Web, Linux, Mac y Android Global Mapas: Si está produciendo mapas, Introducción a QGIS. QGIS es un libre y software de código abierto para crear, editar, visualizar, analizar y publicar datos geoespaciales. QGIS está disponible para Windows, Mac y Linux. Esta clase usa QGIS para los ejercicios El software de sistema de información geográfica (SIG) gratuito y de código abierto, QGIS, pone la cartografía al alcance de numerosos gobiernos, empresas, ONG y desarrolladores independientes de todo el mundo. La funcionalidad principal del software basado en Python se puede ampliar aún más mediante el uso de complementos, los pequeños programas que se ejecutan dentro del sistema y permiten agregar fácilmente muchas características nuevas al. QGIS es gratis y muy fácil de instalar, usando mapas y esquemas. QGIS se adapta idealmente a nosotros, porque contiene todos los instrumentos en una sola suite. Además, es altamente personalizable (usando scripts de Python y otras herramientas poderosas, como un diseñador de modelos y la capacidad de usar algoritmos de otro software GIS externo).

En 2014 hice un tutorial sobre cómo automatizar la producción de mapas en QGIS, seguido de otro sobre mi idea de convertir la leyenda del mapa en una 'bargend' (también conocida como leyenda de histograma de frecuencia). Prometí un seguimiento sobre cómo hacer esto, así que aquí está, completo con el archivo y los datos del proyecto QGIS. Usé los datos de Índices de privación 2015 para Londres como un conjunto de datos de muestra aquí, pero podría usar casi cualquier curso de QGIS de las mejores universidades y líderes de la industria. Aprenda Qgis en línea con cursos como GIS, Mapeo y Análisis espacial y Sistemas de información geográfica (GIS)

Para usar la herramienta Clip, necesitará 2 shapefiles. Al menos en algunas versiones de QGIS, deberán estar en la misma proyección. Para este ejemplo, tengo secciones censales a nivel nacional y un límite estatal de Carolina del Norte, y quiero una capa de solo las secciones censales en Carolina del Norte ArcGIS Online | | QGIS se ha convertido en un gran software SIG gratuito. Está disponible para varios sistemas operativos, incluidos Windows, Mac y también Linux. QGIS viene con muchas características premium que necesita para crear excelentes mapas, bases de datos GIS y muchas más.


Desde QGIS v2.18, puede agregue servidores de teselas de estilo XYZ como capas en QGIS (sin tener que depender de un complemento como QuickMapServices). Esto le permite ver fácilmente mapas base sobre el área de interés. Se cargan bajo demanda y con la resolución requerida, lo que permite tiempos de respuesta y reproyecciones más rápidos.

En primer lugar, haga clic derecho en Azulejos XYZ en el lado izquierdo Navegador ventana en QGIS y luego haga clic en Nueva conexión.

Haga clic con el botón derecho en & lsquoXYZ tiles & rsquo y luego haga clic en & lsquoNew Connection & rsquo.

Luego agregue la información del servidor de mosaicos XYZ que desee:

Añadiendo el servicio de mapas de mosaicos de Google a QGIS.

Para usar este servidor de mosaicos, haga clic en el servidor de mosaicos recién agregado y arrastre hacia abajo en el Capas cristal:

Arrastrar el servidor de mosaicos al panel Capas para mostrar las imágenes del mapa base.

Algunos servidores de teselas populares se enumeran a continuación (ninguno de ellos requiere autenticación):

ProveedorURL
Antena de Binghttp://ecn.t3.tiles.virtualearth.net/tiles/a.jpeg? g = 1
ArcGIS Tile Server (Esri)https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Imagery/MapServer/tile///
Google híbridohttps://mt1.google.com/vt/lyrs=y&x=& y =& z =
Google Satellitehttps://mt1.google.com/vt/lyrs=s&x=& y =& z =
Google Street Viewhttps://mt1.google.com/vt/lyrs=m&x=& y =& z =
OpenStreetMaphttp://tile.openstreetmap.org///.png


Resumen

Los formuladores de políticas deben considerar la perspectiva de la sostenibilidad en las decisiones de planificación estratégica. Identificar y medir el nivel de sostenibilidad, a través de sus tres dimensiones, es una prioridad. Por tanto, el objetivo de este trabajo es presentar un nuevo modelo, denominado GeoUmbriaSUIT, que integra Análisis Multicriterio y Sistemas de Información Geográfica, desarrollado específicamente para ayudar a los Tomadores de Decisiones a tomar decisiones políticas sobre sostenibilidad en la planificación. El modelo proporciona resultados que son fáciles de entender para los no expertos; la ruta de evaluación es rastreable y transparente, gracias al análisis posterior.

Para explicar mejor la potencialidad de GeoUmbriaSUIT y su funcionamiento, se describe un estudio de caso sobre Malta. Nuestros resultados mostraron que en cuatro regiones de Malta la mejor dimensión fue la ambiental, mientras que solo para dos regiones (Northern Harbour y Southern Harbour) respectivamente, las dimensiones económica y social obtuvieron las mejores puntuaciones. La integración de MCDA-GIS resultó ser una herramienta útil para la evaluación de la sostenibilidad.


Resumen

Un paisaje rural es el resultado de la interacción entre elementos naturales y actividades humanas que tiene lugar en el tiempo y el espacio. Representa un recurso no renovable que puede proporcionar información incomparable sobre el estado general del medio ambiente. Las rápidas transformaciones que se están produciendo en el último siglo empujan hacia la implementación de acciones de monitoreo capaces de tomar en cuenta los diversos componentes del uso del suelo, incluida su evolución temporal concurrente.

Realizamos un análisis de las transformaciones temporales de un paisaje rural utilizando un enfoque de SIG de código abierto que permitió la integración de las principales características de este paisaje rural, es decir, patrones de uso del suelo, dinámica de la naturalidad, diversidad del paisaje y calidad visual. Estos cuatro parámetros han sido seleccionados por representar los que más inciden en los procesos en la base de la planificación y gestión ambiental de un paisaje rural. El relevamiento se ha realizado durante un período de 138 años, utilizando mapas históricos, interpretación de fotografías aéreas e implementando cartografía digital, que han sido recuperados con referencia a un área de estudio ubicada en la Región de Basilicata (sur de Italia), que se considera un Territorio con un alto valor paisajístico rural, es decir, tanto natural como agrícola.

Esta metodología ha permitido examinar el paisaje desde diferentes puntos de vista, experimentando la realización de un análisis multitemporal e interdisciplinario. Los principales resultados muestran, dado que el paisaje ha sido completamente transformado por el hombre en términos de uso de la tierra, que las áreas cubiertas en el pasado por bosques se han transformado en áreas agrícolas, a diferencia de algunas áreas donde se han producido procesos de renacionalización. A partir de este primer análisis, la metodología implementada, basada en un enfoque multidisciplinar, ha permitido identificar las transformaciones que han influido mucho en la evolución temporal del área de estudio. La evaluación resultante de los patrones de uso del suelo, la diversidad del paisaje, la dinámica de la naturalidad y la calidad visual de esta área de estudio, permite estrategias adecuadas para la restauración de los ecosistemas rurales locales.


4.4 Presupuesto de error

La incertidumbre total (exactitud y precisión) en la columna vertical se compone de fuentes de error en (i) los DSCD recuperados, (ii) la estimación del NO residual2 cantidad en el espectro de referencia SCD árbitro y (iii) el cálculo de los AMF. Suponiendo pasos de recuperación no correlacionados, las fuentes de error contribuyentes se suman en cuadratura para obtener una estimación del NO total2 Error de VCD:

Nos referimos a Tack et al. (2017), Meier et al. (2017), Merlaud et al. (2018) y Vlemmix et al. (2017) para discusiones en profundidad sobre las incertidumbres de recuperación de los cuatro instrumentos respectivos.

El error en el DSCD recuperado o el error inclinado, σ DSCD i, se puede estimar a partir de los residuos de ajuste en el análisis DOAS y es una salida directa del mismo. Está dominado por el ruido de disparo, pero también tiene un componente sistemático basado en el impacto de las incertidumbres sistemáticas en las secciones transversales de absorción (alrededor del 2% para NO2 Boersma et al., 2004), así como errores debidos a incertidumbres de calibración, p. Ej. Función de hendidura y calibración de longitud de onda. Los errores adicionales resultan del uso de un NO2 sección transversal a una sola temperatura. Como las temperaturas durante las observaciones estuvieron cercanas a la temperatura de la sección transversal de 294 K, se espera que el sesgo en la columna troposférica esté dentro del 1% al 2% (Nowlan et al., 2018). Se observaron errores de inclinación medios de 3.3, 2.2, 1.8 y 2.4 × 10 15 molec cm −2 para las recuperaciones APEX, AirMAP, SWING y SBI, respectivamente. Ésta es una buena aproximación para el límite de detección de columna inclinada nativa. Tenga en cuenta que el instrumento SWING de escoba tiene un IFOV de 6 ∘, que es significativamente mayor que el IFOV de los otros instrumentos. Esto da como resultado, por un lado, un aumento en la SNR, cuando se supone la misma apertura efectiva, ya que se recolectan más fotones durante una observación, pero por otro lado en una resolución espacial más gruesa. Esto explica el error de columna inclinada más pequeño para SWING en comparación con los otros instrumentos. Para el estudio de intercomparación, NO2 Los mapas VCD, recuperados de las diferentes observaciones instrumentales, se volvieron a cuadrar a 0,0045 ∘ para obtener una resolución espacial similar. Esto se corresponde aproximadamente con la resolución espacial de SWING, pero es significativamente más tosca que la resolución de los otros instrumentos. La agregación espacial da como resultado una disminución de la incertidumbre aleatoria. Suponiendo solo ruido de fotones, se espera que el ruido disminuya con la raíz cuadrada del número de datos agrupados. Un píxel SWING corresponde a aproximadamente 17 APEX, 32 AirMAP y 55 píxeles SBI, lo que da como resultado una reducción de ruido en un factor de 4, 6 y 7, respectivamente. Sin embargo, debido al impacto del ruido instrumental y los errores sistemáticos en el ajuste DOAS, se espera que el ruido efectivo sea mayor, ya que la reducción de ruido debido al agrupamiento espacial no sigue completamente las estadísticas de ruido de disparo. Este último se ilustra, por ejemplo, para el instrumento APEX en Tack et al. (2017).

La segunda fuente de error, σ SCD ref, se origina en la estimación del NO2 cantidad residual en el espectro de referencia. Como no se realizaron mediciones directas a alta resolución en el área de referencia, asumimos una incertidumbre del 100% en el NO estimado.2 cantidad de fondo, lo que resulta en un error sistemático de 1.0 × 10 15 molec cm −2.

El error en el cálculo de AMF, σ AMF i, depende de las incertidumbres en la suposición de las entradas de RTM con respecto al estado atmosférico real. El error se trata como sistemático (Boersma et al., 2004 Pope et al., 2015 Theys et al., 2017), ya que está dominado por errores sistemáticos en el albedo superficial, NO2 perfil y parámetros de aerosol. Se realizaron pruebas de sensibilidad en profundidad en Tack et al. (2017), Meier et al. (2017), Merlaud et al. (2018) y Vlemmix et al. (2017) para estudiar el impacto de ciertos supuestos en la DOAS NO2 recuperación de espectros aerotransportados, como las suposiciones sobre la reflectancia de la superficie, NO2 y perfil de aerosol. Basado en la literatura y pruebas de sensibilidad realizadas, discutidas en la secc. 4.2.2, se estima que la incertidumbre combinada de la HMA es inferior al 20%.

Figura 11NO troposférico2 Mapas VCD recuperados de APEX, AirMAP, SWING y SBI para el vuelo matutino sobre Berlín el 21 de abril de 2016 (Google, TerraMetrics). La clave que aporta NO2 las fuentes de emisión están indicadas por un triángulo blanco (central eléctrica Reuter West) y un diamante blanco (Messe Berlin). Las carreteras A100 y A113, que van al sur de la ciudad, están marcadas con una línea blanca. Los vectores de viento promediados por hora indican el viento en la superficie a las 08:00 (gris claro, 3,3 m s −1), 09:00 (gris, 4,9 m s −1) y 10:00 (negro, 5,1 m s −1) UTC. La velocidad media del viento en la superficie se indica en los mapas.

Cuadro 5Significa NO2 Errores de recuperación de VCD para los vuelos de la mañana y de la tarde. Los errores relativos medios (porcentaje) y los errores absolutos (× 10 15 molec cm −2) para los VCD recuperados se proporcionan para (a) la resolución espacial nativa de los diferentes instrumentos y (b) la resolución común de 0,0045 ∘ utilizada para la estudio de intercomparación.

Errores relativos y absolutos medios para el NO recuperado2 Los VCD se calculan con base en la aplicación del análisis de propagación de la Ec. (4) sobre las recuperaciones y se proporcionan en la Tabla 5 para los diferentes instrumentos, tanto para los vuelos de la mañana como de la tarde. Como se mencionó anteriormente, el instrumento IFOV puede ser significativamente diferente y tiene un impacto en la SNR y la resolución espacial. Por eso NO2 Los errores de VCD se proporcionan tanto para la resolución nativa del instrumento como para la resolución normalizada, utilizada para el estudio de intercomparación. Los errores relativos están en gran parte en el mismo rango con un mínimo del 22% para SBI y un máximo del 27% para SWING para el vuelo de la mañana y alrededor del 23% para todos los instrumentos para el vuelo de la tarde. Los errores absolutos oscilan entre 1,5 y 2,1 × 10 15 molec cm -2 por la mañana y de 1,3 a 1,5 × 10 15 molec cm -2 por la tarde.

Tenga en cuenta que en este estudio no se lleva a cabo una evaluación completa de los efectos tridimensionales del transporte radiativo. Teniendo en cuenta el NO asumido2 capa de 1,1 km (vuelo por la tarde), los SZA relativamente grandes y el NO homogéneo2 campo, se espera que la resolución espacial efectiva asignada a los VCD se reduzca hasta en 2 órdenes de magnitud debido a los efectos tridimensionales del transporte radiativo. Sin embargo, el modelado completo de transferencia radiativa en 3-D para estimar (1) la resolución espacial efectiva y (2) los errores relacionados con los efectos 3-D del transporte radiativo está fuera del alcance de este estudio, pero será tema de trabajo futuro.

Figura 12NO troposférico2 Mapas VCD recuperados de APEX, AirMAP, SWING y SBI para el vuelo de la tarde sobre Berlín el 21 de abril de 2016 (Google, TerraMetrics). La clave que aporta NO2 las fuentes de emisión están indicadas por un triángulo blanco (central eléctrica Reuter West) y un diamante blanco (Messe Berlin). Las carreteras A100 y A113, que van al sur de la ciudad, están marcadas con una línea blanca. Los vectores de viento promediados por hora indican el viento en la superficie a las 13:00 (gris claro, 3,9 m s −1), 14:00 (gris, 3,6 m s −1) y 15:00 (negro, 3,6 m s −1) UTC. La velocidad media del viento en la superficie se indica en los mapas.

El NO generado2 Los mapas de distribución de VCD se muestran en las Figs. 11 y 12 respectivamente para los vuelos de la mañana (09: 34–12: ​​01 LT) y de la tarde (14: 24–16: 39 LT) el 21 de abril de 2016. Tenga en cuenta que todos los conjuntos de datos reciben el mismo NO2 Codificación de colores VCD. Tenga en cuenta también que debido a razones prácticas y restricciones de tiempo durante el proyecto (código de recuperación de tiempo ineficiente desarrollado en el marco de un proyecto de graduación de estudiante de maestría), la primera y las dos últimas líneas de vuelo del vuelo de la mañana no se analizaron en el procesamiento de Datos de nivel 2 del SBI. El no2 Los mapas VCD se convolucionaron mediante un filtro de paso bajo Savitzky-Golay (Savitzky y Golay, 1964 Schafer, 2011). El filtro solo se aplicó con fines de visualización y, por lo tanto, no se usó para la comparación cuantitativa discutida en la Sec. 7. Los perfiles de viento promediados por hora se derivaron con un receptor ADS-B, recopilando datos de aeronaves ascendentes y descendentes (Bütow, 2016). Las señales del transpondedor Modo S, enviadas por la mayoría de los aviones, incluyen toda la información necesaria para calcular los perfiles de temperatura y viento. La precisión de los perfiles derivados se mejoró promediando una gran cantidad de puntos de datos, provenientes de diferentes aeronaves (ver Fig. 13). Los vectores de viento promediados por hora, que indican el viento en la superficie en el tiempo de vuelo, se proporcionan en las Figs. 11 y 12. El NO2 La distribución horizontal, observada por los diferentes generadores de imágenes DOAS, es muy consistente. Sin embargo, tenga en cuenta la resolución espacial más tosca de la cuadrícula SWING (ver Secciones 3.3 y 4.3) y la cuadrícula SBI no continua debido al campo de visión estrecho del telescopio utilizado (ver Sección 3.4).

Figura 13Perfil de temperatura y viento el 21 de abril de 2016 a las 09:00 UTC, basado en los datos del transpondedor en Modo S obtenidos con un receptor ADS-B de aeronaves ascendentes y descendentes en las proximidades de los dos aeropuertos de Berlín (Bütow, 2016).

Se sabe a partir de los datos del inventario de emisiones (Departamento de Desarrollo Urbano y Medio Ambiente del Senado de Berlín, 2017) que un área con fuerte NOX emisiones se encuentra en la parte noroeste de la ciudad de Berlín. Según el inventario de emisiones, potencial fuerte NOX Los emisores son la central eléctrica Reuter West (600 MW) y otras instalaciones industriales cercanas, así como el centro de conferencias “Messe Berlin”. En consecuencia, estos sitios estaban cubiertos por el plan de vuelo. El viento soplaba del oeste y los patrones de NO mejorado2 se puede observar claramente en los datos, que se transportan a favor del viento desde esta zona. El no2 la distribución está dominada por un penacho de escape con valores máximos de hasta 2 × 10 16 molec cm −2, atravesando la ciudad de oeste a este, y relacionado con la gran central eléctrica Reuter West.Las calderas de vapor se encienden con carbón duro y están equipadas con depuradores de gases de combustión eficientes para generar electricidad y calor simultáneamente (Vattenfall AB, 2017). La gran pluma de la central eléctrica está cubierta por más de 30 km a favor del viento y continúa hacia el este, fuera de la región adquirida. Según un estudio de OMI troposférico NO2 productos sobre la región de Highveld en Sudáfrica, tales penachos pueden ser lo suficientemente estables como para retener su estructura durante varios cientos de kilómetros a favor del viento (Broccardo et al., 2018). Niveles mejorados de NO2 De hecho, se observaron, aproximadamente a 65 km al este de Berlín, donde el Cessna 207T D-EAFU realizó un sondeo (no mostrado).

La pluma está claramente confinada hasta llegar a la parte central de la ciudad. Luego, la pluma se ensancha hacia el este y parece ser menos homogénea. Esto se debe principalmente a la contribución de las emisiones del tráfico y las fuentes locales en la ciudad, pero parte de la aparente falta de homogeneidad puede deberse a las diferencias de tiempo entre las líneas de vuelo posteriores en combinación con un NO que cambia dinámicamente.2 campo, así como la vista sinóptica de diferentes NO2 capas, que están sujetas a regímenes de viento ligeramente diferentes. Cuando la pluma dominante cruza el centro de la ciudad y la carretera de circunvalación, el NO relacionado con el tráfico de la ciudad2 no se puede diferenciar fácilmente de él. En estudios anteriores, como Popp et al., Se han discutido ejemplos de diferenciación entre emisiones industriales y de tráfico. (2012), Meier et al. (2017) y Tack et al. (2017).

Paralelamente a la columna de escape de Reuter West y justo al sur de ella, todos los generadores de imágenes del DOAS detectan una segunda gran columna orientada al oeste-este en los datos de la mañana. La columna parece originarse en una estación de energía y ventilación en el centro de conferencias Messe Berlin. Un tercer patrón de fuente de línea clara de NO mejorado2 Se observa más al sureste y parece ser transportado desde las carreteras A100 y A113 y los edificios industriales que rodean las carreteras. El no2 Los niveles son, sin embargo, más bajos que en las dos columnas principales.

Tabla 6 NO2 Estadísticas de productos de mapas VCD para los vuelos de la mañana y de la tarde.

En la parte sur de la región adquirida, a barlovento de la ciudad, los niveles de contaminación son mucho más bajos debido a la falta de fuentes importantes en esta zona rural predominantemente suburbana. NO2 Las estadísticas del mapa VCD se resumen en la Tabla 6: para el vuelo de la mañana, NO2 los niveles oscilan entre 1 × 10 15 molec cm -2 en el sur y 20 × 10 15 molec cm -2 en el penacho dominante, con una media de 7.3 ± 1.8 × 10 15 molec cm -2. El medio NO2 VCD es relativamente bajo debido a la adquisición de un área de fondo grande.

El conjunto de datos de la tarde (ver Fig.12) muestra en gran medida el mismo NO2 distribución. Aunque se observan valores máximos ligeramente más altos de hasta 23 × 10 15 molec cm -2, el VCD medio de 6.0 ± 1.4 × 10 15 molec cm -2 es menor que para el vuelo de la mañana. La columna de escape principal, relacionada con la central eléctrica de Reuter West, se puede observar nuevamente. Sin embargo, la columna de la tarde parece estar rota cerca de la fuente, lo que puede originarse por interrupciones en las emisiones o desplazamientos de la columna entre pasos elevados. Verificamos si dos parecidos NO2 Los puntos calientes detectados en dos líneas de vuelo adyacentes, e indicados con un asterisco blanco en la Fig. 12, podrían ser la misma característica de la pluma, transportada durante el tiempo de adquisición de ambas ubicaciones. La distancia medida entre los dos puntos es de aproximadamente 2,3 km. Con base en la dirección y velocidad del viento promedio de 3.6 m s −1 y el intervalo en el tiempo de adquisición, determinamos empíricamente que la característica de la pluma debería haberse movido más de 2.8 km. Se esperan diferencias por variaciones de la velocidad media del viento y diferentes velocidades del viento a la altura de la pluma que el viento supuestamente en la superficie.

La pluma está menos confinada que en la mañana y más expandida en dirección norte-sur, lo que podría estar relacionado con el viento más débil del oeste (alrededor de 3.6 m s −1 en la superficie). La dirección del viento también es más inestable durante el vuelo de la tarde, con el viento en la superficie cambiando de 301 ∘ a las 15:00 LT a 273 ∘ a las 16:00 LT y 287 ∘ a las 17:00 LT. Las estructuras ligeramente diferentes observadas en la pluma, por APEX y AirMAP, podrían explicarse por una combinación de (1) la fuerte variabilidad espacio-temporal en el NO2 campo, (2) el retraso de hasta 20 min en la adquisición del NO2 campo del Dornier y el Cessna, y (3) el hecho de que los mapas se construyen a partir de líneas de vuelo adyacentes dentro del marco de tiempo de unas pocas horas. Basado en la velocidad media del viento de 3,6 m s −1 y teniendo en cuenta el retraso de hasta 20 min en el tiempo de adquisición del NO2 campo, estimamos que las características de la pluma se han transportado a una distancia de 4.3 km hacia el este-sureste dentro de este intervalo de tiempo.

La columna relacionada con la central eléctrica Messe Berlin no se detecta en las observaciones de la tarde, mientras que las columnas transportadas desde las carreteras A100 y A113, que discurren al sur de la ciudad, se pueden volver a observar. En la parte sur, los niveles de fondo parecen aumentar suavemente hacia el este. Se identifica un gran artefacto en el sur (ver punto blanco en la Fig.12), lo que da como resultado un APEX NO mejorado2 VCD y VCD AirMAP disminuidos. La diferencia es de aproximadamente 1 × 10 16 molec cm −2. El artefacto parece estar fuertemente correlacionado con un campo de cultivo y fue identificado como colza de invierno. Una posible explicación es que la firma espectral de este cultivo está correlacionada espectralmente con el NO2 sección transversal, afectando las recuperaciones de una manera diferente dependiendo del intervalo de ajuste elegido. El efecto podría ser similar a la firma arena-suelo, discutida en Richter et al. (2011) y Merlaud et al. (2012). Tenga en cuenta que se observan varios artefactos similares más pequeños en el sur, relacionados con el mismo tipo de cultivo.

En general, el NO2 Los resultados de VCD de los dos vuelos muestran patrones espaciales muy similares. Los cuatro generadores de imágenes DOAS nos permiten (1) recuperar el NO2 variabilidad horizontal a escala de ciudad y (2) para resolver las fuentes de emisión locales. A pesar de la resolución espacial más burda de SWING, el instrumento es capaz de detectar todos los patrones relevantes de NO mejorado2 . Los mapas de distribución muestran que el NO2 Las columnas troposféricas (1) tienen una distribución no homogénea, (2) pueden ser muy variables y (3) pueden exhibir fuertes gradientes en un contexto urbano. Debido a la resolución espacial relativamente burda de los sensores de calidad del aire espaciales actuales y la representatividad local de las observaciones terrestres, los conjuntos de datos aéreos proporcionan actualmente una forma única de medir y visualizar la distribución horizontal de contaminantes a escala de ciudades.

Como se menciona en la Secta. 4.4, en este estudio no se tienen en cuenta los efectos tridimensionales del transporte radiativo. Se espera que la resolución espacial efectiva asignada a los VCD se reduzca hasta en 2 órdenes de magnitud. Sin embargo, los diferentes conjuntos de datos se verán afectados casi de la misma manera (el mismo NO2 campo, mismo SZA, pero geometría de visualización ligeramente diferente), reduciendo el impacto de los efectos 3-D del transporte radiativo en los resultados de la intercomparación de este estudio.

El APEX NO2 Las recuperaciones de VCD de los vuelos de la mañana y de la tarde se han comparado con un conjunto de datos correlativos independientes adquiridos por un sistema DOAS de automóvil móvil, de una manera similar a la de las adquisiciones de APEX en Bélgica (Tack et al., 2017) y AirMAP (Meier et al., 2017) ., 2017) y SWING (Merlaud et al., 2018) adquisiciones en Rumania. Durante AROMAPEX, las mediciones de DOAS de automóviles móviles fueron realizadas por la Universidad de Galati (UGAL), el Instituto Max Planck de Química en Mainz (MPIC) y el Real Instituto Belga de Aeronomía Espacial (BIRA). En este estudio, solo validamos el APEX NO2 VCD basados ​​en las observaciones DOAS del coche de UGAL, ya que este conjunto de datos contiene la mayor parte del NO2 variación, cubriendo áreas de fondo así como grandes partes de la clave NO2 penachos. Tenga en cuenta que la armonización e intercomparación de diferentes observaciones DOAS de automóviles, realizadas durante varias campañas, incluida AROMAPEX, están actualmente en curso y una comparación completa con recuperaciones aéreas será el foco de un estudio futuro.

Detalles sobre la configuración instrumental del sistema DOAS del automóvil zenith-sky de UGAL y el NO2 El enfoque de recuperación se puede encontrar en Constantin et al. (2013). Tanto por la mañana como por la tarde, el automóvil siguió una ruta que partía del edificio del Instituto de Ciencias Espaciales de la FUB hacia el centro de la ciudad y viceversa. La ruta cubría una gran parte de la principal pluma orientada de este a oeste. Para la comparación, se extrae un VCD del APEX NO generado2 mapas para cada medición móvil coubicada. Las observaciones móviles se promedian en caso de muestreo del mismo píxel APEX. La serie de tiempo de los VCD DOAS del automóvil junto con los VCD APEX se trazan en las respectivas posiciones del automóvil en la Fig. 14a yb para los vuelos de la mañana y de la tarde, respectivamente.

Figura 14APEX y coche NO2 Serie de tiempo VCD para (a) la mañana y (B) vuelos de la tarde el 21 de abril de 2016, respectivamente.

Figura 15Gráficos de dispersión y análisis de regresión lineal del NO coubicado2 VCD, recuperados de APEX y coche DOAS para (a) la mañana y (B) vuelos de la tarde el 21 de abril de 2016, respectivamente. Los puntos de datos están codificados por colores en función de la diferencia de tiempo absoluta entre las observaciones de APEX y DOAS del automóvil.

Las series de tiempo están bien de acuerdo tanto para la mañana como para la tarde y exhiben en gran parte el mismo NO2 distribución con valores bajos cercanos a FUB, ubicada en el suroeste de la ciudad, y niveles elevados de NO2 más cerca del centro de la ciudad ya favor del viento de las principales columnas. Tenga en cuenta que las brechas en la serie de tiempo APEX están relacionadas con partes de la ruta fuera del área de adquisición aerotransportada. El no2 Los VCD medidos a lo largo de la ruta durante la mañana por APEX y coche DOAS son, respectivamente, 7,0 y 8,0 × 10 15 molec cm -2 en promedio, y para el vuelo de la tarde 7,3 y 8,5 × 10 15 molec cm -2, respectivamente. Las mediciones móviles parecen ser representativas de todo el conjunto de datos, ya que los promedios están cerca de los valores medios para el NO completo.2 Mapas de distribución de VCD, siendo 7.4 × 10 15 y 6.3 × 10 15 molec cm −2 para la mañana y la tarde, respectivamente (ver Tabla 6). En general, se puede observar una sobreestimación de los VCD DOAS de automóvil o una subestimación de los VCD APEX. Esto también se puede observar en los gráficos de dispersión y el análisis de regresión lineal, proporcionados en la Fig. 15a yb para los vuelos de la mañana y de la tarde, respectivamente. Los coeficientes de correlación son 0,86 y 0,96, respectivamente. Para el vuelo de la tarde, la pendiente y la intersección se ven fuertemente afectadas por la subestimación de los VCD APEX entre las 13:30 y las 14:30 hora local.

Figura 16NO troposférico2 Mapas VCD recuperados de APEX, AirMAP, SWING y SBI para el vuelo matutino sobre Berlín el 21 de abril de 2016 (Google, TerraMetrics). Para la comparación de píxeles, discutida en la Secta. 7, todo NO2 los mapas se armonizaron para garantizar la comparabilidad y se cuadricularon con el mismo tamaño de cuadrícula regular de 0,0045 ∘. Solo la mitad central de la franja se ha comparado para APEX, AirMAP y SWING, lo que corresponde a una franja de aproximadamente 1500 m. La clave que aporta NO2 las fuentes de emisión están indicadas por un triángulo blanco (central eléctrica Reuter West) y un diamante blanco (Messe Berlin). Las carreteras A100 y A113, que van al sur de la ciudad, están marcadas con una línea blanca. Los vectores de viento promediados por hora indican el viento en la superficie a las 08:00 (gris claro, 3,3 m s −1), 09:00 (gris, 4,9 m s −1) y 10:00 (negro, 5,1 m s −1) UTC. La velocidad media del viento en la superficie se indica en los mapas.

El no2 La columna en una determinada geolocalización no es muestreada por ambos instrumentos al mismo tiempo y la variabilidad en las emisiones locales y la meteorología puede dar lugar a diferencias. El desfase de tiempo absoluto entre el DOAS del automóvil y las observaciones aéreas puede ser de hasta 2 hy también se proporciona en los gráficos de dispersión. Sin embargo, no hay una diferencia clara en el margen para las mediciones con un desplazamiento de tiempo pequeño o grande, lo que puede llevar a suponer que el NO2 El campo fue relativamente estable durante el tiempo de las mediciones.

Se hicieron esfuerzos para asegurar la comparabilidad de los conjuntos de datos correlativos, pero sin embargo, la dispersión puede explicarse en gran medida mediante el muestreo de diferentes masas de aire debido a la geometría de visualización, las diferencias en la sensibilidad al NO2 , diferencias de tiempo de observación en combinación con NO2 variabilidad, diferencias conceptuales instrumentales y algorítmicas y errores e incertidumbres relacionados. El trabajo en curso se centra en la armonización de (1) la configuración de recuperación para las observaciones DOAS del automóvil y (2) la entrada a priori, p. Ej. el no2 perfil, aerosoles y otras propiedades relacionadas con la transferencia radiativa.

El no2 En esta sección, se comparan cuantitativamente los mapas VCD, recuperados en base a datos de los diferentes generadores de imágenes. Para la comparación de píxeles, todo NO2 los mapas se armonizaron para garantizar la comparabilidad y se cuadricularon con el mismo tamaño de cuadrícula regular de 0,0045 ∘, lo que corresponde aproximadamente a la resolución espacial del instrumento SWING de escoba (ver sección 4.3). El regreso a una resolución espacial más gruesa también reduce el impacto del NO de escala fina2 diferencias que pueden ocurrir debido a (1) diferentes sensibilidades al NO2 , relacionado con las características instrumentales, la altitud de la plataforma y el algoritmo de recuperación (2) las geometrías de visualización ligeramente diferentes (3) las diferencias de tiempo en la observación de un NO dinámico2 campo y (4) georreferenciación imperfecta. Para evitar promediar las mediciones de las líneas de vuelo adyacentes, solo se ha comparado la mitad central de la franja, es decir, para el instrumento APEX con un campo de visión de 28 ∘, solo se han comparado las observaciones dentro de ± 7 ∘ fuera del nadir. Para APEX, AirMAP y SWING, esto corresponde a una franja de aproximadamente 1500 m. Estos conjuntos de datos se comparan con la franja completa de SBI, que es de 450 m debido a su campo de visión muy estrecho de 8,3 ∘. El NO armonizado e intercomparado2 Los mapas VCD se muestran en la Fig. 16 para el vuelo de la mañana.

Figura 17Distribución de los errores en las columnas inclinadas recuperadas de las observaciones de APEX y AirMAP (panel superior) y distribución de los errores de inclinación relativos para las recuperaciones de APEX y AirMAP (panel inferior) para el vuelo matutino sobre Berlín el 21 de abril de 2016 (Google, TerraMetrics).

En la Fig. 17, se proporciona la distribución de los errores de inclinación de las recuperaciones de APEX y AirMAP para el vuelo de la mañana (panel superior). El error de inclinación, σ DSCD i, se puede estimar a partir de los residuos de ajuste en el análisis DOAS, como se indica en la Sec. 4.4. Estructuras que se correlacionan con la reflectancia superficial o el NO2 no se puede observar el campo. Algunas líneas de vuelo exhiben errores de inclinación ligeramente mayores, lo que probablemente esté relacionado con pequeñas inestabilidades en el rendimiento espectral. Para las recuperaciones de APEX, los errores de inclinación son generalmente mayores (error de inclinación medio de 3,1 × 10 15 molec cm -2) en comparación con AirMAP (error de inclinación medio de 2,1 × 10 15 molec cm -2). Los errores de inclinación más grandes para las recuperaciones de APEX, así como la mayor variabilidad, se pueden atribuir a limitaciones relacionadas con el rendimiento espectral del instrumento APEX, es decir, resolución espectral, frecuencia de muestreo y robustez de la función de rendija en condiciones operativas, como se discutió ampliamente. en Kuhlmann et al. (2016) y Tack et al. (2017). Como la mayoría de los errores de ajuste son errores absolutos y no escalan con el NO2 señal, la distribución de los errores de inclinación relativos (en relación con las columnas de inclinación recuperadas) también se proporciona en la Fig. 17 (panel inferior). El error de inclinación relativo es en promedio 37% y 24% para las recuperaciones APEX y AirMAP durante el vuelo de la mañana, respectivamente. Para NO más pequeño2 abundancias, p. ej. contra el viento y al sur del centro de la ciudad, el error relativo es mayor. En el área de fondo, el error de inclinación relativo es a menudo muy alto en el caso de que las observaciones y recuperaciones APEX estén cerca del límite de detección. La alta incertidumbre de recuperación en estas áreas puede resultar en la presencia de estructuras ligeramente diferentes en el NO recuperado2 Mapas VCD.

Figura 18NO coubicado2 VCD recuperados de los mapas armonizados para respectivamente (a) la mañana y (B) vuelos de la tarde el 21 de abril de 2016. Los VCD APEX se proporcionan en verde, AirMAP en rojo, SWING en azul y SBI en violeta. La X El eje corresponde al tiempo de adquisición, registrado por el Cessna 207T D-EAFU.

Figura 19Gráficos de dispersión y análisis de regresión lineal ortogonal del NO coubicado2 VCD, recuperados de los mapas armonizados para respectivamente (a) la mañana y (B) vuelos de la tarde el 21 de abril de 2016. El AirMAP NO2 Los VCD se grafican en la X eje. La línea sólida negra y la línea gris representan la relación 1: 1 y la regresión lineal, respectivamente. La codificación de colores en los gráficos inferiores indica el desfase de tiempo absoluto entre las observaciones de las dos aeronaves. Tenga en cuenta que se representan los mismos puntos de datos que en los gráficos de series de tiempo de la Fig.18.

Las series de tiempo de la comparación de VCD en píxeles se proporcionan en la Fig.18, con datos APEX en verde, AirMAP en rojo, SWING en azul y SBI en violeta para (a) el vuelo de la mañana y (b) el vuelo de la tarde, respectivamente. . Todos los conjuntos de datos se han comparado con AirMAP NO2 VCD. Tenga en cuenta que el tiempo en el X El eje corresponde a la hora UTC registrada por el Cessna 207T D-EAFU y, por lo tanto, es la hora de grabación válida para los instrumentos AirMAP, SWING y SBI. La diferencia de tiempo absoluta entre los pasos elevados de las dos aeronaves fue de 10 a 12 min en promedio para los vuelos de la mañana y de la tarde, con una diferencia máxima de 24 min. Los gráficos de dispersión correspondientes y los análisis de regresión lineal ortogonal se proporcionan en la Fig. 19. La codificación de colores de los gráficos inferiores indica el desfase de tiempo absoluto entre las observaciones de las dos aeronaves.

Las series de tiempo exhiben un fuerte NO2 picos, que corresponden a los cruces de la pluma principal orientada oeste-este relacionada con la central eléctrica de Reuter West. Como se menciona en la Secta. 2, las líneas de vuelo se volaron perpendiculares a él. Las lagunas de datos corresponden a los movimientos de alabeo de la aeronave para preparar la adquisición de la siguiente línea de vuelo. Se puede observar una buena concordancia general entre todas las observaciones, tanto para recuperaciones bajas como altas. Los coeficientes de correlación de Pearson son cercanos o superiores a 0,9 para los vuelos de la mañana y de la tarde, mientras que los análisis de regresión lineal muestran pendientes cercanas a la unidad y generalmente pequeñas intersecciones. Como era de esperar, se observa la mejor concordancia entre los conjuntos de datos recopilados de la misma aeronave, ya que se tomaron muestras de masas de aire similares. Se observa un ajuste muy bueno entre AirMAP y SBI. Esto puede explicarse en parte por el hecho de que las recuperaciones SWING y APEX contienen más ruido, principalmente debido a las características del instrumento, lo que resulta en una dispersión ligeramente mayor.

Vemos una pendiente menos favorable para la comparación VCD entre AirMAP y SWING para el vuelo de la tarde.En el caso de VCD bajos, se puede observar un sesgo positivo para las primeras líneas de vuelo y un efecto opuesto para las últimas líneas de vuelo. Esto también es visible en el NO2 Mapas VCD (Fig. 12): el aumento suave orientado oeste-este en los niveles de fondo está menos presente en las recuperaciones SWING. Todos los parámetros y resultados de recuperación de SWING se revisaron cuidadosamente y observamos una posible dependencia de polarización, que podría afectar las recuperaciones. SWING fue diseñado inicialmente para ser operado desde un UAV, lo que repercute en el tamaño del instrumento. Aunque se utilizó una fibra de cuarzo, la fibra recta tenía solo 5 cm de largo, lo que limitaba su eficiencia para despolarizar la luz incidente. Se prevé que las futuras misiones de aviones tripulados con SWING se realicen con un diseño ligeramente adaptado, que incluya una fibra de cuarzo más larga. Como se mencionó anteriormente, SWING es un instrumento compacto sin estabilización ni seguimiento de temperatura. Una dependencia de la temperatura podría ser otra posible causa que afecte las recuperaciones.

Este estudio presenta la primera intercomparación de NO2 VCD, recuperados de cuatro instrumentos DOAS de imágenes aerotransportadas diferentes. APEX realizó vuelos para la recuperación y mapeo de alta resolución de NO2 VCD por primera vez en Suiza (Popp et al., 2012) y Bélgica (Tack et al., 2017), AirMAP en Alemania (Schönhardt et al., 2015) y Rumania (Meier et al., 2017), y SWING sobre Rumania (Merlaud et al., 2018). Después de ser probados individualmente durante campañas dedicadas (excepto SBI, que se implementó aquí por primera vez), los generadores de imágenes aerotransportados experimentales se operaron simultáneamente sobre la ciudad de Berlín, en una constelación única pero compleja, durante la campaña AROMAPEX 2016. A diferencia de APEX y AirMAP, SWING y SBI son instrumentos compactos inicialmente diseñados para ser operados desde un UAV y un CubeSat de 12 unidades, respectivamente. APEX, AirMAP y SWING tienen un ancho de franja comparable de 3 km, mientras que SBI tiene una franja de 450 m. La resolución espacial es mejor que 100 m para APEX, AirMAP y SBI (escaneo con escoba) y aproximadamente 325 m para SWING (escaneo con escoba).

El estudio demuestra que el NO2 La distribución en la región de una gran ciudad se puede mapear con precisión con una alta resolución espacial y en un período de tiempo relativamente corto (normalmente unas pocas horas). Las observaciones nos permiten diferenciar las fuentes de emisión locales y revelar la variabilidad horizontal a escala fina del NO troposférico2 en un contexto urbano, contribuyendo eventualmente a una mayor comprensión de las distribuciones de gases traza y los procesos químicos y dinámicos relacionados en las áreas urbanas. Para el vuelo de la mañana (09: 34–12: ​​01 LT) el 21 de abril de 2016, NO2 los niveles oscilan entre 1 × 10 15 molec cm -2 a barlovento de la ciudad y 20 × 10 15 molec cm -2 dentro del penacho dominante, con una media de 7.3 ± 1.8 × 10 15 molec cm -2. El conjunto de datos de la tarde (14: 24-16: 39 LT) muestra en gran medida el mismo NO horizontal2 distribución. Aunque se observan valores máximos ligeramente más altos de hasta 23 × 10 15 molec cm -2, el VCD medio de 6.0 ± 1.4 × 10 15 molec cm -2 es menor en comparación con el vuelo de la mañana.

El no2 Los productos VCD de los cuatro generadores de imágenes aerotransportados se han comparado cualitativa y cuantitativamente. Los conjuntos de datos son consistentes en un alto grado después de la armonización de la configuración de los parámetros, AMF LUT y el algoritmo de cuadrícula. Los coeficientes de correlación de Pearson son superiores a 0,9, mientras que los análisis de regresión lineal muestran pendientes cercanas a la unidad y generalmente pequeñas intersecciones. Esto demuestra la solidez tanto de los instrumentos como de los enfoques de recuperación aplicados. Sin embargo, quedan pequeñas discrepancias debido a una combinación de (1) diferencias instrumentales, p. Ej. SNR, resolución espacial y espectral y estabilización de temperatura (2) diferencias de observación, p. Ej. altitud de la plataforma, tiempo de paso elevado sobre un NO dinámico2 campo y geometría de visualización y (3) diferencias algorítmicas, p. ej. recuperación de producto de reflectancia superficial y parámetros de ajuste DOAS.

Figura 20NO troposférico2 VCD recuperados de AirMAP para el vuelo matutino sobre Berlín el 21 de abril de 2016 (Google, TerraMetrics) y cuadriculados a la resolución espacial del instrumento espacial TROPOMI (3,5 por 7 km 2). La clave que aporta NO2 las fuentes de emisión están indicadas por un triángulo negro (central eléctrica Reuter West) y un diamante negro (Messe Berlin). Las carreteras A100 y A113, que van al sur de la ciudad, están marcadas con una línea gris. Los vectores de viento promediados por hora indican el viento en la superficie a las 08:00 (gris claro, 3,3 m s −1), 09:00 (gris, 4,9 m s −1) y 10:00 (negro, 5,1 m s −1) UTC. La velocidad media del viento en la superficie se indica en los mapas. Un patrón de NO mejorado2 con claras gradientes se pueden observar, con origen en la región de la ciudad de Berlín. Sin embargo, las dos columnas principales orientadas oeste-este ya no pueden resolverse espacialmente con la resolución espacial de TROPOMI. Tenga en cuenta también que solo un ligero NO2 Se observa una mejora para el píxel que contiene las fuentes principales, es decir, la central eléctrica Reuter West y Messe Berlin. Las plumas son estrechas y confinadas cerca de la fuente y el píxel en particular contiene una cantidad considerable de valores de fondo que suavizan los niveles elevados de NO.2 .

El estudio AROMAPEX se considera un paso preparatorio para las próximas campañas de calibración y validación de la nueva generación de sensores espaciales de calidad del aire, como S-5P, S-4 y S-5. En menos de 2,5 h, los generadores de imágenes cubrieron un área (sub) urbana de aproximadamente 23 km por 32 km, lo que equivale a unos 30 píxeles TROPOMI (ver Fig. 20). El estudio AROMAPEX asegura un conjunto de instrumentos confiables que se pueden implementar por separado para una futura validación de satélites. El NO de alta resolución2 Los mapas, generados a partir de los datos aéreos, son conjuntos de datos únicos para estudiar el NO del satélite.2 variabilidad intrapíxel y para vincular el monitoreo global y regional desde el espacio, los modelos locales de calidad del aire y las observaciones terrestres.