Más

Alinear píxeles de dos rásteres con diferentes tamaños de celda

Alinear píxeles de dos rásteres con diferentes tamaños de celda


Tengo dos rásteres en una base de datos de PostGIS que quiero poder comparar. El primer ráster tiene una resolución de píxeles de 5 m y el segundo ráster tiene una resolución de píxeles de 30 my está en una cuadrícula diferente.

¿Cómo puedo alinear los rásteres con la misma cuadrícula en función de los píxeles, no de los rásteres en sí?


Si puede cargar los dos rásteres en GDAL y extraer sus geotransformaciones, esto es fácil de hacer sin deformar los rásteres de ninguna manera (como el remuestreo):

def pixToGeoToPix (x1_index, y1_index, gt1, gt2): "x1_index: índice x del píxel en la primera imagen y1_index: índice y del píxel en la primera imagen gt1: tupla geotransform de la primera imagen gt2: tupla geotransform de la segunda imagen" geo_x = gt1 [ 0] + gt1 [1] * x1_index geo_y = gt1 [3] + gt1 [5] * y1_index x2_index = int ((geo_x-gt2 [0]) / gt2 [1]) y2_index = int ((gt2 [3] - geo_y) / gt2 [5]) return x2_index, y2_index

Esta función utiliza las geotransformaciones de ambas imágenes para mapear un índice de píxeles de una imagen al índice de píxeles equivalente en la segunda imagen utilizando la geocoordenada del píxel para traducir el índice de píxeles entre imágenes. Una vez que tenga los índices coincidentes, puede usar numpy fácilmente para comparar los dos píxeles.

Tenga en cuenta que esto no necesariamente requiere GDAL. La única información que necesita es la coordenada x / y superior izquierda y la resolución espacial x / y de ambas imágenes, y hay muchas formas de extraer esos valores.


Si realmente quieres moverse un ráster para que las celdas de ambos rásteres se alineen (es decir, 36 celdas del primer ráster se ajustan perfectamente a una celda del segundo), luego puede registrar un ráster perfectamente sobre el otro. Sin embargo, esto sobrescribe los datos de georreferenciación de ese ráster. También puede volver a muestrear un ráster con la configuración del entorno de modo que el ráster de salida se superponga perfectamente al otro ráster.


R: Encontrar la celda ráster más cercana dentro de un umbral calculado entre dos rásteres

Tengo dos rásteres perfectamente superpuestos (la misma extensión y tamaño de celda). Para cada celda en un ráster (es decir, para cada XY), me gustaría determinar la distancia geográfica euclidiana a la celda más cercana dentro de una diferencia de umbral dada entre los rásteres.

Dicho de otra manera: raster1 y raster2 miden alguna variable Z. Tengo una diferencia de umbral para los valores Z (t) que constituye un valor "coincidente" (o "suficientemente cercano") entre raster1 y raster2. Para cada celda de referencia en raster1, necesito 1) encontrar todas las celdas en raster2 con un valor Z de abs (Z2-Z1)

10 millones de los cuales tienen valores distintos de NA. Se me ocurrió una solución alternativa no basada en ráster para este problema, pero solo convirtiendo los rásteres en tablas / vectores XYZ y realizando una función de bucle para cada celda de referencia. Esto es demasiado computacionalmente intensivo para el tamaño de datos con el que estoy tratando (toma

¡10 días para procesar!). Sin embargo, para ayudar a comprender mi pregunta, ese código es el siguiente:


Recortar, cambiar valores y fusionar rásteres con extensión superpuesta

Estoy tratando de tomar un ráster de datos de suelos para un estado, recortarlo por condado, cambiar los valores de celda en cada condado (al código fips del condado) y luego volver a fusionar los rásteres del condado en el ráster del estado.

Aquí leo en el ráster de suelos del estado (que por defecto es la clave de unidad de mapa asociada con cada tipo de suelo como valor de celda) y un polígono de condados de EE. UU. Luego selecciono el polígono solo de un estado, lo transformo al mismo sistema de coordenadas que el ráster de suelos y luego selecciono los rásteres de suelos y los polígonos de dos condados de ejemplo.

Si trazo cada condado por sí mismo, puede ver que la extensión de la región recortada es rectangular y se extiende más allá del área del condado en sí. La coloración es una locura porque los valores de mukey están por todas partes (aunque generalmente están agrupados por condado). County1 se encuentra justo al norte de County2.

Si dejo los valores como están y vuelvo a fusionar los dos rásteres del condado, todo está bien. Aunque las extensiones de los dos rásteres se superponen, los valores de celda son idénticos independientemente del ráster de donde se extraiga la fusión. En realidad, no estoy seguro de qué combinación de ráster se extrae en este caso, pero en realidad no importa. Todo vuelve a encajar muy bien y los valores de las celdas son correctos.

Sin embargo, lo que quiero hacer es cambiar los valores de las celdas. por condado antes de recombinar los rásteres de condado.

Todo se fusiona bien, pero cuando ahora trazo el nuevo ráster combinado, está claro que para las celdas que estaban contenidas en ambos rásteres de condado, la fusión solo tomó los valores de celda de uno de los rásteres. La combinación claramente prioriza el primer ráster de entrada de forma predeterminada.

Lo que estoy buscando es simplemente cambiar los valores de las celdas dentro de los límites de cada condado y luego fusionar todos los condados nuevamente.

Soy consciente de la función raster :: mask que puede convertir cualquier cosa fuera del límite del condado en NA, con una resolución de celda de 10 m (descrita aquí), ¡esto lleva una cantidad de tiempo increíble!

También probé un enfoque alternativo usando la función raster :: rasterize para convertir los polígonos de los límites del condado en un ráster con el mismo tamaño de celda y extensión del ráster de suelos estatales. Nuevamente, con una resolución de celda de 10 m, esto lleva una eternidad. Pude procesar un condado en cada uno de mis 8 núcleos en 1,5 horas. ¡Y tengo todo un país por hacer!

No conozco ningún conjunto de datos ráster del condado de EE. UU. De 10 m, aunque sería sorprendente si alguien me indicara eso.

Los datos de suelos son datos de gSSURGO; tampoco sé si gSSURGO tiene dentro de sus muchas tablas un atributo de condado. Si está ahí, no puedo encontrarlo. esa también sería una solución fácil.


En muchas aplicaciones GIS es importante estudiar las características de un conjunto de datos ráster en múltiples resoluciones. A menudo, esto se hace generando varios rásteres de resolución más gruesa a partir de un ráster de resolución fina. En este artículo describimos algoritmos eficientes para diferentes variantes de este problema.

Dado un raster GRAMO de √norte × √norte celdas primero consideramos el problema de calcular para cada 2 ≤ μ ≤ √norte una trama GRAMOμ de √norte/ μ × √norte/ μ celdas de manera que cada celda de GRAMOμ almacena el promedio de los valores de las celdas μ × μ de GRAMO. Describimos un algoritmo que resuelve este problema en Θ (norte) hora en que los datos manejados caben en la memoria principal de la computadora. También proporcionamos dos algoritmos que resuelven este problema en la memoria externa, es decir, cuando el ráster de entrada es más grande que la memoria principal. El primer algoritmo externo es muy fácil de implementar y requiere O(clasificar(norte)) transferencias de bloques de datos desde / hacia la memoria externa, y el segundo algoritmo solo requiere O(escanear(norte)) transferencias, donde sort (norte) y escanear (norte) son el número de transferencias necesarias para clasificar y escanear norte elementos, respectivamente.

También estudiamos una variante del problema en la que, en lugar del ráster de entrada completo, solo manejamos una subregión conectada de forma arbitraria. Para esta variante describimos un algoritmo que se ejecuta en Θ (U Iniciar sesión norte) tiempo en la memoria interna, donde U es el tamaño de la salida. Mostramos cómo este algoritmo se puede adaptar para funcionar de manera eficiente en la memoria externa usando O(clasificar(U)) transferencias de datos desde el disco.

También hemos implementado dos de los algoritmos presentados, el O(clasificar(norte)) algoritmo de memoria externa para rásteres completos, y el algoritmo de memoria interna que maneja subregiones conectadas, y demostramos su eficiencia en la práctica.


Criterios de datos

Si vamos a trazar dos rásteres en un diagrama de dispersión, entonces se deben cumplir algunos de los criterios:

  • Los 2 rásteres deben tener la misma dimensión. Esto significa que ambos rásteres deben tener el mismo número de columnas y filas, y tamaño de píxel. Este criterio es importante porque la correspondencia entre matrices debe ser consistente de modo que cada celda tenga una conexión con otra celda. Al trazar, se devolverá un valor Y para una entrada X, y será confuso si se devuelven 2 valores Y cuando solo hay 1 entrada X, así no es como funcionan las funciones y el diagrama de dispersión es una función.
  • Los 2 rásteres deben estar alineados espacialmente y superpuestos. Un diagrama de dispersión no indica alineación espacial ni superposiciones, por lo que este criterio debe evaluarse de forma independiente mediante SIG.
  • Los 2 rásteres deben tener la misma referencia de coordenadas. No creo que esto sea muy importante, siempre que el número de columnas y filas sea el mismo. Este criterio debe cumplirse principalmente porque debemos coincidir con el tamaño de píxel y la adyacencia espacial.
  • Si una celda de un ráster tiene un valor nulo, la celda de correspondencia del otro ráster debe cambiarse a nula. Una vez más, trazar esos datos no es lógico. Por ejemplo, una entrada X devuelve un valor nulo ... ¿Cómo deberíamos graficar esto? Nulo no es 0, por lo que es mejor eliminar el valor.

Sintaxis de secuencias de comandos

ArcGISRasterFindAndConvertToPoints_GeoEco (inputWorkspace, outputWorkspace, campo, comodín, searchTree, rasterType, projectedCoordinateSystem, geographicTransformation, resamplingTechnique, projectedCellSize, registrationPoint, clippingDataset, clippingRectabrangle, moduleExpressionEmPagemExpression)

Espacio de trabajo para recibir las clases de entidades puntuales.

El campo utilizado para asignar valores de las celdas en el ráster de entrada a los puntos en el dataset de salida. Puede ser un campo entero, de coma flotante o de cadena.

Expresión comodín que especifica los rásteres a buscar. Consulte la documentación de la función ListRasters del geoprocesador ArcGIS para obtener más información sobre la sintaxis. En el momento de escribir este artículo, solo se admitía el carácter comodín *, que coincidiría con cero o más de cualquier carácter.

Si es True, se buscarán los espacios de trabajo secundarios.

Tipo de rásteres a buscar. Si se proporciona, solo se encontrarán rásteres de este tipo. En el momento de redactar este documento, la documentación de ArcGIS 9.3 especificaba que se aceptaría cualquiera de las siguientes cadenas: ALL, BMP, GIF, GRID, IMG, JP2, JPG, PNG, TIFF.

Este parámetro requiere ArcGIS 9.3 o posterior.

Nuevo sistema de coordenadas para proyectar el ráster.

El ráster solo se puede proyectar en un nuevo sistema de coordenadas si se define la proyección original. Se generará un error si especifica un nuevo sistema de coordenadas sin definir el sistema de coordenadas original.

La herramienta ArcGIS Project Raster se utiliza para realizar la proyección. La documentación de esa herramienta recomienda que también especifique un tamaño de celda para el nuevo sistema de coordenadas.

He notado que para ciertos sistemas de coordenadas, la herramienta ArcGIS 9.2 Project Raster parece recortar el ráster proyectado en una extensión arbitraria que es demasiado pequeña. Por ejemplo, al proyectar una imagen global de clorofila MODIS Aqua de 4 km en coordenadas geográficas a Lambert_Azimuthal_Equal_Area con meridiano central de -60 y latitud de origen de -63, la imagen resultante se recorta para mostrar solo una cuarta parte del planeta. Este problema no ocurre cuando Project Raster se invoca de forma interactiva desde la interfaz de usuario de ArcGIS; solo ocurre cuando la herramienta se invoca mediante programación (el método ProjectRaster_management del geoprocesador). Por lo tanto, es posible que no lo vea cuando use Project Raster usted mismo, pero puede suceder cuando use herramientas MGET que invocan Project Raster como parte de sus operaciones de geoprocesamiento.

Si encuentra este problema, puede solucionarlo de la siguiente manera:

Primero, ejecute esta herramienta sin especificar un nuevo sistema de coordenadas, para obtener el ráster en el sistema de coordenadas original.

En ArcCatalog, use la herramienta Proyectar ráster para proyectar el ráster al nuevo sistema de coordenadas. Verifique que esté presente todo el ráster, que no se haya recortado en una extensión demasiado pequeña.

En ArcCatalog, busque la extensión del ráster proyectado haciendo clic derecho sobre él en el árbol del catálogo, seleccionando Propiedades y desplazándose hacia abajo hasta Extensión.

Ahora, antes de ejecutar la herramienta MGET que proyecta el ráster, establezca la configuración del entorno de Extensión en los valores que buscó. Si está invocando la herramienta MGET de forma interactiva desde ArcCatalog o ArcMap, haga clic en el botón Entornos en el cuadro de diálogo de la herramienta, abra Configuración general, cambie el menú desplegable Extensión a "Como se especifica a continuación" y escriba los valores que buscó. Si lo está invocando desde un modelo de geoprocesamiento, haga clic con el botón derecho en la herramienta en el modelo, seleccione Hacer variable, Desde el entorno, Configuración general, Extensión. Esto colocará Extent como una variable en su modelo, adjunta a la herramienta MGET. Abra la variable Extensión, cámbiela a "Como se especifica a continuación" y escriba los valores que buscó. Si está invocando la herramienta MGET mediante programación, debe establecer la propiedad Extensión del geoprocesador en los valores que buscó. Consulte la documentación de ArcGIS para obtener más información sobre esto y la configuración del entorno en general.

Ejecute la herramienta MGET. La extensión del ráster debería tener ahora el tamaño adecuado.

Un método de transformación utilizado para convertir entre el sistema de coordenadas original y el nuevo sistema de coordenadas.

Este parámetro es una nueva opción introducida por ArcGIS 9.2. Debe tener ArcGIS 9.2 para usar este parámetro.

Este parámetro solo es necesario cuando especifica que el ráster debe proyectarse a un nuevo sistema de coordenadas y ese nuevo sistema usa un datum diferente al sistema de coordenadas original, o existe alguna otra diferencia entre los dos sistemas de coordenadas que requiere una transformación. Para determinar si se necesita una transformación, recomiendo el siguiente procedimiento:

Primero, ejecute esta herramienta sin especificar un nuevo sistema de coordenadas, para obtener el ráster en el sistema de coordenadas original.

A continuación, use la herramienta ArcGIS 9.2 Project Raster en el ráster para proyectarlo en el sistema de coordenadas deseado. Si se necesita una transformación geográfica, esa herramienta le pedirá una. Anote el nombre exacto de la transformación que utilizó.

Finalmente, si se necesitaba una transformación, escriba el nombre exacto en esta herramienta, vuelva a ejecutarla y verifique que el ráster se proyectó como deseaba.

El algoritmo de remuestreo que se utilizará para proyectar el ráster original en un nuevo sistema de coordenadas. La herramienta ArcGIS Project Raster se utiliza para realizar la proyección y acepta los siguientes valores:

MÁS CERCANO: interpolación del vecino más cercano

BILINEAR - interpolación bilineal

Debe especificar uno de estos algoritmos para proyectar a un nuevo sistema de coordenadas. Se generará un error si especifica un nuevo sistema de coordenadas sin seleccionar un algoritmo.

El tamaño de celda del sistema de coordenadas proyectadas. Aunque este parámetro es opcional, para recibir los mejores resultados, la documentación de ArcGIS recomienda que siempre lo especifique al proyectar a un nuevo sistema de coordenadas.

Las coordenadas xey (en el espacio de salida) utilizadas para la alineación de píxeles.

Este parámetro es una nueva opción introducida por ArcGIS 9.2. Debe tener ArcGIS 9.2 para usar este parámetro. Se ignora si no especifica que el ráster debe proyectarse en un nuevo sistema de coordenadas.

Clase de entidad, ráster u otro dataset geográfico existente que tenga la extensión en la que se debe recortar el ráster.

ADVERTENCIA: Si utiliza esta herramienta en un modelo de geoprocesamiento de ArcGIS y selecciona un conjunto de datos haciendo clic en el icono de carpeta y navegando hasta el conjunto de datos, su selección puede desaparecer misteriosamente de este cuadro de texto después de cerrar la herramienta. Este es un error en ArcGIS. Para solucionarlo, arrastre y suelte el conjunto de datos deseado en el modelo. Esto creará una capa en el modelo para ese conjunto de datos. Luego, seleccione esa capa en esta herramienta haciendo clic en el cuadro desplegable en lugar de hacer clic en el icono de carpeta. La capa seleccionada no debería desaparecer al cerrar la herramienta.

Rectángulo al que se debe recortar el ráster.

Si se especificó un sistema de coordenadas proyectadas, el recorte se realiza después de la proyección y las coordenadas del rectángulo deben especificarse en el nuevo sistema de coordenadas. Si no se especificó un sistema de coordenadas proyectadas, las coordenadas deben especificarse en el sistema de coordenadas original.

La herramienta ArcGIS Clip se utiliza para realizar el clip. El rectángulo de recorte debe pasarse a esta herramienta como una cadena de cuatro números separados por espacios. La interfaz de usuario de ArcGIS formatea automáticamente la cadena correctamente al invocar esta herramienta desde la interfaz de usuario de ArcGIS, no necesita preocuparse por el formato. Pero al invocarlo mediante programación, tenga cuidado de proporcionar una cadena con el formato adecuado. Los números están ordenados IZQUIERDA, INFERIOR, DERECHA, SUPERIOR. Por ejemplo, si el ráster está en un sistema de coordenadas geográficas, se puede recortar a 10 W, 15 S, 20 E y 25 N con la cadena:

Pueden proporcionarse números enteros o decimales.

Expresión de álgebra de mapas para ejecutar en el ráster.

ADVERTENCIA: El Generador de modelos de geoprocesamiento de ArcGIS puede eliminar de forma aleatoria y silenciosa el valor de este parámetro. Este es un error en ArcGIS. Antes de ejecutar un modelo que ha guardado, abra esta herramienta y valide que el valor del parámetro todavía existe.

La expresión se ejecuta después de proyectar y recortar el ráster convertido (si se especifican esas opciones). Utilice la cadena inputRaster que distingue entre mayúsculas y minúsculas para representar el ráster sobre el que ahora desea realizar álgebra de mapas. Por ejemplo, para convertir el ráster en un ráster entero y agregar 1 a todas las celdas, use esta expresión:

La cadena inputRaster distingue entre mayúsculas y minúsculas. Antes de ejecutar la expresión de álgebra de mapas, la cadena se reemplaza con la ruta a un ráster temporal que representa el ráster que se está generando. La expresión final debe tener menos de 4000 caracteres o ArcGIS informará un error.

La herramienta Álgebra de mapas de salida única de ArcGIS se utiliza para ejecutar la expresión de álgebra de mapas. Debe tener una licencia para la extensión ArcGIS Spatial Analyst para realizar álgebra de mapas.

La sintaxis del álgebra de mapas puede ser muy delicada. Aquí hay algunos consejos que le ayudarán a tener éxito con esta herramienta:

Antes de usar esta herramienta, construya y pruebe su expresión de álgebra de mapas con la herramienta Álgebra de mapas de salida única de ArcGIS. Luego pegue la expresión en esta herramienta y edítela para usar la variable inputRaster en lugar del valor de prueba que usó con Single Output Map Algebra.

Si desarrolla su expresión directamente en esta herramienta, comience con una expresión muy simple. Verifique que funcione correctamente, agregue un poco y verifique nuevamente. Repita este proceso hasta que haya construido la expresión completa.

Separe siempre los operadores matemáticos de las rutas ráster utilizando espacios. En el ejemplo anterior, el operador / contiene un espacio a cada lado. Siga este patrón. En algunas circunstancias, ArcGIS fallará al procesar expresiones de álgebra ráster que no separan las rutas ráster de los operadores que utilizan espacios. El mensaje de error informado generalmente no indica que este sea el problema, y ​​rastrearlo puede ser muy frustrante.

Expresión de Python utilizada para calcular la ruta absoluta de una clase de entidad de salida. La expresión puede ser cualquier declaración de Python apropiada para pasar a la función eval y debe devolver una cadena Unicode. La expresión puede hacer referencia a las siguientes variables:

workspaceToSearch: el valor proporcionado para que el espacio de trabajo busque el parámetro

outputWorkspace: el valor proporcionado para el parámetro del espacio de trabajo de salida

inputRaster: la ruta absoluta al ráster de entrada

almacena las clases de entidad en el espacio de trabajo de salida en la misma ubicación relativa que los rasteres de entrada en el espacio de trabajo para buscar. La ruta de la clase de entidad se calcula eliminando el espacio de trabajo para buscar desde la ruta del ráster de entrada y reemplazándolo con el espacio de trabajo de salida.

Para obtener más información sobre la sintaxis de Python, consulte la documentación de Python.

Módulos de Python para importar antes de evaluar la expresión. Si necesita acceder a funciones o clases de Python proporcionadas por un módulo en lugar de estar integradas en el intérprete, enumere el módulo aquí. Por ejemplo, para poder usar la clase de fecha y hora en su expresión, enumere el módulo de fecha y hora aquí. En su expresión, debe hacer referencia a la clase utilizando su nombre completo, datetime.datetime.

Si es Verdadero, la conversión se omitirá para las clases de entidad que ya existen.


GIS (sistema de información geográfica)

Un sistema de información geográfica (SIG) es un sistema informático para capturar, almacenar, verificar y mostrar datos relacionados con las posiciones en la superficie de la Tierra y rsquos.

Geografía, Sistemas de Información Geográfica (SIG), Geografía Física

Aquí se enumeran los logotipos de los programas o socios de NG Education que han proporcionado o contribuido con el contenido de esta página. Nivelado por

Un sistema de información geográfica (SIG) es un sistema informático para capturar, almacenar, verificar y mostrar datos relacionados con las posiciones en la superficie de la Tierra. Al relacionar datos aparentemente no relacionados, los SIG pueden ayudar a las personas y las organizaciones a comprender mejor los patrones y las relaciones espaciales.

La tecnología GIS es una parte crucial de la infraestructura de datos espaciales, que la Casa Blanca define como "la tecnología, políticas, estándares, recursos humanos y actividades relacionadas necesarias para adquirir, procesar, distribuir, usar, mantener y preservar datos espaciales".

GIS puede utilizar cualquier información que incluya la ubicación. La ubicación se puede expresar de muchas formas diferentes, como latitud y longitud, dirección o código postal.

Se pueden comparar y contrastar muchos tipos diferentes de información utilizando SIG. El sistema puede incluir datos sobre personas, como población, ingresos o nivel educativo. Puede incluir información sobre el paisaje, como la ubicación de arroyos, diferentes tipos de vegetación y diferentes tipos de suelo. Puede incluir información sobre los sitios de fábricas, granjas y escuelas, o desagües pluviales, carreteras y líneas eléctricas.

Con la tecnología GIS, las personas pueden comparar la ubicación de diferentes cosas para descubrir cómo se relacionan entre sí. Por ejemplo, utilizando SIG, un solo mapa podría incluir sitios que producen contaminación, como fábricas, y sitios que son sensibles a la contaminación, como humedales y ríos. Un mapa de este tipo ayudaría a las personas a determinar dónde se encuentran en mayor riesgo los suministros de agua.

Las aplicaciones GIS incluyen sistemas tanto de hardware como de software. Estas aplicaciones pueden incluir datos cartográficos, datos fotográficos, datos digitales o datos en hojas de cálculo.

Los datos cartográficos ya están en forma de mapa y pueden incluir información como la ubicación de ríos, carreteras, colinas y valles. Los datos cartográficos también pueden incluir datos de encuestas, información cartográfica que se puede ingresar directamente en un SIG.

La interpretación fotográfica es una parte importante del SIG. La interpretación de fotografías implica analizar fotografías aéreas y evaluar las características que aparecen.

Los datos digitales también se pueden ingresar en GIS. Un ejemplo de este tipo de información son los datos informáticos recopilados por satélites que muestran el uso de la tierra y la ubicación de granjas, pueblos y bosques.

La teledetección proporciona otra herramienta que se puede integrar en un SIG. La teledetección incluye imágenes y otros datos recopilados de satélites, globos y drones.

Por último, los SIG también pueden incluir datos en forma de tabla u hoja de cálculo, como la demografía de la población. Los datos demográficos pueden variar desde la edad, los ingresos y el origen étnico hasta las compras recientes y las preferencias de navegación en Internet.

La tecnología GIS permite que todos estos diferentes tipos de información, sin importar su fuente o formato original, se superpongan en un solo mapa. GIS usa la ubicación como la variable de índice clave para relacionar estos datos aparentemente no relacionados.

Poner información en SIG se llama captura de datos. Los datos que ya están en formato digital, como la mayoría de tablas e imágenes tomadas por satélites, pueden simplemente cargarse en GIS. Los mapas, sin embargo, primero deben escanearse o convertirse a formato digital.

Los dos tipos principales de formatos de archivo GIS son raster y vector. Los formatos ráster son cuadrículas de celdas o píxeles. Los formatos ráster son útiles para almacenar datos GIS que varían, como elevación o imágenes de satélite. Los formatos vectoriales son polígonos que usan puntos (llamados nodos) y líneas. Los formatos vectoriales son útiles para almacenar datos SIG con fronteras firmes, como distritos escolares o calles.

La tecnología GIS se puede utilizar para mostrar relaciones espaciales y redes lineales. Las relaciones espaciales pueden mostrar topografía, como campos agrícolas y arroyos. También pueden mostrar patrones de uso de la tierra, como la ubicación de parques y complejos habitacionales.

Las redes lineales, a veces llamadas redes geométricas, a menudo se representan mediante carreteras, ríos y redes de servicios públicos en un SIG. Una línea en un mapa puede indicar una carretera o una autopista. Sin embargo, con capas GIS, esa carretera podría indicar el límite de un distrito escolar, parque público u otra área demográfica o de uso de la tierra. Utilizando la captura de datos diversos, la red lineal de un río se puede mapear en un SIG para indicar el flujo de la corriente de diferentes afluentes.

Los SIG deben hacer que la información de todos los mapas y fuentes se alineen, de modo que encajen en la misma escala. Una escala es la relación entre la distancia en un mapa y la distancia real en la Tierra.

A menudo, los SIG deben manipular datos porque diferentes mapas tienen diferentes proyecciones. Una proyección es el método de transferir información desde la superficie curva de la Tierra a una hoja plana de papel o pantalla de computadora. Los diferentes tipos de proyecciones realizan esta tarea de diferentes maneras, pero todas dan como resultado alguna distorsión. Para transferir una forma curvada y tridimensional a una superficie plana, inevitablemente se requiere estirar algunas partes y apretar otras.

Un mapa del mundo puede mostrar los tamaños correctos de los países o sus formas correctas, pero no puede hacer ambas cosas. GIS toma datos de mapas que se hicieron usando diferentes proyecciones y los combina para que toda la información se pueda mostrar usando una proyección común.

Una vez que se han ingresado todos los datos deseados en un sistema GIS, se pueden combinar para producir una amplia variedad de mapas individuales, según las capas de datos que se incluyan. Uno de los usos más comunes de la tecnología GIS consiste en comparar las características naturales con la actividad humana.

Por ejemplo, los mapas GIS pueden mostrar qué características creadas por el hombre están cerca de ciertas características naturales, como qué casas y negocios se encuentran en áreas propensas a inundaciones.

La tecnología GIS también permite a los usuarios "profundizar" en un área específica con muchos tipos de información. Los mapas de una sola ciudad o vecindario pueden relacionar información como el ingreso promedio, las ventas de libros o los patrones de votación. Cualquier capa de datos SIG se puede agregar o restar al mismo mapa.

Los mapas GIS se pueden utilizar para mostrar información sobre números y densidad. Por ejemplo, GIS puede mostrar cuántos médicos hay en un vecindario en comparación con la población del área.

Con la tecnología GIS, los investigadores también pueden observar los cambios a lo largo del tiempo. Pueden usar datos satelitales para estudiar temas como el avance y retroceso de la capa de hielo en las regiones polares y cómo esa cobertura ha cambiado a lo largo del tiempo. Una comisaría de policía podría estudiar los cambios en los datos sobre delitos para ayudar a determinar dónde asignar oficiales.

Un uso importante de la tecnología GIS basada en el tiempo implica la creación de fotografías de lapso de tiempo que muestran los procesos que ocurren en áreas extensas y períodos de tiempo prolongados. Por ejemplo, los datos que muestran el movimiento de fluidos en el océano o las corrientes de aire ayudan a los científicos a comprender mejor cómo se mueven la humedad y la energía térmica en todo el mundo.

La tecnología GIS a veces permite a los usuarios acceder a más información sobre áreas específicas en un mapa. Una persona puede señalar un lugar en un mapa digital para encontrar otra información almacenada en el SIG sobre esa ubicación. Por ejemplo, un usuario puede hacer clic en una escuela para encontrar cuántos estudiantes están inscritos, cuántos estudiantes hay por maestro o qué instalaciones deportivas tiene la escuela.

Los sistemas GIS se utilizan a menudo para producir imágenes tridimensionales. Esto es útil, por ejemplo, para los geólogos que estudian fallas sísmicas.

La tecnología GIS hace que la actualización de mapas sea mucho más fácil que la actualización de mapas creados manualmente. Los datos actualizados simplemente se pueden agregar al programa GIS existente. A continuación, se puede imprimir o mostrar un nuevo mapa en la pantalla. Esto omite el proceso tradicional de dibujar un mapa, que puede llevar mucho tiempo y resultar caro.

Las personas que trabajan en muchos campos diferentes utilizan la tecnología GIS. La tecnología SIG se puede utilizar para investigaciones científicas, gestión de recursos y planificación del desarrollo.

Muchas empresas minoristas utilizan GIS para ayudarles a determinar dónde ubicar una nueva tienda. Las empresas de marketing utilizan GIS para decidir a quién comercializar esas tiendas y restaurantes, y dónde debería estar ese marketing.

Los científicos utilizan SIG para comparar las estadísticas de población con recursos como el agua potable. Los biólogos usan SIG para rastrear patrones de migración de animales.

Los funcionarios municipales, estatales o federales utilizan GIS para ayudar a planificar su respuesta en caso de un desastre natural como un terremoto o un huracán. Los mapas GIS pueden mostrar a estos funcionarios qué vecindarios están más en peligro, dónde ubicar refugios de emergencia y qué rutas deben tomar las personas para llegar a un lugar seguro.

Los ingenieros utilizan tecnología GIS para respaldar el diseño, implementación y administración de redes de comunicación para los teléfonos que usamos, así como la infraestructura necesaria para la conectividad a Internet. Otros ingenieros pueden utilizar GIS para desarrollar redes de carreteras e infraestructura de transporte.

No hay límite para el tipo de información que se puede analizar utilizando tecnología GIS.


Cambiar el tamaño de las celdas en GraphicsGrid / GraphicsRow

Me gustaría agregar una barra de color a un gráfico. Intenté usar GraphicsRow para esto. En GraphicsRow, a cada elemento se le asigna el mismo espacio, lo que resulta en esto:

La barra de color tiene demasiado espacio a su alrededor. ¿Cómo puedo especificar la cantidad de espacio que GraphicsRow debe dar a un elemento en particular?

Alternativamente, ¿cuál es una mejor manera de incluir la barra de colores?

Resumen de respuesta

Después de experimentar con esto por un tiempo, parece que la situación es la siguiente (simplificada):

La cuadrícula y los amigos (Fila, Columna) ajustarán el tamaño de las celdas de la cuadrícula para que se ajusten a cada elemento individualmente (las celdas se redimensionan para adaptarse a los elementos).

GraphicsGrid primero configurará una cuadrícula con tamaños de celda fijos, luego ajustará cada elemento en las celdas (elementos redimensionados para ajustarse a las celdas).

Las soluciones similares a GraphicsGrid son más convenientes cuando todo el gráfico debe ajustarse a una especificación.

La respuesta de István hackea GraphcisRow estableciendo un espaciado negativo y, por lo tanto, acercando los elementos. Es el más conveniente para esta situación, pero no se generaliza para muchas células.

La solución de R.M. sugiere usar Grid en su lugar. Esto se generaliza bien, pero requiere un ajuste previo del tamaño de todos los elementos individualmente, y no es posible cambiar el tamaño después (por ejemplo, justo antes de la importación).

Dado que GraphicsGrid se implementa en términos de Inset, la solución más general y fácilmente redimensionable sería implementar una construcción similar a GraphicsGrid donde se pueden especificar las proporciones de tamaño de celda. última respuesta de kguler ilustra esto mejor.

Varias otras soluciones también utilizaron Inset directamente. Un problema con el cambio de tamaño de estas soluciones puede ser que la relación de aspecto de los elementos depende del tamaño (debido a los tamaños absolutos utilizados en ImagePadding), por lo que cómo encajan en una relación de aspecto fija Recuadro dependerá de la escala. Tenga en cuenta, por ejemplo, la diferencia en el comportamiento de escala entre la solución de István y la solución de kguler en tamaños pequeños: en la solución de kguler (utilizando una relación de aspecto de celda que coincide con la de la barra de color), la barra de colores se encoge repentinamente en comparación con la gráfica principal en tamaños pequeños, pero la las marcas de graduación nunca se superpondrán con el otro gráfico. in István's solution (which uses overlapping square cells) the colour bar never gets overshrunk, but the tick marks will overlap the main plot.

Actualizar: Version 9 has built-in support for plot legends, including colour bars. Legended is used to append a legend to a graphics object.


There are several advantages and disadvantages for using either the vector or raster data model to store spatial data. These are summarized below.

Vector Data Advantages :
Data can be represented at its original resolution and form without generalization.
Graphic output is usually more aesthetically pleasing (traditional cartographic representation)
Since most data, e.g. hard copy maps, is in vector form no data conversion is required.
Accurate geographic location of data is maintained.
Allows for efficient encoding of topology, and as a result more efficient operations that require topological information, e.g. proximity, network analysis.
Disadvantages:
The location of each vertex needs to be stored explicitly.
For effective analysis, vector data must be converted into a topological structure. This is often processing intensive and usually requires extensive data cleaning. As well, topology is static, and any updating or editing of the vector data requires re-building of the topology.
Algorithms for manipulative and analysis functions are complex and may be processing intensive. Often, this inherently limits the functionality for large data sets, e.g. a large number of features.
Continuous data, such as elevation data, is not effectively represented in vector form. Usually substantial data generalization or interpolation is required for these data layers.
Spatial analysis and filtering within polygons is impossible
Raster Data Advantages :
The geographic location of each cell is implied by its position in the cell matrix. Accordingly, other than an origin point, e.g. bottom left corner, no geographic coordinates are stored.
Due to the nature of the data storage technique data analysis is usually easy to program and quick to perform.
The inherent nature of raster maps, e.g. one attribute maps, is ideally suited for mathematical modeling and quantitative analysis.
Discrete data, e.g. forestry stands, is accommodated equally well as continuous data, e.g. elevation data, and facilitates the integrating of the two data types.
Grid-cell systems are very compatible with raster-based output devices, e.g. electrostatic plotters, graphic terminals.
Disadvantages:
The cell size determines the resolution at which the data is represented.
It is especially difficult to adequately represent linear features depending on the cell resolution. Accordingly, network linkages are difficult to establish.
Processing of associated attribute data may be cumbersome if large amounts of data exists. Raster maps inherently reflect only one attribute or characteristic for an area.
Since most input data is in vector form, data must undergo vector-to-raster conversion. Besides increased processing requirements this may introduce data integrity concerns due to generalization and choice of inappropriate cell size.
Most output maps from grid-cell systems do not conform to high-quality cartographic needs.

It is often difficult to compare or rate GIS software that use different data models. Some personal computer (PC) packages utilize vector structures for data input, editing, and display but convert to raster structures for any analysis. Other more comprehensive GIS offerings provide both integrated raster and vector analysis techniques. They allow users to select the data structure appropriate for the analysis requirements. Integrated raster and vector processing capabilities are most desirable and provide the greatest flexibility for data manipulation and analysis.

Vector is a data structure, used to store spatial data. Vector data is comprised of lines or arcs, defined by beginning and end points, which meet at nodes. The locations of these nodes and the topological structure are usually stored explicitly. Features are defined by their boundaries only and curved lines are represented as a series of connecting arcs. Vector storage involves the storage of explicit topology, which raises overheads, however it only stores those points which define a feature and all space outside these features is ‘non-existent’.

A vector based GIS is defined by the vectorial representation of its geographic data. According with the characteristics of this data model, geographic objects are explicitly represented and, within the spatial characteristics, the thematic aspects are associated.

There are different ways of organising this double data base (spatial and thematic). Usually, vectorial systems are composed of two components: the one that manages spatial data and the one that manages thematic data. This is the named hybrid organisation system, as it links a relational data base for the attributes with a topological one for the spatial data. A key element in these kind of systems is the identifier of every object. This identifier is unique and different for each object and allows the system to connect both data bases.

In its simplest form, a raster consists of a matrix of cells (or pixels) organized into rows and columns (or a grid) where each cell contains a value representing information, such as temperature. Rasters are digital aerial photographs, imagery from satellites, digital pictures, or even scanned maps.


Difference Between Raster and Vector Data

Definición

Raster data is a type of spatial data that consists of a matrix of cells organized into rows and columns in which each cell represents specific information. Whereas, vector data is a type of spatial data used for storing data that has discrete boundaries. Thus, this is the main difference between raster and vector data.

Data type

Importantly, while raster data is continuous data, vector data is discrete data.

Data Representation

Another difference between raster and vector data is that raster data represents data in cells or in a grid matrix whereas vector data represents data using sequential points or vertices.

Complexity

Moreover, raster data is simpler than vector data. Hence, this is also a difference between raster and vector data.

Ejemplos de

Temperature, air pressure, soil PH, ecotones, elevation, flow, and distance are some example of raster data. However, administrative borders, linear features, roads, and rivers are some examples of vector data.

Conclusión

Raster data and vector data are two types of spatial data in GIS. The main difference between Raster and Vector Data is that the raster data represents data as a cell or a grid matrix while vector data represents data using sequential points or vertices.

Reference:

1.“Help.” What Is SQL?-Help | ArcGIS Desktop, Available here.
2.Richard. “GIS Introduction by David J. Buckey.” Module 4 – Water Hyacinth, Available here.

Image Courtesy:

1.”Figuur beschrijft fenomeen raster-data en vector-data bij inzoomen” By T.Nijeholt at nl.wikibooks (CC BY-SA 3.0) via Commons Wikimedia

About the Author: Lithmee

Lithmee holds a Bachelor of Science degree in Computer Systems Engineering and is reading for her Master’s degree in Computer Science. She is passionate about sharing her knowldge in the areas of programming, data science, and computer systems.


Ver el vídeo: ArcGIS: How to use Split Tool in ArcMap.