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Como transformar shapefiles em raster e agregá-los em um raster

Como transformar shapefiles em raster e agregá-los em um raster


Por exemplo, eu tentei isso, mas não funciona

rast_a <-raster (extensão (shp_1)) res (rast_a) = 100 rsh <-rasterize (shp_1, rast_a) rast_b <-raster (extensão (shp_2)) res (rast_b) = 100 rshs <-rasterize (shp_2, rast_b) rast_c <-raster (extensão (shp_3)) res (rast_c) = 100 rsx <-rasterize (shp_3, rast_c) co <-rsh + rshs + rsx plot (co)

ele retorna

Erro em compareRaster (e1, e2, extension = FALSE, rowcol = FALSE, crs = TRUE,: origem diferente

Aqui está um exemplo reproduzível simples. Eu dou 2 abordagens, uma usandomosaico/fundire outro que só faz a inicialrasterizarna extensão total de todos os shapefiles combinados. Os resultados são os mesmos.

Adicionado com base no comentário de Jeffrey Evans: Você também precisa considerar o que fazer quando houver polígonos sobrepostos. Se você deseja aplicar uma função (por exemplo, soma, média, mínimo, máximo) aos rasters de entrada para obter o uso de saídamosaico. Se você quiser que a saída seja baseada na ordem dos rasters de entrada, usefundir.

biblioteca (raster) # Exemplo de polígonos p1 <- rbind (c (-180, -20), c (-140,55), c (10, 0), c (-140, -60), c (-180, -20)) buraco <- rbind (c (-150, -20), c (-100, -10), c (-110,20), c (-150, -20)) p1 <- SpatialPolygons (lista (Polygons (list (Polygon (p1), Polygon (hole, hole = TRUE)), 1))) p2 <- SpatialPolygons (list (Polygons (list (Polygon (rbind (c (-10,0)), c (140 , 60), c (160,0), c (140, -55), c (-10,0)))), 2))) p3 <- SpatialPolygons (list (Polygons (list (Polygon (rbind (c (-125,0), c (0,60), c (40,5), c (15, -45), c (-125,0))))), 3))) # Adicione alguns dados falsos p1 <- SpatialPolygonsDataFrame (p1, data = data.frame (val = 1), match.ID = F) p2 <- SpatialPolygonsDataFrame (p2, data = data.frame (val = 2), match.ID = F) p3 <- SpatialPolygonsDataFrame (p3, data = data.frame (val = 3), match.ID = F) # Método 1: rasterizar em toda a extensão de todo o arquivo de forma e <- união (união (extensão (p1), extensão (p2)), extensão (p3)) r <- raster (e, res = 1) r1a <- rasterizar (p1, r, campo = "val") r2a <- rasterizar (p2, r, campo = "val") r3a <- rasterizar (p3, r, campo = "val") rsum <- soma (r1a, r2a, r3a, na.rm = T) plot (e, axes = F, xlab = ", ylab =") plot (p1, add = T, col = "red") plot (p2, add = T, col = "blue") plot (p3, add = T, col = "green") plot (rsum) # Método 2: rasterizar em extensões de arquivos de forma individuais r1b <- rasterizar (p1, raster (extensão (p1), res = 1), campo = "val") r2b <- rasterizar (p2, raster (extensão (p2), res = 1), campo = "val") r3b <- rasterizar (p3, raster (extensão (p3), res = 1), campo = "val") # Mosaico juntos , somando valores que se sobrepõem # Altere o parâmetro fun para mean, min ou max conforme necessário rMosaic <- mosaic (r1b, r2b, r3b, fun = sum, na.rm = T) # Verifique se eles são os mesmos cellStats ( ((rMosaic - rsum)! = 0), sum) # Método 3: se você quiser que o resultado de uma sobreposição seja determinado por ordem em vez de uma função # No caso de uma sobreposição, o valor é atribuído com base na ordem dos argumentos in merge rMerge <- merge (r1a, r2a, r3a) plot (rMerge)

Polígonos:

UsandoMosiace somando rasters de entrada:

Usandofundir:


Como transformar shapefiles em raster e agregá-los em um raster - Sistemas de Informação Geográfica

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Neste curso, o segundo na Especialização em Sistemas de Informação Geográfica (GIS), você vai se aprofundar nos tipos de dados comuns (como dados raster e vetoriais), estruturas, qualidade e armazenamento durante quatro módulos de uma semana: Semana 1: Aprenda sobre modelos e formatos de dados, incluindo uma compreensão completa de dados vetoriais e conceitos de rasterização. Você também aprenderá sobre as implicações da escala de dados e como carregar camadas de serviços da web. Semana 2: Crie um modelo de dados vetoriais usando tabelas de atributos vetoriais, escrevendo strings de consulta, definindo consultas e adicionando e calculando campos. Você também aprenderá a criar novos dados através do processo de digitalização e usará as ferramentas do Editor embutidas no ArcGIS. Semana 3: Aprenda sobre os mecanismos comuns de armazenamento de dados no GIS, incluindo bancos de dados geográficos e shapefiles. Aprenda como escolher entre eles para seus projetos e como otimizá-los para velocidade e tamanho. Você também trabalhará com rasters pela primeira vez, usando modelos de elevação digital e criando produtos de análise de inclinação e distância. Semana 4: Explorar conjuntos de dados e avaliá-los quanto à qualidade e incerteza. Você também aprenderá como trazer seus mapas e dados para a Internet e criar mapas da web rapidamente com o ArcGIS Online. Faça Formatos de Dados GIS, Design e Qualidade como um curso autônomo ou como parte da Especialização em Sistemas de Informações Geográficas (GIS). Você deve ter experiência equivalente à conclusão do primeiro curso nesta especialização, Fundamentos de GIS, antes de fazer este curso. Ao concluir a segunda aula da Especialização, você obterá as habilidades necessárias para ser bem-sucedido no programa completo.

Получаемые навыки

Análise espacial, análise, fluxo de trabalho, gerenciamento de dados

Рецензии

Nick, você e sua equipe fizeram um bom trabalho em tornar o curso agradável. O único problema que enfrentei foi ter problemas para baixar os dados das tarefas do tutorial 2. Mesmo assim, foi uma experiência muito boa.

Bom curso, bem estruturado para entregar as habilidades inestimáveis, que vão desde o gerenciamento de dados até a produção final após o processamento. Boa exposição à caixa de ferramentas, esperando mais no próximo curso.

Qualidade de dados e criação de mapas da web

A primeira metade deste módulo aborda a incerteza e a qualidade dos dados, incluindo uma aula sobre topologia, que afeta os relacionamentos de dados em suas classes de recursos vetoriais. Na Lição 8, a palestrante convidada Megan Nguyen falará tudo sobre o uso do ArcGIS Online, incluindo o compartilhamento de nossos mapas com nossos colegas.

Преподаватели

Nick Santos

Pesquisador de aplicações geoespaciais

Текст видео

[MÚSICA] Olá de novo a todos. Neste vídeo, vamos dar um passo atrás no amplo conceito de incerteza e erro. Discutiremos isso em algumas palestras porque é um conceito relativamente grande que afeta tudo o que você faz em GIS. Nesta lição, você aprenderá sobre os amplos tipos de incerteza que afetam os dados geográficos. E então falaremos especificamente sobre incerteza e como conceitualizamos nossos dados. Para que possamos fazer as escolhas adequadas ao projetar fluxos de trabalho de coleta ou análise de dados. Esses tópicos são simultaneamente mundanos e fascinantes, então tentarei dar muitos exemplos para mantê-lo interessado. Mas certifique-se de pausar o vídeo de vez em quando para pensar em como ele se aplica ao seu próprio trabalho. Quando digo incerteza e erro, estou falando sobre fatores que afetam a qualidade de nossos dados. E nossa capacidade de confiar que os dados que geramos representam com precisão a realidade em uma determinada área. Continuaremos voltando ao conceito de representação da realidade porque os dados GIS são freqüentemente aceitos como verdade, mas na verdade são apenas uma representação dela. Precisamos entender como os erros e a incerteza entram em nossos dados para saber como podemos avaliar e analisar esses dados com legitimidade. Para obter respostas sobre lugares reais e não apenas respostas sobre os próprios dados. Antes de começarmos, deixe-me dar um exemplo de meu próprio trabalho. Dados de terreno ou modelos digitais de elevação podem ser extremamente importantes para o trabalho hidrológico. Porque nos ajuda a responder a essa pergunta crítica de para onde flui a água? Mas um modelo digital de elevação, ou simplesmente DEM, é apenas uma aproximação da paisagem. Muitas vezes, tendo apenas uma célula raster para encontrar a altura do trem a cada 10-90 metros. Quando processamos DEMs para encontrar caminhos em declive para a água, acumulamos erros neles com base na incerteza dos dados. Isso ocorre porque em paisagens montanhosas e mutáveis, é provável que tenhamos uma visão ampla de onde estão as saídas de água e as confluências dos rios. Mas o processamento pode introduzir erros nas escalas locais a um ponto que muitas vezes você não pode ter certeza sobre os resultados específicos sem validação de dados significativa. Os rios podem aparecer fluindo a centenas de metros de onde realmente estão. Se meu objetivo é saber sobre as áreas a montante em um local, provavelmente não há problema. Mas se meu objetivo é obter localizações específicas de rios para meu geoprocessamento, então não posso confiar nos dados sem validação adicional. Eu poderia usá-lo para trabalho preliminar, etc. Mas para produtos finais, eu preciso entender o erro introduzido para que eu possa moderar meus resultados de acordo ou entendê-lo e então corrigi-lo inteiramente. Quando falamos sobre a incerteza dos fenômenos geográficos, podemos agrupá-los amplamente em quatro categorias. Primeiro, temos incerteza em nossa concepção do fenômeno que estamos medindo. Talvez ainda não entendamos claramente o que estamos procurando. Em segundo lugar, temos incerteza na própria medição, como erro introduzido por nossos instrumentos. Terceiro, temos a incerteza introduzida por nossa escolha de como representar os dados, como usar dados raster ou vetoriais. E, por último, temos a incerteza introduzida por nossa escolha em nossa análise. Como usar os dados disponíveis em uma escala diferente para representar nossos itens de interesse. Portanto, vamos começar com a primeira parte do processo de pesquisa, nossa concepção de nosso problema. Para começar, precisamos de definições objetivas e repetíveis de nosso fenômeno de interesse, para que possamos adquirir dados sobre ele. Isso é mais difícil do que parece, por exemplo, quem é nosso cliente? Quais são os seus interesses? Que características definem um bairro? O que especificamente constitui uma zona úmida? Quantos carvalhos e com que densidade é necessário para algo ser classificado como Oak Woodland versus Grassland? Este conceito se traduz ainda mais em pontuação e atributos. O que define especificamente um grau de A versus B? O que realmente significa um grau de inaceitável para proteção de dique de uma planície de inundação? Precisamos entender as compensações que fazemos aqui. Estamos necessariamente generalizando uma população em algum tipo de unidade agregada. E não podemos manter todas as informações sobre os indivíduos. Estamos agrupando-os para que possamos estudá-los como uma unidade. Mas os indivíduos têm diversidade. Portanto, definimos as características de interesse para nosso estudo, mas também temos em mente as compensações das características que estamos deixando de lado. Para que possamos entender as limitações de nossa análise, não podemos inferir coisas sobre as informações que reservamos. Levando essa incerteza na concepção ainda mais longe, vamos & # x27s considerar o caso de que sabemos o que queremos medir. Mas não temos a instrumentação, o tempo ou os recursos para estudar diretamente nosso item de interesse. Em vez disso, medimos algo mais que temos a capacidade de medir. E que sabemos estar correlacionado de alguma forma com nosso item de interesse. Em seguida, usamos essa informação para fazer inferências sobre o fenômeno de interesse. Pense nisso como medir algo por procuração. Pode introduzir um erro significativo, mas também pode ser muito necessário. Talvez você precise saber quantos carros há em uma determinada cidade, mas não pode realizar um censo real. Você tem as informações sobre a população da cidade e o número de domicílios. E por acaso você conhece a média estadual de propriedade de automóveis com base em pesquisas anteriores. Você pode usar essas informações para inferir a propriedade de um carro, mas introduzimos um erro, pois agora presumimos que nossa cidade está na média, em vez de algum outro ponto ao longo do espectro. Da mesma forma, talvez queiramos saber para onde os anfíbios estão, mas ir e encontrá-los diretamente consome muito tempo. Em vez disso, usamos um proxy para avaliar a umidade de um local ao longo do ano usando um sensor para inferir se é ou não um habitat adequado. Neste caso, substituímos habitat adequado para anfíbios e introduzimos incerteza em nossos dados. Também enfrentamos problemas com a regionalização de nossos dados em polígonos. Que combinação de características define uma zona? Quando algo que varia continuamente deixa de estar em um grupo ou polígono e passa a estar em outro? Usamos limites de tamanho ou esquemas de ponderação? Usamos análise difusa, onde mantemos parte dessa gradação, ou análise precisa, onde traçamos linhas claras? Temos os dados de que precisamos para atribuir ou dobrar dados nesses grupos de qualquer maneira? Às vezes, isso é claro, como acontece com a propriedade. Se traçarmos limites de propriedade, geralmente temos regras claras sobre quem é o proprietário de uma área. Mas e se, em vez disso, tentarmos classificar a paisagem? Talvez queiramos definir a adequação para um uso específico. Para planejadores urbanos, você pode questionar se deve representar um uso do solo, como atividade industrial, como um tipo único em um mapa. Ou se invadindo zonas mais específicas ou definindo tipos específicos de atividades. Da mesma forma, onde traçamos os limites de uma vizinhança? Grupos diferentes ocupam áreas diferentes e isso varia continuamente. E é difícil saber onde termina um bairro e começa outro. Para um mapa de furacão de perigo, você pode questionar como atribuir peso aos atributos para criar sua pontuação de perigo. Que afeta o modo como você cria os polígonos para os resultados. Se você está procurando criar polígonos de regiões climáticas, precisará decidir sobre as características de cada zona. Para que você possa atribuir determinados locais a cada um. Em tudo isso, você precisará entender como isso afeta itens individuais na análise. Deve um local ter terminado em um grupo ou outro grupo. E como mencionamos antes, de que especificidade abrimos mão de nossos dados agrupando-os? Ok, vamos deixar isso aqui por enquanto. Neste vídeo, discutimos os amplos tipos de incerteza que afetam nossos dados geográficos. E então entrou em detalhes sobre um tipo específico de incerteza. Incerteza e erro na concepção de nossos dados. Aprendemos sobre as fontes de erro em nossa definição de nosso fenômeno de interesse. De nossa capacidade de medir diretamente esse fenômeno e de como decidimos regionalizar ou agrupar indivíduos em categorias úteis. Eu realmente encorajo você a pensar sobre como esses fatores afetam seu próprio trabalho agora. Assim, você começa a praticar aplicá-los e trabalhar com as compensações. No próximo vídeo, retomaremos de onde paramos, discutindo a incerteza e como medimos os dados e partimos daí.


Capítulo 4 - Dados históricos: onde encontrá-los, como usá-los ☆

O uso de dados históricos tornou-se uma ferramenta padrão na economia, servindo a três propósitos principais: examinar a influência do passado nos resultados econômicos atuais para usar experimentos naturais únicos para testar teorias econômicas modernas e usar teorias econômicas modernas para refinar nossa compreensão de eventos históricos importantes. Neste capítulo, fornecemos uma análise abrangente dos tipos de dados históricos mais comumente usados ​​na pesquisa econômica e discutimos uma variedade de questões que eles levantam, como a mudança constante nas fronteiras nacionais e administrativas, a reorganização de grupos étnicos devido à migração, colonialismo, desastres naturais e muitas outras forças. Também apontamos quais avanços metodológicos permitem aos economistas superar ou minimizar esses problemas.


ATRIBUIÇÃO - Entregue um PDF produzido por R Markdown para D2L incluindo o seguinte:

  1. Repita o processo acima, mas crie 2 gráficos lado a lado para 2 novas resoluções de sua escolha. Crie ambas as parcelas na extensão do Nordeste dos EUA (ou se você usar outra espécie e ela não estiver no Nordeste, recorte para outra região dos EUA). Prenda os rasters de forma que plotem apenas para a extensão do Nordeste (ou outra região dependendo da espécie que você escolher).

ADICIONE UMA BARRA DE ESCALA: Veja estas abordagens potenciais: scalebar.R: https://rdrr.io/cran/raster/src/R/scalebar.R e https://rdrr.io/cran/raster/man/scalebar.html . Ou: https://www.rdocumentation.org/packages/raster/versions/2.6-7/topics/scalebar dica: observe as unidades (e extensão) de um raster digitando o nome do raster no prompt R.

MUDAR AS CORES: Faça com que cada um dos gráficos difira na cor dos pixels do raster de ocorrência das espécies.

REPRODUZA os pontos de ocorrência das espécies em um de seus mapas traçados. Use uma cor contrastante para os pontos.

ADICIONE UMA LENDA. dica: https://biologyforfun.wordpress.com/2013/03/11/taking-control-of-the-legend-in-raster-in-r/ Algumas dicas sobre como plotar LEGENDAS com rasters (“distribuição” abaixo) e shapefiles (“ocorrência” abaixo) juntos. “Esquerda” diz a R onde colocar a legenda (canto inferior esquerdo). Você também pode especificar as coordenadas reais. pch é o código R de base para a forma do ponto: http://www.statmethods.net/advgraphs/parameters.html - aqui está referenciando 21 e 15 que são os círculos e quadrados para "ocorrência" e "distribuição", respectivamente. Atribua suas cores com o comando “col =” e seu tamanho com “pt.cex”. Adicionar um título à legenda é importante, caso contrário, não sabemos o que estamos vendo. ? a lenda lhe dirá mais.

Repita 1a-e. acima, mas desta vez reprojete os dados em outra projeção para a América do Norte (sua escolha).

Responda resumidamente o seguinte: Como as diferentes projeções e resoluções mudam sua interpretação da distribuição das espécies? Lembre-se de que a distribuição não inclui apenas a extensão ou o tamanho do intervalo. Qual seria uma resolução apropriada e extensão de dados de ocorrência para as espécies que você escolheu se você está tentando representar sua distribuição completa? Que tipo de sistema de coordenadas (projetado ou geográfico), se houver, seria mais apropriado para usar com esses dados se você quisesse medir distâncias entre a) dois extremos da distribuição das espécies? eb) dois locais de ocorrência de espécies próximas?

Aqui estão alguns códigos úteis:


Convertendo shapefiles em pdf.

Tenho vários arquivos de forma que preciso preservar em um banco de dados que não aceita arquivos de forma. Existe um método de conversão de shapefiles e todos os seus dados em algo como o formato pdf?

Bibliotecário de GIS aqui. Em primeiro lugar, se você & # x27está tentando & quotar preservar & quotar dados geoespaciais, o formato preferido é shapefile e KML / KMZ ou GeoJSON são aceitáveis ​​em certas situações. A conversão para um formato de documento perderá muitas informações valiosas e não as preservará. A melhor maneira de preservar um arquivo de forma é colocá-lo em um arquivo zip e deixá-lo sozinho (ou, melhor ainda, gerenciar a fixidez criando e verificando somas de verificação em uma programação regular). Se seu banco de dados não pode aceitar um shapefile, então não é apropriado para preservação de dados geoespaciais.

Se você estiver tentando criar algo que possa mostrar a um usuário o que está contido em um arquivo, uma maneira rápida de fazer um PDF seria abrir a camada no software GIS e simplesmente exportar uma versão PDF do mapa.


Como transformar shapefiles em raster e agregá-los em um raster - Sistemas de Informação Geográfica

DESENVOLVIMENTO DE DIRETRIZES E MATRIZ

Ao implementar e usar um Sistema de Informação Geográfica (SIG), o usuário toma uma série de decisões importantes. A decisão de usar modelos de dados vetoriais ou raster, ou ambos, para codificar dados geográficos é crítica. Os dois modelos de dados têm vantagens e desvantagens específicas, mas a decisão não pode ser tomada apenas com base neles. Em essência, a escolha do modelo de dados dependerá dos usuários pretendidos, dos dados, do sistema ou sistemas e, o mais importante, do aplicativo. Tradicionalmente, a tecnologia de conversão de dados GIS não estava disponível ou não era precisa o suficiente para fins práticos, então o usuário era obrigado a usar o modelo de dados no qual os dados de origem estão disponíveis. Além disso, a integração do modelo de dados não é possível em muitos casos. No entanto, recentemente a integração entre os modelos de dados e os algoritmos usados ​​para rasterizar ou vetorizar dados GIS melhorou em um nível satisfatório. Portanto, agora os usuários de GIS podem usar ambos os modelos de dados simultaneamente.

9.2 Vantagens e desvantagens dos Modelos de Dados

A força do modelo de dados raster é sua simplicidade. Muitas operações em dados geográficos são mais fáceis de implementar e executar mais rapidamente em um GIS raster. A modelagem de dados contínuos, como geralmente é feito com dados de elevação ou hidrológicos, geralmente é realizada com um GIS raster. Uma desvantagem é que há uma compensação entre o tamanho dos conjuntos de dados raster resultantes e a precisão com que os recursos espaciais podem ser representados. Uma grade raster muito fina representará todas as curvas em um limite com detalhes suficientes, mas exigirá uma grande quantidade de espaço em disco.

A maioria das operações GIS padrão pode ser realizada em ambos os modelos de dados. Mas a precisão ou qualidade da saída não deve ser igual. Portanto, qual modelo de dados irá produzir um bom resultado dependerá de algum parâmetro. Certamente, o modelo de dados será um deles, pois cada modelo de dados tem sua especialidade e sua vantagem-desvantagem.

Tabela 9.1: Vantagens e desvantagens do modelo de dados vetoriais e raster

A topologia pode ser descrita explicitamente - boa para análise de rede

Representação gráfica precisa em todos os níveis

A recuperação, atualização e generalização de gráficos e atributos são possíveis

Vector Precision pode ser codificado com qualquer grau concebível de precisão

O tempo de exibição e plotagem está consumindo

Assuma o modelo de limite rígido do mundo

A topologia vetorial é complexa

O cálculo de distâncias pode ser complexo

Simples de organização de banco de dados.

Os dados raster podem ser processados ​​muito rapidamente

A modelagem matemática é fácil

Útil para análises de proximidade

O uso de grandes células de grade para reduzir os volumes de dados reduz a resolução espacial, resultando na perda de informações

Coordenar transformações difíceis e demoradas

Limitações na medição de recursos lineares.

(Adaptado de Burrough 1986 1998 Star 1990 Parson 1997 Gahegan et al 1988)

9.3 Escolha do modelo de dados

Consequentemente, a importância da escolha entre os modos de dados está diminuindo com o desenvolvimento da precisão das técnicas de conversão de dados entre modelos de dados. Mas ainda continua sendo a decisão principal de uma aplicação GIS.

Figura 9.1: Modelo de dados raster vs. vetor

Raster é Mozart construindo um tema da música em uma estrutura gloriosa, embora possa parecer ter notas demais. Beethoven é Vector com golpes ousados ​​e saltitantes, indo de um lugar para outro com rápida eficiência (Parson 1997). Da mesma forma que esses músicos têm estilos distintos, os modelos raster e vetoriais têm usos distintos. As unidades de observação de vetores são "pontos finais" e / ou linhas variáveis ​​ou magnitudes poligonais. A ênfase está no relacionamento e distribuição dos recursos geográficos. Além disso, os modelos de vetor são mais apropriados para observações do mundo real e os fenômenos são geralmente relacionados a locais específicos, medições de pontos, linhas e limites. Modelos raster são observações fixas em uma grade com ênfase na variação de uma característica geográfica em uma área. Os modelos raster são mais adequados para mostrar a variação geográfica dos fenômenos, enquanto um modelo vetorial é mais adequado para a documentação desses fenômenos.

É importante para os usuários de SIG, considerar as limitações e vantagens de cada modelo por dois motivos. Em primeiro lugar, o gerenciamento do tempo será mais eficiente ao selecionar o modelo de dados apropriado que atenderá aos requisitos dos usuários. Em segundo lugar, a análise ou saída do GIS será de maior valor para os usuários, essencialmente, há um custo de oportunidade envolvido.

Os comentaristas identificaram quatro áreas que o usuário deve considerar ao escolher entre os modelos de dados: precisão das coordenadas, velocidade do processamento analítico, requisitos de armazenamento em massa e a caracterização do fenômeno. (Van der Laan 1992 Piwowar et. al 1990) O usuário também terá que considerar as questões associadas à fonte dos dados.

A precisão do raster é limitada pelo tamanho das células. A precisão de localização é limitada à distância do centróide de uma célula a um de seus cantos. Os dados vetoriais podem ser codificados com qualquer grau de precisão desejado, limitado apenas pelo número de bits para a representação do número. (Um analista de GIS deve estar familiarizado com as maneiras pelas quais os números são representados no sistema que ele / ela está usando.) No entanto, deve-se ter o cuidado de distinguir entre a precisão aparente (determinada pelo número de bits) e a precisão real dos dados (conforme medido).

Os dados raster podem ser processados ​​muito rapidamente para responder a perguntas envolvendo sobreposições, proximidade e consultas booleanas. Nenhum cálculo é necessário para determinar as posições relativas entre as camadas. Na maioria dos casos, a análise requer comparação célula por célula do conteúdo das camadas, e pouca computação aritmética é necessária além de simples declarações condicionais. A simplicidade das operações de varredura tornou o modelo de varredura muito popular para sistemas de gerenciamento de recursos que eram executados em computadores pequenos, pois células grandes podem reduzir a complexidade e aumentar a velocidade.

O método mais simples de armazenamento de dados rasterizados requer um byte por célula. A compactação de arquivos é possível por meio de uma variedade de abordagens. As mais comuns são as formas de codificação de comprimento de execução, de modo que o grau de compactação alcançável depende da variabilidade espacial dos dados.

Os dados vetoriais requerem muito pouco armazenamento para polígonos simples, mas os requisitos de memória dependerão da complexidade dos objetos e das relações entre os objetos que devem ser armazenados no banco de dados. Geralmente, um modelo de vetor usará muito menos armazenamento do que um modelo baseado em raster de uma resolução alta o suficiente para emular a estrutura de vetores.

Finalmente, a mudança tecnológica afeta as especificações de velocidade e armazenamento. Uma regra geral amplamente aceita sugere que se obtém cerca de 10 vezes mais "potência do computador" (velocidade e espaço?) Por dólar gasto, a cada 3 ou 4 anos (John, 2001). De que forma essa melhoria pode influenciar a escolha entre os modelos de dados vetoriais e raster?

O tipo de dados e as operações a serem realizadas podem determinar a escolha do modelo de dados. Por exemplo, um raster fornece uma amostragem regularmente espaçada de fenômenos que não permite diferenças na taxa de mudança de fenômenos espaciais. A maior fonte de dados raster é o sensoriamento remoto, onde o satélite não varia sua amostragem em resposta à variação na superfície da Terra (embora seja possível, é claro, editar os dados brutos).

Se for conhecido onde ocorreu maior variação, pode ser possível amostrar essas áreas com mais precisão e evitar o desperdício de amostras em áreas de pouca variação. Uma representação vetorial pode especificar mais variabilidade espacial em algumas áreas do que em outras. Mas considere o caso de um problema de classificação de terras em que grandes áreas claramente de uma classe são representadas por polígonos. É improvável que a mudança de uma classe para outra seja abrupta e as regiões de limite podem ser melhor representadas em formato raster.

A expressão de limites difusos em (digamos) classificação de terras provavelmente também precisa de um modelo raster. Algumas abordagens de classificação de terras atribuem, para cada pixel em uma imagem de satélite, um valor de probabilidade para cada classe. Se houver n classes, pode haver n células, uma para cada classe, e mostrar em cada célula a probabilidade de que a área correspondente a essa célula seja membro da classe à qual o raster se aplica. (As implicações para os requisitos de armazenamento são consideráveis!)

Figura 9.2: Estrutura Raster vs. Vetor

Por outro lado, com dados rasterizados, é difícil agrupar células como um objeto com atributos, por exemplo, para conectar células ao longo de uma estrada ou agregar células como um povoamento de floresta. Essas organizações de dados são muito naturais em uma representação vetorial e as operações em objetos (como a escolha de rotas de veículos em uma rede rodoviária) são muito mais fáceis. Mas ficou claro que havia limitações, especialmente na medição de recursos lineares. Os dados vetoriais foram, portanto, usados ​​para a análise de características lineares porque os dados representavam as áreas homogêneas como polígonos delimitados por limites curvilíneos.

Para censo e muitas outras aplicações socioeconômicas, o modelo vetorial é mais apropriado. Estruturas de dados vetoriais permitem uma representação mais compacta de pontos e polígonos que definem objetos socioeconômicos. A estreita conexão com os sistemas de gerenciamento de banco de dados suporta aplicativos socioeconômicos que são caracterizados por uma grande quantidade de informações de atributos - por exemplo, centenas de censo ou variáveis ​​de pesquisa - que estão vinculadas a um número fixo de características espaciais, como distritos censitários, vilas ou grupos de pesquisas . Finalmente, a saída impressa de bancos de dados GIS vetoriais se assemelha mais aos mapas produzidos usando técnicas cartográficas tradicionais.

Mesmo assim, a capacidade de lidar com dados rasterizados é cada vez mais importante nas aplicações demográficas. Alguns dos dados de entrada úteis para delinear a enumeração são limites, alguns em formato raster. Felizmente, a escolha entre os modelos de dados geralmente não precisa ser um ou outro. Muitos softwares GIS agora oferecem suporte a ambos os tipos de dados espaciais. Isso, por exemplo, permite o uso de dados raster como um fundo no qual os recursos de linha e polígono podem ser desenhados. Assim, imagens de sensoriamento remoto ou superfícies de elevação podem ser exibidas em uma tela de computador juntamente com outras informações relevantes para auxiliar no delineamento das áreas de enumeração.

Recentemente, houve um avanço significativo na integração de formatos de dados. (Mckeown 1987 Nellis et al. Concese de 1990 et al. 1992 Van der Laan 1992) Isso gerou uma série de sistemas que permitem conversões entre modelos de dados raster e vetoriais. por exemplo. ERDAS Imagine, Arc / Info versão 6.0 e superior, Grass, MILGIS. (Evers et al. 1991 Mattikalli 1995) Pode-se argumentar que a escolha entre qual modelo de dados deve ser usado é inútil porque a maioria dos sistemas permite uma conversão fácil. Além disso, com a memória dos computadores dobrando a cada dezoito meses, o armazenamento em massa não é uma questão de preço nem de disponibilidade e as melhorias no processamento paralelo melhoraram o tempo de computação. De fato Evers at al. (1991) argumentam:

& quot que a necessidade de colocar esta questão (qual modelo de dados usar) não existe mais, uma vez que as mudanças tecnológicas tornaram possível o uso de um modelo raster e vetorial ao mesmo tempo & quot p.314

No entanto, está longe de ser tão simples. Os processos de vetorização e rasterização têm limitações distintas. Processos de vetorização, como seguimento de linha e captura de polígono, requerem hardware, software e algoritmos sofisticados, e trabalho manual intensivo pode ser necessário para reestruturar os dados resultantes. A conversão de dados de vetor para formato raster foi muito mais eficiente do que de raster para vetor (Johnson et al. 1988). Isso acontecia porque o processo de suavização de linha que deve ser executado em dados vetoriais derivados de arquivos rasterizados era demorado e ineficiente. Esses problemas podem anular as vantagens obtidas com a escolha do modelo de dados mais adequado. Além disso, existem questões de precisão. Por exemplo, Mattakalli (1995) destacou problemas com o processamento de pixels de fronteira na captura de polígonos devido à interpolação envolvida nos procedimentos de conversão de dados. Muitos dos algoritmos usados ​​para converter os dados não estão disponíveis no SIG sob o pretexto de sigilo industrial e, conseqüentemente, as limitações são desconhecidas. A escolha de qual método de conversão usar é, portanto, precária. (Worboys 1998 Mattakalli 1995)

A escolha de qual modelo de dados usar depende fortemente do aplicativo e, por sua vez, o aplicativo dependerá do usuário do GIS, seja ele low-end (GIS baseado na web que oferece um serviço simples) ou usuários high-end que pretendem usar o GIS para fins analíticos. Comentário de Evers e Scholten (1991):

& quotA natureza das necessidades ou visões do usuário separadas e variadas do mesmo banco de dados acompanha uma série de demandas às vezes conflitantes para um GIS & quot (p.314)

É fundamental codificar dados geográficos para que os requisitos do usuário sejam atendidos. Isso muitas vezes pode significar, no caso de usuários de baixo custo, fornecer uma visão clara e concisa das informações que podem ser acessadas rapidamente. Os GIS baseados na Web são um excelente exemplo. Segue-se que a escolha do modelo de dados, que essencialmente sustenta a visão, é vital.

O modelo de dados TIN se enquadra no modelo de dados vetoriais com a especialidade de lidar com recursos 3D. O modelo de dados TIN pode ser uma boa escolha para

v Análise quantitativa das condições espaciais por medidas e números

v Medida orientada ao volume da densidade do edifício e sua distribuição dentro de um quarto (plano urbano 3D para densidade).

v Análise espacial do espaço público e dos espaços abertos entre edifícios

v Análise espacial da vegetação, sua relação com edifícios e significado ecológico

v Análise de forma e formato da paisagem urbana por decomposição de detalhes

v Análise de iluminação e sombras como aspectos qualitativos de um ambiente urbano

v Aspectos temáticos, como a distribuição espacial de funções específicas

v Repercussões e efeitos de diferentes estágios de planejamento em sua ordem cronológica

v Comparação de planos alternativos

9.4 Diretrizes para selecionar o modelo de dados adequado

v Para uma mudança suave de dados no espaço, como aplicativos de poluição do ar ou da água, salinidade ou qualquer modelo de dados raster de aplicativos de análise de componente químico é melhor, pois pode armazenar mudanças suaves de qualquer atributo na superfície.

v Aplicação como a modelagem de simulação em que o usuário deseja saber a mudança do resultado final devido à mudança na entrada, o modelo de dados raster é melhor considerando a velocidade de processamento de dados.

v Se os dados para o aplicativo GIS forem imagens de satélite ou qualquer outro formato raster, a escolha do modelo de dados raster pode economizar tempo e dinheiro.

v No caso de resolução em que a precisão da localização é muito importante, o modelo de dados vetoriais produzirá bons resultados.

v Quando o GIS precisa de uma relação mais ou mais complexa com o banco de dados, o modelo de dados vetoriais é mais aplicável.

v Para a modelagem de vetores de superfície terrestre, o DEM é o melhor.

v Se o sistema GIS tiver menos capacidade de armazenamento de dados (espaço limitado no dispositivo de armazenamento porque a área de estudo é comparativamente grande), o modelo de dados vetoriais será o melhor.

v Onde uma área grande contém um único atributo, o vetor é melhor, pois um polígono pode assumir o atributo e representar o limite com mais precisão.

v Para representar o vetor de recurso linear é o melhor, raster não pode fornecer o comprimento de um recurso linear com precisão aceitável

v A representação do ponto requer na lista um pixel no modelo de dados raster, mas o vetor pode armazenar o ponto com mais eficiência, pois no modelo de dados vetoriais o ponto não tem área.

v Quando a área de serviço (região) sobreposta é necessária, como a área de serviço de um shopping center pode se sobrepor a outra, o modelo de dados vetoriais é o melhor

v A apresentação e análise do modelo de vetor de recursos urbanos 3D (TIN) é o melhor

v Para rede linear ou modelo de dados vetoriais de análise de rota é melhor

9.5 AVALIANDO UM MODELO DE DADOS

Uma vez que um modelo de dados tenha sido definido, ele deve ser avaliado. A seguir estão uma série de critérios de acordo com os quais qualquer modelo pode ser avaliado:

(1) Está completo? Ou seja, todas as entidades que queriam ser representadas e suas inter-relações podem ser modeladas?

(2) É robusto? É provável que o modelo seja capaz de acomodar circunstâncias especiais ou casos incomuns?

(3) É versátil? Quão ampla gama de funções pode ser fornecida para operar em dados modelados dessa maneira?

(4) Seu uso será eficiente? Os dados representados de acordo com este modelo serão razoavelmente econômicos em seu uso de armazenamento? Os dados podem ser recuperados e / ou as funções podem ser executadas com eficiência?

(5) Os dados podem ser convertidos facilmente da forma em que estão disponíveis para a forma exigida por este modelo de dados?


8 coletores de geodados móveis para Android

Todos que lidam com geodados também podem ter encontrado coleta de dados em campo. Tradicionalmente, a coleta de dados de campo era realizada em formulários de papel, mapas de papel, teodolitos, bússolas, circunferentores e assim por diante. Agora podemos usar sensores GPS e substituir o papel por formulários digitais em dispositivos móveis.

O que são geodados? Na maioria dos casos, são pontos com informações de atributos. Mais raramente, os geodados são linhas ou polígonos.

Abaixo, analisarei vários coletores de geodados para a plataforma Android ™. Eu apenas escolho as soluções que lidei comigo mesmo, portanto, tudo o que está escrito abaixo é minha própria experiência, nada mais. Além disso, irei considerar apenas aplicativos gratuitos ou de baixo custo e ignorar as soluções que exigem licença corporativa.

Revisão de coletores de geodados

Originalmente Open Data Kit (ODK) foi feito como uma ferramenta para a realização de pesquisas sociológicas.

Como os formulários em papel usados ​​nas pesquisas de opinião & # 8216tradicionais & # 8217, o ODK oferece formulários digitais para a descrição do item (observação, unidade de amostragem, respondente, etc.). Um item - um arquivo de formulário. Os formulários preenchidos são salvos e agregados como arquivos CSV ou KML de saída. Portanto, existem três ferramentas principais: criador de formulários (web ou desktop), coletor móvel, agregador de formulários (web ou desktop). O ODK consiste em sete ferramentas no total:

Construir & # 8211 Aplicativo baseado na web para criação simples de formulários.

Colete & # 8211 coletor móvel trabalhando com tipos de dados como: texto, localização, foto, vídeo, áudio e código de barras.

Agregar & # 8211 repositório online para armazenar, visualizar e exportar os dados coletados.

Form Uploader & # 8211 uploader especial para formulários e arquivos de mídia para ODK Aggregate.

Validar & # 8211 ferramenta para validação de formulário.

Pasta & # 8211 ferramentas para transferência de dados de Collect and Aggregate.

XLS2XForm & # 8211 alternativamente, o construtor de formulários pode usar o MS Excel.

Na minha opinião, esta & # 8216diversidade de ferramentas & # 8217 é muito complexa, especialmente para novos usuários. É por isso que o ODK produziu muitos aplicativos derivados com a simplicidade como objetivo principal. A seguir, veremos dois deles: KoBo Toolbox e GeoODK.

O único tipo de dado espacial que pode ser coletado pelo ODK é o ponto de localização atual (coordenadas GPS no sistema de referência WGS84). É impossível coletar pontos remotos ou selecionar pontos no mapa.

A principal vantagem do ODK (e seus derivados) é sua extrema flexibilidade de forma. Você pode criar vários campos: texto, numérico, inteiro, data, hora, selecionar um, selecionar múltiplo, lógico, código de barras, coordenadas, foto ou vídeo. E, em seguida, defina uma lógica de salto que permite evitar a rolagem dolorosa de campos desnecessários no dispositivo móvel e economizar um tempo de campo ausente.

KoBo Toolbox foi criado como um fork do ODK com o objetivo de ser fácil de usar.

Este aplicativo contém apenas três ferramentas: criador de formulários, coletor de dados móveis e agregador. Inicialmente, o construtor de formulários e o agregador funcionavam apenas como ferramentas de desktop baseadas em Java, mas agora eles estão mesclados e só podem ser usados ​​como aplicativos da web. Após a inscrição gratuita no site KoBo, o usuário pode criar formulários de preenchimento, carregá-los em dispositivos móveis, agregar os formulários preenchidos e até mesmo fazer visualizações simples dos resultados na interface da web. O coletor móvel funciona de forma idêntica ao ODK (figura 1), eles até usam o mesmo diretório de trabalho no dispositivo móvel (é por isso que o KoBo Collect não pode ser usado ao mesmo tempo com o ODK Collect!).

Figura 1 & # 8211 Interface do usuário KoBo Collect (um dos formulários disponíveis)

Além disso, o KoBo pode ser usado não apenas como um aplicativo autônomo, mas também via navegador web (testado no Firefox para Android, Google Chrome para Android e Safari para iOS), também quando você está off-line (figura 2). Isso o torna quase multiplataforma. A documentação do usuário é concisa e bem ilustrada.

Resumindo, KoBo Toolbox é um & # 8216ODK com esteróides & # 8217, mais simples e elegante do que seu pai.

Figura 2 & # 8211 KoBo Collect no navegador da web móvel

GeographiCal Open Data Kit (GeoODK) é mais uma modificação do ODK com o objetivo de mesclar a flexibilidade dos formulários ODK com o visualizador de mapa simples.

GeoODK tem uma funcionalidade semelhante à do ODK e consiste em várias ferramentas. Além disso, ele pode exibir itens de ponto em um mapa raster online ou offline (figura 3). Para preparar mapas offline, o MapBox TileMill é usado. Os formatos de saída são CSV e KML, mas GeoODK oferece recursos especiais para conversão de dados de formato nativo em shapefiles.

Figura 3 e # 8211 Tela inicial do GeoODK

Coleta de dados móveis (MDC) faz parte de Nuvem GIS & # 8211 uma solução web abrangente para criar, fazer upload, editar, publicar e compartilhar dados espaciais.

É uma ferramenta muito fácil, mas poderosa, no entanto, o plano de conta gratuita impõe limitações significativas (100 MB para raster e mídia, 10.000 recursos vetoriais, apenas mapas públicos e, o pior, apenas um dispositivo móvel para coleta de dados).

O MDC é em geral semelhante ao GeoODK, mas, ao contrário deste, oferece uma interface web única e clara para todos os estágios de criação, edição e processamento de dados. Da mesma forma que GeoODK MDC não é capaz de adicionar recursos ao mapa diretamente, apenas via formulário a partir da localização GPS atual (figura 4). O criador de cache de mapa off-line é enviado & # 8216 fora da caixa & # 8217.

Figura 4 & # 8211 Formulário MDC com opção de escolha

Existem outras maneiras de usar MDC em vez de coletor para GIS Cloud. Por exemplo, aqui o autor descreve como usar MDC como coletor para QGIS Cloud. É difícil superestimar o poder do QGIS, mas infelizmente não posso dizer que o QGIS Cloud é uma ferramenta muito estável. Talvez seja apenas meu problema.

NextGIS é uma solução complexa para coleta, armazenamento e processamento de dados geoespaciais. Consiste em web, desktop (clone do QGIS Desktop) e partes móveis.

O último é um aplicativo Android para trabalhar com geodados em um campo. NextGIS Mobile possui uma interface de usuário moderna e intuitiva adaptada a qualquer tamanho de tela (figura 5).

Figura 5 & # 8211 Tela de visualização do mapa do NextGIS Mobile

O formato vetorial básico é GeoJSON (felizmente, ele pode ser convertido de / para shapefiles no QGIS / NextGIS Desktop sem problemas) enquanto uma ampla variedade de formatos raster e vetoriais podem ser usados ​​diretamente ou por meio de protocolos de troca de dados. Um plugin chamado QTiles foi desenvolvido especialmente para a criação de cache offline de blocos no QGIS.

Você pode criar e editar pontos (do sensor GPS ou em qualquer lugar no mapa), linhas ou polígonos, bem como desenhar linhas ou polígonos por meio de rastreamento. Outra ferramenta de desktop NextGIS, Formbuilder, pode ser usada para a criação de formulários personalizados para coleta de dados (apenas para o sistema operacional Windows, é muito, muito ruim!). Mas atenção: o resultado não é uma forma, mas uma nova camada vetorial! Na minha experiência, isso funciona com alguns bugs. Por exemplo, meus formulários não exibem a opção & # 8216selecione um da lista & # 8217 corretamente, além disso, não é possível visualizar a lista completa de valores (figura 6). Mas espero que os problemas sejam corrigidos em breve. Como sei de meus amigos, a versão do desenvolvedor funciona mais estável.

Figura 6 e # 8211 Formulário NextGIS Mobile, botões desabilitados

Em geral, o NextGIS tende a se transformar no ArcGIS & # 8216open source & # 8217 e cobre todos os aspectos de mapeamento e geoprocessamento. E eu acho que é legal. Mas a estabilidade do Arc ainda não é uma característica do NextGIS.

MapIt GIS é um GIS móvel proprietário abrangente que fornece uma ampla gama de operações básicas com geodados, por exemplo, coleção de dados.

É independente de qualquer aplicativo de desktop ou web e os arquivos de saída para MapIt podem ser processados ​​usando qualquer software GIS de sua preferência. Como alternativa às soluções descritas acima, o MapIt tem seu próprio & # 8216form builder & # 8217: você apenas define os campos e valores no celular. MapIt permite importar, criar, editar e exportar pontos, linhas e polígonos, pode usar serviços de mapas online (como Google Maps ou Open Street Map) ou cache off-line de blocos com um gerenciador de camadas flexível (Fig 7). A documentação é simples, mas abrangente e bem ilustrada.

Figura 7. Tela de visualização do mapa Mapit GIS

Infelizmente, a versão gratuita do MapIt tem uma funcionalidade fortemente restrita. No entanto, seu preço não é alto, mesmo para um usuário ucraniano.

AmigoCloud visa resolver a maioria dos problemas de GIS móveis e # 8211 falta de formatos geoespaciais suportados.

Após um rápido cadastro, o usuário pode fazer upload de quase qualquer tipo de geodados próprios para o servidor AmigoCloud (ou criar um novo geo-inquérito do zero), instalar aplicativo móvel (Android e iOS suportados agora), fazer login e esquecer tudo (figura 8 )

Figura 8 e # 8211 Tela principal do AmigoCloud

A sincronização de dados entre o celular e o servidor é realizada em tempo real automaticamente quando o dispositivo móvel obtém acesso wi-fi. Se o usuário estiver offline, tudo será sincronizado mais tarde também. A interface web possui caixa de ferramentas simples e intuitiva para compartilhamento, edição e exportação de geodados. Suporta também um formulário simples para coleta de geodados (figura 9).

Figura 9 e # 8211 Formulário em branco do AmigoCloud

A lista de formatos suportados do site oficial: BNA, CSV, DGN, DXF, ECW, ESRI Shapefile, FileGDB, GML, GMT, GPKG, GPX, GTiff, GeoJSON, GeoRSS, Geoconcept, HFA, JPEG, KML, MBTiles, Arquivo MapInfo , MrSID, OSM, OSM (Protobuffer), PCIDSK, PNG, S57, SDTS, SGI, SQLite, TIGER, UK .NTF, XLSX. Impressionante, não é?

INTELIGENTE (Solução Mobile sous Android pour les Relevés Terrains) é mais uma solução móvel para coleta de geodados.

É um projeto não comercial pequeno e pouco conhecido, porém em minha opinião é um dos melhores para trabalhos pontuais e individuais na área. A SMART oferece suporte a formatos vetoriais e raster comuns (consulte as Tabelas), mas tem algumas limitações de tamanho de arquivo. Também tem seu próprio construtor de forma simples (figura 10), e é capaz de medir áreas e distâncias e desenhar polígonos por rastreamento.

Figura 10 e # 8211 SMART formulário em branco

Para mim, há apenas uma desvantagem: a SMART começa seu trabalho com a criação de uma & # 8216mission & # 8217 que deve ser concluída antes da saída. Você pode ver seus geodados apenas enquanto a missão está ativa. Infelizmente, não consegui encontrar nenhuma capacidade de continuar esta missão após a finalização. Os dados coletados anteriormente também não serão mostrados. No entanto, para mim, o SMART é o GIS móvel mais intuitivo do momento.

Para mais informações (se você lê francês, é claro): wikismartproject

Formato de geodados de entrada

.shp KML GeoJSON WMS TMS WFS CSV cache de blocos
do online
fonte
mbtiles
ODK
KoBo
GeoODK + +*
MDC para GIS Cloud +*
NextGIS Mobile +*** + + + +**
MapIt GIS + + + + +
AmigoCloud + + + + + +
INTELIGENTE + + + + +

* O cache de blocos pode ser criado manualmente a partir de camadas raster e vetoriais no dispositivo móvel
** o cache do bloco pode ser criado manualmente a partir de fontes online e soluções de desktop
*** também pode usar arquivos .ngfb (variantes especiais NextGIS do GeoJSON)

.shp KML geojson WFS CSV MapInfo DXF
ODK + +
KoBo + +
GeoODK +** + +
MDC para GIS Cloud +* +* +* +* +*
NextGIS Mobile + +
MapIt GIS + + + +
AmigoCloud + + + + + +
INTELIGENTE + +

* via interface web
** por meio de ferramentas adicionais

Comparação dos principais recursos

ODK KoBo GeoODK GIS Cloud MDC NextGIS Mobile MapIt GIS AmigoCloud INTELIGENTE
Desktop / Sincronização da Web + + + + + +
Formulários personalizados + + + + + + + +
pontos + + + + + + + +
linhas + + + +
polígonos + + + +
visão do mapa + + + + + +
funciona off-line + + + + + + + +
limitações para conta gratuita + + +
tirar de uma localização atual + + + +
Medidas + +
Rastreamento GPS + + + +

Nesta postagem, revisamos apenas algumas ferramentas operadas pelo Android para coleta de geodados. Todas as soluções têm alguns pontos fortes e fracos. Ainda estou esperando por um GIS móvel ideal, se tal software for possível, é claro.

Por favor, sugira seus coletores de geodados móveis preferidos nos comentários abaixo!


Lidando com Dados Perdidos

Os dados raster costumam ter um NoDataValue associado a eles. Este é um valor atribuído a pixels onde os dados estão faltando ou nenhum dado foi coletado.

Por padrão, a forma de um raster é sempre retangular. Portanto, se tivermos um conjunto de dados que tem uma forma que não é retangular, alguns pixels na borda do raster terão NoDataValue s. Isso geralmente acontece quando os dados foram coletados por um avião que sobrevoou apenas alguma parte de uma região definida.

Na imagem abaixo, os pixels pretos possuem NoDataValue s. A câmera não coletou dados nessas áreas.

Na próxima imagem, as bordas pretas foram atribuídas a NoDataValue. R não renderiza pixels que contêm um NoDataValue especificado. R atribui dados perdidos com NoDataValue como NA.

A diferença aqui aparece como bordas irregulares no gráfico, em vez de espaços pretos onde não há dados.

Se seu raster já tem valores NA configurados corretamente, mas você não tem certeza de onde eles estão, você pode plotá-los deliberadamente em uma cor específica. Isso pode ser útil ao verificar a cobertura de um conjunto de dados. Por exemplo, às vezes os dados podem estar faltando onde um sensor não pode "ver" seus dados de destino, e você pode desejar localizar esses dados faltantes e preenchê-los.

Para destacar os valores NA no ggplot, altere a camada scale_fill _ * () para conter uma instrução de cor para os valores NA, como scale_fill_viridis_c (na.value = 'deeppink')

O valor que é convencionalmente usado para anotar os dados ausentes (o valor NoDataValue) varia de acordo com o tipo de dados raster. Para rasters de ponto flutuante, a figura -3,4e + 38 é um padrão comum, e para inteiros, -9999 é comum. Algumas disciplinas têm convenções específicas que variam em relação a esses valores comuns.

Em alguns casos, outros valores NA podem ser mais apropriados. Um valor NA deve ser a) fora do intervalo de valores válidos eb) um valor que se ajusta ao tipo de dados em uso. Por exemplo, se seus dados variam continuamente de -20 a 100, 0 não é um valor NA aceitável! Ou, para categorias que numeram de 1 a 15, 0 pode ser adequado para NA, mas usar -.000003 forçará você a salvar o GeoTIFF no disco como um raster de ponto flutuante, resultando em um arquivo maior.

Se tivermos sorte, nosso arquivo GeoTIFF tem uma tag que nos diz o que é NoDataValue. Se tivermos menos sorte, podemos encontrar essa informação nos metadados do raster. Se um NoDataValue foi armazenado no tag GeoTIFF, quando R abrir o raster, ele atribuirá cada instância do valor a NA. Os valores de NA serão ignorados por R conforme demonstrado acima.


2. Avaliação e otimização de caminhos

2.1. Problema de caminho mais curto

Dada uma rede de um conjunto de n nós e um conjunto de m arcos, cada um com um comprimento associado, o problema de encontrar um caminho de um nó designado como origem para outro designado como destino de forma que a soma dos comprimentos de seus arcos seja minimizada é conhecido como o problema do caminho mais curto. Muitos algoritmos foram desenvolvidos para sua solução e o mais conhecido talvez seja o proposto por Dijkstra (1959). Em sua forma original, o algoritmo de Dijkstra resolve o problema do caminho mais curto no tempo O n 2. Sua eficiência de tempo de execução pode ser melhorada em teoria com estruturas de dados especiais, como o ‘heap Fibonacci’ (Gabow et al. 1986) para O n log n + m tempo ou na prática com técnicas heurísticas, como o ‘algoritmo de busca A *’ (Hart et al. 1968 ).

2.2. Variantes do problema do caminho mais curto

Embora seja mais comum definir o comprimento de um caminho como a soma dos comprimentos de seus arcos, é possível usar outras funções para agregar esses comprimentos. As funções max e min são duas alternativas. O uso da função max redefine o comprimento de um caminho como o maior comprimento de qualquer arco do caminho e modifica o problema do caminho mais curto para o problema do 'caminho minimax' (Oded e Handler 1987), que pode ser resolvido pelo algoritmo de Dijkstra com pouca modificação. Se o problema for considerado em uma rede não direcionada, ele pode ser resolvido em O m repetindo uma pesquisa em profundidade (DFS) para um caminho viável em cada sub-rede progressivamente reduzida da rede (Camerini 1978).

Da mesma forma, se a função min substituir a função soma, o comprimento de um caminho é redefinido como o menor comprimento de qualquer arco no caminho. Embora seja trivial (e de uso prático limitado) encontrar um caminho que minimize o menor comprimento do arco, vale a pena considerar maximizar o menor comprimento do arco na busca do caminho. O problema do 'caminho maximin', como tal, é matematicamente equivalente ao problema do caminho minimax mencionado acima e, portanto, também pode ser resolvido. O problema foi introduzido pela primeira vez como 'o problema da rota de capacidade máxima' por Pollack (1960) e pode ser chamado por nomes diferentes, como 'o problema do caminho mais curto de gargalo' (Gabow e Tarjan 1988) e 'o problema do caminho mais amplo' (Wang e Crowcroft 1995) dependendo do contexto. É importante notar que se a função de soma fosse usada para a agregação de comprimentos de arco, o problema de maximização seria computacionalmente intratável, pois é um problema NP-difícil conhecido como "o problema do caminho mais longo" (Lawler 1976).

2.3. Caminhos de menor custo em superfícies de custo raster

Onde houver entidades espaciais entre as quais os relacionamentos de adjacência e métrica são definidos, o problema do caminho mais curto e suas variantes podem ser considerados. No caso de espaço raster, duas células de grade que compartilham uma borda de grade ou um e apenas um vértice de grade são frequentemente assumidas como (ortogonalmente ou diagonalmente, respectivamente) adjacentes uma à outra e um caminho é representado por uma sequência de células adjacentes ou de arcos implicados por células adjacentes.

Se, como é frequentemente o caso com GIS baseado em raster, a distância entre duas células adjacentes é calculada como a distância em linha reta entre seus centros multiplicada por seu valor médio, a seguinte fórmula fornece o comprimento de um caminho, P, em uma superfície, f, aqui referido como caminho P'S' somaf comprimento 'e denotado por l s u m P, f. (1) l s u m P, f = ∑ i, j ∈ P f i + f j 2 ⋅ l i, j (1)

onde f i e l i, j indicam o valor da célula eu na superfície f e a distância em linha reta entre os centros das células eu e j, respectivamente.

Se superfície f representa o custo, a equação acima é equivalente à definição do comprimento de custo convencional (ponderado). Assim, o que é comumente conhecido como um caminho de menor custo é um caminho que minimiza esse comprimento e aqui referido como um "caminho de custo mínimo" para consistência em nossa terminologia.

Embora seja menos convencional, a otimização do caminho P pode ser avaliado em termos do valor máximo entre todas as suas células na superfície f, aqui referido como caminho P'S' max-f comprimento 'e denotado por l m a x P, f. É formalmente expresso por: (2) l m a x P, f = max i ∈ P f i (2)

O problema de encontrar um caminho com o menor comprimento de custo máximo - ou um "caminho de custo minimax" em nossa terminologia - entre duas células terminais é uma versão raster do problema do caminho minimax. Minimizar o comprimento do custo máximo certamente não significa minimizar o comprimento do custo da soma, mas tem um efeito indireto de diminuí-lo. Uma vantagem real de usar esse comprimento no problema do caminho de menor custo é que sua solução é sensível apenas à ordem dos valores de custo, não às suas magnitudes. Portanto, se não houver informações disponíveis sobre as diferenças absolutas ou relativas entre os valores de custo, o que pode invalidar o uso do comprimento do custo da soma, o problema do caminho do custo mínimo ainda está bem definido e resolvido.

Esteja ciente aqui que quando o custo só é mensurável em uma escala ordinal, os comprimentos de custo máximo não podem ser comparados de forma significativa por suas diferenças (absolutas ou relativas). Para ver isso, suponha que haja uma superfície de custo com cinco valores de custo, 1, 2, 3, 4 e 5, medidos em uma escala ordinal, e suponha também que dois caminhos estão situados nesta grade e seus comprimentos de custo máximo são 2 e 4. Então, se os valores de custo forem renomeados, digamos, como 1, 3, 5, 7 e 9, seus comprimentos de custo máximo serão alterados para 3 e 7. Isso implica que a diferença entre esses comprimentos pode ser aumentado ou diminuído arbitrariamente.

2.4. Caminhos mais adequados em superfícies de adequação de varredura

Pode haver casos em que os planejadores de caminho estejam interessados ​​não em minimizar o custo, mas em maximizar alguma condição desejável ou "adequação" em geral. Em uma determinada superfície raster que atribui a cada célula um valor indicando o grau de adequação para um determinado uso naquela célula, os planejadores podem esperar que o GIS seja capaz de encontrar um caminho "mais adequado" entre quaisquer células escolhidas.Se, assim como a contraparte de menor custo, o caminho mais adequado pretende ser aquele que tem o maior comprimento de adequação de soma - ou um 'caminho de adequação de máximo' em nossa terminologia, temos o problema de caminho mais longo NP-difícil . O problema é geralmente intratável como mencionado anteriormente, mas sua versão raster é trivial porque uma solução pode ser obtida percorrendo todas as células na superfície de adequação. No entanto, esse não é o tipo de solução que normalmente seria esperado na prática.

Uma abordagem alternativa frequentemente encontrada na literatura e na prática é converter uma superfície de adequação em uma superfície de custo, na qual um caminho de custo mínimo é procurado como o caminho mais adequado. A conversão de adequação em custo pode ser feita relacionando de forma inversa ou negativa o custo e a adequação (por exemplo, Ferreras 2001, Wang et al. 2008, Chetkiewicz e Boyce 2009). Como um exemplo simples, um conjunto, S, de valores de adequação <1, 5, 9> podem ser revertidos em um conjunto de valores de custo <9, 5, 1> pela seguinte função linear: (3) c o s t = min S + max S - s u i t a b i l i t y (3)

Embora esse tipo de conversão seja intuitivo e fácil de implementar, ele não mantém necessariamente a ordem de otimização dos caminhos. Para ver isso, com referência à Equação (3), considere dois caminhos de modo que eles tenham o mesmo valor l s u m P, s u i t a b i l i t y, mas um é geometricamente mais longo que o outro. Porque ambos os caminhos são penalizados adicional e constantemente - por 10 (= 1 + 9) no presente exemplo - para cada comprimento de unidade, o caminho mais longo tem a maior soma P, valor de custo, o que contradiz a otimização igual dos dois caminhos em termos de aptidão. Pela mesma razão, um caminho de custo mínimo em uma superfície de custo transformada de uma superfície de adequação por meio de uma função envolvendo um termo constante tem uma tendência sistemática de se tornar mais reto e menos sensível à distribuição espacial dos valores de adequação originais conforme o termo constante se torna maior . A diferença dos dois caminhos mostrados na Figura 1 foi causada, na verdade, por esse efeito, uma vez que os valores de custo de 11 a 20 podiam ser vistos como resultado da adição de 10 a cada um dos valores de custo de 1 a 10.

Portanto, não importa como uma solução é gerada, sua otimização deve ser avaliada em termos da adequação original e não do custo artificial derivado dela. Conforme já discutido, no entanto, o comprimento de adequação de soma pode não ser um bom meio para isso, porque aumenta monotonicamente com o comprimento geométrico e, portanto, dá uma vantagem injusta para um caminho mais longo. Uma resolução direta desse viés normaliza a somaf comprimento de cada caminho, P, por seu comprimento geométrico para obter caminho P'S' significa-f comprimento. 'Fazendo l m e a n P, f, denotar este comprimento, é formalmente expresso por: (4) l m e a n P, f = l s u m P, f ∑ i, j ∈ P l i, j (4)

Assumindo que se concorda que um caminho com maior comprimento médio de adequação é mais adequado para o uso em consideração, surge a pergunta: como encontrar um caminho ótimo em termos deste comprimento? É um caminho de custo mínimo em uma superfície de custo transformada de uma superfície de adequação uma solução satisfatória, se não ótima? Outra questão importante é: como a adequação é medida em primeiro lugar? É medido em uma escala que torna as diferenças (absolutas ou relativas) de quaisquer dois valores significativas? Caso contrário, nem o comprimento de adequação de soma nem o comprimento de adequação média são uma métrica válida.

Essas questões levam ao uso de outro tipo de comprimento semelhante ao máximof comprimento introduzido anteriormente para o problema do caminho de menor custo. Dado um caminho, P, e uma superfície, f, é caminho P'S' min-f comprimento, 'denotado por l m i n P, f e definido por: (5) l m i n P, f = min i ∈ P f i (5)

Certamente, a relevância desse comprimento para o problema do caminho mais adequado deve ser testada. Se a adequação for assumida com segurança para ser medida em uma escala de razão, deve ser adequado avaliar a otimização de um caminho em termos de comprimento de adequação média. Por outro lado, se a adequação for medida em uma escala ordinal, o comprimento mínimo de adequação parece ser uma medida de otimização razoável. O problema de encontrar um caminho com o maior comprimento mínimo de adequação - ou um "caminho de adequação maximin" em nossa terminologia - entre duas células terminais é uma versão raster do problema do caminho maximin. É, como discutido anteriormente, equivalente ao problema de caminho minimax bem resolvido. Isso significa que nenhuma conversão de adequação para custo é necessária para sua solução. Na verdade, um caminho de maximin-adequação em uma superfície de adequação é um caminho de custo mínimo na superfície de custo derivado da superfície de adequação pela Equação (3).


Listagem de software: Raster

Baixe os mapas do Google Earth, trace e salve a rota do GPS e visualize e retifique imagens raster gif, jpg, bmp e arquivos de formato de edição, crie uma nova camada, adicione a camada existente, remova camadas, troque camadas, salve a camada, defina a fonte de dados da camada, propriedades da camada, aumentar e diminuir o zoom, deslocar, identificar, selecionar recursos, inverter seleção, mostrar tabela de dados, construtor de consulta de dados, construtor de consulta de localização, construir rede, encontrar caminho mais curto, imprimir mapa, salvar imagem de mapa, copiar imagem de mapa para a área de transferência , salvar mapa do projeto, editar mover vértice, editar mover recursos, ajustar vértices, definir vértice XY, mover configurações, converter sistema de coordenadas, aplicar script VB, copiar recursos selecionados para outra camada, mover recursos selecionados para outra camada, excluir recursos selecionados, editar tabela de dados, modificar a estrutura da tabela, editar recursos do mapa, desenhar novos recursos, GPS, 3D, etc.

  • Editor:smartwebonline.com
  • Encontro: Data:
  • Tamanho: 3194 KB
  • Plataforma: Win2000, WinOther

image2svgt é um utilitário de linha de comando para Windows para converter uma imagem raster (JPEG, PNG, BMP etc) em formato SVG Tiny.

  • Editor:homepage.ntlworld.com
  • Encontro: Data:
  • Tamanho: 10 KB
  • Plataforma: Windows 7, WinOther, WinVista

Conversor raster para vetor, que pode converter bitmap raster em imagem vetorial em alta velocidade. ele suporta todos os tipos de formato de imagem como BMP, JPG, TGA, TIF, PCX etc. que podem identificar a linha central, linha de contorno e fornecer a função de preenchimento vetorial, conveniência da inovação da indústria, formas de configuração dos parâmetros intuicionisticamente, o que você vê e o que você obtém. Essas funções o ajudarão consideravelmente a configurar os parâmetros de cada item. Fornece os filtros de ruído para imagem em alta resolução, o que irá efetivamente melhorar a qualidade da imagem. Esta versão do software possui função de processamento de lotes de imagens múltiplas e interface de uso mais amigável.

  • Editor:Software DWG TOOL
  • Encontro: Data: 07-05-2014
  • Tamanho: 1828 KB
  • Plataforma: Win2000, Win7 x32, Win7 x64, Windows Server, WinOther, WinVista, WinVista x64

Vextractor é um programa de vetorizador para transformar imagens raster em formatos vetoriais, construindo linhas de centro e contornos. Esta ferramenta pode ser usada para a vetorização de fotos, logotipos e outras imagens de arte de linha para uso em software de design gráfico vetorial. Você também pode vetorizar gráficos, desenhos, mapas e esquemas para entrada em sistemas CAD ou GIS. Principais recursos do Vextractor: Formatos de raster de entrada: BMP, GIF, TIFF, GeoTIFF, JPEG, PCX, TGA, PNG, RAS, PBM, PGM, PPM, WBMP, ICO Formato de saída para informações vetoriais: AutoCAD DXF, DXB, HPGL, WMF , EMF, ArcView Shapefiles, MapInfo MID / MIF, ASCII XYZ, Scalable Vector Graphic - SVG, Encapsulated PostScript - EPS, Adobe Illustrator - AI, ILDA Image Data Transfer Format Criar linhas de centro e contornos Reconhecer splines, ortolinas, arcos e círculos integrados editor de vetores Filtragem de imagens e.

  • Editor:VextraSoft
  • Encontro: Data: 14-09-2014
  • Tamanho: 3041 KB
  • Plataforma: Win2000, Win7 x32, Win7 x64, Windows Server, Windows Vista, WinOther, WinVista

Se você deseja editar um arquivo raster em seu programa CAD, primeiro é necessário convertê-lo em um arquivo vetorial. AbleTracer faz exatamente isso, transformando desenhos em papel digitalizados em um formato vetorial. Parece um programa gráfico típico, com barras de ferramentas e paletas flutuantes, você pode editar a imagem raster, vetorizá-la e editar o desenho vetorial. AbleTracer também oferece suporte TWAIN para importar imagens diretamente de scanners. AbleTracer é um editor e conversor rápido e eficiente para Windows 9x / Me / NT / 2K / XP / Vista / Win7. Alguns recursos: * Muitos formatos raster suportados (BMP, TIF, JPG, TGA, PCX, PNG e assim por diante) * Cinco formatos de vetor de saída (DXF, EPS, EMF, WMF e AI) * Vários métodos de vetorização * Muitos filtros raster, ferramentas e efeitos * Comandos e filtros de edição de vetores * Existem principal, "assistente", "lote" e.

  • Editor:Desenvolvimento AbleTracer
  • Encontro: Data: 10-11-2014
  • Tamanho: 2505 KB
  • Plataforma: Win2000, Win7 x32, Win7 x64, Windows Server, Windows Vista, WinOther, WinVista, WinVista x64

O processo de conversão de R2V começa com um processo de digitalização de boa qualidade. No momento em que um desenho em papel é cuidadosamente digitalizado, o arquivo digital resultante é um arquivo conhecido como arquivo raster. O scanner de grande formato utilizado para digitalizar os desenhos em papel para a conversão de raster em vetor deve ser um scanner capaz de oferecer uma imagem de boa qualidade. A qualidade da imagem é tudo aqui. No caso de duas linhas ficarem turvas e aparecerem como uma linha no processo de digitalização, será, no entanto, caso não seja inviável, entender que elas devem ser alienadas quando a imagem raster digitalizada é alterada para uma imagem baseada em vetor.

  • Editor:Software RasterVect
  • Encontro: Data: 02-08-2016
  • Tamanho: 23782 KB
  • Plataforma: WinXP, WinVista, WinVista x64, Win7 x32, Win7 x64, Win2000, Windows2000, Windows2003, Windows Vista, Win98, WinME, WinNT 4.x, Win95, Windows Media Center Edition 2005, Windows 8, Windows Server 2012

Se você deseja editar um arquivo raster em seu programa CAD, primeiro é necessário convertê-lo em um arquivo vetorial. RasterVect faz exatamente isso, transformando desenhos em papel ou imagens raster em um formato vetorial. Imagens raster podem ser importadas digitalizando desenhos em papel original. Há suporte para TWAIN e WIA para importação de todos os scanners. Os formatos de vetor de destino (DXF, WMF, EMF, EPS e AI) são suportados pela maioria dos aplicativos CAD que usam gráficos vetoriais, como Adobe Illustrator, Corel Draw, AutoCAD. Existem ferramentas de visualização como zoom, rolagem e seleção de cores. Características: Reconhece linhas ortogonais e inclinadas, arcos e círculos. Tem modos ORTHO, SNAP e OSNAP. Formas de cantos corretos em linhas cruzadas, arcos e círculos. Mantém a escala de um desenho inicial. Pode corrigir um ângulo de giro de um desenho raster inicial.

  • Editor:Software RasterVect
  • Encontro: Data: 02-04-2018
  • Tamanho: 2826 KB
  • Plataforma: Win2000, WinXP, Win7 x32, Win7 x64, Windows 8, Windows 10, WinServer, WinOther, Windows2000, Windows2003, Windows Server 2012, Windows Tablet PC Edition 2005, Windows Media Center Edition 2005, WinVista, Windows Vista, WinVista x64

vetorizador, que pode converter bitmap raster em imagens vetoriais em alta velocidade. ele suporta todos os tipos de formato de imagem como BMP, JPG, TGA, TIF, PCX etc. O formato de saída do vectorgrah suporta DXF, WMF e HPGL no momento. Os formatos de vetor de destino são suportados pela maioria dos aplicativos CAD que usam gráficos vetoriais, como AutoCAD e Corel Draw ..

  • Editor:wang zhi xiang
  • Encontro: Data: 1-12-2002
  • Tamanho: 1425 KB
  • Plataforma: WinOther

O driver de conversão de impressão em imagem é um software de imagem e conversão que pode ajudá-lo a converter de forma rápida e fácil documentos, planilhas, páginas da web e outros tipos de arquivos em arquivos de imagem raster.

  • Editor:verypdf.com Inc
  • Encontro: Data: 01-01-2003
  • Tamanho: 5207 KB
  • Plataforma: WinOther

CtrlView é um visualizador / conversor rápido, compacto e poderoso para diferentes formatos de arquivos raster / vetor 2D / 3D com o sistema de reconhecimento de formato. Isso significa que CtrlView analisa o conteúdo do arquivo e define seu formato. Se o formato do arquivo estiver entre os tipos de arquivo suportados, CtrlView irá visualizar este arquivo de forma correta. Se o tipo de arquivo for desconhecido para CtrlView, ele será visualizado em formato de arquivo ASCII ou em formato de arquivo binário.

  • Editor:Alexandre Matveev
  • Encontro: Data: 15-05-2003
  • Tamanho: 1053 KB
  • Plataforma: WinOther

Nova tecnologia para separação de cores do MS Office (MS Word, PowerPoint, Excel,.) No fluxo de trabalho - até então convencional - via PostScript / PDF, os resultados geralmente diferem em cor, fonte e contraste. Entre outras razões, isso ocorre porque no caminho via PostScript / PDF o formato do documento nativo (como .ppt ou .doc) a princípio é apenas traduzido para uma outra linguagem de script (PostScript ou PDF, respectivamente), mas está sendo rasterizado logo depois em outro dispositivo. Em muitos documentos, essa tradução temporária para PostScript / PDF resulta em perdas de tradução, assim como em um texto, que por exemplo não está sendo traduzido do espanhol para o inglês diretamente, mas primeiro para o chinês e só depois do chinês para o inglês.

  • Editor:DriverLab SRL
  • Encontro: Data: 01-02-2004
  • Tamanho: 3710 KB
  • Plataforma: Win2000, WinOther

GIS ObjectLand é um Sistema de Informação Geográfica universal para Windows. Principais recursos: - criação de mapas vetoriais raster com estrutura arbitrária de camadas e tipos de recursos - criação de temas. O tema é uma apresentação do usuário de um mapa - controle de exibição de recursos dependendo da escala escolhida - entrada e edição de dados espaciais atribuindo coordenadas de recurso e também por desenho interativo com o mouse ou digitalizador - costura de páginas separadas de um mapa importado em um contínuo unificado map - copiar, mesclar e mover mapas, camadas e tipos de recursos entre diferentes bancos de dados de geoinformação - criação de tabelas de estrutura arbitrária - criação de consultas.

  • Editor:Radom-T
  • Encontro: Data: 11-10-2004
  • Tamanho: 23836 KB
  • Plataforma: Win2000, Windows Server, WinOther

Arkan foi projetado para converter a borda de uma máscara raster (seleção de um objeto na cena) ou qualquer polilinha fechada em representação B-spline (curva de Bézier cúbica por partes) amplamente difundida em pacotes de gráficos vetoriais. Arkan escolhe a melhor posição para os pontos de nó (junções de peças polinomiais de Bézier adjacentes) e para os pontos de controle, que não ficam na curva, mas afetam apenas sua forma. A abordagem do comprimento mínimo da descrição alimenta o programa. Além de seus recursos exclusivos de delineamento, o Arkan apresenta uma interface de usuário agradável e amigável (veja a captura de tela). É tarefa típica em computação gráfica descrever o contorno de máscaras raster em termos de um conjunto de curvas de Bézier cúbicas.

  • Editor:Pixmart LLC
  • Encontro: Data: 16-11-2004
  • Tamanho: 1457 KB
  • Plataforma: Win2000, Windows Server, WinOther

ABLE VECTOR é um shareware para vetorizar imagens raster (digitais) em gráficos vetoriais (como Adobe Illustrator, Macromedia Freehand ou CorelDraw, AutoCAD, TigerCAD, IronCAD etc.) em estilo de linha e salvar o resultado em arquivo DXF. Torna impossível importar e editar o logotipo da sua empresa, idiógrafo ou outra imagem (.tiff, .jpeg, .bmp, etc..) Em sua própria imagem vetorial e permite que você altere a cor e edite elementos individuais com facilidade. Principais características de ABLE VECTOR: 1. Vectorize caracteres (letras) em imagens raster, qualquer que seja o idioma. 2. Poderia especificar um escopo irregular para vetorizar aleatoriamente. 3. Pode converter imagens na maioria dos tipos de formato.

  • Editor:Notefor
  • Encontro: Data: 24-05-2004
  • Tamanho: 1245 KB
  • Plataforma: Win2000, Windows CE, WinOther

Img2CAD é um programa autônomo que converte desenhos digitalizados, mapas e imagens raster em formatos AutoCAD (como DXF, HPGL, etc) para edição em qualquer aplicativo CAD. Características principais: a. Formatos de imagem de entrada: BMP, JPG, TIF, GIF, PNG, PCX, TGA, RLE, JPE, J2K, JAS, JBG, MNG e mais. b. Formatos de saída: DXF, HPGL e outros. c. Contorne as áreas raster sólidas. d. Crie linhas de centro e contornos. e. Dimensione as imagens nas direções X e Y para torná-las maiores ou menores. f. Vetorização de imagens coloridas, cinza e preto e branco. g. Traçando linhas raster, arcos, círculos, linhas de seta, linhas tracejadas, polilinhas, hachuras em imagens monocromáticas, em tons de cinza ou coloridas.

  • Editor:Img2cad, Inc.
  • Encontro: Data: 26-05-2005
  • Tamanho: 530 KB
  • Plataforma: Win2000, Windows Server, WinOther

UCCDraw ActiveX Control com código-fonte COMPLETO! UCCDraw é um componente ActiveX que permite criar gráficos no estilo Visio a partir de seu aplicativo. Figura 1: permite criar fluxogramas, desenhos vetoriais, imagens raster e muito mais com a capacidade de incluir hiperlinks e vários efeitos de sombreamento e coloração. Você pode agrupar objetos, incluir imagens e texto, vinculá-los e aplicar efeitos de desenho personalizados para criar gráficos semelhantes ao Microsoft Visio, Adobe Illustrator e CorelDRAW. Figura 2: Ao adquirir o produto, você recebe o componente mais o código-fonte completo que está licenciado para modificar e, portanto, personalizar de acordo com suas necessidades.

  • Editor:software ucancode
  • Encontro: Data: 10-10-2005
  • Tamanho: 488 KB
  • Plataforma: Win2000, WinOther

Módulo adicional para Graphics Mill for .NET destinado ao processamento de arquivos PSD.

- Leia camadas raster (bitmap, nome, dimensões, posição, visibilidade, etc)
- Leia camadas de texto (representação raster, string de texto, configurações de fonte, cor, tamanho da região, etc)
- Obtenha o número de camadas
- Obtenha uma visualização pré-renderizada do arquivo PSD (com todas as camadas mescladas)
- Trabalhe com arquivos PSD criados em todas as versões do Photoshop desde 7 (incluindo CS2).
- Vários exemplos de código, incluindo um aplicativo da Web de edição de cartão de visita.

  • Editor:Aurigma Inc. / EveryThingCyber
  • Encontro: Data: 25-02-2006
  • Tamanho: 12249 KB
  • Plataforma: Win2000, Windows Server, WinOther

Você pode converter qualquer arquivo imprimível em imagens raster de alta qualidade no formato JPG / GIF / PNG / TIF / BMP e coletá-los em um arquivo PDF de várias páginas. ePlum GetPictures! intercepta uma impressão e a converte em imagem com tamanho e resolução personalizados. Além disso, você pode ajustar o anti-serrilhamento (suavização), rotação, cor de fundo e hachura da imagem, inserir carimbo de data / hora. Você pode salvar cada imagem separadamente ou vários trabalhos de impressão de uma vez. Além disso, você pode gerar uma galeria de HTML para publicação na web ou apenas para a conveniência de revisão. Você pode enviar suas imagens ou PDFs por e-mail diretamente do ePlum GetPictures! Você obtém uma réplica eletrônica perfeita de suas impressões, mantendo todas as características dos documentos originais, incluindo espessuras de linha, fontes, quaisquer símbolos nacionais e codificação de caracteres.

  • Editor:Software ePlum
  • Encontro: Data: 09-07-2006
  • Tamanho: 2845 KB
  • Plataforma: Win2000, WinOther

T2K ou tiles2kml permite que você carregue com eficiência um grande conjunto de imagens ou mapas raster muito rapidamente no GoogleEarth usando links de rede baseados em região. Este método possui uma opção onRegion, que especifica o carregamento dos dados da região apenas quando a região está ativa.Portanto, apenas o conjunto de dados necessário é carregado com vários níveis de detalhe, grandes quantidades de dados são carregadas apenas quando o ponto de vista do usuário aciona o próximo carregamento. Tiles2kml converte suas imagens em blocos muito pequenos com diferentes níveis de detalhes, permitindo uma visualização muito rápida para conjuntos de dados muito grandes sem perder a qualidade da imagem. Tiles2kml gera blocos de imagens muito pequenos que podem ser servidos localmente ou em seu PC ou intranet.

  • Editor:Tiles2kml
  • Encontro: Data: 20-10-2006
  • Tamanho: 8587 KB
  • Plataforma: Win2000, WinOther

Pixel-Zip é um compressor e descompressor de imagem raster projetado especificamente para as artes gráficas e mercados relacionados com suporte de compactação de modo CMYK nativo e de 16 bits especialmente desenvolvido para arquivos grandes, com algoritmos ajustados para máxima retenção de cor e qualidade. Você pode não saber disso, mas muitas tecnologias semelhantes no mercado realmente convertem imagens CMYK em RGB, compactam e armazenam esses dados RGB e, em seguida, descompactam e convertem RGB de volta em CMYK, distorcendo e mudando a cor - um efeito devastador nas artes gráficas o negócio. A compressão máxima sem perdas é fornecida, enquanto o ruído e a granulação também podem ser removidos ao mesmo tempo, melhorando ainda mais a qualidade da imagem.

  • Editor:Equipe Pixel-Zip
  • Encontro: Data: 01-05-2007
  • Tamanho: 1247 KB
  • Plataforma: Win2000, Windows Server, WinOther

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