Mais

Acessando plug-ins QGIS em Python?

Acessando plug-ins QGIS em Python?


Existe uma maneira de acessar os plug-ins QGIS em Python?

Eu gostaria de escrever um script para fazer algum geoprocessamento, e gostaria de usar o clipe, pontos regulares e ferramentas de casco convexo em fTools, bem como o plugin de gráfico de estrada. O último é provavelmente uma lata de worms diferente porque é um plugin C ++ em vez de Python.


Se você conhece o módulo python do plug-in, basta executar uma importação no console Python. Por exemplo:

from fTools importar somemodule

Então você pode fazer somemodule.methodcall (). Você terá que ter certeza, olhando para o código do plugin, que ele não depende de nada da interface do usuário. Caso contrário, você pode obter uma bela janela pop-up quando não quiser.

Mas sim, é possível.


Como executar o plugin QGIS a partir do script python

Gostaria de acessar plug-ins qgis externos por meio de um script python. Consegui acessar o processamento integrado de qgis e as caixas de ferramentas vetoriais, mas não tive sucesso com plug-ins externos, como o plug-in de verificação de topologia. Tentei fazer isso usando o console python qgis integrado e um IDE externo, mas as tentativas falharam.

Tenho certeza de que existe uma maneira de fazer isso, alguém já fez isso antes?


Um plugin Python QGIS para análise de tweeter durante emergências

Durante emergências em áreas urbanas, é fundamental avaliar os danos às propriedades, às pessoas e ao meio ambiente. O sensoriamento remoto se tornou o padrão de fato na observação da Terra e de seu ambiente. O sensoriamento remoto geralmente se refere ao uso de tecnologias de sensores aéreos ou espaciais para detectar e classificar objetos na Terra (de sua superfície, atmosfera e oceanos) por meio de sinais eletromagnéticos emitidos ou refletidos.

Apesar da abundância de observações de sensoriamento remoto, lacunas temporais nas observações são inevitáveis ​​devido às limitações físicas das plataformas de detecção porque a opacidade atmosférica pode limitar a propagação da radiação eletromagnética usada para adquirir dados, ou outras obstruções. Gaps geotemporais resultam, por exemplo, no caso de tempestades significativas ou locais remotos ou locais complexos onde os sensores não estão disponíveis ou não estão com frequência suficiente para capturar os dados desejados pelo período de tempo necessário.

Ao mesmo tempo, o fácil acesso a novos fluxos de informações, como mídias sociais e outras fontes não oficiais, está redefinindo a consciência da situação. Essas correntes são diversas, complexas e avassaladoras em volume, velocidade e na variedade de pontos de vista que oferecem. Negociar esses fluxos opressores está além da capacidade dos analistas humanos. A pesquisa atual oferece alguns recursos novos para utilizar esses fluxos de maneiras novas e inovadoras, aproveitando, fundindo e filtrando esta nova geração de dados gerados por sensores baseados no ar, no espaço e no solo

A mídia social e outras fontes não autorizadas podem ser usadas para preencher as lacunas nesses dados espaço-temporais e aumentar as observações iniciais de satélite com tweets, fotos ou vídeos sobre um evento ocorrido. Essas fontes não oficiais geralmente incluem dados que foram fornecidos voluntariamente por cidadãos (também conhecidos como informações geográficas voluntárias ou VGI) ou coletados para outros fins que não a avaliação de desastres, como câmeras de trânsito ou localizações de telefones celulares. Devido à disseminação da Internet para dispositivos móveis, uma quantidade enorme e sem precedentes de dados tornou-se disponível, muitas vezes geolocalização e muitas vezes em tempo real.

Descrevemos o desenvolvimento de uma abordagem CyberGIS para facilitar o ensino da fusão dos conjuntos de dados espaço-temporais heterogêneos que incluem observações de sensoriamento remoto, medições pontuais de tweets e outros VGIs, um modelo digital de elevação e variáveis ​​meteorológicas. Esta nova ferramenta, desenvolvida em Python, foi desenvolvida para ser acoplada em uma estrutura GIS.

Especificamente, desenvolvemos um plugin Python para QGIS para inserir e analisar dados VGI. QGIS é um aplicativo de plataforma cruzada de sistemas de informações geográficas de desktop (GIS).

O plugin tem como alvo o TweetTracker e permite baixar e exibir tweets automaticamente. Essa implementação permite visualizar e realizar facilmente análises espaço-temporais de tweets e exibi-los por meio de imagens de sensoriamento remoto.

Interfaces adicionais com outras fontes de dados podem ser oferecidas como projetos adicionais para os alunos. Por exemplo, um aluno pode querer integrar dados Safecast e dados de radiação sobrepostos resultantes de um acidente semelhante a Fukushima com observações de sensoriamento remoto de dados atmosféricos.

A pesquisa proposta é evolutiva e transformadora, sugerindo maneiras de estender as ofertas atuais de GIS para incluir a capacidade de analisar grandes quantidades heterogêneas de dados e fornecendo ideias para estender ainda mais as ofertas para incluir CyberGIS como parte do currículo principal

Guido Cervoneé Diretor de Geoinformática e Laboratório de Observação da Terra no Departamento de Geografia e Instituto de Cibernética da Universidade Estadual da Pensilvânia e professor associado do Departamento de Geografia, Instituto de Cibernética, Centro GeoVISTA da Universidade Estadual da Pensilvânia. Ele também é professor afiliado no Laboratório de Aplicação de Pesquisa (RAL) no Centro Nacional de Pesquisa Atmosférica (NCAR).

Suas áreas de especialização são geoinformática, aprendizado de máquina e sensoriamento remoto. Sua pesquisa se concentra no desenvolvimento e aplicação de algoritmos computacionais para a análise de sensoriamento remoto espaço-temporal, modelagem numérica e “Big Data” de mídia social relacionados a riscos causados ​​pelo homem, tecnológicos e ambientais. Ele opera uma estação de recepção de satélite para os satélites NOAA POES. Sua pesquisa foi financiada por ONR, DOT, NASA, Ministério Italiano de Pesquisa e Educação, Draper Labs, Stormcenter Communication.

Guido Cervone é membro do comitê consultivo do United National Environmental Program, divisão de Disasters and Early Warning Assessment. Em 2013 recebeu a “Medaglia di Rappresentanza” do Presidente da República Italiana pelo seu trabalho relacionado com a crise de Fukushima. Ele recebeu o prêmio ISNAAF 2013. Ele co-presidiu o workshop 2010 SIGSPATIAL Data Mining for Geoinformatics (DMG-10). Ele atuou como co-presidente do programa para o workshop de mineração de dados espaciais e espácio-temporais (SSTDM) da IEEE de 2008 e 2009 (ICDM).

Ele é autor de dois livros editados, mais de quarenta artigos totalmente arbitrados relativos à mineração de dados, sensoriamento remoto e riscos ambientais. Em 2010, ele recebeu uma patente nos Estados Unidos por um algoritmo de detecção de anomalias. Sua pesquisa sobre riscos naturais foi apresentada em noticiários de TV e jornais, em revistas de interesse geral, como National Geographic, e em revistas internacionais.

Como Diretor Assistente do Laboratório de Geoinformática e Sensoriamento Remoto da Universidade da Pensilvânia, Dr. Mark Coletti está realizando ativamente pesquisas nas áreas de geoinformática, aprendizado de máquina e computação evolutiva. Seu foco principal é a análise de big data relacionada a riscos naturais, particularmente aqueles relacionados a informações geográficas voluntárias, bem como discernir padrões interessantes de uso do Medicare. Sua pesquisa foi financiada pelo ONR e NSF.

O Dr. Coletti é o atual presidente da Penn State Postdoctoral Society e, como tal, é responsável por organizar o aprimoramento da carreira, o aprimoramento pessoal e as atividades sociais para mais de 460 bolsistas de pós-doutorado. Ele trabalhou anteriormente na George Mason University, onde ajudou a desenvolver um kit de ferramentas de computação evolucionária C ++, um modelo cognitivo inspirado biologicamente para um DARPA Grand Challenge, uma simulação multiagente relacionada à Organização Conjunta de Derrota de Dispositivo Explosivo Improvisado. de comportamento pastoril e agrícola na África oriental e uma extensão geoespacial, GeoMason, para o kit de ferramentas de simulação multiagente MASON.

No início de sua carreira, ele também trabalhou como engenheiro de software sênior na área de Washington, DC, em projetos para a Administração Nacional Oceânica e Atmosférica, Administração de Rodovias Federais, Comando de Materiais do Exército dos EUA, Centro de Engenharia Topográfica do Exército dos EUA e Geologia dos Estados Unidos Pesquisa. Esses projetos incluíram um sistema especialista para corrigir dados meteorológicos da superfície do mar de origem humana, um sistema especialista para validar compras de materiais, um sistema de visualização topográfica, uma calculadora de desgaste da superfície de estradas e um kit de ferramentas para conversão de formato de dados espaciais.

Ele publicou mais de uma dúzia de artigos relacionados à computação evolutiva, aprendizado de máquina, simulações multiagentes em grande escala, arquiteturas cognitivas inspiradas biologicamente e sistemas de informação geográfica. Ele também escreveu um livro sobre GeoMASON de código aberto e disponível gratuitamente ao público.


Python no QGIS e ArcGIS: um pequeno exemplo

informações de uso do console python para buffer de função

Freqüentemente, o uso de GIS nunca atinge o mundo da programação e eu acho que muitos usuários de GIS hoje se sentem bem em usar ferramentas simples e tentam evitar ferramentas como Python em seu trabalho diário. Apesar de qualquer preconceito em relação à programação, Python pode ser uma grande ajuda em suas tarefas básicas e é uma linguagem de script muito fácil de aprender. Portanto, vamos verificar Python no ArcGIS e QGIS com uma análise de buffer como um exemplo fácil. No entanto, recomendo fazer algumas lições de codificação em Python usando CodeAcademy.

Vá para a sintaxe QGIS ou ArcGIS python para buffer.

Acessando Python em GIS

Acesso em QGIS

Para QGIS simplesmente vá para Plug-ins e # 8211 & gt Console Python e você verá um bom console na janela de trabalho do QGIS. O console não deve ser a maneira preferida de trabalhar com Python. Este deve ser um script que você pode escrever e onde pode executar comandos de:

QGIS: console Python com a ferramenta de função de script marcada em vermelho.

O próprio console Python possui uma linha de entrada na parte inferior principal e uma janela de saída na parte principal superior. Como o QGIS fornece uma integração aprimorada do Python, o editor de script o ajudará com uma funcionalidade de preenchimento de código como ArcGIS, que permitirá que você encontre facilmente funções e métodos possíveis para seu & # 8220objeto & # 8221 atual. Vamos fazer uma primeira declaração simples escrevendo

Depois de escrever isso na linha de entrada, você já terá executado pressionando o botão Enter. Se estiver usando o editor de script, você pode armazenar o script e executar tudo ou apenas selecionar esta linha e usar o botão direito do mouse para selecionar apenas para executar esta linha conforme ela é selecionada. Agora você tem todos os seus objetos de sua tela de trabalho disponíveis na variável chamada tela. É claro que a tela tem muito mais do que apenas camadas, mas vamos ficar com a camada ativa atual usando outro comando para interferir com seus dados no projeto:

Como você pode esperar, todas as camadas agora estão armazenadas na variável allLayers.

Acesso em ArcGIS

A primeira classe real usada para Python no QGIS foi chamada iface que faz parte de qgis.utils. No ArcGIS, temos uma situação semelhante, pois a maioria da funcionalidade faz parte do arcpy. Mas vamos primeiro verificar como chegar lá. Você abre o console Python no ArcGIS / ArcMAP através do diálogo principal Geoprocessamento & # 8211 & gtPython:

Abrindo o console Python no ArcGIS

Unfortunateley ArcGIS 10.3 não fornece um editor de script como o QGIS, então você precisa copiar e colar sua sintaxe para outro aplicativo, editor de texto ou IDE Python. Além disso, o console do ArcGIS Pzthon mostra a sugestão de sintaxe e uma seção de ajuda para explicar a sintaxe para um determinado comando / classe / função arcpy:

/> sugestão de sintaxe arcpy para a função de descrição /> seção de ajuda arcpy

Claro que podemos obter algumas informações sobre nossas camadas. Portanto, usamos a função Descrever:

Se você quiser tornar não específico o nome da camada atual usando o módulo pythodaddin:

Mas parece que a integração do Python no ArcGIS é mais orientada para o ArcGIS, enquanto o QGIS tende a utilizar o Python para fluxos de trabalho QGIS e, portanto, tenta tornar o QGIS disponível para Python & # 8230

Usando Python em GIS

Como agora habilitamos o Python no ArcGIS ou QGIS, vamos criar alguns buffers em torno de alguns recursos.

Ferramenta Buffer no QGIS

O próprio QGIS tem uma grande caixa de ferramentas onde você pode acessar todos os comandos para análise raster e baseada em recursos a partir de um hub central. Esses comandos também estão disponíveis no console Python após importar a biblioteca de algoritmos de processamento:

O segundo comando irá mostrar uma lista de todos os algoritmos e comandos disponíveis com QGIS (é mais de 600 & # 8230) que são agrupados em provedores de algoritmos como GRASS, SAGA, R ou claro QGIS. Como podemos ver nesta lista, encontraremos um algoritmo chamado qgis: fixeddistancebuffer que é o buffer de distância normal em recursos com uma determinada distância.

A linha acima irá mostrar a você a seção de ajuda e algumas informações de uso para esta função:

informações de uso do console python para buffer de função

Portanto, podemos facilmente executar essa ferramenta com esta linha no console Python:

Se você não tiver certeza sobre alguns parâmetros no algoritmo, pode verificar com a função (nosso algoritmo não tem nenhum):

Em nosso exemplo, podemos determinar o nome da camada automaticamente usando layer.name () em vez de & # 8220layer-name-you-need & # 8221. O próximo parâmetro define a distância em unidades do recurso de entrada (no nosso caso, eram graus) e o & # 822010 & # 8221 é o número de segmentos a ser usado para um quarto de círculo (mais é melhor, mas usa mais vértices no polígono resultante). No final, minha chamada python para uma camada selecionada seria:

Como no primeiro comando (onde acessamos todas as camadas na tela), você também pode iterar em todas as suas camadas. Mas esta é outra postagem & # 8230

Ferramenta Buffer no ArcGIS

A função buffer é listada como um Análise função na seção de ajuda do ArcGIS. O conteúdo da ajuda é muito conveniente e você provavelmente encontrará a maior parte do que precisa, bem como sugestões e exemplos de uso e muito mais:

Seção de ajuda do ArcGIS para a função buffer

  • in_features: o nome ou o caminho dos recursos para criar um buffer para
  • out_feature_class: escolha um nome ou um caminho para o shapefile
  • buffer_distance_or_field: deve ser um nome de campo ou um valor com uma determinada unidade, como metros ou pés ou graus decimais

Mas esteja avisado. O resultado parece ser diferente ao definir um arquivo de forma como saída em vez de uma camada simples como nesta linha de código:

Em ambos os casos, o resultado será adicionado ao seu índice e você poderá vê-lo imediatamente.

Recursos

ArcGIS

Espero que você tenha achado útil. Vou enviar dois vídeos para ambos em alguns dias. Agradeço qualquer comentário.


GeoDa

GeoDa é um aplicativo GIS gratuito e de código aberto especializado em estatísticas de dados espaciais. Originalmente desenvolvido na University of Illinois & # 39 Spatial Analysis Lab em 2003, agora é administrado pelo Center for Spatial Data Science da University of Chicago. É um GIS independente de plataforma e pode ser usado em ambientes Linux, Mac OSX e Windows. Documentação, dados de amostra, tutoriais e os links para baixar o aplicativo podem ser encontrados aqui: GeoDa.

QGIS é um aplicativo GIS gratuito, robusto, em evolução e de código aberto que começou em 2002. É apoiado por uma grande e dedicada comunidade de usuários. & # 39Q & # 39 é independente de plataforma e opera em ambientes Android, Linux, Mac OSX e Windows. O aplicativo foi traduzido para mais de 40 idiomas e atualmente tem mais de 1400 plug-ins de funcionalidade desenvolvidos de forma independente que podem ser encontrados em Repositório de plug-ins QGIS Python. O & # 39Q & # 39 integra-se facilmente com outros aplicativos GIS de código aberto, como GRASS e PostGIS, e é considerado para funcionar no mesmo nível do ArcGIS em termos de recursos de geoprocessamento e análise espacial.

Recursos de treinamento QGIS
A documentação e o treinamento do QGIS são fornecidos e apoiados por uma vibrante comunidade de usuários. Siga os links & # 39PARA USUÁRIOS & # 39 e & # 39DOCUMENTAÇÃO & # 39 para vários guias, manuais e tutoriais.

Recursos adicionais para Q

GeoDeltaLabs
Um canal do youtube com vídeos instrutivos cobrindo ArcGIS, Google Earth, QGIS e outros tópicos relacionados a GIS.


QGIS é um sistema de informação geográfica de código aberto que é familiar a muitos profissionais geoespaciais. Cada vez mais vejo que sou capaz de usar o QGIS para a maioria das minhas necessidades de GIS e isso se deve em grande parte aos ótimos plug-ins disponíveis. Neste post, quero dar uma visão geral de um dos meus plug-ins favoritos, RasterCalc.

Se você tiver QGIS instalado em seu sistema, você pode baixar RasterCalc do repositório oficial de plug-ins, aqui. Após o download, você pode instalá-lo no local apropriado para o seu sistema. No meu caso, isso é:

embora isso possa variar de acordo com o sistema.

RasterCalc é exatamente o que você pode imaginar, uma calculadora de banda raster. Depois de instalado corretamente, ele simplesmente precisa ser selecionado em Plugins- & gtManage Plugins, conforme abaixo:

Depois de habilitar o plugin, você o encontrará na barra de ferramentas QGIS.

Neste caso, eu & # 8217 carreguei algumas imagens de resolução degradada do WorldView-2. Esses dados são 8 bandas, abrangendo desde o violeta até o infravermelho próximo. Carregando o RasterCalc, temos acesso às 8 bandas depois de selecionar a imagem com a qual queremos trabalhar:

Você pode ver que temos acesso às funções matemáticas e trigonométricas básicas. Além disso, podemos enviar os dados calculados para um arquivo ou soltá-los na tela existente. Neste caso, I & # 8217 irei calcular um NDVI simples com base nas bandas 7 e 5.

RasterCalc informa quando sua expressão é válida, apenas no caso de você perder um colchete. Após gerar a equação e verificar a validade, basta selecionar Calcular e ele irá gerar os dados e soltá-los na tela. Abaixo está o meu NDVI,

A I & # 8217ve escalou os dados e você pode ver claramente que as árvores e grama na imagem true-color anterior agora são representadas por valores altos, como você espera do NDVI. Um exemplo simples, mas uma ferramenta poderosa.

Obrigado por ler. Se você tiver ideias de outros plug-ins para destacar, deixe um comentário.


Acessando plug-ins QGIS em Python? - Sistemas de Informação Geográfica

Um plugin QGIS experimental para gerenciamento de rede de água.

Water Network Toolbox (WNT) é um aplicativo para a documentação e gestão de sistemas de distribuição de água. Oferece funções fundamentais para o funcionamento ordenado e eficaz das redes de água. Como os dados técnicos e personalizados são comumente armazenados em bancos de dados diferentes, o WNT tem a capacidade de acessar dados de dois armazenamentos de dados: PostgreSQL / PostGIS para dados técnicos e MySQL para dados do cliente. Devido ao foco dos processos básicos, o aplicativo é direto e fácil de aprender.

Water Network Toolbox é um plugin / add-on para o Sistema de Informação Geográfica QGIS. WNT é baseado exclusivamente em produtos de código aberto.

  • Sistema de Informação Geográfica: QGIS
  • Sistemas de banco de dados: PostgreSQL com PostGIS, MySQL
  • Linguagem de programação: Python 2.7

Observação: O plugin foi testado principalmente com o Windows. O código é independente de plataforma, mas não podemos garantir a ausência de erros, bugs ou falhas.

Versão Atual: 0.1

Para qualquer pergunta sobre o plugin: [email protected]

Envie bugs, erros ou falhas na guia "Problemas" deste projeto.


Os pacotes Python enviados com QGIS estão em path to QGIS apps Python27 Lib. Portanto, você precisa adicionar isso a PYTHONPATH, em vez de. qgis bin.

É melhor fazer isso com base no script, em vez de em todo o sistema, assim:

Mas esteja ciente de que os pacotes QGIS Python provavelmente foram construídos para uma versão diferente do Python. Portanto, as coisas podem não funcionar bem.

Nota: os plug-ins QGIS Python são instalados aqui:

.qgis2 python plugins, então pode ser necessário sys.path.append também.

A resposta fornecida por j08lue funciona para mim. Mas também podemos fazer isso em um ambiente virtual Anaconda de uma maneira específica para todo o ambiente. Portanto, tente as seguintes etapas:

Crie um ambiente conda usando conda create -n conda-qgis e, em seguida, ative esse novo ambiente usando conda activate conda-qgis.

Instale o QGIS através do conda-forge no ambiente atual usando conda install -c conda-forge qgis.

Abra o QGIS executando o qgis.

Use o console Python no QGIS GUI e execute:

e você pode obter caminhos do sistema como abaixo:

Copie todos os caminhos acima, volte ao prompt de comando e execute:

Isso criará um arquivo conda.pth no diretório site-package, que armazena todas as variáveis ​​de caminho de ambiente especificadas para este ambiente conda-qgis.

Finalmente, você deve ser capaz de usar import qgis em um ambiente Anaconda.


Acessando plug-ins QGIS em Python? - Sistemas de Informação Geográfica

Um plugin QGIS experimental para gerenciamento de rede de água.

Water Network Toolbox (WNT) é um aplicativo para a documentação e gestão de sistemas de distribuição de água. Oferece funções fundamentais para o funcionamento ordenado e eficaz das redes de água. Como os dados técnicos e personalizados são comumente armazenados em bancos de dados diferentes, o WNT tem a capacidade de acessar dados de dois armazenamentos de dados: PostgreSQL / PostGIS para dados técnicos e MySQL para dados do cliente. Devido ao foco dos processos básicos, o aplicativo é direto e fácil de aprender.

Water Network Toolbox é um plugin / add-on para o Sistema de Informação Geográfica QGIS. WNT é baseado exclusivamente em produtos de código aberto.

  • Sistema de Informação Geográfica: QGIS
  • Sistemas de banco de dados: PostgreSQL com PostGIS, MySQL
  • Linguagem de programação: Python 2.7

Observação: O plugin foi testado principalmente com o Windows. O código é independente de plataforma, mas não podemos garantir a ausência de erros, bugs ou falhas.

Versão Atual: 0.1

Para qualquer pergunta sobre o plugin: [email protected]

Envie bugs, erros ou falhas na guia "Problemas" deste projeto.


Capítulo no livro QGIS e Aplicações na Agricultura e Florestas

Estou feliz em compartilhar com vocês minha primeira publicação de um capítulo com Pauline Perbet.

De acordo com Nicolas Bagdhadi que editou com Clément Mallet e Mehrez Zribi esta nova série de livros & # 8220QGIS em sensoriamento remoto & # 8221, estes 4 volumes & # 8220 visam facilitar a apropriação e uso operacional do software Quantum Geographic Information System (QGIS) em o campo de sensoriamento remoto & # 8221.

Volume 1: QGIS e ferramentas genéricas / QGIS et outils génériques (QGIS, GDAL, GRASS, SAGA, OTB)
Volume 2: QGIS e aplicações na agricultura e floresta / QGIS e aplicações na agricultura e na floresta
Volume 3: QGIS e aplicações no planejamento territorial / QGIS et applications en aménagement du territoire
Volume 4: QGIS e aplicações em água e riscos / QGIS et applications en eau et risques

Este trabalho é realizado por cientistas com alto nível de tecnicidade. O livro é dirigido a estudantes (mestres, estudantes de engenharia, doutores), engenheiros e pesquisadores que já adotaram sistemas de informação geográfica.

Meu capítulo é o número 7 no volume 2, & # 8220Detecção remota de vegetação distinta no Parque Amazônico da Guiana & # 8221 e, claro, usa o plugin dzetsaka:

O Parque Amazônico da Guiana possui imagens de satélite disponíveis em todo o seu território. O sensor SPOT-5 oferece resolução de imagem de 10 m que permite a detecção de vegetação distinta, distinta da floresta tropical e o sensoriamento remoto foi usado para detectar esses conjuntos distintos de vegetação. Imagens de satélite SPOT-5 foram adquiridas do projeto SEAS Guiana. SEAS oferece gratuitamente imagens de arquivo SPOT-5 da Guiana Francesa para a organização pública localizada neste território. O procedimento e a localização da ferramenta podem diferir ligeiramente de acordo com o sistema operacional ou a versão do sistema de informações geográficas quânticas (QGIS) usada. Este capítulo discute o uso do Windows 10, QGIS 2.14.14, Grass 6.4.3 e OTB 5.0.0. O plugin dzetsaka foi projetado para classificar imagens diretamente do QGIS. Para desbloquear todos os seus recursos, várias dependências devem ser instaladas primeiro para usar todos os algoritmos de classificação famosos como floresta aleatória (RF) e máquina de vetor de suporte (SVM). Para instalação do Windows, é melhor usar OsGeo.

Além do texto, os leitores terão acesso a dados e ferramentas que permitem a realização integral dos procedimentos científicos descritos em cada capítulo, bem como screenshots de todas as janelas que ilustram as manipulações necessárias para a realização de cada aplicação.


Assista o vídeo: Auto Coupling - Submersible Pump