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Comment arrondir les valeurs de pixels d'un raster dans QGIS?

Comment arrondir les valeurs de pixels d'un raster dans QGIS?


J'ai un raster avec des valeurs de nombres flottants par exemple : 2.544459104537964 et je souhaite les arrondir à des nombres entiers. J'ai vu d'autres articles sur ArcGIS comme celui-ci, mais lorsque j'utilise Raster Calculator dans QGIS,Int(myraster + 0.5)ne fait que la première valeur (qui est 0) à 0,5 et la dernière (qui est 100) à 100,5. Les autres pixels restent flottants.


C'est un peu un hack mais cela fonctionne: la calculatrice raster QGIS ne prend pas en charge l'arrondi pour autant que je sache, mais vous pouvez utiliser GDAL pour effectuerflotteràentierconversions de type.

  1. Raster -> Conversion -> Traduire

    • changer le type de données de float à int en utilisant le-pasoption

    • gdal_translate -of GTiff -ot Int32 E:/float.tif E:/int.tif


Comment arrondir les valeurs de pixels d'un raster dans QGIS? - Systèmes d'information géographique

La fonctionnalité raster de QGIS a parcouru un long chemin et continue de s'améliorer. Pendant mon temps libre, je suis toujours à la recherche de questions intéressantes posées sur https://gis.stackexchange.com.

Je suis récemment tombé sur https://gis.stackexchange.com/questions/52353/calculating-area-of-rasters-in-qgis où un utilisateur a demandé comment calculer l'aire de chaque classe dans un raster.

La solution suggérée impliquait une approche en trois étapes :

  • Recoder le raster pour simplifier les classes raster.
  • Vectoriser la couche raster.
  • Calcul des statistiques à partir de la couche vectorielle soit en utilisant des algorithmes SQL (Couches virtuelles) ou QGIS natifs.

Bien que la solution suggérée ait été acceptée comme réponse, elle présente quelques défis

  • Il faudrait qu'un utilisateur prétraite le raster à l'aide de la calculatrice raster, reclasse les algorithmes à partir du traitement ou la commande r.recode pour autoriser les statistiques zonales.
  • La vectorisation est un processus gourmand en CPU. Si la couche raster est très volumineuse et que les ressources informatiques sont faibles, le processus peut prendre beaucoup de temps.
  • Les statistiques produites ne peuvent pas être incorporées dans la légende raster.

Je voulais une solution PyQGIS qui pourrait également générer les statistiques récapitulatives dans le cadre de la légende de classification.

La solution que j'ai fini par utiliser impliquait PyQGIS, python GDAL et Numpy.

L'image ci-dessous représente le raster d'altitude avant la classification

L'image ci-dessous représente l'élévation de la post-classification raster.

L'image ci-dessous illustre le type de rendu appliqué au raster d'altitude.

Procédure

  • Télécharger le scénario raster_classifier.py de https://gist.github.com/NyakudyaA/b4640ec9d2b5f43fa456083b61cfd12f
  • Ouvrez le script à partir d'un éditeur de texte et modifiez le chemin raster de https://gist.github.com/NyakudyaA/b4640ec9d2b5f43fa456083b61cfd12f#file-raster_classifier-py-L190 pour spécifier votre propre raster monobande, c'est-à-dire que vous pouvez utiliser le plugin SRTM Downloader dans QGIS pour télécharger un DEM.
  • Accédez à QGIS et ouvrez la console python.
  • Ouvrez l'éditeur et chargez votre script raster_classifier.py.
  • Exécutez le script et votre raster est ensuite chargé dans QGIS.

Un résumé du script est fourni ci-dessous

Le script émulera la façon dont un utilisateur symboliserait un raster à bande unique à l'aide de l'interface graphique de QGIS.


Résolution spatiale

Un raster se compose d'une série de pixels, chacun ayant les mêmes dimensions et la même forme. Dans le cas des rasters dérivés de capteurs aéroportés, chaque pixel représente une zone de l'espace à la surface de la Terre. La taille de la zone sur la surface que chaque pixel couvre est connue sous le nom de résolution spatiale de l'image. Par exemple, une image qui a une résolution spatiale de 1 m signifie que chaque pixel de l'image représente une zone de 1 m x 1 m.

La résolution spatiale d'un raster fait référence à la taille de chaque cellule en mètres. Cette taille se rapporte à son tour à la zone au sol que le pixel représente. Source : Réseau national des observatoires écologiques (NEON) Un raster de même étendue avec plus de pixels aura une résolution plus élevée (il semble plus « net »). Un raster qui est étiré sur la même étendue avec moins de pixels semblera plus flou et aura une résolution inférieure. Source : Réseau national des observatoires écologiques (NEON)


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J'ai un fichier vectoriel de rivière.
Je veux le pixelliser pour que la rivière fasse 2 pixels de large.
Comment y parvenir dans QGIS 3.2.3 ?

Lorsque j'essaie d'utiliser vector to raster, j'obtiens ceci et aucun fichier n'est créé :

Vous devez sélectionner un paramètre de surdimensionnement différent, les unités et la largeur sont définies sur 0

– Roberto Zeeland
21 septembre 18 à 8h25

Cela n'a pas aidé. Tout ce que je reçois est un dossier vide.

Au départ tu as l'erreur ERREUR 1 : valeur incorrecte pour le paramètre -outsize. Obtenez-vous à nouveau la même erreur? Si tel est le cas, jetez un œil ici car il pourrait décrire la même erreur que vous obtenez.

– Roberto Zeeland
21 septembre 18 à 8:44

Je ne comprends pas, je n'ai rien ou carré noir. "OUTPUT' : 'C:/Users/vvaris/Desktop/asd.tif', 'UNITS' : 0, 'WIDTH' : 2 " UNITS est toujours à zéro pour une raison quelconque.

Il a créé une couche "rasterisée", sous laquelle se lit Min: 1.79769e+308 Max -1.79769e+308. Comment vérifier si mon shapefile est projeté ?

J'ai un fichier vectoriel de rivière.
Je veux le pixelliser pour que la rivière fasse 2 pixels de large.
Comment y parvenir dans QGIS 3.2.3 ?

Lorsque j'essaie d'utiliser vector to raster, j'obtiens ceci et aucun fichier n'est créé :

Vous devez sélectionner un paramètre de surdimensionnement différent, les unités et la largeur sont définies sur 0

– Roberto Zeeland
21 septembre 18 à 8h25

Cela n'a pas aidé. Tout ce que je reçois est un dossier vide.

Au départ tu as l'erreur ERREUR 1 : valeur incorrecte pour le paramètre -outsize. Obtenez-vous à nouveau la même erreur? Si tel est le cas, jetez un œil ici car il pourrait décrire la même erreur que vous obtenez.

– Roberto Zeeland
21 septembre 18 à 8:44

Je ne comprends pas, je n'ai rien ou carré noir. "OUTPUT' : 'C:/Users/vvaris/Desktop/asd.tif', 'UNITS' : 0, 'WIDTH' : 2 " UNITS est toujours à zéro pour une raison quelconque.

Il a créé une couche "rasterisée", sous laquelle se lit Min: 1.79769e+308 Max -1.79769e+308. Comment vérifier si mon shapefile est projeté ?

J'ai un fichier vectoriel de rivière.
Je veux le pixelliser pour que la rivière fasse 2 pixels de large.
Comment y parvenir dans QGIS 3.2.3 ?

Lorsque j'essaie d'utiliser vector to raster, j'obtiens ceci et aucun fichier n'est créé :

J'ai un fichier vectoriel de rivière.
Je veux le pixelliser pour que la rivière fasse 2 pixels de large.
Comment y parvenir dans QGIS 3.2.3 ?

Lorsque j'essaie d'utiliser vector to raster, j'obtiens ceci et aucun fichier n'est créé :

Vous devez sélectionner un paramètre de surdimensionnement différent, les unités et la largeur sont définies sur 0

– Roberto Zeeland
21 septembre 18 à 8h25

Cela n'a pas aidé. Tout ce que je reçois est un dossier vide.

Au départ tu as l'erreur ERREUR 1 : valeur incorrecte pour le paramètre -outsize. Obtenez-vous à nouveau la même erreur? Si tel est le cas, jetez un œil ici car il pourrait décrire la même erreur que vous obtenez.

– Roberto Zeeland
21 septembre 18 à 8:44

Je ne comprends pas, je n'ai rien ou un carré noir. "OUTPUT' : 'C:/Users/vvaris/Desktop/asd.tif', 'UNITS' : 0, 'WIDTH' : 2 " UNITS est toujours à zéro pour une raison quelconque.

Il a créé une couche "rasterisée", sous laquelle se lit Min: 1.79769e+308 Max -1.79769e+308. Comment vérifier si mon shapefile est projeté ?

Vous devez sélectionner un paramètre de surdimensionnement différent, les unités et la largeur sont définies sur 0

– Roberto Zeeland
21 septembre 18 à 8h25

Cela n'a pas aidé. Tout ce que je reçois est un dossier vide.

Au départ tu as l'erreur ERREUR 1 : valeur incorrecte pour le paramètre -outsize. Obtenez-vous à nouveau la même erreur? Si tel est le cas, jetez un œil ici car il pourrait décrire la même erreur que vous obtenez.

– Roberto Zeeland
21 septembre 18 à 8:44

Je ne comprends pas, je n'ai rien ou un carré noir. "OUTPUT' : 'C:/Users/vvaris/Desktop/asd.tif', 'UNITS' : 0, 'WIDTH' : 2 " UNITS est toujours à zéro pour une raison quelconque.

Il a créé une couche "rasterisée", sous laquelle se lit Min: 1.79769e+308 Max -1.79769e+308. Comment vérifier si mon shapefile est projeté ?

Vous devez sélectionner un paramètre de surdimensionnement différent, les unités et la largeur sont définies sur 0

– Roberto Zeeland
21 septembre 18 à 8h25

Vous devez sélectionner un paramètre de surdimensionnement différent, les unités et la largeur sont définies sur 0

– Roberto Zeeland
21 septembre 18 à 8h25

Cela n'a pas aidé. Tout ce que je reçois est un dossier vide.

Cela n'a pas aidé. Tout ce que je reçois est un dossier vide.

Au départ tu as l'erreur ERREUR 1 : valeur incorrecte pour le paramètre -outsize. Obtenez-vous à nouveau la même erreur? Si tel est le cas, jetez un œil ici car il pourrait décrire la même erreur que vous obtenez.

– Roberto Zeeland
21 septembre 18 à 8:44

Au départ tu as l'erreur ERREUR 1 : valeur incorrecte pour le paramètre -outsize. Obtenez-vous à nouveau la même erreur? Si tel est le cas, jetez un œil ici car il pourrait décrire la même erreur que vous obtenez.

– Roberto Zeeland
21 septembre 18 à 8:44

Je ne comprends pas, je n'ai rien ou un carré noir. "OUTPUT' : 'C:/Users/vvaris/Desktop/asd.tif', 'UNITS' : 0, 'WIDTH' : 2 " UNITS est toujours à zéro pour une raison quelconque.

Je ne comprends pas, je n'ai rien ou un carré noir. "OUTPUT' : 'C:/Users/vvaris/Desktop/asd.tif', 'UNITS' : 0, 'WIDTH' : 2 " UNITS est toujours à zéro pour une raison quelconque.

Il a créé une couche "rasterisée", sous laquelle se lit Min: 1.79769e+308 Max -1.79769e+308. Comment vérifier si mon shapefile est projeté ?

Il a créé une couche "rasterisée", sous laquelle se lit Min: 1.79769e+308 Max -1.79769e+308. Comment vérifier si mon shapefile est projeté ?


Zoran učković

Important: Ce tutoriel a été conçu pour QGIS 2, qui est obsolète. Pour un didacticiel conçu pour QGIS 3, veuillez vous rendre sur https://landscapearchaeology.org/2020/viewshed-tutorial/.

J'ai eu une remarque récemment qu'une sorte de tutoriel serait la bienvenue pour le plugin de visibilité. Alors voilà…

Les données qui seront utilisées peuvent être téléchargées à partir du dépôt GitHub du plugin (lien ci-dessous). Il comprend un DEM extrait de données SRTM accessibles au public (résolution 90 m) et deux ensembles de points (appelons-les A et B) qui correspondent pour la plupart aux sites archéologiques sur lesquels je travaille. La zone en question est l'Istrie (Croatie et Slovénie) et la projection est MGI Balkans 5 (EPSG : 31275).

Une utilisation des plus basiques pour l'analyse de visibilité serait exploratoire : quelqu'un serait-il capable de voir le point B à partir du point A ? Une telle requête peut être effectuée par n'importe quel algorithme de champ de vision disponible - mais qu'en est-il de nombreux observateurs à partir d'un certain nombre de points ? En fait, lorsque nous étudions des paysages anciens, nous nous intéressons souvent non seulement à ce que les gens pouvaient voir, mais aussi à savoir si la visibilité a influencé leur préférence pour des emplacements particuliers. Par exemple, la visibilité est-elle un facteur dans le choix du lieu d'implantation ?

Pour les besoins de cet exercice, nous voudrions savoir si les sites A trahissent une préférence pour les zones offrant une bonne visibilité aux sites B.

Première étape, évidemment, nous devons charger les données dans QGIS (n'importe quel ensemble de deux fichiers de formes avec des points et un modèle d'altitude au format raster ferait l'affaire – à condition que les systèmes de référence de coordonnées correspondent).

On peut imaginer deux approches du problème : soit on calcule la visibilité à partir des sites A et teste si les sites B ont tendance à se regrouper dans leur champ de vision, soit on calcule les zones de visibilité à partir des sites B et vérifie si les sites A affichent une préférence pour les zones de bonne visibilité. Essayons la deuxième approche.

Nous devons alors calculer toutes les zones de visibilité des sites B et les additionner. Le résultat serait un visibilité cumulée carte, c'est-à-dire que chaque point sur une carte montrera combien d'observateurs pourraient le voir. Maintenant, il y a un problème d'intervisibilité mutuelle : généralement on teste la visibilité de certains hauteur des yeux arbitraire vers le sol nu. Il n'aurait pas beaucoup de sens de changer ces deux - en regardant du niveau du sol à une cible peut-être inexistante - ce qui signifie que nous devons prendre soin de cibler et observateur hauteurs. Dans notre cas, nous ne sommes pas intéressés par ce qui pourrait être vu des sites B, mais plutôt si ces sites pourraient être vus de n'importe où autour et si des emplacements avec de bonnes connexions visuelles étaient préférés. Nous devons inverser les paramètres : changer d'observateur (maintenant avec une hauteur de 0) avec la cible (maintenant avec une hauteur d'observateur).

Enfin, notre jeu de données peut comporter des inexactitudes et nos points peuvent prendre du retard par rapport au relief : par exemple, un point de données placé sur une pente au lieu du sommet d'une colline. Nous pouvons alors forcer nos points à monter vers un point plus élevé (s'adapter au plus haut point), disons dans un rayon d'un pixel (le DEM utilisé est grossier, un rayon plus grand risquerait de faire dériver nos points trop loin).

Le maximum distance de visibilité est fixé à 5000 mètres. Je préférerais ne pas discuter de ce paramètre ici (ce que les gens pourraient voir ou préféreraient voir, quelle était la taille de l'objet observé, etc.).

Le résultat est un champ de vision cumulé, ici visualisé sous forme de heatmap (les points noirs sont nos sites A).

Il existe maintenant des analyses statistiques sophistiquées conçues pour notre cas (en particulier celle de Wheatly [1995] développée pour l'analyse d'intervisibilité). Mais gardons ce tutoriel non académique. Dans un premier temps, nous pouvons simplement vérifier si les valeurs de visibilité cumulées sous les points ont tendance à être supérieures à la moyenne.

Il existe de nombreuses façons d'extraire des valeurs raster à des points spécifiés, j'utilise ici le plug-in d'échantillonnage de points (référence ci-dessous). Maintenant, nous devons trouver une valeur moyenne : accédez à Vector > Analysis Tools > Basic statistics.

Ensuite, nous vérifions la valeur moyenne du raster qui est normalement visible dans la section des métadonnées des propriétés de la couche :

Ainsi, la moyenne de la zone analysée est juste au-dessus d'un site B visible, tandis que nos sites A affichent une visibilité moyenne de près de quatre sites B. Maintenant, cette analyse est problématique car nous n'avons pas pris en compte le fait qu'il y a une grande potion de la mer dans la carte - et bien d'autres "détails" que je n'ai pas mentionnés - mais nous avons notre première analyse de visibilité !

Sources et bibliographie

Plugin d'échantillonnage de points : voir dans le référentiel QGIS ou consultez le tutoriel QGIS dédié

Wheatley D (1995) Analyse cumulée du champ de vision : une méthode basée sur le SIG pour étudier l'intervisibilité et son application archéologique. Dans : Lock GR, Stančič Z, éditeurs. Archéologie et systèmes d'information géographique : une perspective européenne. Londres : Taylor et Francis. p. 171-186. [voir en ligne]


Transcription de la présentation

Introduction au SIG quantique • http://www.qgis.org • http://www.osgeo.org

Ordre du jour • Présentation du SIG • Introduction au SIG quantique • Données vectorielles • Données raster • Plugins • Champs et attribution • Création de données • Mise en page de la carte

1. Présentation du SIG • Système d'information géographique • Définition Wikipédia - est un système conçu pour capturer, stocker, manipuler, analyser, gérer et présenter tous les types de données référencées géographiquement. • Il est utilisé dans de nombreuses applications : Petites municipalités, foresterie, militaire, entreprises commerciales, etc., etc., • Qu'en faites-vous ?

SIG • Mesurez facilement les distances • Mesurez facilement les zones • Trouvez le chevauchement entre les entités • Proximité • Tout est lié par emplacement.

Zones sismiques de l'USGS http://earthquake.usgs.gov/

Sorties d'un SIG • Cartes • Imprimées • Numériques (PDF, JPEG • Feuilles de calcul • Bases de données • Fichiers • Shapefiles • KML

2. Introduction au SIG quantique • Open Source – Il est livré avec le droit de télécharger, exécuter, copier, modifier et redistribuer le logiciel. • Avec le code source, les utilisateurs ont la possibilité • Suggérer des améliorations • Apporter des améliorations eux-mêmes • Embaucher un professionnel pour effectuer les modifications • Sauvegarder le logiciel de l'abandon

QGIS • Le projet QGIS a commencé en février 2002 • Un développeur • La première version date de juillet de la même année • La première version ne prenait en charge que PostGIS et n'avait pas d'outils de navigation cartographique ni de contrôle de couche

Installation de Quantum • http://www.qgis.org • Je vais m'en tenir aux installations Windows et Linux. Il y a une installation OSX mais je n'ai pas eu ce plaisir. • Linux – selon la distribution de votre choix, vous aurez une installation Debian ou RPM. • La plupart des systèmes avec une grande base d'utilisateurs ont un référentiel SIG • Ubuntu, Debian, Fedora

les fenêtres • Méthode Windows Installer • Windows • Programme d'installation autonome (recommandé pour les nouveaux utilisateurs) • Installe Quantum (actuellement 1.7.4) • Installe également la version actuelle de Grass • Installe également python 2.7 qui s'exécute dans QGIS • Les mises à jour désinstallent et réinstallent le logiciel et enregistrent vos paramètres. Doit être fait manuellement

Windows Installer suite • Méthode autonome • Bibliothèque d'abstraction géographique • Installe les bibliothèques pour SID et ECW • SID et ECW sont des formats propriétaires qui ont des accords spéciaux à utiliser avec GDAL • http://www.gdal.org/

Installation OSGEO • OSGeo fournit un installateur qui fournit tout. • Fonctionne dans un environnement de type « cygwin » • Cygwin fournit des commandes et des environnements unix sur les machines Windows. • Fournit un moyen d'un chemin de mise à niveau facile (ier) entre les versions. • N'est pas « installé » sur votre ordinateur.

Suite de l'installateur OSGEO • SIG quantique • GDAL • GRASS • OpenEV • Et UDIG (un excellent visualiseur de données).

Barres d'outils et panneaux • Clic droit dans la zone de menu • Ajouter des panneaux • Ajouter des barres d'outils.

Bar d'état • Projection du projet QGIS • Echelle • Coordonnées

Boutons de base • Passez la souris sur eux, ils feront apparaître un message texte indiquant à l'utilisateur leur objectif. • Panoramique • Zoom avant • Zoom arrière • Résolution en pixels • Zoom sur l'étendue • Zoom sur la sélection • Zoom sur la couche • Zoom sur la dernière étendue • Zoom sur l'étendue précédente • Actualiser • Ajouter une couche vectorielle • Ajouter une couche raster • Couche PostGIS • Couche spatialite • Couche WMS • Nouvelle couche Shapefile • Supprimer la couche • Couche raster Oracle • Couche WFS

Attribution • Identifier • Sélectionner • Désélectionner • Table d'attributs • Mesurer • Info-cartes • Ajouter un signet • Afficher le signet • Annotation

Enregistrer un projet • Pendant que vous travaillez avec QGIS, enregistrez régulièrement vos jeux de données. • QGIS crée un fichier .gqs • Basé sur XML • Peut être modifié dans votre éditeur de texte préféré.

Des exercices • Ouvrez QGIS • Explorez les barres d'outils. • Ajoutez des données à l'affichage de la carte. • Utilisez l'outil Identifier les entités pour afficher les attributs de certaines couches de données.

3. Ajout de données vectorielles • Prise en charge des formats vectoriels OGR • Fichiers de formes • KML • CSV • Microstation • MapINFO

Propriétés • Une fois les données ajoutées – Cliquez avec le bouton droit et sélectionnez Propriétés • Il existe différents onglets pour vous aider avec les données vectorielles • Style, étiquette, champs, général, métadonnées, jointures d'action, diagrammes, superposition • Style définit la symbologie de la couche. • La symbologie peut être enregistrée sous forme de fichier qml

modes • Défini par champs • Symbolisé • Unique • Catégorisé • Gradué • Gradué • Intervalle égal, quantile, ruptures naturelles, écart type, jolies ruptures

Intervalle égal • Intervalle égal regroupe les valeurs dans des plages de taille égale.

Quantile • Chaque classe contient un nombre égal de fonctionnalités

Pauses Naturelles • Les classes de ruptures naturelles sont basées sur des regroupements naturels de données.

Écart-type • Afficher la variation par rapport à la valeur moyenne

Jolies Pauses • Données symbolisées pour les non-statisticiens

Sélection de données vectorielles • Les sélections peuvent être manuelles

Sélection de données vectorielles • Les sélections peuvent être par attributs (chapitre 5) • Les sélections peuvent également être par emplacement (sous le menu vectoriel - Recherche)

Des exercices • Modifier la symbologie des données affichées • Étiqueter les entités • Ajouter un élément et catégoriser les données par cet élément.

4. Ajout de données raster • Prend en charge les formats OGR Raster • Geotiff • Grille ESRi • Jpeg • Sid • Lire et ne pas écrire le format • ECW • La prise en charge doit être ajoutée • Inclus avec le programme d'installation autonome

Bibliothèque d'abstraction de données géospatiales • Environ 128 formats pris en charge • http://www.gdal.org • De nombreux outils de ligne de commande • Convertir • Reprojeter • Déformer • Mosaïque

WMS – Normes WFS • Service de cartographie Web - L'OpenGIS Web Map Service Interface Standard (WMS) fournit une interface HTTP simple pour demander des images cartographiques géo-enregistrées à partir d'une ou plusieurs bases de données géospatiales distribuées. • Web Feature Service - Web Feature Service Interface Standard (WFS) fournit une interface permettant de demander des caractéristiques géographiques sur le Web à l'aide d'appels indépendants de la plate-forme

Exemple WMS • http://isse.cr.usgs.gov/ArcGIS/services/Combined/SDDS_Imagery/MapServer/WMSServer

Des exercices • Ajouter des données raster • Symboliser les données raster • Créer un MNT ombré

5. Plugins • QGIS a une liste standard de choses qu'il fait • Tampons • Projections • Clips • Unions • Il y a certaines choses que les utilisateurs veulent qu'il fasse et qu'il ne fait pas.


Cartographie du couvert arboré par satellite pour la conservation des forêts dans les zones arides d'Afrique subsaharienne (ASS) : application aux forêts classées du Burkina Faso

Bien que le suivi de l'efficacité des programmes de conservation des forêts nécessite des données précises sur (les changements dans) la couverture forestière, de nombreux pays n'ont toujours pas la capacité de cartographier l'inventaire forestier local, en particulier dans les zones arides d'Afrique où les zones forestières sont très peu couvertes. Dans cet article, nous présentons une estimation de la couverture arborée à haute résolution de douze forêts classées au Burkina Faso en utilisant la classification supervisée basée sur les forêts aléatoires et l'imagerie satellitaire Sentinel-2 détectée entre mars et avril 2016. La méthodologie repose sur des points d'échantillonnage de vérité terrain étiquetés manuellement sur Images d'une résolution de 10 m affichant un composite de bandes proche infrarouge (NIR), rouges et vertes extraites des données satellitaires multispectrales Sentinel-2 pour estimer la couverture arborée avec un taux de précision moyen équilibré de 80 %. La sortie est une collection de rasters avec des valeurs binaires représentant la combinaison de 10 bandes sous-échantillonnées de 20 et 60 m indiquant une estimation de l'existence ou de l'absence d'arbres, utilisable comme référence pour le suivi de la déforestation.


Transcription de la présentation

Introduction au SIG quantique • http://www.qgis.org • http://www.osgeo.org

Ordre du jour • Présentation du SIG • Introduction au SIG quantique • Données vectorielles • Données raster • Plugins • Champs et attribution • Création de données • Mise en page de la carte

1. Présentation du SIG • Système d'information géographique • Définition Wikipédia - il s'agit d'un système conçu pour capturer, stocker, manipuler, analyser, gérer et présenter tous les types de données référencées géographiquement. • Il est utilisé dans de nombreuses applications : Petites municipalités, foresterie, militaire, entreprises commerciales, etc., etc., • Qu'en faites-vous ?

SIG • Mesurez facilement les distances • Mesurez facilement les zones • Trouvez le chevauchement entre les entités • Proximité • Tout est lié par emplacement. • Loi de Tobler

Zones sismiques de l'USGS http://earthquake.usgs.gov

Sorties d'un SIG • Cartes • Imprimées • Numériques (PDF, JPEG • Feuilles de calcul • Bases de données • Fichiers • Shapefiles • KML

2. Introduction au SIG quantique • Open Source – Il est livré avec le droit de télécharger, exécuter, copier, modifier et redistribuer le logiciel. • Avec le code source, les utilisateurs ont la possibilité • Suggérer des améliorations • Apporter des améliorations eux-mêmes • Embaucher un professionnel pour effectuer les modifications • Sauvegarder le logiciel de l'abandon

Licence de système d'exploitation commune • Licences pour fonctionner dans des systèmes ouverts et propriétaires • Licence de logiciel Apache • BSD (Berkeley Software Distribution) • MIT (Massachusetts Institute of Technology) • Licence pour fonctionner dans des environnements ouverts • GPL (General Public License) • LPGL (Lesser General Public License ) • MPL (Licence publique Mozilla)

QGIS • Le projet QGIS a commencé en février 2002 • Produit par une équipe de développement • Gary Sherman, fondateur • La première version date de juillet de la même année • La première version ne supportait que PostGIS et n'avait pas d'outils de navigation cartographique ni de contrôle de couche.

Installation de Quantum • http://www.qgis.org • Je vais m'en tenir aux installations Windows et Linux. • OSX - http://www.kyngchaos.com/software/qgis • Linux – selon la distribution de votre choix, vous aurez une installation Debian ou RPM. • La plupart des systèmes avec une grande base d'utilisateurs ont un référentiel SIG • Ubuntu, Debian, Fedora

les fenêtres • Méthode Windows Installer • Programme d'installation autonome (recommandé pour les nouveaux utilisateurs) • Installe Quantum (actuellement 1.8) • Installe également la version actuelle de GRASS • Installe également python 2.7 qui s'exécute dans QGIS • Les mises à jour désinstallent et réinstallent le logiciel et enregistrent vos paramètres. Doit être fait manuellement

Windows Installer suite • Méthode autonome • Bibliothèque d'abstraction de données géographiques • Installe les bibliothèques pour SID et ECW • SID et ECW sont des formats propriétaires qui ont des accords spéciaux à utiliser avec GDAL • http://www.gdal.org/

Installation de l'OSGEO • OSGeo fournit un installateur qui fournit tout. • Fonctionne dans un environnement de type « cygwin » • Cygwin fournit des commandes et des environnements unix sur les machines Windows. • Fournit un moyen d'un chemin de mise à niveau facile (ier) entre les versions. • N'est pas « installé » sur votre ordinateur.

Installateur OSGEO Suite • SIG quantique • GDAL • GRASS • OpenEV • Et UDIG (un excellent visualiseur de données).

Barres d'outils et panneaux • Clic droit dans la zone de menu • Ajouter des panneaux • Ajouter des barres d'outils.

Barre d'état • Projection du projet QGIS • Echelle • Coordonnées

Boutons de base • Panoramique • Zoom avant • Zoom arrière • Résolution en pixels • Zoom sur l'étendue • Zoom sur la sélection • Zoom sur la couche • Zoom sur la dernière étendue • Zoom sur l'étendue précédente • Actualiser • Ajouter une couche vectorielle • Ajouter une couche raster • Couche PostGIS • Couche spatiale • Couche WMS • Nouvelle couche Shapefile • Supprimer la couche • Couche Oracle Raster • Couche WFS • Passez la souris dessus, un message texte s'affichera indiquant à l'utilisateur leur objectif.

Attribution, Sélection, Mesures • Ajouter un signet • Afficher le signet • Annotation • Identifier • Sélectionner • Désélectionner • Table d'attributs • Mesurer • Info-cartes

Enregistrer un projet • Pendant que vous travaillez avec QGIS, enregistrez régulièrement vos jeux de données. • QGIS crée un fichier .gqs • Basé sur XML • Peut être modifié dans votre éditeur de texte préféré.

Des exercices • Ouvrez QGIS • Explorez les barres d'outils. • Ajoutez des données à l'affichage de la carte. • Utilisez l'outil Identifier les entités pour afficher les attributs de certaines couches de données.

Exercice 2 Les exercices vont être un projet réel achevé par North River Geographic Systems, Inc en 2009. Nous allons couvrir le bassin versant de la rivière Conasauga. Le bassin versant est situé à la frontière du Tennessee et de la Géorgie. Les données sont constituées de fichiers ESRI Shape. C'est le format de données le plus facile à utiliser pour ces exercices. 1. Si vous ne l'avez pas déjà fait, ouvrez QGIS. Il devrait y avoir une icône sur votre bureau ou sur votre menu Démarrer (ou les deux). Une fois QGIS ouvert, faites un clic droit avec votre souris dans la zone de la barre d'outils. Combien de barres d'outils sont dans l'installation par défaut Combien de panneaux sont dans l'installation par défaut ? Désactivez votre barre d'outils Couches gérées. Désactivez votre barre d'outils de navigation cartographique. Ils ont disparu de l'interface. Maintenant, rallumez-les. Si vous le souhaitez, vous pouvez les déplacer de leur emplacement par défaut en saisissant le coin gauche de la barre d'outils et en le déplaçant.

2. Désactivez votre panneau Calques. Maintenant, activez-le en naviguant dans le menu Affichage en haut de QGIS 3. Cliquez sur le bouton Ajouter des données vectorielles en haut. Accédez à votre dossier de données situé sous c:gisdataQGIStrainingdata . Ajoutez le fichier de formes CountyBoundaries.shp à votre carte. Si vous ne voyez aucune donnée, assurez-vous de vérifier que vous ajoutez des fichiers de formes.

4. Cliquez sur le bouton Ajouter des données vectorielles en haut et ajoutez le fichier subbasin.shp. Vous devriez avoir quelque chose qui ressemble à : 5. À l'aide de votre outil d'identification des caractéristiques, répertoriez tous les comtés de Géorgie et les comtés du Tennessee. Afin d'identifier une entité, vous devez avoir cette couche sélectionnée dans votre fenêtre de couche. Géorgie Tennessee

8. Cliquez sur le fichier de formes Subbasin dans votre panneau Calques et zoomer sur l'étendue de cette couche. Notez que vous avez plusieurs façons de faire une sélection. 9. Sélectionnez Comté de Whitfield. Zoom sur l'étendue de la sélection. 10. Effacez la sélection. 11. Enregistrez votre projet dans le répertoire Exercice 2 ! 6. Ajoutez le fichier de formes 2010 des zones urbaines. Quelle est la plus grande zone urbaine du fichier de formes CountyBoundaries ? Quelles sont les trois plus grandes zones urbaines qui touchent/se trouvent dans le bassin versant ? 7. Utilisation de vos outils de navigation Zoomez sur toute l'étendue de toutes les couches de données. Vous devriez voir quelque chose de similaire au graphique ci-dessous.

3. Ajout de données vectorielles • Prise en charge des formats vectoriels OGR • Fichiers de formes • KML • CSV • Microstation • MapINFO

Propriétés • Une fois les données ajoutées – Cliquez avec le bouton droit et sélectionnez Propriétés • Il existe différents onglets pour vous aider avec les données vectorielles • Style, étiquette, champs, général, métadonnées, jointures d'action, diagrammes, superposition • Style définit la symbologie de la couche. • La symbologie peut être enregistrée sous forme de fichier qml

modes • Défini par champs • Symbolisé • Unique • Catégorisé • Gradué • Gradué • Intervalle égal, quantile, ruptures naturelles, écart type, jolies ruptures

Intervalle égal • Intervalle égal regroupe les valeurs dans des plages de taille égale.

Quantile • Chaque classe contient un nombre égal de fonctionnalités

Pauses Naturelles • Les classes de ruptures naturelles sont basées sur des regroupements naturels de données.

Écart-type • Afficher la variation par rapport à la valeur moyenne

Jolies Pauses • Données symbolisées pour les non-statisticiens

Sélection de données vectorielles • Les sélections peuvent être manuelles

Sélection de données vectorielles • Les sélections peuvent être par attributs • Les sélections peuvent également être par emplacement (sous le menu vectoriel - Recherche)

Des exercices • Modifier la symbologie des données affichées • Étiqueter les entités • Ajouter une couche et catégoriser les données par cet élément.

2. Combien de bassins versants principaux sont situés dans le Conasauga Bassin versant. ___________________ BONUS : Pourquoi le Coahulla (prononcé Koa-hull-ahhhh) est-il divisé en une partie nord et sud ? Vous devrez peut-être ajouter plus de fichiers de formes pour répondre à cette question. 3. Étiquetez les bassins versants par leur nom sur l'affichage de la carte. Rick, cliquez sur le calque du fichier de formes et sélectionnez les propriétés. Sélectionnez l'onglet d'étiquetage. Cochez "Afficher les étiquettes". Under Basic Label Options pick Hu_10_Name Exercise Ch 3 It's time to start looking at your data and working with it.. Most of the data you will be working with was downloaded from the Census Bureau, the National Hydro Dataset, and the USDA DataGateway. Some of these datasets were built by me during the course of the CRA project. 1. Add the Watershed.shp file to the Map Display.

5. Change the style of the data layer. Make the polygon fill clear and the outline color orange. 4. Right click on the watershed shapefile and go to properties. Look at the Style tab

5. Change the style of the data layer. Make the polygon fill clear and the outline color orange. 4. Right click on the watershed shapefile and go to properties. Look at the Style tab

6. Save the Style. Right click on the watershed shapefile and click Save Style. Save the file as a .qml file. 7. Once you have saved it remove the watershed shapefile by right clicking on it and selecting remove. Add it again. Right click and select Load Style. Load the qml file you just saved. All of your original settings for this layer have been restored.


  • Projection is UTM, zone 18, datum is WGS84, ellipsoid is WGS84.
  • The data is in meters.
  • The data comes from the eastern US seaboard.
  • The EPSG system is a database of CRS information maintained by the International Association of Oil and Gas Producers. The dataset contains both CRS definitions and information on how to safely convert data from one CRS to another. Using EPSG is easy as every CRS has a integer identifier, e.g. WGS84 is EPSG:4326. The downside is that you can only use the CRSs EPSG defines and cannot customise them. Detailed information on the structure of the EPSG dataset is available on their website.

  • The OGC WKT standard is used by a number of important geospatial apps and software libraries. WKT is a nested list of geodetic parameters. The structure of the information is defined on their website. WKT is valuable in that the CRS information is more transparent than in EPSG, but can be more difficult to read and compare than PROJ. Additionally, the WKT standard is implemented inconsistently across various software platforms, and the spec itself has some known issues).


Simple representation of spatial data¶

The basic data types in R are numbers, characters, logical (TRUE or FALSE) and factor values. Values of a single type can be combined in vectors and matrices, and variables of multiple types can be combined into a data.frame. We can represent (only very) basic spatial data with these data types. Let’s say we have the location (represented by longitude and latitude) of ten weather stations (named A to J) and their annual precipitation.

In the example below we make a very simple map. Note that a carte is special type of plot (like a scatter plot, barplot, etc.). A map is a plot of geospatial data that also has labels and other graphical objects such as a scale bar or legend. The spatial data itself should not be referred to as a map.

A map of point locations is not that different from a basic x-y scatter plot. Here I make a plot (a map in this case) that shows the location of the weather stations, and the size of the dots is proportional to the amount of precipitation. The point size is set with argument cex .

Note that the data are represented by “longitude, latitude”, in that order, do not use “latitude, longitude” because on most maps latitude (North/South) is used for the vertical axis and longitude (East/West) for the horizontal axis. This is important to keep in mind, as it is a very common source of mistakes!

We can add multiple sets of points to the plot, and even draw lines and polygons:

The above illustrates how numeric vectors representing locations can be used to draw simple maps. It also shows how points can (and typically are) represented by pairs of numbers. A line and a polygon can be represented by a number of these points. Polygons need to “closed”, that is, the first point must coincide with the last point, but the polygon function took care of that for us.

There are cases where a simple approach like this may suffice and you may come across this in older R code or packages. Likewise, raster data could be represented by a matrix or higher-order array. Particularly when only dealing with point data such an approach may be practical. For example, a spatial data set representing points and attributes could be made by combining geometry and attributes in a single ’data.frame`.

However, wst is a data.frame and R does not automatically understand the special meaning of the first two columns, or to what coordinate reference system it refers (longitude/latitude, or perhaps UTM zone 17S, or ….?).

Moreover, it is non-trivial to do some basic spatial operations. For example, the blue polygon drawn on the map above might represent a state, and a next question might be which of the 10 stations fall within that polygon. And how about any other operation on spatial data, including reading from and writing data to files? To facilitate such operation a number of R packages have been developed that define new spatial data types that can be used for this type of specialized operations.

The foundational packages in R that define such spatial data structures are sp , sf , and raster .

We use the terra package. It is a replacement for the raster package (it is faster and easier to use).