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Comment puis-je insérer une zone de délimitation ou un polygone dans un champ géométrique PostGIS ?


J'ai un champ dans ma table appelé 'géométrie' qui a été créé ainsi :

CREATE TABLE "public".."sites" ( "id" int8 DEFAULT nextval('sites_id_seq' :: regclass) NOT NULL, #… Quelques champs PLUS "geometry" "public".."geometry", CONTRAINTE "sites_pkey" PRIMARY KEY ("id") ) AVEC (OIDS = FALSE); CRÉER UN INDEX "index_sites_on_geometry" SUR "public".."sites" EN UTILISANT gist (geometry);

Je peux créer un point avec la commande :

MISE À JOUR des sites SET géométrie = ST_SetSRID ( ST_MakePoint (44.28, - 96.68, 495), 4326 ), WHERE ID = 12;

J'aimerais créer un cadre de délimitation, mais étant nouveau dans la syntaxe, je n'ai pas pu obtenir la syntaxe correcte.

Ma meilleure tentative :

MISE À JOUR des sites SET géométrie = ST_SetSRID ( ST_3DMakeBox ( ST_MakePoint (44,2, - 96,6, 400), ST_MakePoint (44,3, - 97,0, 400) ), 4326 ) WHERE ID = 1123;

Donne l'erreur :

La colonne a une dimension Z mais pas la géométrie

J'obtiens cette erreur même après avoir essayé

  1. enveloppant leST_SetSRID(… )dans une instruction select comme le montrent certains exemples en ligne (bien que l'instruction select renvoie un résultat 2D)
  2. en utilisantST_Enveloppe(ST_Makelinecomme suggéré par @mattmakesmaps

Mes excuses car je suis nouveau dans ce domaine. je avoir regardé dans la documentation et googlerboîte à bouding insérer postgisetc, mais à mon niveau, ce n'est pas clair.


Vous pouvez utiliser St_GeomFromText pour ajouter des géométries au format WKT

UPDATE sites SET geometry = st_geomfromtext('POLYGON((0 0, 1 1, 2 2, 3 3, 0 0))') WHERE ID = 1123

Vous pouvez utiliser leST_Enveloppe()une fonction.

Plus précisément, voir le 2ème exemple utilisant une géométrie LINESTRING. Étant donné un LINESTRING composé de deux sommets qui représentent vos points, vous devriez pouvoir récupérer une géométrie Polygon qui pourrait vous être plus utile.


Vous devrez peut-être réfléchir au type de données pourdes sites. Pourquoi est-ce? Il paraît quegéométrieest défini commegéométrie(PolygoneZ,4326), ce que je trouve un peu idiot. Un polygone pourrait être exprimé comme un objet 3D si tous les anneaux linéaires sont coplanaires (comme un triangle ou un lac). Cependant, s'il s'agissait, par exemple, de la frontière du Népal, pourquoi garder des altitudes avec ces coordonnées ? Je dirais que c'est un non-sens, puisque vous ne pouvez pas visualiser ce genre dePolygoneZ.

Si vous souhaitez conserver la dimension Z, utilisezST_Force3D(ou alorsST_Force_3Dpour les anciennes versions), qui attribuera un Z par défaut de 0. Sinon, vous voudrez peut-être changer le type de géométrie engéométrie (polygone, 4326). Enfin, vous pouvez toujours utiliser unboîte3dtype, si vous souhaitez stocker uniquement des boîtes 3D.

Enfin, l'ordre de vos axes est inversé. Il est toujours (long, lat) pour PostGIS.


Les directions

Le SDK HERE fournit un moteur d'itinéraire à part entière pour calculer les meilleures directions d'itinéraire de A à B, y compris plusieurs points de cheminement et des instructions de manœuvre localisables pour chaque virage. Vous pouvez également spécifier vos préférences en définissant le type d'itinéraire souhaité (le plus rapide ou alors le plus court) et diverses options d'itinéraire (telles que les profils de vitesse, les restrictions d'itinéraire, les options de vignette, etc.).

  • Routage isoline: calculez des polygones isolignes pour représenter la zone de portée à partir d'un point donné en fonction du temps, de la distance ou de la consommation de carburant.
  • Rechercher le long d'un itinéraire: rechercher des lieux sur l'ensemble d'un itinéraire (cette fonction est décrite dans la section Recherche).

Utilisation du nouveau jeu de données d'empreinte de bâtiment Microsoft dans QGIS

Je l'ai converti en un géopackage à l'aide de ogr2ogr. Fonctionne bien.

J'ai piraté un script python pour découper les empreintes en comtés et en rectangles, et j'ai pu facilement les mettre dans QGIS.

J'ai réussi à charger le jeu de données NY dans QGIS en le chargeant d'abord dans PostgreSQL via ogr2ogr.

Consultez ces cahiers ipython pour charger les données dans PostGIS https://github.com/gboeing/ms-bldg-footprints

Exactement la solution que je cherchais.

J'ai essayé sans succès. J'ai téléchargé le geojson de mon état (MO) depuis github. J'ai simplement essayé de l'ajouter à une carte vierge pour la voir et elle s'est figée. Ensuite, j'ai essayé ogr2ogr pour créer un fichier de formes, encore une fois mon ordinateur s'est bloqué. Le dernier essai consiste à l'importer dans ma base de données Postgis.

ESRI a une couche de tuiles qu'il héberge si quelqu'un est intéressé. Vous vous demandez si les données sont trop importantes pour mon ordinateur ?

Il vous suffit de diviser la taille du fichier geojson et cela fonctionnera. Je l'utilise tout le temps.

Êtes-vous en train de dire que la couche de tuiles devrait être ouverte dans QGIS ?

On dirait que les gens ont bifurqué le projet pour rendre la taille du fichier plus gérable. Je n'ai jamais entendu parler de cela et j'ai besoin d'empreintes de pas tout le temps.

J'ai pu ogr2ogr les données dans un fichier de formes sans problème pour le Nevada, mais l'Arizona avait beaucoup plus de bâtiments et me causait beaucoup de problèmes. J'ai finalement laissé mon ordinateur gelé allumé pendant le week-end et quand je suis arrivé lundi, les données avaient été converties avec succès.

J'ai juste tiré le geosjon directement. Je n'ai utilisé que le sous-ensemble de Floride et il a fallu très longtemps pour s'ouvrir.

Ne chargez pas le tout. La Floride à elle seule compte 6 millions de polys

Voici le lien vers la façon dont Ian Dees les a traités sur un AWS m5.xlarge, évidemment pas besoin d'être aussi sérieux mais intéressant de voir comment il l'a traité dans un terminal avec du Python.

Cela semble intéressant, mais un peu au-dessus de mon niveau de rémunération. J'ai un grand État, le Texas, et j'ai réussi à me séparer avec geojsplit. Existe-t-il un moyen simple d'utiliser le commutateur à clé pour essayer de le diviser par emplacement géographique, tel que le cadre de délimitation ? Lorsque je l'ai divisé en commençant par le début, je me retrouve à devoir charger tous les fichiers divisés pour obtenir tous les bâtiments de la zone qui m'intéresse. J'ai 100 fichiers et vers 30 j'ai commencé à manquer de mémoire.

Existe-t-il un moyen simple de l'analyser pour les polygones dans une zone donnée ? Espérons via la ligne de commande. Comme les résultats de cat ou de grep dans un nouveau fichier ?


Réclamations

1. Procédé de recherche d'images similaires, le procédé comprenant :

au niveau d'un système informatique ayant un ou plusieurs processeurs et mémoire : recevoir une image d'entrée ayant un contenu générant un vecteur de caractéristiques correspondant à l'image d'entrée selon un modèle de classificateur formé, le vecteur de caractéristiques ayant une pluralité de composants codant le vecteur de caractéristiques en tant que hachage de similarité en quantifiant chaque composante à une valeur entière non binaire correspondante et pour chaque image de référence dans une pluralité d'images de référence : obtenir un hachage de référence correspondant à l'image de référence respective calculer la similarité entre l'image d'entrée et l'image de référence respective en calculant une distance entre le hachage de référence et le hachage de similarité déterminant si la distance calculée est dans un seuil prédéterminé et conformément à une détermination que la distance calculée est dans le seuil prédéterminé, renvoyant l'image de référence respective comme une image qui est similaire à l'image d'entrée.

2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel chaque composante est représentée en utilisant un nombre à virgule flottante, et la quantification comprend la mise en correspondance de chaque composante avec une valeur entière correspondante d'une longueur prédéterminée en utilisant une échelle linéaire.

3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel une majorité des composants sont compris entre 0,0 et 1,0.

4. Procédé selon la revendication 3, comprenant en outre, avant la quantification, le blocage de chaque composante à une valeur à virgule flottante comprise entre 0,0 et 1,0.

5. Procédé selon la revendication 2, dans lequel la longueur prédéterminée est de 4 bits.

6. Procédé selon la revendication 2, dans lequel le codage du vecteur de caractéristiques comprend en outre la concaténation des valeurs entières pour former une chaîne.

7. Procédé selon la revendication 2, comprenant en outre la mise en correspondance de chaque composant avec sa valeur entière correspondante en utilisant une échelle correspondante.

8. Procédé selon la revendication 2, dans lequel une première valeur entière correspondant à une première composante de la pluralité de composantes a une longueur distincte d'une deuxième valeur entière correspondant à une deuxième composante de la pluralité de composantes.

9. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la distance calculée est une distance de Manhattan à N dimensions, où N est le nombre de composants.

10. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le contenu comprend un contenu sélectionné dans le groupe constitué par le contenu sémantique, le contenu d'histogramme de couleurs, les traits du visage, les mots, le contenu audio et le contenu graphique, et dans lequel le vecteur de caractéristiques comprend une ou plusieurs caractéristiques du contenu de l'image d'entrée.

11. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre, préalablement à la réception de l'image d'entrée :

pour chaque image de référence dans la pluralité d'images de référence : générer un vecteur de caractéristiques de référence correspondant à l'image de référence respective selon le modèle de classificateur formé, le vecteur de caractéristiques de référence ayant une pluralité de composants de référence codant le vecteur de caractéristiques de référence en tant que hachage de similarité de référence en quantifier chaque composante de référence et associer l'image de référence respective au hachage de similarité de référence, l'obtention du hachage de référence correspondant à l'image de référence respective comprenant la récupération du hachage de similarité de référence correspondant pour l'image de référence respective.

12. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre le regroupement de l'image d'entrée avec une ou plusieurs images de la pluralité d'images de référence similaires à l'image d'entrée pour former un cluster d'images, et l'attribution d'un label au cluster.

13. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre, avant de coder le vecteur caractéristique en tant que hachage de similarité, réduire le nombre de composants dans la pluralité de composants en utilisant une technique de réduction de dimensionnalité.

14. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le modèle de classificateur entraîné comprend un réseau de neurones convolutifs (CNN) entraîné.

15. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre :

calculer un ou plusieurs hachages supplémentaires du vecteur de caractéristiques à l'aide de techniques de hachage supplémentaires, chaque hachage supplémentaire généré par une technique de hachage distincte respective et mettre à jour le hachage de similarité en tant que combinaison du hachage de similarité et du ou des hachages supplémentaires.

16. Procédé selon la revendication 15, comprenant en outre, avant de combiner le hachage de similarité et le ou les hachages supplémentaires, la normalisation de chaque hachage supplémentaire et du hachage de similarité.

17. Procédé selon la revendication 16, dans lequel la combinaison du hachage de similarité et du ou des hachages supplémentaires comprend le calcul d'une combinaison linéaire des hachages supplémentaires et du hachage de similarité.

18. Procédé selon la revendication 17, dans lequel la combinaison linéaire a un premier poids associé à un premier hachage et un deuxième poids distinct associé à un deuxième hachage.

19. Un système informatique, comprenant :

une ou plusieurs mémoires de processeurs et un ou plusieurs programmes stockés dans la mémoire et configurés pour être exécutés par le ou les processeurs, le ou les programmes comprenant des instructions pour : recevoir une image d'entrée ayant un contenu générant un vecteur caractéristique correspondant à l'image d'entrée selon à un modèle de classificateur entraîné, le vecteur de caractéristiques ayant une pluralité de composants codant le vecteur de caractéristiques en tant que hachage de similarité en quantifiant chaque composant en calculant un ou plusieurs hachages supplémentaires du vecteur de caractéristiques à l'aide de techniques de hachage supplémentaires, chaque hachage supplémentaire étant généré par un hachage distinct respectif technique mettant à jour le hachage de similarité en tant que combinaison du hachage de similarité et du ou des hachages supplémentaires et pour chaque image de référence dans une pluralité d'images de référence : obtention d'un hachage de référence pour l'image de référence respective calcul de la similarité entre l'image d'entrée et la référence respective image en calculant une distance entre le hachage de référence et le hachage de similarité déterminant si la distance calculée est dans un seuil prédéterminé et conformément à une détermination que la distance calculée est dans le seuil prédéterminé, renvoyant l'image de référence respective comme une image qui est similaire à l'image d'entrée.

20. Support de stockage lisible par ordinateur non transitoire stockant un ou plusieurs programmes configurés pour être exécutés par un ou plusieurs processeurs d'un système informatique, le ou les programmes comprenant des instructions pour :

recevoir une image d'entrée ayant un contenu générant un vecteur caractéristique correspondant à l'image d'entrée selon un modèle de classificateur formé, le vecteur caractéristique ayant une pluralité de composants codant le vecteur caractéristique en tant que hachage de similarité en quantifiant chaque composant en calculant un ou plusieurs hachages supplémentaires du vecteur caractéristique utilisant des techniques de hachage supplémentaires mettant à jour le hachage de similarité comme une combinaison du hachage de similarité et du ou des hachages supplémentaires sans quantifier le ou les hachages supplémentaires et pour chaque image de référence dans une pluralité d'images de référence : obtenir un hachage de référence pour le image de référence respective calculant la similarité entre l'image d'entrée et l'image de référence respective en calculant une distance entre le hachage de référence et le hachage de similarité déterminant si la distance calculée est dans un seuil prédéterminé et conformément à une détermination que la distance calculée est dans la plage prédéterminée seuil, retour l'image de référence respective en tant qu'image similaire à l'image d'entrée.


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Prati pretragu " raster "

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Nalepnica Zikade Schwarzkopf

stara nalepnica (lepak je možda preslab za lepljenje) Schwarzkopf Zikade, emulzija za negu kose / nego las za mešanje s Zikade preparatom za trajne / trajnu / trajno dimenzije nalepnice: oko 51 ili 45 x 113 mm ogrebotine lepak je probio napred i napravio raster na belim površinama iako široka 51 mm, glavnina nalepnice je zapravo 45 mm širine - - - - Pogledajte na Kupindu i ostale NALEPNICE koje imam u ponudi: http://www.pretrapindo php?Pretraga=gnalepnica&CeleReci=1&UNaslovu=0&Prodavac=guglajkan Za pretragu: Gnalepnica,

Dženi Nimo - Čarli Boun i Vuk iz Divljine

Detalji predmeta Opis predmeta Dosta Dobra nema posvetu švrljanja pisanja podvlačenja . 375 grammes , 326 strana Dagobert Beskrajni je čudni novi dečak koji se pojavio u Blurovoj akademiji. Uspeo je da rastera sve Čarlijeve prijatelje. U međuvremenu, nekakvo udaljeno zavijanje noćima plaši čitav grad. Da to možda neki opasni vuk ne vreba iz divljine? VAŽNO LIČNO PREUZIMANJE NOVI SAD PITATI PRE KUPOVINE . . PROCEDURA KUPOVINE - KUPITE PA SE JAVITE LIMUNDO PORUKOM I JA VAMA , ZATIM UPLATITE PA JA ŠALJEM . KOLIČINSKI POPUST KATEGORIJA KNJIGE i STRIPOVI . na 4 ili više kupljenih odjednom po fiksnoj ceni ostvarujete 10% popust na cenu (knjige stripovi i časopisi se ne sabiraju već idu posebno znači 4 knjige 4 stripa ili 4 i više časopisa) popa fi nausti se pre odkunos ce i Kupi odmah ceni na Limundu VAŽNO . Troškove dostave kod pošte snosi kupac unapred poslaću ja tačan iznos za uplatu. Lično preuzimanje u Novom Sadu portirnica Vojvodinašped ili Temerin centar VAN SRBIJE šaljem samo štampane stvari - knjige - stripove - albume sa sličicama , plaćanje Western Union NE ŠALJEM POUZEĆEM POUZEĆEM SKUPOVINOMISE V KUPOVINOMISEER dosadašnjim kupcima na poverenju. P.Tiskovina do 100 gr - 92 dinara , Preporucena posiljka - 105 P.Tiskovina 101-250 gr - 102 dinara , Preporucena posiljka - 120 P.Tiskovina 251-500 gr - 133 dinara , Preporucena posiljka - 165 P.Tiskovina 501-1000gr - 144 dinara , Preporucena posiljka - 180 P.Tiskovina 1001-2000 gr - 185 dinara , Preporucena posiljka - 225 Vrednosno pismo kao preporučeno + 25 dinara PAKET faire 3kg 255 , faire 5kg 275 , faire 10kg 325 , faire 15kg Postexpress 200 faire 2kg 250 faire 5kg 340 faire 10kg 460 faire 20kg 660 dinara Prijavi aukciju

Grafički alati 2

ис Рецензије (0) Опис Ova knjiga predstavlja jedan od najrasprostranjenijih računarskih grafičkih alata za stvaranje obradu i čuvanje vektorske grafike — Adobe Illustrator CC. U uvodnim lekcijama shvatićete prirodu i obim pojma vektora i njihovu usku povezanost sa karakeristikama čitave vektorske grafike. Tek po upoznavanju svojstava vektorske slike, znaćete kada se i u budućoj praksi treba osloniti na vektore i vektorske alate, un raster kada na. Illustrateur, u Creative Cloud verziji izučavamo temeljno, od upoznavanja radne površine, do inovacija poslednjeg izdanja. Ovakav profesioalni alat nudi beskrajne mogućnosti za vaš kreativni izraz, vrhunsku preciznost pri konstrukciji logotipa, grafičkih i tipografskih rešenja, koja se uvek mogu uvećavati bez gubitka na kvalitej name. Nikakvo prethodno iskustvo nije potrebno za savladavanje ovog gradiva, a i onima koji ga imaju preporučuje se da detaljno isprate sadržaj i adekvatne lekcije, kako ne bi zanemarili neke prujitne mogućnosti ovogsi ovogsi mogućnosti ovogsi Uz gradivo knjige Grafički alati I, zaokružićete svoje znanje u oblasti računarske grafike i moći samostalno da pripremite sve grafičke materijale. Sadržaj : Vektorska grafika Adobe Illustrator CC.

Primena rasterske grafike

ис ецензије (0) ис Savremeni dizajn je jedno beskrajno široko polje, koje podrazumeva različite oblasti, sva raspoloživa sredstva vizuelnih komunikacija i sve sve sakoremeneka alate , sva raspoloživa sredstva vizuelnih komunikacija i sve sakotranemenekalaciore ис ецензије (0) ис ис ецензије (0) Multimedijalni pristup i fleksibilnost su karakteristike jednog nesputanog kreativnog rada na ovom polju. Dosta su retki slučajevi kada pri stvaranju nekog komada uopšte ne koristimo vektore ili raster, jer se u različitim segmentima ili fazama rada koriste naizmenično prednosti njihovih skoro sasvim sasvim različitimhino ili fazama rada koriste naizmenično prednosti njihovih skoro sasvim sasvim različičitihno ili fazama rada koriste naizmenično prednosti njihovih skoro sasvim sasvim različičitiho Savremene aplikacije osmišljene su tako da maksimalno olakšavaju transfer fajlova i segmenata između aplikacija, pri čemu svaki ostaje editabilan. Zato je teško, pa i nepotrebno povući bilo kakvu granicu između polja na kojima primenjujemo rastersku grafiku i onih na kojima primenjujemo vektorsku grafiku, već se, naprotiv, ove oblasti knuatitivu kao i aljugno pro. Ovde ćemo se baviti poljima na kojima je primena rasterske grafike uobičajena i česta, upravo zbog njenih specifičnosti, ali ni u kom slučaju ne isključuje primenu vektorske grafike. Poznajući osnovne karakteristike rasterske grafike, možete pretpostaviti gde je njena upotreba u dizajnu najčešća i to su naravno polja u kojima se najviše koristi fotografija. Osobine ovih raster i drugih alata upoznaćete i u samom predmetu Rasterska grafika, ali ćete njihovu upotrebnu vrednost najbolje shvatiti upravo kroz analizu primera i procese koji slede. Ove grafičke intervencije proučićemo kroz polja grafičkog i web dizajna, kao što su plakat, animacija, časopis, web layout, kao i kroz pripremu ovih komada za publikovanje. Sve ćemo primeniti na konkretnim primerima iz dizajnerske svakodnevice, kako bi upotrebljivost i samim tim važnost ove materije bila što jasnija, a sadržaj što razumljiviji. Ove primere, kao i druge tutorijale na koje ćete naići u istraživanju ove materije, ne treba nikad posmatrati kao konkretne recepture, niti jedini način da se postigne cilj predstavljen na počučina m alata i materije samo su osnovni preduslovi, a konstantno istraživanje, fleksibilnost, eksperiment – ​​zapravo su najbolji, kako za učenje tako i za pronalaženje novih i originalnih rešenja. Sadržaj: Web Layout Crtež i animacija Retuš i obrada fotografija Plakat i časopis.

Livre de recettes d'analyse géospatiale Python

À propos de ce livre Explorez le processus d'utilisation de l'analyse géospatiale pour résoudre des problèmes simples à complexes avec des recettes rapides et réutilisables Des instructions concises étape par étape pour tout vous apprendre sur l'analyse vectorielle, de superposition, de raster, de routage et de topologie Découvrez des outils d'amélioration des performances pour votre travail quotidien À qui s'adresse ce livre Si vous êtes étudiant, enseignant, programmeur, administrateur géospatial ou informatique, analyste SIG, chercheur ou scientifique cherchant à faire de l'analyse spatiale, alors ce livre est fait pour vous. Quiconque essaie de répondre à des questions d'analyse spatiale simples à complexes obtiendra une démonstration pratique de la puissance de Python avec des données du monde réel. Certains d'entre vous sont peut-être des débutants en SIG, mais la plupart d'entre vous auront probablement une compréhension de base de l'analyse et de la programmation géospatiales. Ce que vous apprendrez Découvrez les informations de projection et de système de coordonnées de vos données et apprenez à transformer ces données en différentes projections Importez ou exportez vos données dans différents formats de données pour les préparer pour votre application ou votre analyse spatiale Utilisez la puissance de PostGIS avec Python pour tirer parti des puissantes fonctions d'analyse Exécuter des fonctions d'analyse spatiale sur des données vectorielles, y compris le découpage, les jointures spatiales, la mesure des distances, des zones et la combinaison des données pour obtenir de nouveaux résultats Effectuer et garantir des contrôles d'assurance qualité avec des règles de topologie en Python Trouver le chemin le plus court avec les fonctions d'analyse de réseau dans des recettes simples et extensibles tournant autour de toutes sortes de problèmes d'analyse de réseau Visualisez vos données sur une carte à l'aide des outils et méthodes de visualisation disponibles pour créer des résultats visuellement époustouflants Construisez une application Web avec GeoDjango pour inclure vos outils d'analyse spatiale construits à partir du vecteur précédent, raster , et analyse de superposition En détail Développement géospatial ent relie vos données à des endroits à la surface de la Terre. Son analyse est utilisée dans presque toutes les industries pour répondre aux questions de type de localisation. Combinée à la puissance du langage de programmation Python, qui devient de facto le choix de scriptage spatial pour les développeurs et les analystes du monde entier, cette technologie vous aidera à résoudre des problèmes spatiaux réels. Ce livre commence par aborder l'installation des dépendances logicielles et des bibliothèques nécessaires pour effectuer une analyse spatiale avec Python. À partir de là, la prochaine étape logique consiste à préparer nos données pour l'analyse. Nous le ferons en créant notre boîte à outils pour gérer la préparation, les transformations et les projections des données. Maintenant que nos données sont prêtes à être analysées, nous allons aborder les méthodes d'analyse les plus courantes pour les données vectorielles et raster. Pour vérifier ou valider nos résultats, nous explorerons comment utiliser les contrôles de topologie pour garantir des résultats de qualité supérieure. Enfin, nous avons rassemblé le tout dans une application Web GeoDjango qui démontre une application d'analyse spatiale fonctionnelle finale. L'aller-retour vous fournira toutes les pièces dont vous avez besoin pour réaliser votre propre application d'analyse spatiale en fonction de vos besoins. Auteurs Michael Diener Michael Diener a obtenu en 2001 un baccalauréat ès sciences en géographie de l'Université Simon Fraser, en Colombie-Britannique, au Canada. Il a commencé à travailler en 1995 avec Environnement Canada en tant qu'analyste SIG (systèmes d'information géographique) et a continué à travailler avec SIG depuis. À partir de 2008, il a fondé une société appelée GOMOGI axée sur la réalisation de SIG pour les applications mobiles et Web avec des logiciels open source. Michael organise des séminaires pour les organisations qui souhaitent explorer ou découvrir les possibilités de la façon dont les SIG peuvent augmenter la productivité et mieux répondre aux questions spatiales. Il est également le responsable créatif du développement de nouveaux produits et un développeur Python travaillant quotidiennement avec une large gamme de logiciels spatiaux. Développant des applications spatiales au fil des ans, il a toujours utilisé Python pour faire le travail. Il est également professeur de SIG à l'Université Alpen Adria de Klagenfurt, où il aime enseigner aux étudiants les merveilleux pouvoirs des SIG et expliquer comment résoudre les problèmes spatiaux avec les SIG open source et Python. Table des matières

Apprendre l'analyse géospatiale avec Python - Troisième édition

Automatisez les flux de travail d'analyse géospatiale à l'aide de Python Codez le SIG le plus simple possible en seulement 60 lignes de Python Créez des cartes thématiques avec des outils Python tels que PyShp, OGR et la bibliothèque d'imagerie Python modèles d'inondation d'inondations Appliquez l'analyse géospatiale au suivi des données en temps réel et à la chasse aux tempêtes L'analyse géospatiale est utilisée dans presque tous les domaines auxquels vous pouvez penser, y compris la défense, l'agriculture et même la médecine. Avec ce guide systématique, vous vous familiariserez avec le système d'information géographique (SIG) et l'analyse par télédétection en utilisant les dernières fonctionnalités de Python. Ce livre vous guidera à travers les techniques SIG, les géodatabases, les données raster géospatiales et bien plus encore en utilisant les derniers outils et bibliothèques intégrés dans Python 3.7. Vous apprendrez tout ce que vous devez savoir sur l'utilisation de progiciels ou d'API et d'algorithmes génériques pouvant être utilisés dans différentes situations. De plus, vous apprendrez à appliquer des processus géospatiaux SIG Python simples à une variété de problèmes et à travailler avec des données de télédétection. À la fin du livre, vous serez en mesure de créer un système d'entreprise générique, qui peut être mis en œuvre dans n'importe quelle organisation pour gérer les demandes d'assistance client et le personnel d'assistance sur le terrain. Créez des solutions SIG à l'aide des nouvelles fonctionnalités introduites dans Python 3.7 Explorez une gamme d'outils et de bibliothèques SIG tels que PostGIS, QGIS et PROJ Apprenez à automatiser les flux de travail d'analyse géospatiale à l'aide de Python et Jupyter Table des matières 1 En savoir plus sur l'analyse géospatiale avec Python Exigences techniques Géospatiale analyse et notre monde Histoire de l'analyse géospatiale SIG Télédétection Données d'altitude Dessin assisté par ordinateur Analyse géospatiale et programmation informatique L'importance de l'analyse géospatiale Concepts SIG Concepts de télédétection Concepts communs de SIG vectoriel Concepts communs de données raster Créer le plus simple possible Python SIG Résumé Lectures complémentaires 2 Apprendre les données géospatiales Obtenir une vue d'ensemble des formats de données courants Comprendre les structures de données Comprendre l'indexation spatiale Que sont les vues d'ensemble ? Qu'est-ce que les métadonnées ? Comprendre la structure du fichier Connaître les types de données vectorielles les plus largement utilisés Comprendre les types de données raster Qu'est-ce que les données de nuage de points ? Que sont les services Web ? Comprendre les bases de données géospatiales Résumé Lectures complémentaires 3 Le paysage de la technologie géospatiale Exigences techniques Comprendre l'accès aux données Comprendre la géométrie informatique Comprendre les outils de bureau (y compris la visualisation) Comprendre la gestion des métadonnées Résumé Lectures complémentaires 4 Geospatial Python Toolbox Exigences techniques Installer des modules Python tiers Python virtualenv Conda Installer GDAL Python bibliothèques réseau pour l'acquisition de données Fichiers ZIP et TAR Balises Python et analyseurs basés sur des balises Bibliothèques Python JSON OGR PyShp dbfpy Shapely Fiona ESRI shapefile GDAL NumPy PIL PNGCanvas GeoPandas PyMySQL PyFPDF Geospatial PDF Rasterio OSMnx Jupyter Conda Résumé Lectures complémentaires 5 Python et systèmes d'information géographique Exigences techniques Mesurer la distance Calculer la direction de la ligne Comprendre la conversion de coordonnées Comprendre la reprojection Comprendre la conversion de format de coordonnées Calculer l'aire d'un polygone Modifier des fichiers de formes Agréger des géométries ry Création d'images pour la visualisation Utilisation de données GPS Géocodage Multitraitement Résumé 6 Python et télédétection Exigences techniques Échange de bandes d'images Création d'histogrammes Exécution d'un étirement d'histogramme Découpage d'images Classification d'images Extraction de caractéristiques à partir d'images Comprendre la détection de changement Résumé Lectures complémentaires 7 Python et données d'altitude Accéder aux fichiers de grille ASCII Création d'un relief ombré Création de contours d'élévation Utilisation de données LIDAR Résumé Lectures complémentaires 8 Modélisation géospatiale avancée de Python Exigences techniques Création d'un indice végétatif de différence normalisée Création d'un modèle d'inondation d'inondation Création d'un ombrage de couleur Réalisation d'une analyse de chemin à moindre coût Conversion de l'itinéraire en un fichier de formes Itinéraire le long des rues Géolocalisation des photos Calcul de la couverture nuageuse de l'image satellite Résumé 9 Données en temps réel Exigences techniques Limites des données en temps réel Utilisation des données en temps réel Suivi des véhicules Chasse aux tempêtes Rapports du terrain Résumé 10 Tout mettre ensemble Exigences techniques Comprendre un rapport GPS typique Construire un outil de rapport GPS Résumé Lectures complémentaires

Ukleti Zamak 3 : Beatrisine Smicalice, Pol Marten et Mani Boasto

Opis Proizvoda: Ukleti Zamak 3 : Beatrisine Smicalice, Pol Marten i Mani Boasto *** O Knjizi : Beatrisi od Zgaslog Meseca, vlasnici zamka i naslednici duge loze veštica, svega je već preko glave! Dosta je tog nereda koji vlada u njenom zamku, dosta joj je neuspeha u vradžbinama, dosta joj je sustanara kojima je na pameti samo kako da se pobiju. Beatrisa namerava da stanare zamka, kojih ima kao pleve, nekako rastera, kako bi konačno imala vremena da se potpuno posveti veštičarenju. Ali nije tako lako otarasiti se svih tih čudovišta iz Ukletog zamka!


Voir la vidéo: Postgresql: Create Postgis database and import shapefiles. (Octobre 2021).