QGIS에서 항공 이미지를 내보내시겠습니까?

QGIS에서 항공 이미지를 내보내시겠습니까?


주위를 둘러보았지만 내 질문에 대한 답을 찾을 수 없었으므로 여기에 갑니다. OpenLayers 플러그인을 사용하여 QGIS에서 괜찮은 품질(300dpi) 항공 이미지를 내보내려고 합니다. 작동할 때도 있고 작동하지 않을 때도 있습니다. 내보내기는 잘 되는데 파일로 가보면 이런 모습입니다.

기본적으로 중앙에서 원하는 이미지를 얻었지만 측면과 모서리에서 거친 타원형 모양으로 해킹되어 확대된 이미지가 주변의 틈을 채우고 있습니다.

이상해

이것은 인쇄를 래스터로 확인했는지 여부에 관계없이 jpg 또는 pdf로 내보내는지 여부에 관계없이 발생합니다. 프로젝트 투영을 Google 항공의 투영으로 재설정했습니다. 그것은 도움이되지 않았다. 이전에는 너무 크게 내보내거나 해상도를 너무 높게 설정하여 이 문제를 일으키는 것으로 생각했지만 지금은 항상 발생하고 있습니다.

왜 이런 일이 일어나고 어떻게 해결할 수 있는지 어떤 아이디어가 있습니까?


한 가지 대안은 Mobile Atlas Creator(MOBAC)를 사용하는 것입니다.

http://mobac.sourceforge.net/

항공 이미지 타일을 .png">http://datagateway.nrcs.usda.gov/GDGOrder.aspx로 다운로드하려면

(또는 잠재적으로 로컬 GIS 지리 공간 게이트웨이에서) Qgis에서 클립하여 .tif로 저장할 수 있습니다.


부동산에서 GIS가 사용되는 방법

GIS와 부동산의 공통점은? 둘 다 위치를 매우 중요하게 생각합니다. 부동산 전문가에게 위치는 항상 부동산 가치에 영향을 미치는 결정적인 요소 중 하나입니다. GIS 사용자의 경우 위치는 지리 데이터의 출처입니다. 위치의 정확성은 데이터의 가치와 사용 방법을 결정합니다. 이 두 주제의 공통된 초점 때문에 GIS는 부동산의 다양한 관습에서 귀중한 도구로 사용될 수 있습니다. GIS와 부동산에 대한 논의에는 많은 주제가 있지만 이 지리 공간 기술이 사용되는 가장 일반적인 작업은 부동산 조사, 시장 분석 및 공간 분석입니다.


요약

환경을 매핑하고 모니터링하기 위한 무인 항공기(UAV)의 사용은 지난 몇 년 동안 급격히 증가했습니다. 많은 개인과 조직이 소비자 등급 UAV를 구입했으며 일반적으로 토지 덮개를 매핑하기 위해 항공 사진을 획득합니다. 결과로 나온 초고해상도(sub-decimeter-resolution) 이미지는 정보 콘텐츠가 높지만 이 정보의 추출을 자동화하여 정확한 벽에서 벽까지의 토지 피복 지도를 만드는 것은 매우 어렵습니다. 오픈 소스 소프트웨어를 기반으로 하며 초고해상도 항공 이미지에서 토지 피복 지도를 만드는 데 사용할 수 있는 이미지 처리 워크플로를 소개합니다. 이미지 분류를 위한 4가지 머신 러닝 워크플로를 비교했습니다. 두 가지 워크플로는 임의 포리스트 알고리즘을 기반으로 했습니다. 이 중 하나는 ilastik에서 사용할 수 있는 픽셀 단위 접근 방식을 사용하고 다른 하나는 이미지 세그먼트를 사용하며 R 및 Orfeo ToolBox로 구현되었습니다. 다른 두 워크플로는 완전히 연결된 신경망과 Nenetic으로 구현된 컨볼루션 신경망을 사용했습니다. 우리는 지상 10m, 45m, 90m의 비행 높이에서 Great Basin(미국 서부)에서 획득한 항공 사진에 4가지 워크플로를 적용했습니다. 우리의 초점 커버 유형은 치트그래스(브로무스 텍터룸), 지역 화재 역학을 변화시키는 비원주민 침입성 잔디. 초고해상도 이미지를 분류하기 위한 가장 정확한 워크플로우는 분류되는 토지피복 유형의 대비, 풍경 패턴 및 스펙트럼 질감과 같은 이미지 해상도 및 토지피복 특성에 영향을 받는 다양한 요인에 따라 달라집니다. 우리 응용 프로그램의 경우 ilastik 워크플로는 픽셀 기반 정확도로 평가할 때 가장 높은 전체 정확도(0.82–0.89)를 산출했습니다.


위성 데이터 이해, 오픈 소스 워크플로: QGIS로 데이터 연결하기

모든 위성 데이터가 Landsat 및 Sentinel-2와 같은 형식은 아닙니다. 많은 상용 소스가 파일당 하나의 대역 대신 여러 대역의 단일 파일로 데이터를 제공합니다. 한 가지 예는 Planet의 고해상도 SkySat 데이터입니다. 픽셀당 80cm의 SkySats는 기존의 비상업적 데이터보다 훨씬 선명한 세부 정보를 보여주므로 작업하는 것이 즐겁습니다.

문의 양식을 작성하면 Planet에서 몇 가지 샘플 데이터를 제공하므로(걱정하지 마십시오. 물어보지 않습니다) 일부 데이터를 가져오십시오. 저는 2013-17년 OpenVisConf의 사이트인 Boston을 선택했지만 선택하십시오. 가입하고 싶지 않다면 Earth Explorer에서 소수의 NAIP 데이터 타일을 가져올 수 있습니다.

데이터를 얻었습니까? 좋은. 시작하자.

QGIS를 열고(2부에서 설치 조언을 제공했습니다) 새 래스터 레이어를 추가합니다: 레이어 → 새 레이어 → 래스터 레이어 추가… 아주 작은 … 버튼을 클릭하여 시스템 열기 파일 대화 상자를 열고 데이터(It' Boston 이미지를 다운로드한 경우 skysat-high-resolution-sample-cities/pansharpened에 있을 것입니다. 13개의 개별 TIFF가 있어야 합니다.) pansharp.tif 로 끝나는 모든 파일을 선택합니다. 마지막으로 추가 를 클릭합니다.

이렇게 하면 모든 것이 올바르게 배치된 상태로 데이터를 QGIS 프로젝트에 로드합니다. [QGIS는 지리 정보 시스템이므로 파일이 서로 상대적으로 배치될 뿐만 아니라 세계에 대해서도 상대적으로 배치되므로 원하는 경우 다양한 유형의 데이터를 함께 결합할 수 있습니다.] 이렇게:

허. 아마 당신이 기대했던 것이 아닐 것입니다. 여기에는 두 가지 일이 있습니다.

  1. 각 장면(SkySat 데이터는 함께 수집을 구성하는 개별 장면으로 제공됨)은 QGIS에 의해 개별적으로 대비 스트레치됩니다. 즉, 각 개별 데이터 청크에서 가장 어둡고 밝은 픽셀이 전체 수집에서 가장 어둡고 밝은 픽셀 대신 흑백으로 표시됩니다. 이것은 패치워크 모양을 제공합니다.
  2. 밴드의 순서가 잘못되었습니다. 관례에 따라 위성 데이터는 가장 짧은 파장에서 가장 긴 파장으로 정렬되지만 이미지 파일은 빨간색, 녹색, 파란색으로 정렬됩니다.

데이터를 일관되게 더 쉽게 확장할 수 있도록 먼저 개별 장면을 결합하는 것이 좋습니다. 래스터 → 기타 → 병합을 선택하면 또 다른 대화 상자가 나타납니다.

기본 설정에서 변경해야 할 유일한 것은 Float 32에서 UInt16으로 설정해야 하는 출력 데이터 유형입니다. Sentinel-2 및 Landsat 8과 마찬가지로 SkySat 데이터는 픽셀당 16비트이며 음수 값(음수 밝기는 무엇입니까?)이 없으므로 부호 없는 16비트 데이터로 저장됩니다. (서명된 데이터세트의 예로는 해수면 아래 지역에 대해 음수 값을 가질 수 있는 디지털 고도 모델이 있습니다.) 각 입력 파일을 별도의 밴드에 배치가 선택되지 않은 상태로 남아 있는지 확인하십시오. 다시 말하지만, 입력 레이어 옆에 아주 작은 ... 버튼이 있습니다. 클릭한 다음 모두 선택을 누르고 확인을 눌러 모든 장면을 (동어반복적으로) 선택합니다. 백그라운드에서 실행으로 완료하십시오.

QGIS가 처리를 마치면 대화 상자를 닫고 병합된 데이터를 프로젝트 창에 이제 매끄럽게 표시해야 합니다. 결합된 컬렉션을 보려면 개별 장면을 숨겨야(선택 취소)해야 할 수 있습니다.

거기에 도착. 병합을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 속성을 선택한 다음 스타일을 선택하여 레이어 속성 스타일 대화 상자를 불러옵니다. 이 대화 상자는 파트 2를 읽으면 친숙해 보일 것입니다.

SkySat 데이터의 이러한 특징은 보정되지 않았으므로 지난번처럼 알려진 양 사이에서 단순히 확장할 수 없습니다. 대신 QGIS의 자동 확장 기능을 사용하십시오. 최소/최대 값 설정을 확장하여 맞춤 스트레칭 옵션을 표시합니다. 누적 카운트 컷을 사용하면 가장 어둡고 밝은 데이터 포인트가 렌더링된 이미지의 흑백과 관련되는 방식을 선택할 수 있습니다. 기본값 2%와 98%는 픽셀의 가장 어두운 2%를 검은색으로 만들고 가장 밝은 픽셀의 2%를 흰색으로 만들어 많은 데이터를 버립니다. 나는 보통 0.1%와 99.9% 같은 것을 선택합니다. 또는 최소/최대 옵션을 선택하십시오. 최신 컴퓨터가 꽤 빠르기 때문에 정확한 측정을 위해 정확도를 실제(느림)로 설정하십시오.

QGIS 외부에서 데이터를 계속 처리할 것이기 때문에 3개 채널의 흑백 값이 일치하는 것이 가장 좋으므로 검은색을 3개 중 최소값으로, 흰색을 최대값으로 설정합니다. 마지막으로 밴드를 뒤집어야 합니다. 빨간색 밴드는 밴드 1에서 밴드 3으로 설정하고 녹색 밴드는 밴드 2로, 파란색 밴드는 밴드 3에서 밴드 1로 설정합니다. 지금은 근적외선 데이터인 밴드 4를 무시하십시오. 선택한 정확한 설정에 따라 다음과 같이 표시됩니다.

Sentinel 데이터와 마찬가지로 병합을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭(또는 레이어 → 다른 이름으로 저장으로 이동)한 다음 출력 모드를 렌더링된 이미지로 설정합니다(이렇게 하면 원본 16비트 데이터가 아닌 QGIS에 표시된 크기 조정된 이미지를 내보냄). GeoTIFF로 포맷( 기본값이어야 함) 파일 이름을 제공합니다.

이제 내보낸 파일을 김프, Photoshop 또는 선택한 사진 편집기로 가져올 준비가 되었습니다.

이미지 처리로 넘어가기 전에 빨간색 채널을 근적외선 데이터로 대체하고 빨간색을 녹색으로, 녹색을 파란색으로 범핑하여 가색 이미지를 만드는 방법을 보여 드리겠습니다. (관례에 따라 컬러 적외선 사진에 따라 가색 이미지에서 가장 긴 파장은 빨간색, 중간 파장은 녹색, 가장 짧은 파장은 파란색입니다.) 스타일 대화 상자에서 빨간색을 밴드 4로, 녹색을 밴드 3으로, 파란색을 밴드 2로 설정합니다. 다음과 같이 보입니다.

이상하지만(나무는 밝은 빨간색) 초목이나 물을 연구할 때 유용합니다.

자, 이제 데이터를 마무리할 준비가 되었습니다. 이에 대해서는 4부, 김프를 사용한 색상 수정에서 설명하겠습니다.


  • 정사영상 이미지에서 플롯 수준 결과를 추출하는 사용자 친화적인 소프트웨어를 개발했습니다.
  • 식물 수는 유역 변환을 기반으로 추정할 수 있습니다.
  • 감자 성숙도는 시각적 평가보다 원격 감지에 의해 더 안정적으로 평가되었습니다.


QGIS에서 항공 이미지를 내보내시겠습니까? - 지리정보시스템

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Editor's Choice 기사는 전 세계 MDPI 저널의 과학 편집자의 추천을 기반으로 합니다. 편집자는 저널에 최근에 발표된 소수의 기사 중 저자에게 특히 흥미롭거나 이 분야에서 중요하다고 생각하는 기사를 선택합니다. 목적은 저널의 다양한 연구 분야에서 발표된 가장 흥미로운 작업의 스냅샷을 제공하는 것입니다.


QGIS에서 래스터 이미지 맵을 지리참조하는 단계는 다음과 같습니다.

1.) QGIS를 열고 QGIS에서 ADD RASTER LAYER를 사용하여 이미지 맵을 가져옵니다.

2.) 기준점과 알려진 지리위치 좌표를 찾아야 합니다. 나는 선호한다 구글지도 위도 및 경도 값을 가져옵니다.

구글 지도로 이동하여 이미지 지도 위치와 일치하는 위치를 검색합니다. 지도에서 일치하는 지점을 Google 지도에서 선택합니다. 위성 보기로 전환할 수도 있습니다. 임의의 랜드마크 장소와 같은 점을 편의에 따라 선택하십시오. Google 지도에서 해당 지점을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 여기 뭐야 포인트의 위도와 경도가 표시되는 것을 볼 수 있습니다.

3.) 위도가 먼저 쓰여지고 두 번째는 경도입니다. (-) 기호(있는 경우)도 확인하십시오. 요점을 적어 두십시오. 마찬가지로 서로 다른 방향으로 최소 4개의 점을 선택하고 위도와 경도를 기록해 둡니다.

4.) QGIS 도구로 이동하여 래스터 레이어를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 제거를 클릭합니다.

5.) 이제 Georeferencer로 이동합니다. 이미 Georeferencer 플러그인을 설치한 경우 Raster 탭에서 찾을 수 있습니다. 옵션이 표시되지 않으면 플러그인을 클릭한 다음 플러그인 관리 및 설치를 선택합니다. 지리참조자를 검색하여 아래와 같이 설치합니다.

6.) 여기에서 지도를 가져오고 점 추가를 클릭합니다. 여기에서 이동 및 확대/축소할 수 있습니다.

7.) Google 지도에서 제어 지점으로 선택한 지도의 위치를 ​​클릭합니다. X,Y 값을 요구하는 창이 나타납니다. X에 경도 값을 Y에 위도 값을 입력합니다.

8.) 마찬가지로 모든 포인트를 추가하십시오. 설정으로 이동하여 변환 설정을 클릭합니다.

9.) 변환 유형을 하나 선택하고 출력 래스터 이름을 지정합니다.

10.) 완료되면 지도 캔버스에 로드를 클릭하거나 그렇게 하는 것을 잊은 경우 저장한 위치에서 지리 참조된 지도를 가져올 수 있습니다. 지도의 확장자는 .GeoTiff입니다.

11.) 위도와 경도를 사용하고 있으므로 CRS WGS: 84를 선택합니다.

12.) 이제 아래와 같이 지리 참조 기호 시작을 클릭합니다.

13.) 지리 참조자를 닫습니다. 캔버스에 지리 참조된 이미지가 표시됩니다. 좌표를 기록해 두십시오.

이 기사가 제어점을 사용하여 래스터 이미지를 지리참조하는 방법에 대한 기본 사항을 아는 데 도움이 되기를 바랍니다. 프로세스를 구현하는 데 문제가 있습니다. 아래 댓글, 우리가 그것에 대해 논의할 수 있도록.


농업용 드론의 원격탐사 분석

농부는 경작을 완료하기 위해 더 많은 요구 사항이 있습니다. 원격 감지는 이러한 요구 사항을 줄이기 위한 큰 기술입니다. 이제 저렴한 비용으로 유기물 분무 시스템이 필요합니다. 우리는 두 가지 방법이 있습니다. 첫 번째는 양자 지리 정보 시스템(QGIS)의 신경망 알고리즘이고 다른 하나는 드론을 이용한 GPS(Global Positioning System)입니다. 본 논문에서는 농경지의 다중 스펙트럼 관점에서 NDVI(Normalized Differential Planting Index)/NIR(Near-infrared band) 센서를 이용한 드론 원격탐사 분석에 대해 설명한다. 근적외선 및 NDVI 영상은 수분 함량 값과 정밀도 값이 혼합되어 수자원 관리에 사용되었습니다. 고밀도 이미지를 생성하기 위해 NDVI 센서가 로드됩니다. NIR 이미징과 결합된 실시간 모니터링은 온도 측정을 위해 기하학적으로 그리고 방사 측정적으로 조정됩니다. 다중 스펙트럼 및 초분광 보기는 테스트된 데이터를 분석하는 데 사용되었습니다. 표준 관개 수준은 성장하는 식물을 생산하기 위한 60%입니다. 관개 기술은 초당 연속 데이터 내에서 식물의 처리를 따랐습니다. 구현된 보기는 60% 편차에서 30~90cm 사이의 식물 심층 관수의 성장 제어에만 초점을 맞췄습니다. NDVI, 녹색 정규화 차 식생 지수(GNDVI), 토양 밝기 지수(SBI), 녹색 식생 지수(GVI), 황색 식생 지수(YVI), 질소 충분도 지수(NSI), 수직 식생 지수(PVI), 변형 식생 지수(TVI), 토양 조정 식생 지수(SAVI) 및 식생 상태 지수(VCI) 식생 지수는 식물 성장 제어와 잎 강도 관리의 상관 관계에 사용되며 Python 패키지는 QGIS에서 다양한 실시간 값을 표시합니다. 식물 성장의 상관관계 ≤0.01, 아르 자형 = 0.77 및 − 0.77(컨덕턴스 포함). 물 스트레스를 제어하기 위해 관개 기술을 사용하여 정도를 측정하고 GPS 뷰를 시연했습니다. 그것은 대기 변화의 변화에 ​​따라 잎 전도율을 추정하는 데 사용되었습니다. 실시간 리프 응력 분석을 계산할 수 있습니다. 이 보고서는 농지의 퇴비 비율과 식생 지수에 대한 드론 조사 분석을 제공했습니다.

기관을 통해 액세스할 수 있는 구독 콘텐츠의 미리보기입니다.


코덱스

오늘 I&rsquoll은 QGIS에서 데이터를 출력하고 Blender를 사용하여 3D로 렌더링하는 워크플로를 선보입니다. I&rsquo는 분석 결과를 그래픽으로 시각화하는 데 사용했으며 이 게시물에서는 먼저 이에 대한 예를 보여주고 워크플로를 실행해 볼 것입니다.

Blender에 익숙하지 않다면 무료 오픈 소스이기도 한 매우 강력한 3D 모델링 패키지입니다. www.blender.org에서 다운로드하고 일부 기능을 볼 수 있습니다.

[편집 15/1 - 2013]

라는 동료가 Domlysz는 쉐이프파일과 지리스터를 직접 가져올 수 있는 블렌더용 플러그인에 대해 메일을 보냈습니다. 아래에 설명된 프로세스를 훨씬 더 매끄럽게 만들어 QGIS의 모든 준비를 생략할 수 있습니다. 현재 여기에서 찾을 수 있습니다.

[편집 3/12 - 2012]

이 게시물을 우연히 발견했다면 QGIS도 소개해야 한다는 생각이 들었습니다. QGIS 또는 Quantum GIS는 ArcGis와 같은 상용 패키지와 동등한 무료 오픈 소스 지리 정보 시스템입니다. 더 많은 정보와 다운로드는 www.qgis.org에서 가능합니다.

첫 번째 예는 사고 실험의 결과입니다. 현재 Hässleholm 시의 마스터 플랜 초안 작성에 참여하고 있으며 논의된 문제 중 하나는 밀도입니다. 현재와 ​​같이 신축은 지역 집약적인 단독주택 개발 경향이 있어 이러한 추세가 계속된다면 어떤 모습일지 고민하기 시작했습니다. 따라서 우리는 지난 7년 동안의 인구 증가를 가져 와서 2030년까지의 미래를 두 가지 시나리오로 예측했습니다. 타운 센터?&rdquo

아래는 결과를 시각화한 방법입니다. 원은 기차역에서 반경 1km입니다. 더 큰 이미지를 보려면 클릭하세요.

단독 주택에 4000명의 새로운 주민

고밀도화를 통한 4000명의 새로운 주민

이 이미지는 계획 직원, 다른 부서 및 최종적으로 마스터 플랜에 대한 결정을 내려야 하는 정치인에게 높이 평가되었습니다. 3D 프리젠테이션은 지도 읽기에 익숙하지 않은 사람들이 좀 더 실감할 수 있게 해주었기 때문에 이런 종류의 작업에 적합했다고 생각합니다.

두 번째 예는 블렌더에서 DEM 데이터를 사용하기 위한 빠른 개념 증명입니다. 지리적 범위는 마리엔탈과 나미비아의 하답 댐 주변 지역입니다. 데이터는 USGS Explorer에서 가져옵니다.

이 워크플로에서 얻은 결과는 자세한 분석을 위한 것이 아님을 분명히 하고 싶습니다. 그들은 다음과 같이 의미됩니다. 시각화 지원 QGIS 내에서 이미 완료된 분석을 위해 또는 단순히 예를 들어 다른 계획 제안을 보여주기 위한 것입니다.

간단히 말해서, 내가 한 것은 QGIS 레이아웃 보기의 벡터 데이터를 SVG로 출력한 다음 내 래스터 데이터를 동일한 보기의 이미지로 출력하는 것입니다. SVG로 내보낼 때 지도 기능(예: 건물)과 별도로 QGIS는 레이아웃 보기에서 종이 크기인 평면도 출력합니다. 그리고 지도 뷰포트가 종이와 같은 크기라면 항공 사진을 사용하여 해당 평면을 텍스처링하고 흑백 높이 맵을 사용하여 지형 모델을 가져오기 위해 이를 변위할 수 있습니다.

따라서 기본적으로 동일한 레이아웃 보기에서 세 개의 파일을 출력합니다. (1) 벡터 기능으로 구성된 SVG와 보기와 동일한 크기의 배경 평면, (2) 배경 평면을 텍스처링할 항공 사진, (3) 해당 평면을 대체할 흑백 높이 맵.

귀하가 QGIS 및 Blender에 익숙하다고 가정하므로 각 단계에 대해 자세히 설명하지 않겠습니다. 그러나 문제가 발생하면 저에게 연락을 환영합니다(페이지 하단 정보). 또한 I&rsquoll은 항공 사진 래스터, DEM 래스터 및 예를 들어 건물이 있는 벡터 레이어가 있는 QGIS 프로젝트가 있다고 가정합니다.

일부 데이터를 연습하고 싶다면 USGS 탐색기에서 좋은 고도 데이터와 항공 사진을 얻고 OpenStreetMap의 건물과 도로로 보완할 수 있습니다. 당신은 뭔가를 게시). 나는 직장(스웨덴 Hässleholm 시의 도시 계획 사무소)의 데이터를 사용했습니다.

이제 단계를 살펴보겠습니다.

먼저 QGIS에서 새 레이아웃 보기를 시작합니다. 그 안에 새 지도를 만들어 종이 모서리에 놓습니다. 그리드를 켜고 모서리에 끼웠습니다. 그런 다음 종이와 같은 크기로 만들어 완벽하게 덮습니다. 저는 그냥 기본 A4로 갔기 때문에 297 x 210mm를 얻었습니다. 범위가 지형 래스터 내에 완전히 있는지 확인하십시오. 결과는 다음과 같아야 합니다.

이제 벡터 레이어를 제외한 모든 레이어를 끄고 레이아웃을 SVG로 저장합니다. 이제 항공 사진을 제외한 모든 것을 끄고 레이아웃을 다시 저장하지만 이번에는 이미지로 저장합니다(저는 PNG를 사용했습니다). 하이트맵에 대해 이것을 반복합니다. 하이트맵을 회색조로 표시하고 최소값과 최대값 사이의 대비를 늘렸는지 확인하십시오. 또한 이상한 문자(예: ö) 없이 파일 경로에 비트맵을 저장해야 합니다. 그렇지 않으면 렌더링되지 않습니다(Blender 1.63의 버그). 결과는 다음과 같아야 합니다.

SVG로 저장할 벡터 레이어

비트맵으로 저장할 항공 사진

대비가 최소 및 최대 값으로 확장된 지형 모델, 비트맵으로 저장

이제 블렌더를 실행합니다. 렌더링 엔진을 Cycles로 변경하고 UV 편집기를 열어 준비합니다. 그런 다음 생성한 SVG를 가져옵니다. 모든 개체를 선택하고 Origin을 Geometry로 설정합니다(Blender는 원본이 있는 모든 SVG 개체를 가져옵니다). QGIS에 의해 생성된 배경 평면이 실제로 세 개 있다는 것을 알 수 있습니다. 이 중 하나만 필요하므로 나머지 두 개를 제거합니다. 결과는 다음과 같아야 합니다(확산된 원점을 표시하기 위해 와이어프레임 렌더링을 켰습니다):

이제 배경 평면을 메쉬로 변환합니다(Alt + C). 편집 모드로 이동하여 평면의 면을 선택하고 이전에 저장한 항공 사진으로 비트맵을 엽니다. 위에서 평면을 바라보도록 뷰를 변경하고 평면의 UV 메뉴를 엽니다(U 누름). &ldquo보기(경계)&rdquo에서 프로젝트를 선택합니다. 다음과 같이 보여야 합니다.

원본 파일에서 가져온 SVG 재료 블렌더를 제거하고 항공 사진을 텍스처로 사용하여 새 재료를 추가합니다. 다음과 같이 UV 맵으로 올바르게 매핑해야 합니다.

다음으로, 평면에 변위 수정자를 추가하고 하이트맵 이미지에 연결합니다. 수정자의 텍스처 좌표가 UV로 설정되어 있는지 확인합니다. 항공 사진에 대해 생성한 UV 맵을 선택하기만 하면 됩니다(범위가 동일하기 때문).

이제 평면을 세분화하여 디스플레이서에 작업할 정점이 있도록 하려고 합니다. 분명히 세분화가 많을수록 더 잘 보입니다.

또한 디스플레이서 뒤에 Smooth modifier를 추가했습니다. 이미지가 목적에 맞을 때까지 스무딩 작업의 수와 디스플레이서의 강도를 조정합니다(정확한 공간 계산을 수행하는 데 사용할 수 있는 것이 아니라는 것에 대해 내가 말한 것을 기억하십니까? 예&도움말).

지형에 만족하면 건물에 관심을 돌릴 때입니다. 일을 단순화하려면 모든 건물을 선택하고 하나의 개체로 결합합니다(Ctrl + J). 그런 다음 건물 오브젝트에 Shrinkwrap modifier를 추가하고 지형 오브젝트를 가리킵니다. 건물의 원점을 지형 표면에 최대한 가깝게 이동하고 수정자를 적용합니다. 이제 건물(여전히 곡선임)을 돌출시킬 수 있습니다. 다음과 같아야 합니다(와이어프레임 모드에서):

수축포장은 도로 레이어에도 완벽하게 작동합니다. 짧은 직선 곡선을 도로 곡선 객체의 돌출 객체로 사용하기만 하면 됩니다.

마지막으로 카메라와 조명을 설정하고 이미지를 렌더링합니다. 내 결과는 다음과 같습니다.

이 튜토리얼을 위해 만든 모델은 매우 조잡하지만 약간의 개선을 통해 매우 좋아 보일 수 있습니다. 분명히 이 작업을 수행하는 백만 가지 방법이 있으며 실험을 해보길 권장합니다(QGIS에서 Blender로 데이터를 가져오는 더 좋은 방법을 찾으면 알려주세요!).

[편집 3/12 - 2012]

대체 시각화 방법을 보여주고 싶었기 때문에 다시 여기에 왔습니다. 아래 이미지에서는 항공 사진 대신 높이 기반 컬러 맵을 사용하여 모델을 더 세밀하게 만들었습니다.

또한 두 개의 의견을 추가하고 싶습니다. 우선 QGIS 개발자가 읽고 있는 경우 QGIS가 DEM + 항공 사진을 기반으로 하는 텍스처 메쉬가 포함된 3D 파일을 출력하여 위의 프로세스를 자동으로 수행할 수 있다면 매우 좋을 것입니다. 위시리스트에 대한 작은 항목입니다.

두 번째로, Blender는 Unity 3D 엔진으로 매우 원활하게 내보내기가 가능하므로 이와 같은 모델을 대화형 환경으로 전환하는 것이 매우 쉬울 것이라는 점을 지적하고 싶습니다. 아마도 나중의 포스트&hellip을 위한 것


QGIS에서 항공 이미지를 내보내시겠습니까? - 지리정보시스템

지리 정보 시스템(GIS)

지리 정보 시스템(GIS) 소개:
환경 과학 초점

기술:
이 워크샵은 GIS 경험이 거의 또는 전혀 없는 환경 과학에 관심이 있는 참가자를 위해 설계되었습니다. 프레젠테이션을 통해 GIS가 어떤 종류의 분석에 사용될 수 있는지와 공간 데이터의 기본 구조에 대해 빠르게 이해할 수 있습니다. 강의 후에는 Lake Tahoe 주변의 환경 데이터를 분석하면서 ArcGIS Desktop 소프트웨어를 소개하도록 설계된 대화형 연습을 따르게 됩니다.

"환경 과학 초점" 및 "사회 과학 초점" 워크샵은 거의 동일하며 유일한 차이점은 대화식 연습의 초점입니다.

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    • GIS란?
    • 지리 공간 데이터 고려 사항
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    지리 정보 시스템(GIS) 소개:
    사회 과학 초점

    기술:
    이 워크샵은 GIS 경험이 거의 또는 전혀 없는 사회 과학에 관심이 있는 참가자를 위해 설계되었습니다. 프레젠테이션을 통해 GIS가 어떤 종류의 분석에 사용될 수 있는지와 공간 데이터의 기본 구조에 대해 빠르게 이해할 수 있습니다. 강의 후에는 버클리 시 주변의 거리 및 인구 조사 데이터를 분석하면서 ArcGIS Desktop 소프트웨어를 소개하도록 설계된 대화형 연습을 따르게 됩니다.

    "환경 과학 초점" 및 "사회 과학 초점" 워크샵은 거의 동일하며 유일한 차이점은 대화식 연습의 초점입니다.

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      • 분석 도구 사용
      • 내보낼 지도 만들기

      농업용 GIS 소개:
      레인지랜드 포커스

      기술:
      이 워크샵은 GIS에 대한 경험이 거의 또는 전혀 없는 GIS를 사용한 방목지 응용 프로그램에 관심이 있는 참가자를 위해 설계되었습니다. 소개 프레젠테이션을 통해 GIS가 어떤 종류의 분석에 사용될 수 있는지와 공간 데이터의 기본 구조에 대해 빠르게 이해할 수 있습니다. 이 간단한 강의 후에는 무료 오픈 소스 온라인 데이터를 사용하여 캘리포니아 센트럴 밸리의 방목지를 분석하고 매핑하면서 선택한 소프트웨어(ArcGIS 또는 Quantum GIS)를 소개하는 대화식 연습을 따르게 됩니다.

      '농업 중심' 워크숍 프레젠테이션은 "환경 과학 중심" 및 "사회 과학 중심" 워크숍의 프레젠테이션과 유사하지만 대화식 실습은 대신 토지 피복 분류 및 농업 적합성 및/또는 건강을 평가하기 위한 실용적인 방법에 중점을 둡니다.

      오픈 소스 GIS 소개:
      QGIS로 작업하기

      기술:
      이 워크샵은 경험이 거의 또는 전혀 없는 참가자에게 GIS를 소개하기 위해 고안되었습니다. 오픈 소스 지리 공간 데스크톱 애플리케이션인 Quantum GIS(QGIS)는 빠른 속도로 발전해 왔으며 최근 버전 1.8에 도달했습니다. 사용 용이성과 접근성(PC, Mac 및 Linux 플랫폼에서 사용 가능)은 강력하고 활동적인 사용자 커뮤니티를 만들었습니다. 이 워크숍에서는 벡터 및 래스터 데이터를 로드 및 형식화하고 모양 파일을 편집하고 속성을 쿼리하는 방법을 빠르게 배울 수 있도록 QGIS의 기본 기능을 탐색합니다.

      • 의제:
      • 표시
        • GIS란?
        • 지리 공간 데이터 고려 사항
        • 지오프로세싱 및 공간 분석
        • 데이터 소스
        • QGIS 2.0 사용하기
        • QGIS에서 데이터 접근하기
        • 위치 및 속성별로 데이터 쿼리
        • 분석 도구 사용
        • 내보낼 지도 만들기

        지리 정보 시스템(GIS) 소개:
        농업 집중

        기술:
        이 워크샵은 GIS 경험이 거의 또는 전혀 없는 농업에 관심이 있는 참가자를 위해 설계되었습니다. 프레젠테이션을 통해 GIS가 어떤 종류의 분석에 사용될 수 있는지와 공간 데이터의 기본 구조에 대해 빠르게 이해할 수 있습니다. 강의 후에는 캘리포니아 센트럴 밸리의 농업 데이터를 분석하면서 ArcGIS Desktop 소프트웨어를 소개하도록 설계된 대화형 연습을 따르게 됩니다.

        "농업 중심" 워크숍 프레젠테이션은 "환경 과학 중심" 및 "사회 과학 중심" 워크숍의 프레젠테이션과 유사하지만 대화식 실습은 대신 토지 피복 분류 및 농업 적합성 및/또는 건강을 평가하기 위한 실용적인 방법에 중점을 둡니다.

        • 의제:
        • 표시
          • GIS란?
          • 지리 공간 데이터 고려 사항
          • 래스터 수학을 사용한 지오프로세싱 및 공간 분석
          • 데이터 소스
          • ArcGIS 10.2 사용
          • ArcGIS에서 데이터 접근
          • 위치 및 속성별로 데이터 쿼리
          • 토지피복 분류를 위한 분석 도구 사용
          • 래스터 맵 대수학 사용
          • 구역 통계 계산
          • 내보낼 지도 만들기

          R에서 래스터 데이터 작업

          기술:

          이 워크숍에서는 공간 데이터(sf, sp 및 래스터 포함) 작업을 위한 주요 R 패키지를 포함하여 R에서 지리 공간 래스터 데이터 작업의 기본 사항을 소개합니다. 이 워크샵은 GIS 용어 및 개념에 대한 기본적인 지식과 R에 대한 어느 정도의 친숙성을 전제로 합니다. 프레젠테이션과 짧은 연습을 통해 지리 공간 데이터에 대한 R 데이터 클래스, 래스터 데이터 가져오기 및 내보내기, 투영, 래스터 조작 및 래스터 분석에 대해 다룹니다. 워크숍이 끝날 때까지 참가자는 R의 래스터 데이터 작업에 더 잘 적응하고 R의 공간 데이터 분석을 위한 리소스에 대한 폭넓은 이해를 갖게 됩니다.

          D-Lab과 공동으로 제공되는 SPECIAL 3파트 Geospatial R 시리즈

          기술:

          지리 공간 데이터는 사회 과학, 인문학 및 기타 분야에서 중요한 구성 요소 데이터 시각화 및 분석입니다. R 프로그래밍 언어는 이러한 데이터를 탐색하고 연구에 통합하기 위한 훌륭한 플랫폼입니다.

          R의 지리 공간 데이터, 1부: 공간 데이터 개체 시작하기 이 3부작 워크숍 시리즈의 1부에서는 R에서 지리 공간 데이터 작업을 위한 기본 방법과 패키지를 소개합니다. 참가자는 공간 데이터를 가져오고 내보내고 공간 개체로 저장하는 방법을 배웁니다. 기본 플롯 기능과 ggmap 및 tmap 라이브러리를 포함하여 데이터 매핑을 위한 여러 방법을 탐색하고 비교할 것입니다. 좌표 참조 시스템과 이를 읽고 정의하고 변환하는 방법을 검토합니다. 이 워크샵은 벡터 공간 데이터에 중점을 둡니다.

          R의 지리 공간 데이터, 2부: Geoprocessing and analysis Part two of this three-part workshop series will dive deeper into data driven mapping in R, using color palettes and data classification to communicate information with maps. We will also introduce basic methods for processing spatial data, which are the building blocks of common spatial analysis workflows. Note, this workshop focuses on vector spatial data.

          Geospatial Data in R, part 3: Working with raster data Part three of this three-part workshop series will introduce tools and approaches for working with raster data. Raster data are used to represent geographic phenomena that are present and measurable anywhere in a study area, like elevation, temperature, rainfall, land cover, soil type, etc. These data are a valuable resource for social scientists, planners, and engineers, as well as natural scientists. This workshop will introduce basic raster concepts and methods for working with raster data in R. Participants will learn how to import and store raster data as spatial objects. We will explore methods for plotting rasters and manipulating raster data values. Basic methods of raster and raster-vector spatial data analysis will also be introduced. Additionally, the workshop will review coordinate reference systems and methods for reading, defining and transforming these with raster data.

          Knowledge Requirements: Basic knowledge of geospatial data is expected. R experience equivalent to the D-Lab R Fundamentals workshop series is required to follow along with the tutorial. Knowledge of ggplot helpful.

          Technology Requirements: Laptop with R, RStudio and the following R packages installed: sf, ggplot2, tmap, RColorBrewer, classInt.

          Webmaps in R with Leaflet

          기술:

          Learn how to turn your data into beautiful webmaps using R and Leaflet, one of the most popular libraries for creating web maps. We'll cover how to build the entire workflow from raw data to interactive map all within R, so your analysis and mapping are entirely reproducible. You will also learn how to save this data as an HTML file so you can display your map on any website or publish it online. Basic knowledge of geospatial data is expected. R experience equivalent to the D-Lab R Fundamentals workshop series is required to follow along with the tutorial.

          Online Tools for Mapping Demographic Data

          기술:
          Whether you need to just make a quick map or extract geo-located demographic data for use in other software, online tools can be just the thing! This workshop will introduce a few different web platforms for exploring and mapping U.S. demographic data, including the UCB Library-subscribed databases SimplyAnalytics and PolicyMap. While there is some overlap between the different applications, each has its own strengths and unique features. There will be hands-on exercises to explore the data and visualization tools that the different platforms offer.

          Spatial Pattern Analysis with Python

          기술:
          This workshop will explore PySAL, a Python library for spatial data analysis, which includes functions for quantifying spatial auto-correlation in polygon data (i.e., Global Moran's I and Local Indicators). Options for exploring point patterns will also be discussed.

          Data Management: Tips, Tricks and Tools to Make Your Life Easier

          기술:
          Tips, Tricks and Tools to Make Your Life Easier. This workshop has been designed for participants interested in data management practices for any sort of occasion. A one hour introductory presentation will get you up to speed on the key concepts and concerns of data management, as well as the basic structures of data you may come across. After this brief lecture you will follow an interactive exercise that will introduce you to a variety of tips, tricks, and tools that you can use for efficient data management. During this exercise you will learn how to safely acquire, organize and share all types of data using a variety of common tools, such as Google Drive and DropBox.

          New Workshop!
          Intro to ArcGIS Pro for Drone Data Processing and Analysis

          기술:
          This workshop is designed for participants who are interested in drone data applications with ArcGIS Pro, who have little to no prior experience in GIS. An introductory presentation will get you up to speed on considerations for drone data management, processing and analysis, with examples from current and past UC projects. After the lecture, you will have the opportunity to follow an interactive exercise that will introduce you to the functionality of the ArcGIS Pro software application, while stitching together drone data and conducting basic analysis of the processed outputs.

          기술:
          We will introduce participants to Esri&rsquos latest desktop GIS application, ArcGIS Pro. We&rsquoll explore the pros and cons of migrating to this updated platform. After the presentation, we&rsquoll follow an interactive exercise that will introduce you to Pro while performing basic processing and analysis geared towards forestry applications. This course is the result of a collaborative effort between UC ANR IGIS Statewide Program and the UC Berkeley, Geospatial Innovation Facility (GIF).

          New Workshop!
          Query the Planet: Running Geospatial Tools in the Cloud

          기술:
          The GIF is excited to announce that Mark Korver, geospatial lead on the specialist solution architecture team at Amazon Web Services (AWS), will be visiting UC Berkeley on Friday, October 19th to teach a special hands-on workshop on running geospatial tools in the cloud. The workshop will introduce Amazon EC2 (VMs) and storage options such as EBS, EFS, and S3. Attendees will learn serverless methods using GDAL to create Cloud-Optimized GeoTIFF (COG) with AWS Lambda and Amazon S3. Attendees will also get experience using QGIS on AWS including using managed PostgreSQL/PostGIS and open data in S3 for improved geospatial data analytics.

          New Workshop!
          Viewshed Analysis and Least-Cost Paths in ArcPro

          기술:
          The GIF is pleased to announce that we&rsquore partnering with UC Berkeley&rsquos Archaeological Research Facility (ARF) to bring users a new ArcPro workshop. This workshop steps through the process of conducting a Viewshed Analysis and a Least Cost Path study using examples from historical places and routes crossing the California Sierra Nevada. We will cover the process of acquiring and preparing topographic layers, setting up the vector layers, and interpreting the results. The Least Cost Paths analysis will use PathDistance with a customized Vertical Factor table based on Tobler's Walking Function.

          LiDAR Data Processing: Methodologies to Point Cloud Acquisition & Processing

          기술:
          The Geospatial Innovation Facility is pleased to welcome Green Valley International (GVI) for a special workshop on LiDAR data acquisition and post-processing! Attendees will learn what it takes to create a full turnkey LiDAR workflow and will be provided with a free 6 month trial license for the point cloud post-processing software, LiDAR360.

          New Workshop!
          Geospatial Data Science and Machine Learning in GIS: FULL DAY WORKSHOP!

          기술:
          The GIF is excited to welcome Esri Solution Engineers to UC Berkeley for this full day event. The workshop is designed to cover approaches to machine learning within GIS framework. It is designed to demonstrate use cases of machine learning and data science as they pertain to spatial analysis through hands-on exercises. Use cases introduce integration of ArcGIS platform to Python and R languages, in addition to spatial machine learning functionality within the ArcGIS platform.

          New Workshop!
          Working with Climate Data

          기술:
          This new workshop will introduce participants to working with time-series raster data. We'll introduce users to NetCDF, a commonly used format for working with time series data and present ways to visualize and analyze time-series data in common GIS software.

          Intro to Remote Sensing: Understanding digital imagery

          기술:
          This workshop introduces the very basic principles of understanding digital imagery, both satellite and aerial. The workshop is appropriate for participants with little to no experience in remote sensing. Through a combination of lecture and interactive activities, we will explore what makes up a multi-spectral image, where to find and download them, and how to view and manipulate them using a common geospatial software.

          • Agenda:
          • Presentation
            • What is Remote Sensing?
            • Components and characteristics of digital imagery
            • Real world applications of Remote Sensing
            • Software options for viewing and analyzing imagery
            • Finding and downloading imagery
            • Displaying and enhancing imagery in ArcGIS
            • Techniques for image interpretation and analysis
            • Basic methods for land cover classification

            Intro to Remote Sensing: Pixel-based analysis

            기술:
            This workshop introduces digital image analysis techniques using Erdas Imagine and ENVI software. It is suggested that participants have taken "Intro to Remote Sensing: Understanding satellite imagery" or have comparable experience viewing and enhancing imagery in remote sensing software. Pixel based classification techniques are utilized to create land cover maps from raw satellite imagery, this workshop will introduce you to "unsupervised" and "supervised" classification approaches.

            • Agenda:
            • Presentation
              • Classification steps: project considerations
              • Pixel based land cover classification techniques (unsupervised, supervised, hybrid)
              • Understanding accuracy assessment
              • Software options for viewing and analyzing imagery
              • Unsupervised classification in Erdas and ENVI
              • Supervised classification in Erdas and ENVI

              Intro to Remote Sensing using Open Source Tools

              기술:
              This workshop introduces the basic principles of understanding digital imagery, including the fundamentals of multi-spectral imagery. Participants will learn how to find and download satellite and aerial imagery, how to display and enhance digital imagery, and basic techniques for image interpretation and analysis. This workshop will be taught using QGIS, a popular free and open source geospatial software package.

              Advanced Remote Sensing: Land cover change analysis

              기술:
              This workshop introduces the process of analyzing imagery from multiple dates in order to map and quantify change over time. It is suggested that participants have taken "Intro to Remote Sensing using Open Source Tools" or have comparable experience viewing, enhancing, and classyfying imagery in remote sensing software.

              • Agenda:
              • Presentation
                • Understanding land cover change mapping
                • Techniques for identifying areas of change
                • Understanding limiting factors to accurately identify change
                • Visual comparisons of multi-date imagery
                • Creating a quick multi-band change enhancement
                • Multi-date composite classification

                Intro to Object-based image analysis (OBIA) with eCognition

                기술:
                This workshop introduces the Object Based Image Analysis (OBIA), an advanced method used to segment a pixel based image into map objects that can then be classified as a whole. This type of analysis is ideal for mapping with high-resolution imagery, where a single feature (such as a tree) may have several different shades of pixels. It is suggested that participants have taken Intro to Remote Sensing, or have comparable experience viewing and enhancing imagery in remote sensing software.

                • Agenda:
                • Presentation
                  • Brief overview of remote sensing
                  • Focus on object-based remote sensing
                  • Image Analysis (enhancements, classification)
                  • Load and view data, Introduction to Processes
                  • Segmentation: How to create Image Objects Image Objects
                  • Basic Classification Classify using context information
                  • Merge Objects Export results

                  Intro to Google Earth Engine: Detecting and Monitoring Surface Water from Space

                  기술:
                  This workshop will introduce participants to using Google Earth Engine (GEE) and will work through an exercise designed to remotely monitor surface water ponds over time using satellite imagery. Google Earth Engine is a powerful cloud-based geospatial platform that can be used to analyze decades of publicly available satellite imagery in seconds. The workshop assumes little or no experience with GEE and will introduce you to using the GEE Javascript code editor. Attendees will learn how to load geospatial data and imagery, including Landsat and Sentinel imagery, display them on the map, and inspect pond sites by reviewing the most recent images. You will also learn how to develop a layer of the Normalized Difference Water Index (NDWI), how to calculate mean NDWI values within polygons, and how to create graphs of NDWI over time.

                  Intro to Google Earth Engine: Tracking Forest through Time

                  기술:
                  This workshop will introduce students to Earth Engine, a cloud/browser-based platform that enables large analyses in very little time. It&rsquos most relevant for people that are interested in using satellite and aerial imagery to study large areas, long time periods, or both. The API is home to hundreds of public remote sensing/geospatial datasets totaling more than thirty petabytes, and growing by thousands of images daily (it is continuously updated as images are captured). Earth Engine is an Application Programming Interface (API), meaning that users request data or analysis using a programming language &ndash this workshop teaches the JavaScript API as it is more visually interactive and easier to set up. Using a case study of drought mortality in an island forest, we will explore a new tool for time series analysis in Earth Engine: LandTrendr. Using this algorithm, we will track the heartbeat of a forest over many decades. This workshop is intended for two broad groups &ndash people with some initial geospatial or GIS knowledge who are interested in learning to use Earth Engine, and people with some Earth Engine experience who are interested in applying LandTrendr to time series analyses. This workshop will hopefully serve both groups by empowering those in the more experienced group to jump ahead within the detailed workshop handout and in the Earth Engine repository as they see fit.

                  You must pre-register for an Earth Engine account at https://earthengine.google.com/signup/ with a gmail account. Your Berkeley gmail account is good, but using a personal gmail is preferred as your account will have more longevity. Allow

                  1 week for account approval.

                  SPECIAL WORKSHOP! Using NASA's AppEEARS and Other Tools to Improve Research Efficiency

                  기술:
                  The GIF is pleased to be able to offer this special workshop taught by our partners at NASA. This workshop introduces users to a range of innovative tools and services provided by NASA s Land Processes Distributed Active Archive Center (LP DAAC), including the Application for Extracting and Exploring Analysis Ready Samples (AppEEARS), which offers a simple and efficient way to access and transform geospatial data. With AppEEARS, users can subset geospatial datasets using spatial, temporal, band parameter, and quality filter constraints. Additionally, participants will become more familiar working with Terra and Aqua MODIS and Terra ASTER data products. This workshop is designed for users with some previous experience working with remote sensing data and a basic understanding of R.

                  SPECIAL WORKSHOP! NASA ECOSTRESS

                  기술:
                  The GIF is pleased to be able to offer this special workshop taught by our partners at NASA. The ECOsystem Spaceborne Thermal Radiometer Experiment on Space Station (ECOSTRESS) measures the temperature of plants and use that information to better understand how much water plants need and how they respond to stress. https://ecostress.jpl.nasa.gov/. This workshop will inlcude a discussion of the data and why it is unique. We will then have an interactive, hands-on demo using R, QGIS, and ArcGIS tools. Come join us in the GIF for a unique opportunity to get started with this new

                  Creating your own web maps

                  기술:
                  This workshop is an introduction to webGIS. It has been designed for participants with little to no GIS or web experience, and serves as a practical exercise for you to begin developing your own web maps with google maps.

                  • Agenda:
                  • Presentation
                    • Brief introduction to webGIS
                    • Choosing the right webGIS development application for you
                    • Google Maps API
                    • Creating web maps with Google Fusion Tables
                    • Creating web maps with CartoDB
                    • Create a basic web map with Google Maps API
                    • Customize your Google Map
                    • Add your field (or other) points
                    • Create a basic web map with Google Fusion Tables
                    • Create a basic web map with CartoDB

                    Intro to CartoDB for Online Mapping

                    기술:
                    Andy Eschbacher, Map Scientist with CartoDB, will visit the GIF to teach this special hands-on workshop. CartoDB.com is a versatile cloud-powered spatial database, mapping, analysis and visualization engine that facilitates the process of building spatial applications for both web and mobile devices. The platform is currently used by major news organizations, research institutions, non-profits and geospatial application developers. This hands-on workshop will provide an introduction to managing, creating and analyzing spatial data and creating interactive map visualizations for the web, using the CartoDB platform. Click here to register.

                    Web Mapping and Visualization

                    기술:
                    This workshop is an introduction to Web GIS and data visualization. It has been designed for participants with some previous GIS experience, and serves as a practical exercise for you to begin developing your own web maps with Leaflet and D3.

                    Build a Web Map with Mapbox

                    기술:
                    Join us for a hands-on introduction to Mapbox, the location data platform for mobile and web applications. The Mapbox team will be walking you through how to upload data, add it to a map, and style it. This will be an introduction to Mapbox Studio, our UI interface for designing custom maps. In addition, there will be an intro to Mapbox GL JS, a Javascript library for adding interactivity to maps. You will be writing some Javascript throughout the workshop, but no previous experience is required. Participants will learn how to create a choropleth map with Mapbox Studio and make it interactive with Mapbox GL JS.

                    Introduction to ArcGIS Online Story Maps

                    기술:
                    The GIF is partnering with the D-Lab to bring you this new workshop. ESRI Story Maps let you combine maps with text, images, and multimedia content in a web page. Story Maps make it easy to harness the power of maps as a framework to tell your story. This workshop will introduce the process of creating Story Maps in ArcGIS Online (AGOL). Participants will learn how to log into the campus ArcGIS Online server, create web maps and then integrate those maps into Story Maps. Users can choose to keep data, web maps and Story Maps hosted on the campus AGOL site private or share with a group, or make them public.

                    Intro to Species distribution modeling

                    기술:
                    One of the fastest developing and increasingly used tool for conservation and biogeographic research, this workshop introduces species distribution modeling. We will introduce the concepts and the process of combining species location (x,y) data with environmental data (climate, landcover, etc.) to predict where a particular species may occur. It is suitable for participants with little to no experience with species modeling, however, a familiarity with R Statistics is advised. We will step through hands-on exercises using the latest tools and methods, and supply information for participants to continue their exploration of these methods. A great way to discover what this methodology is all about.


                    비디오 보기: Continuous Intelligence QGIS 21 Steel Overlapping drone intelligence