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作者:
田纳华纳
产品营销经理,亚搏在线安全软件
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交付人饲料燃烧器

关于数据|7月17日,2014年|由天安华纳

17种成为光栅主控形状的方法

拉斯特的美妙之处在于它对可视化和数学分析都很有用。它们很简单,多才多艺的,以及表示连续数据的最佳方法,逐像素基准。

下面是使用这种数据类型的一系列方法,我希望列表能激励您考虑更多的可能性。你会明白的重组为了得到你所需要的,对细胞实施特殊控制,乐队,调色板,即使他们的地理编码方式。你也会看到很多方法整合他们,从而产生更加丰富和说明性的数据集。如果你呆的够久,你甚至可以学习如何使用数学和表情评估来打动你的朋友。

1。在数据格式之间转换

此geotiff已从分层dwg转换,创建更好地满足结构要求的向量图像。

此geotiff已从分层dwg转换,创建更好地满足结构要求的向量图像。

有很多光栅格式。我不想因为猜了多少而让自己难堪(我一直在玩那些果冻豆罐的猜谜游戏)。但我可以告诉你故障模式与影响分析工作超过60他们当中。我们使用统计中最流行的是geotiff/tiff和ecw。

得到数据集成的所有好处,请通常值得转换成另一种光栅格式,或者在光栅和矢量之间转换,或者将光栅与点云结合,数据库,计算机辅助设计,地理信息系统,或任何其他数据类型。在一个世界里数据是液体,请以单一格式锁定信息是自杀行为。

2.第2条。更改尺寸

这是一个25x25 DEM的视觉表示,该DEM已降采样为10x10。

这是一个25×25 DEM的视觉表示,该DEM被降采样为10×10。

将图像重新取样到所需的行/列尺寸,单元格大小,或原始大小的百分比。重采样通常是为了生成较小的图像,但它也可以用来做一个更大(尽管质量较低)的。

除非你想像素艺术,请在进行下采样时,您将希望获得与图片(彩色图像)或值分布(数字光栅)基本相同的表示。有用的插值方法包括最近邻法(快速);双三次(最好的质量)双线性(妥协)平均4或16(适用于数字光栅,如DEM)。

三。更改坐标系

lat/long预测在我们的使用统计中可能是最流行的,但是不同的任务需要不同的坐标系。

lat/long预测在我们的使用统计中可能是最流行的,但是不同的任务需要不同的坐标系。

像任何有价值的人一样,值得尊敬的空间数据格式,光栅可以作为地理参考,可以有多种坐标系。

如果需要将图形投影到地图上或与其他数据结合,您可以将其重新投影到另一个系统。例如,KML需要WGS84(LL84),而网络地图中的瓷砖服务很可能是在球面墨卡托。

如果你想更具体一点,甚至可以控制光栅的地理编码。例如,一些光栅嵌入地面控制点(GCP),而不是在角落进行地理编码。您可以根据需要提取或设置GCP。

4。将瓷砖组合成一个图像

镶嵌意味着将多个图像结合在一起。在安全亚搏在线的地方,这是我们最流行的光栅变换。

镶嵌意味着将多个图像结合在一起。在安全亚搏在线的地方,这是我们最流行的光栅变换。

将多个光栅拼接成一个特征。例如,也许你需要把瓷砖放在一起,形成一个简单的横向/纵向投影。这需要一个马赛克,重采样(α2),以及再投影(3)变换。

就像一个拼图!一个地方的碎片不真正适合一起!

对。关于这个。重投影可以稍微旋转图像,接下来是镶嵌,我们经常在碎片之间留下空白的黑色区域。强迫性的恶梦。别担心。您可以通过添加“nodata”值来修复它,因此,空的区域变得透明,可以捕捉到下面的任何背景。

这张图片被压缩了75%,以便在不影响整体质量的情况下更容易处理。

该图像经过压缩,以便在不降低质量的情况下更容易处理。

5.压缩光栅文件

就像把光栅放在spanx中一样,压缩它可以使所有的东西更苗条。75%是一个很好的比率,如果你想要一个更小的图像,更快的处理,但质量还是不错。

许多格式支持压缩:jpeg/jpeg2000,ECW,GuiTIF/TIFF,Oracle空间地理光栅,ArcSDE光栅,地理数据库光栅,卡德格WebP说出十。

6.剪裁到边界

剪切本质上是光栅和矢量的组合,以产生更有用的输出。例如,每个裁剪的片段都可以存储在PostGIS数据库中,并带有相关的元数据。

剪切本质上是光栅和矢量的组合,以产生更有用的输出。例如,每个裁剪的片段都可以存储在PostGIS数据库中,并带有相关的元数据。

剪辑图像,只保留您需要的片段,把你定义的边界以外的部分扔掉。

例如,你可以将加利福尼亚州的ECW与定义海岸线的多边形合并,把海洋剪掉(谁还需要那个蓝色的湿东西?).结果将是状态的图像。

如果你剪切了很多区域,就像公园边界一样,您可以合并来自向量特征的属性,以便每个裁剪的块保留所有属性,喜欢公园的名字。如4所述,将空的部分定义为“nodata”很方便,因此它们保持透明,使其易于在背景地图上查看。

查看fme.ly/parks以查看图像和元数据的HTML示例目录。

退房故障模式与后果分析/停车场查看图像和元数据的HTML示例目录。

7。制作光栅图形和/或元数据的目录

将图形及其属性合并到一个有用的位置,你可以和你妈妈分享你在工作中所做的一切。

看看我的意思,退房故障模式与后果分析/停车场.这是一个目录,其中包含了每件作品上的一系列剪贴图片和信息。

目录从不支持图像的数据库中将光栅读取为二进制斑点,然后使用一些简单的HTML让一切看起来很好。

这个GIF已经贴了瓷砖,产生了许多相同的输出。请注意,此图像中的阴影已被放大,因此可以区分瓷砖。

这个GIF已经贴了瓷砖,产生相同的输出。阴影被放大以区分瓷砖。

8。将大图像分割成块

将光栅拆分为一系列平铺。也许你想要特定尺寸的图像,或者你想要一个特定的号码。也许你需要更小的零件来加工。也许你需要在不支持高压缩波长的软件中加载光栅。也许你只是喜欢你的数据,像数据纸屑这样的小碎片。我不怪你。五彩纸屑很有趣。

不管你的处境如何,你有一个巨大的图像,你想把它切成小块。瓦片。

最常用的网页地图平铺方案是谷歌和必应地图兼容的方案。有关此贴砖方案的详细信息,请访问msdn。

最常用的网页地图平铺方案是谷歌和必应地图兼容一个。

9.创建Web地图平铺服务

创建一系列可供网络地图应用程序(如Google地图)使用的图像块,Bing地图,或其他Web地图平铺服务。

WMT中的图像存储在图块集合中,所以你缩放,请您可以看到不同分辨率下的不同瓷砖集。您可以通过重新投射到球形墨卡托(3)来创建大规模杀伤性武器。重新采样到各种分辨率(2),分裂成瓦片(8)。

10。纹理几何表面

这个三维模型是一个多步骤光栅转换的结果:一个jpeg覆盖在由DEM生成的锡表面上。

这个三维模型是一个多步骤光栅转换的结果:一个jpeg覆盖在由DEM生成的锡表面上。

我觉得没有光栅完成它的命运,直到它被用来纹理表面。第一,光栅是三维世界的二维表示。第二个,三维模型通常是无纹理的。这两者都没有它可能的那么有用。在三维模型上悬挂光栅通常是一种有启发性的集成。

假设你有一个ESRI轮廓文件,还有一个正射影像。可以通过基于高程将轮廓转换为三维来创建DEM。当生成一个锡并与正射影像相结合时,你最终会得到一个更有用的三维模型,它有一个纹理表面,就像右边的糖果山。

用RGB和DEM光栅覆盖点云也会导致一些伟大的表面模型转换(我们最流行的激光雷达处理任务)。

11。将图像作为特征的属性附加

ESRIArcgis支持在地理数据库要素类中添加附件的功能。

ESRI Arcgis支持在地理数据库特征类。

很多格式,喜欢地理数据库或Excel,允许图像附件。

这是互操作性的好消息,因为你可以用任何东西做一个光栅。照片,扫描,统计数据,图表,插图,卫星图像……有一次我用一张小马的照片演示了一个企业光栅读写器。真实的故事。

光栅中的任何内容也可以采用支持图像附件的格式。

这个32位的rgba png已经被转换为alpha带,因此它可以表示透明度。这种类型的“羽化”在镶嵌时很有用。

这个32位的rgba png已经被转换为alpha带,因此它可以表示透明度。这种类型的“羽化”在镶嵌时很有用。

12.重组乐队

好啊,现在我们开始研究一些更强大的东西。(戴上太阳镜。)

如果您有多波段数据,并且需要将其转换为不支持的格式,例如,如果你有一个强烈的8波段格式,但你只需要一个RGB概述,你可以删除你不需要的波段。

您还可以重新编码或添加带区,例如,以透明的方式从RGB重新编码为RGB,或者删除alpha带,以得到纯RGB。

在这个例子中,用户已根据DEM中的值生成一组矢量多边形。

在这个例子中,用户已根据DEM中的值生成一组矢量多边形。

13。基于值对光栅进行矢量化

将光栅转换为矢量的一种方法是为具有相同值的像素的每个相邻区域创建多边形。我们称之为光栅分类。

在右边的矢量图像中,多边形是在分类之前,通过舍入高程模型中最接近的25米来生成的。然后用多边形制作了NURBS,从而形成一个矢量化的等值线图。

要么,或者有人把彩虹放进搅拌机里。我不确定。

加拿大的数字高程数据已被山色覆盖,然后覆盖在背景地图上。

加拿大的数字高程数据已被山色覆盖,然后覆盖在背景地图上。

14。使用小山阴影使位图逼真

如果使用高程数据,你可能对平原很熟悉,高海拔为白色,低海拔为黑色的黑白图形。对不起的,但即使是3D眼镜也不能让这些东西看起来像3D。相信我,我试过了。

山的阴影提供了一个真实世界的图片实际上是什么样子的渲染。这对于在合成地图产品时可视化地形特别有用。

15。为点云着色

这个漂亮的点云已经用光栅着色了。

此点云已用光栅着色。

数据集就像香料,在你把它们混合在一起之前,你不会体验到完全爆发的味道。

在地理参考光栅上覆盖点云,以为点着色。

结合光栅和点云使激光雷达的可视化更令人赏心悦目。查看我的博客帖子14种激光雷达数据管理方法看到很多方法来整合点云。一些最有用的,漂亮的输出包括光栅。

这些红色的多边形被覆盖在代数的基础上,用来识别感兴趣的区域。

这些红色的多边形被覆盖在代数的基础上,用来识别感兴趣的区域。

16。逐像素表达式计算

根据一个或多个单元格的值执行计算。例如,您可以计算每个单元的坡度或坡向(坡度方向)。或者提取范围,或者检测两个输入之间的变化。

您还可以根据算法修改像素值。对,朋友,如果这些像素存储RGB值,然后这只是一个花哨的说法“让你自己的瓦伦西亚或X-Pro II”。免费为任何人谁使用光栅表达式评估,使自己的Instagram过滤器。

在这个例子中,通过将道路图像中的单元值复制到背景层,geotiff和png结合在一起。

通过将道路图像中的单元值复制到背景层,geotiff和png结合在一起。

17.通过复制单元格或使用半透明度来分层光栅

合并两个光栅以查看来自两个层的信息。您可以通过只从其中一个图像(例如白色和黄色的道路)或者增加透明度(12)。阿尔法带允许您在叠加图像时平滑地混合图像。有点像转印纸上的数码熨斗。

为了了解如何用FME完成上述所有任务,参观亚搏在线safe.com/光栅.我建议你在2013年10月看网络研讨会记录对于伟大的现场演示,包括结合多个数据源(包括WMS)的令人印象深刻的场景,高级转换,还有数学。我们还有大量的文章知识库以帮助您完成光栅需求。

您对光栅数据进行什么样的翻译和转换?你觉得最具挑战性的是什么?