Si ha instalado una versión de QGIS en Windows de 64
bits y descubre que las GeoDatabases Personales
(* .mdb ) ya no funcionan, la siguiente solución puede resolver el problema.
A pesar de estar un poco pasado de moda, aquí va la traducción de este artículo que puede todavía servir para situarse con respecto a la nueva versión 3.X.
Si usted prueba la nueva versión 3 de
QGis y es un seguidor de OpenStreetMap, no podrá dejar de preguntarse
dónde están los plugins que le permitían trabajar
en la versión 2.18.
Si busca en la red, encontrará muchos artículos afirmando
que la versión 3 precisa una extensión de los plugins,
que se debe ser paciente y esperar …
Cuando los datos diarios registrados con el formato shape de su
escritorio sean añadidos a su mapa, usted puede aplicar la simbología deseada: haga clicen lacapa->Propiedades->
Estilo -> Cargar estilo
En el artículo anterior hemos puesto a su disposición 3 archivos de simbología QGis
para representar el viento, las olas y las corrientes. Si aún no lo ha hecho, los
puede descargar clicaquí .
Ir
al sitio http://www.zonums.com/gmaps/terrain.php?action=sample
No
se preocupe , es absolutamente gratuito.
Usted tiene que definir
dos
cosas: 1- Elmétododemuestreo
Ya
sea que usted desee una grilla
regular o puntos al azar. En ambos casos, el limite es 5000
puntos en total. 2-Las coordenadasdel marcogeográfico.
Moviendo
el mouse sobre el mapa usted obtiene las coordenadas que
se muestran en el banner superior .
Introduzca
las coordenadas del ángulo superior derecho e inferior izquierdo.
Haga clic en “Obtener elevaciones”,
luego elegir si usted
desea
ver
los puntos a medida que
son capturados. La primera vez usted
puede
verlos, pero este proceso enlentece enormemente
el proceso .
Al
final del proceso. usted
obtendrá
una
ventana
proponiendole
exportar los resultados .
Seleccionar
las unidades (metros) y el tipo de archive para el texto. Para
ArcGis recomendamos la elección de comas.
Una
ventana
con datos ascii aparece.
Seleccionar todo el contenido (Ctrl A), y copiarlo (Ctrl C).
Abrir
un nuevo archivo con el bloc de notas.
Copiar
el contenido del portapapeles (Ctrl V)
Guarde
el archivo con el nombre elegido y no se olvide de cambiar el tipo de archivo *
.txt a *. * (Todos los archivos) para poder agregarle
una extensión .csv. De esta forma usted puede
cargarlo en ArcGis directamente y sin problema .
Atención: si usted
tiene
áreas marinas en su dominio, los puntos sobre
el agua tendrán como calor
-32768.000. Si los deja tal cual,
encontrará sorpresas desagradables a la hora de la generación del DEM!
Según
su
elección
para la construcción del DTM, reemplace los valores con 0 o borre
las lineas.
Ultimo
consejo, no olvide iniciar el proceso de generación del DTM -longitud y para generar
los MNT es necesario que los datos proyectados (lambert 93, por
ejemplo), los métodos de interpolación pueden
arrojar resultados un poco extraño si
usted
permanence
en grados.
A partir del proyecto SRTM se dispone en la actualidad de una cobertura
global de datos de la elevación del terreno. En consecuencia es muy sencillo realizar
sus propios mapas topográficos con QGis.
Veremos aqui :
– cómo descargar los datos de elevación para el área de interés.
– cómo formatear el estilo de visualización para que corresponda a los
estándares del mapa . topográfico
-cómo acentuar la visualización gracias a una capa de tipo “sombreado”
Para comenzar es necesario comprender que aplicamos el mejoramiento de las imágenes para facilitar la interpretación visual y comprensión de las imágenes. La mejora no va a cambiar los valores radiométricos de los objetos presentes en la imagen, solo permitirá que el observador tenga una mejor visualización de estos objetos. Esta etapa , por lo tanto , solo sirve para ayudar al usuario a identificar las muestras de aprendizaje y las firmas a utilizar en la clasificación.
Los datos de bandas multiespectrales diferentes, a menudo, están altamente correlacionados y contienen información similar. Por ejemplo, los sensores en la banda 4 y 5 de Landsat MSS (verde y rojo, respectivamente)producen imágenes de apariencia visual muy similares porque la reflectancia para el mismo tipo de superficie es casi idéntica. Las transformaciones de imagen basadas en el procesamiento estadístico complejo de datos multiespectrales se pueden utilizar para reducir la redundancia de datos y la correlación entre bandas. El análisis de componentes principales es una transformación de este tipo. El objetivo de esta transformación es reducir el número de dimensiones (número de bandas) y producir compresión de informaciónde múltiples bandas en un número menor de bandas. Las “nuevas” bandas que resultan de esta compresión estadística se llaman componentes . Este proceso apunta a maximizar (estadísticamente) la cantidad de información (ovarianza) de los datos originales en un número limitado de componentes. Por ejemplo, el análisis de componentes principales puede transformar datos de siete bandas de sensores TM / Landsat (Mapeador temático) de modo que los tres componentes principales de la transformación contengan más del 90% de la información contenida en las siete bandas iniciales. Interpretar y analizarestos tres componentes, combinándolos visual y numéricamente, es más simple y más eficiente que usar las siete bandas originales. El análisis de componentes principales u otras transformaciones complejas pueden ser usadas como técnicas de mejora visual para facilitar la interpretación o para reducir el número de bandas que se proporcionarán como datos de entrada a un procedimiento declasificación numérica.
Como hemos visto, los datos satelitales son proporcionados en forma de imagen individual y cada una contiene los valores correspondiente a una banda.
Para que la clasificación de imágenes tome en cuenta los valores de varias bandas, es necesario crear un nuevo raster que contenga las bandas deseadas en la clasificación. Usted puede elegir cualquier número de bandas, pero en el nivel de visualización no se puede seleccionar más de tres bandas que serán visulizadas como banda roja, verde y azul, incluso si las bandas presentes no corresponden a estas tres bandas . Retomemos nuestro ejemplo de NDVI.
Los filtros espaciales representan otro método de tratamiento digital utilizado para el mejoramiento de imágenes. Estos filtros están diseñados para resaltar o eliminar características específicas de una imagen basándose en su frecuencia espacial. La frecuencia espacial se relaciona con el concepto de textura. Se refiere a la frecuencia de variación de los diferentes tonos que aparecen. en una imagen. Las regiones de una imagen donde la textura es » rugosa «son las regiones donde los cambios de tonos son abruptos; estas regiones tienen una frecuencia espacial alta.Las regiones “homogéneas” tienen una variación de tonos más gradual en varios píxeles; estas regiones tienen una frecuencia especial débil. El método de filtrado espacial consiste en mover una «ventana»del tamaño de unos pocos píxeles (por ejemplo. 3 de 3, 5 de 5, etc.) encima de cada píxel de la imagen. Entonces aplicamos un tratamiento matemático utilizando los valores de los píxeles debajo de la ventana y reemplazamos el valor del píxel central por el resultado obtenido . La ventana es desplazada a lo largo de las columnas y líneas de la imagen , un píxel a la vez , repitiendo el cálculo hasta que toda la imagen haya sido filtrada.Modificando el calculo realizado dentro de la ventana, es posible mejorar o eliminar diferentes tipos de características presente en una imagen