GIS-Lab - Вклад [ru]

Паншарпенинг данных Landsat 8 средствами свободного ПО

2014-10-30T18:16:21Z

Rhot: /* Whitebox GAT */

{{Статья|Черновик}}
{{Аннотация| Здесь будет описано (если будет), как можно сделать паншарпенинг данных Landsat 8 с помощью инструментов различного свободного ПО.}}

По мотивам [http://gis-lab.info/forum/viewtopic.php?f=29&t=15422 этой] темы на форуме.

== Что такое "паншарпенинг"? ==
Паншарпенинг (от англ. "panchromatic sharpening" или "pan sharpening") — процесс, позволяющий получить из панхроматического и мультиспектрального каналов двух продуктов одно изображение. Панхроматический канал, как правило, имеет более высокое пространственное разрешение, мультиспектральный — более низкое. В результате слияния каналов получается цветное изображение с высоким разрешением [http://www.racurs.ru/wiki/index.php/%D0%93%D0%BB%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%B9_%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B2_%D0%94%D0%97%D0%97._%D0%9F%D0%B0%D0%BD%D1%88%D0%B0%D1%80%D0%BF%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%BD%D0%B3].

Теория о методе, когда впервые появился, кто создатель - мне кажется, это лишнее (А.М.)''

Методы паншарпенинга - лучше кратко (А.М.)''

* brovey
BandRed_out = BandRed_in / [(BandBlue_in + BandGreen_in + BandRed_in) * BandPan]
* IHS (Intensity, Hue, Saturation)
* PCA (Principal Component Analysis)

== Кратко о Landsat 8 ==
[http://ru.wikipedia.org/wiki/Landsat_8 Landsat 8] - это американский спутник дистанционного зондирования земли, запущенный 11 февраля 2013 года. Спутник создан совместными усилиями NASA и USGS.

== Тестовые данные ==
В качестве тестовых данных используется сцена Landsat 8 от 29.06.2013 (Entity ID: LC81710172013180LGN00). В архиве с данными 12 растров, 11 из которых несут информацию узкого диапазона электромагнитного спектра. Двенадцатый растр с суффиксом QA предназначен для оценки качества съёмки. Кроме этого данные Landsat 8 поставляются с файлом метаданных, который необходим для проведения атмосферной коррекции.
=== Как получить данные? ===
Получить снимки можно с помощью [http://earthexplorer.usgs.gov/ EarthExplorer]. На вкладке "Search Criteria" в графе "Path/Row" вводим соответственно "170" для "Path" и "17" для "Row", в графе "Data Range" для "Search from:" и "to:" вписываем дату снимка "06/29/2013" ; затем на вкладке "Data Sets" выбираем "Landsat Archive" -> "L8 OLI/TIRS"; выбор закончен, жмём "Results>>". На странице результатов жмём на иконку с зелёной стрелкой "Download Options", в появившемся окне выбираем нижний вариант (Level 1 GeoTIFF Data Product (821.9 MB)) -> "Select Download Option" -> "Download". '''Внимание:''' загружаемый архив весит около 822 Мб, а в разархирированном виде сцена занимает на диске около 2 Гб.

== Условия выполнения ==
Данные Landsat 8 поставляются в 16-битном растровом формате (Tiff). Модуль GRASS ''i.pansharpen'' работает пока только с 8-битными форматами данных. Поэтому для получения растров повышенного разрешения необходимо сначала преобразовать входные данные в 8-битовый формат. В GDAL ресемплинг и пересчет каналов преобразованием Бровея осуществляется с 16-битными данными. Преобразование в 8-битные происходит непосредственно перед созданием цветного композита.

''Это точно? Или речь идет о каких-то конкретных алгоритмах? (Просто я постоянно работаю с 16-битными данными и никаких проблем не встречал -- КД)''
''(Действительно не совсем так. В GDAL ресемплинг и пересчет каналов преобразованием Бровея осуществляется с 16-битными данными. Преобразование в 8-битные происходит непосредственно перед созданием цветного композита -- Strix)''
''Моя ошибка. Модуль работает только 8-битными данными -- rhot''

== Паншарпенинг средствами свободного ПО ==
=== GRASS ===

См. http://courses.neteler.org/processing-landsat-8-data-in-grass-gis-7-rgb-composites-and-pan-sharpening/

# r.rescale.eq
# i.pansharpen
# r.composite

=== GDAL ===
* допиленный gdal_calc.py + gdal_contrast_stretch (dans-gdal-scripts) ''Хорошо бы сюда ссылку на этот допиленный скрипт и вкраце показать, где он допилен. -- rhot'' ''Да, я обязательно это все добавлю -- Strix''

Ресемплинг каналов с разрешением 30 м/пиксель до разрешения 15 м/пиксель (кроме bilinear возможные методы: ear, cubic, cubicspline, lanczos, average, mode) ''(-что и в каких случаях лучше? -- Strix)''
gdalwarp -tr 15 15 -r bilinear r.tif r_res.tif
gdalwarp -tr 15 15 -r bilinear g.tif g_res.tif
gdalwarp -tr 15 15 -r bilinear b.tif b_res.tif

Паншарпенинг отдельных каналов преобразованием Бровея
gdal_calc.py -A r_res.tif -B g_res.tif -C b_res.tif -D pan.tif --outfile=r_res_pan.tif --calc="(D*A)/(A+B+C)"
gdal_calc.py -A r_res.tif -B g_res.tif -C b_res.tif -D pan.tif --outfile=g_res_pan.tif --calc="(D*B)/(A+B+C)"
gdal_calc.py -A r_res.tif -B g_res.tif -C b_res.tif -D pan.tif --outfile=b_res_pan.tif --calc="(D*C)/(A+B+C)"

Преобразование 16-битных каналов в 8-битные с коррекцией гистограммы
gdal_contrast_stretch -histeq 100 r_res_pan.tif r_res_pan8.tif
gdal_contrast_stretch -histeq 100 g_res_pan.tif g_res_pan8.tif
gdal_contrast_stretch -histeq 100 b_res_pan.tif b_res_pan8.tif

Сборка отдельных каналов в rgb-композит
gdal_merge.py -separate r_res_pan8.tif g_res_pan8.tif b_res_pan8.tif -o rgb.tif

* https://www.mapbox.com/blog/pansharpening-satellite-imagery-openstreetmap/

=== ImageMagick ===
Ресемплинг каналов с разрешением 30 м/пиксель до разрешения 15 м/пиксель c одновременной коррекцией гистограммы
convert -contrast-stretch 0.1%x3% -resize 200% r.tif r_res.tif
convert -contrast-stretch 0.1%x3% -resize 200% g.tif g_res.tif
convert -contrast-stretch 0.1%x3% -resize 200% b.tif b_res.tif
Коррекция гистограммы панхроматического канала
convert -contrast-stretch 0.1%x3% pan.tif panhist.tif
Сборка цветного композита
convert r_res.tif g_res.tif b_res.tif -combine -set colorspace RGB rgb.tif
Разложение цветного композита на отдельные каналы в цветовом пространстве IHS (HSL)
convert rgb.tif -colorspace HSL -separate separate_HSL_%d.tif
Паншарпенинг
convert separate_HSL_0.tif separate_HSL_1.tif panhist.tif -combine -set colorspace HSL rgbpan.tif
Преобразование rgb-композита с 16-битами на канал в композит с 8-битами на канал
convert rgbpan.tif -depth 8 rgbpan8.tif
Дамп метаданных из панхроматического канала с помощью listgeo из набора утилит geotiff-bin
listgeo pan.tif > geo
Географическая привязка итогового цветного композита, полученного в результате паншарпенинга, переносом дампа с помощью geotifcp из набора утилит geotiff-bin
geotifcp -g geo rgbpan8.tif rgbpan8gr.tif

=== Orfeo Toolbox / Monteverdi ===
http://live.osgeo.org/ru/overview/otb_overview.html

http://www.orfeo-toolbox.org/Applications/Pansharpening.html
otbcli_Pansharpening
=== SAGA ===
Imagery - Tools ''Намного больше опций, чем в том же GRASS. -- rhot''
* Colour Normalized Brovey Sharpening
* Colour Normalized Spectral Sharpening
* IHS Sharpening
* Principle Components Based Image Sharpening
=== R ===
---
---
=== Whitebox GAT ===
http://www.uoguelph.ca/~hydrogeo/Whitebox/Help/PanSharpening.html
* Brovey transformation
* Intensity-Hue-Saturation (IHS)

==Результаты==
===Проверка результатов работы===
http://www.digitalglobe.com/downloads/WorldView-2_Pan-Sharpening.pdf

Паншарпенинг данных Landsat 8 средствами свободного ПО

2014-10-30T18:15:23Z

Rhot:

{{Статья|Черновик}}
{{Аннотация| Здесь будет описано (если будет), как можно сделать паншарпенинг данных Landsat 8 с помощью инструментов различного свободного ПО.}}

По мотивам [http://gis-lab.info/forum/viewtopic.php?f=29&t=15422 этой] темы на форуме.

== Что такое "паншарпенинг"? ==
Паншарпенинг (от англ. "panchromatic sharpening" или "pan sharpening") — процесс, позволяющий получить из панхроматического и мультиспектрального каналов двух продуктов одно изображение. Панхроматический канал, как правило, имеет более высокое пространственное разрешение, мультиспектральный — более низкое. В результате слияния каналов получается цветное изображение с высоким разрешением [http://www.racurs.ru/wiki/index.php/%D0%93%D0%BB%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%B9_%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B2_%D0%94%D0%97%D0%97._%D0%9F%D0%B0%D0%BD%D1%88%D0%B0%D1%80%D0%BF%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%BD%D0%B3].

Теория о методе, когда впервые появился, кто создатель - мне кажется, это лишнее (А.М.)''

Методы паншарпенинга - лучше кратко (А.М.)''

* brovey
BandRed_out = BandRed_in / [(BandBlue_in + BandGreen_in + BandRed_in) * BandPan]
* IHS (Intensity, Hue, Saturation)
* PCA (Principal Component Analysis)

== Кратко о Landsat 8 ==
[http://ru.wikipedia.org/wiki/Landsat_8 Landsat 8] - это американский спутник дистанционного зондирования земли, запущенный 11 февраля 2013 года. Спутник создан совместными усилиями NASA и USGS.

== Тестовые данные ==
В качестве тестовых данных используется сцена Landsat 8 от 29.06.2013 (Entity ID: LC81710172013180LGN00). В архиве с данными 12 растров, 11 из которых несут информацию узкого диапазона электромагнитного спектра. Двенадцатый растр с суффиксом QA предназначен для оценки качества съёмки. Кроме этого данные Landsat 8 поставляются с файлом метаданных, который необходим для проведения атмосферной коррекции.
=== Как получить данные? ===
Получить снимки можно с помощью [http://earthexplorer.usgs.gov/ EarthExplorer]. На вкладке "Search Criteria" в графе "Path/Row" вводим соответственно "170" для "Path" и "17" для "Row", в графе "Data Range" для "Search from:" и "to:" вписываем дату снимка "06/29/2013" ; затем на вкладке "Data Sets" выбираем "Landsat Archive" -> "L8 OLI/TIRS"; выбор закончен, жмём "Results>>". На странице результатов жмём на иконку с зелёной стрелкой "Download Options", в появившемся окне выбираем нижний вариант (Level 1 GeoTIFF Data Product (821.9 MB)) -> "Select Download Option" -> "Download". '''Внимание:''' загружаемый архив весит около 822 Мб, а в разархирированном виде сцена занимает на диске около 2 Гб.

== Условия выполнения ==
Данные Landsat 8 поставляются в 16-битном растровом формате (Tiff). Модуль GRASS ''i.pansharpen'' работает пока только с 8-битными форматами данных. Поэтому для получения растров повышенного разрешения необходимо сначала преобразовать входные данные в 8-битовый формат. В GDAL ресемплинг и пересчет каналов преобразованием Бровея осуществляется с 16-битными данными. Преобразование в 8-битные происходит непосредственно перед созданием цветного композита.

''Это точно? Или речь идет о каких-то конкретных алгоритмах? (Просто я постоянно работаю с 16-битными данными и никаких проблем не встречал -- КД)''
''(Действительно не совсем так. В GDAL ресемплинг и пересчет каналов преобразованием Бровея осуществляется с 16-битными данными. Преобразование в 8-битные происходит непосредственно перед созданием цветного композита -- Strix)''
''Моя ошибка. Модуль работает только 8-битными данными -- rhot''

== Паншарпенинг средствами свободного ПО ==
=== GRASS ===

См. http://courses.neteler.org/processing-landsat-8-data-in-grass-gis-7-rgb-composites-and-pan-sharpening/

# r.rescale.eq
# i.pansharpen
# r.composite

=== GDAL ===
* допиленный gdal_calc.py + gdal_contrast_stretch (dans-gdal-scripts) ''Хорошо бы сюда ссылку на этот допиленный скрипт и вкраце показать, где он допилен. -- rhot'' ''Да, я обязательно это все добавлю -- Strix''

Ресемплинг каналов с разрешением 30 м/пиксель до разрешения 15 м/пиксель (кроме bilinear возможные методы: ear, cubic, cubicspline, lanczos, average, mode) ''(-что и в каких случаях лучше? -- Strix)''
gdalwarp -tr 15 15 -r bilinear r.tif r_res.tif
gdalwarp -tr 15 15 -r bilinear g.tif g_res.tif
gdalwarp -tr 15 15 -r bilinear b.tif b_res.tif

Паншарпенинг отдельных каналов преобразованием Бровея
gdal_calc.py -A r_res.tif -B g_res.tif -C b_res.tif -D pan.tif --outfile=r_res_pan.tif --calc="(D*A)/(A+B+C)"
gdal_calc.py -A r_res.tif -B g_res.tif -C b_res.tif -D pan.tif --outfile=g_res_pan.tif --calc="(D*B)/(A+B+C)"
gdal_calc.py -A r_res.tif -B g_res.tif -C b_res.tif -D pan.tif --outfile=b_res_pan.tif --calc="(D*C)/(A+B+C)"

Преобразование 16-битных каналов в 8-битные с коррекцией гистограммы
gdal_contrast_stretch -histeq 100 r_res_pan.tif r_res_pan8.tif
gdal_contrast_stretch -histeq 100 g_res_pan.tif g_res_pan8.tif
gdal_contrast_stretch -histeq 100 b_res_pan.tif b_res_pan8.tif

Сборка отдельных каналов в rgb-композит
gdal_merge.py -separate r_res_pan8.tif g_res_pan8.tif b_res_pan8.tif -o rgb.tif

* https://www.mapbox.com/blog/pansharpening-satellite-imagery-openstreetmap/

=== ImageMagick ===
Ресемплинг каналов с разрешением 30 м/пиксель до разрешения 15 м/пиксель c одновременной коррекцией гистограммы
convert -contrast-stretch 0.1%x3% -resize 200% r.tif r_res.tif
convert -contrast-stretch 0.1%x3% -resize 200% g.tif g_res.tif
convert -contrast-stretch 0.1%x3% -resize 200% b.tif b_res.tif
Коррекция гистограммы панхроматического канала
convert -contrast-stretch 0.1%x3% pan.tif panhist.tif
Сборка цветного композита
convert r_res.tif g_res.tif b_res.tif -combine -set colorspace RGB rgb.tif
Разложение цветного композита на отдельные каналы в цветовом пространстве IHS (HSL)
convert rgb.tif -colorspace HSL -separate separate_HSL_%d.tif
Паншарпенинг
convert separate_HSL_0.tif separate_HSL_1.tif panhist.tif -combine -set colorspace HSL rgbpan.tif
Преобразование rgb-композита с 16-битами на канал в композит с 8-битами на канал
convert rgbpan.tif -depth 8 rgbpan8.tif
Дамп метаданных из панхроматического канала с помощью listgeo из набора утилит geotiff-bin
listgeo pan.tif > geo
Географическая привязка итогового цветного композита, полученного в результате паншарпенинга, переносом дампа с помощью geotifcp из набора утилит geotiff-bin
geotifcp -g geo rgbpan8.tif rgbpan8gr.tif

=== Orfeo Toolbox / Monteverdi ===
http://live.osgeo.org/ru/overview/otb_overview.html

http://www.orfeo-toolbox.org/Applications/Pansharpening.html
otbcli_Pansharpening
=== SAGA ===
Imagery - Tools ''Намного больше опций, чем в том же GRASS. -- rhot''
* Colour Normalized Brovey Sharpening
* Colour Normalized Spectral Sharpening
* IHS Sharpening
* Principle Components Based Image Sharpening
=== R ===
---
---
=== Whitebox GAT ===
http://www.uoguelph.ca/~hydrogeo/Whitebox/Help/MainHelp.html
* Brovey transformation
* Intensity-Hue-Saturation (IHS)
==Результаты==
===Проверка результатов работы===
http://www.digitalglobe.com/downloads/WorldView-2_Pan-Sharpening.pdf

Почвенные карты глобального охвата

2014-09-08T14:16:17Z

Rhot: /* European digital archive on soil maps */

{{Статья|Опубликована|world-soil-maps}}
{{Аннотация|Краткая описание к данным, ссылки, дополнительные материалы.}}

Данная статья не в коем случае не претендует на полное описание почвенных карт, методологии по который они создавались и терминологии. Цель данной статьи представить данные в форматах, "готовых к употреблению", дать ссылки на исходные материалы и обеспечить доступ к дополнительным материалам, по той или иной причине не созданными авторами данных почвенных карт.

__TOC__

==FAO-UNESCO Soil Map of the World==

Масштаб: 1:5'000'000 Дата издания: 1974-1978, 2003 Издатель: FAO/UNESCO Источник: Digital Soil Map of the World and Derived Soil Properties [http://www.fao.org/AG/AGL/agll/dsmw.stm >>>] Основные публикации: FAO-UNESCO Soil Map of the World (Revised Legend) FAO World Soil Resources Report no. 60 Обработанные данные: [http://gis-lab.info/data/world-soils/soils-50km-fao-74.7z Скачать] (вектор ESRI shapefile) Дополнительные материалы:

Примечания:

Данная карта является производной исходной бумажной карты FAO-UNESCO Soil Map of the World, первая версия была оцифрована ESRI. В последней цифровой версии (2003) исправлены некоторые ошибки. Расшифровку полей таблицы можно посмотреть [http://lib.berkeley.edu/EART/UCONLY/fao/South-Asia-Near-East/NOTES.DOS здесь].

<center>[[Image:soils-50km-fao-74.gif]]</center>

==FAO Map of World Soil Resources==

Масштаб: 1:25'000'000 Дата издания: 1990, 2003 Издатель: FAO Источник: WRB Map of World Soil Resources [http://www.fao.org/ag/agl/agll/wrb/soilres.stm >>>] Основные публикации: World soil resources. An explanatory note on the FAO World Soil Resources Map at 1:25 000 000 scale. Rev. 1, 1993. Обработанные данные: [http://gis-lab.info/data/world-soils/soils-250km-fao-90.rar Скачать] (вектор ESRI shapefile) Дополнительные материалы: в комплект, помимо самой карты, также входит линия аридности (черная линия на иллюстрации).

<center>[[Image:soils-250km-fao-90.jpg]]</center>

Примечания:

Данная карта является развитием предыдущей карты, однако, засчет меньшего масштаба обладает и меньшей детальностью. Первая редакция этой карты была простой генерализацией карты FAO/UNESCO масштаба 1:5'000'000.

Карта в текущем виде представляет собой второе издание карты 1990 года, которая была обновлена с учетом ряда новых региональных источников. Другое ее отличие от FAO-UNESCO Soil Map of the World - измененная легенда. Легенда на этой карте представлена согласно классицикации WRB (World Reference Base for Soil Resources), эта классификация, согласно International Union of Soil Sciences, является стандартом почвенной номенклатуры и корреляции.

==Global Soil Regions Map==

Масштаб: 1:25'000'000, разрешение: 0.0333, размер растра: 5400х10800 Дата издания: 2005 Издатель:USDA, NRCS Источник: Global Soil Regions Map [http://soils.usda.gov/use/worldsoils/mapindex/order.html >>>] Основные публикации: USDA. 1999. Soil Taxonomy. A Basic System of Soil Classification for Making and Interpreting Soil Surveys. 2nd edition. United States Department of Agriculture, Washington. Обработанные данные: [http://gis-lab.info/data/world-soils/soils-50km-usda-05.rar Скачать] (растр ESRI Grid) Дополнительные материалы: В комплект помимо самой карты входят также легенды порядков и субпорядков в виде avl-файлов.

<center>[[Image:soils-50km-usda-05.jpg|500px|soil taxonomy map]]</center>

Примечания:

Данная карта использует пространственные данные FAO-UNESCO Soil Map of the World, но совершенно другую легенду, основанную на почвенной таксономии США (US Soil Taxonomy). В атрибутивной таблице данных грид добавлено 2 поля, одно с названиями порядков, другое с названиями субпорядков. Для объяснения номенклатуры см. [http://soils.usda.gov/technical/classification/taxonomy/ Soil Taxonomy. A Basic System of Soil Classification for Making and Interpreting Soil Surveys].

==Harmonized World Soil Database==

'''Масштаб''': 1:1'000'000 - 1:5'000'000, разрешение растра: 0.0083, размер растра: 21600х43200 '''Дата издания''': 26 марта 2009 - версия 1.1 '''Издатель''': FAO, IIASA, ISRIC, ISSCAS, JRC '''Источник''': Harmonized World Soil Database [http://www.iiasa.ac.at/Research/LUC/External-World-soil-database/HTML/ >>>] '''Цитирование''': FAO/IIASA/ISRIC/ISSCAS/JRC, 2009. Harmonized World Soil Database (version 1.1). FAO, Rome, Italy and IIASA, Laxenburg, Austria. '''Обработанные данные''': [http://gis-lab.info/data/world-soils/soils-50km-hwsd-fao-09-raster.7z растр ESRI Grid], [http://gis-lab.info/data/world-soils/soils-50km-hwsd-fao-09-raster-soil.7z растр типов почв] (поле SU_SYMBOL), [http://gis-lab.info/data/world-soils/soils-50km-hwsd-fao-09.7z shape-file], [http://gis-lab.info/data/world-soils/soils-50km-hwsd-fao-09-db.7z база данных CSV] '''Дополнительные материалы''': В комплект входит сконвертированная в ESRI Grid растровый слой, база данных в формате CSV и векторный слой полученный векторизацией растрового с присоединенной базой данных. База данных была получена разложением в единую таблицу основной базы данных проекта (1 запись - 1 почвенный выдел), что позволяет производить классификацию по любому полю без присоединения исходной БД.

<center>[[Image:soils-50km-fao-09.gif|750px|soil taxonomy map]]</center>

Примечания:

Данная карта использует четыре источника Европейскую почвенную базу данных (European Soil Database, ESDB), почвенную карту Китая 1:1000000 (CHINA), различные региональные почвенные карты SOTER (SOTWIS) и Цифровую почвенную карту мира (Digital Soil Map of the World, DSMW), Для расшифровки полей см. [http://www.iiasa.ac.at/Research/LUC/External-World-soil-database/HTML/ основную документацию]. Исходно, карта представлена растровым файлом в формате BIL размером 1.9 гигабайта показывающим распределение уникальных почвенных выделов кодированных значением идентификатора (ID) и БД в формате Access, где одному ID может соответствовать от 1 до 9 записей в зависимости от многочленности этого выдела. Обработанный производный продукт готов к работе в ГИС без дополнительной подготовки.

== European digital archive on soil maps ==

[http://eusoils.jrc.ec.europa.eu/esdb_archive/EuDASM/EUDASM.htm European digital archive on soil maps (EuDASM)] — цифровой архив, содержащий более 6000 почвенных карт на территорию 135-ти стран, собранных в течение нескольких десятилетий различными международными профильными институтами и агенствами.

Веб-сайт EuDASM предоставляет прямой доступ к архиву; карты разбиты по континентам и отдельным крупным территориям (Африка, Азия, Канада, Карибские острова, Европа, Латинская Америка, США).

<center>[[Файл:EuDASM_web.png|750px|Веб-интерфейс EuDASM]]</center>

Технически, материалы представляют собой отсканированные с разрешением 200 DPI почвенные и сопутствующие им карты в форматах JPEG и PDF. Растры снабжены метаданными, не имеют пространственной привязки.

Ниже показан пример представленной на сайте почвенной карты на территорию России (масштаб 1:2 500 000, авторы В.М. Фридланд, Л.П. Будина и др., 1998).

<center>[[Файл:EuDASM_web_2.png|800px|EuDASM, почвенная карта России]]</center>

Подробное описание архива EuDASM можно прочитать [http://eusoils.jrc.ec.europa.eu/library/maps/country_maps/EuDASM.pdf здесь].

'''Ссылки по теме'''
* [http://gis-lab.info/qa/bailey.html Глобальное экорегиональное зонирование Бэйли]

Паншарпенинг данных Landsat 8 средствами свободного ПО

2013-11-29T20:48:55Z

Rhot: /* Как получить данные? */

{{Статья|Черновик}}
{{Аннотация| Здесь будет описано (если будет), как можно сделать паншарпенинг данных Landsat 8 с помощью инструментов различного свободного ПО.}}

По мотивам [http://gis-lab.info/forum/viewtopic.php?f=29&t=15422 этой] темы на форуме.

== Что такое "паншарпенинг"? ==
Паншарпенинг (от англ. "panchromatic sharpening" или "pan sharpening") — процесс, позволяющий получить из панхроматического и мультиспектрального каналов двух продуктов одно изображение. Панхроматический канал, как правило, имеет более высокое пространственное разрешение, мультиспектральный — более низкое. В результате слияния каналов получается цветное изображение с высоким разрешением [http://www.racurs.ru/wiki/index.php/%D0%93%D0%BB%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%B9_%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B2_%D0%94%D0%97%D0%97._%D0%9F%D0%B0%D0%BD%D1%88%D0%B0%D1%80%D0%BF%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%BD%D0%B3].

Теория о методе, когда впервые появился, кто создатель - мне кажется, это лишнее (А.М.)''

Методы паншарпенинга - лучше кратко (А.М.)''

* brovey
BandRed_out = BandRed_in / [(BandBlue_in + BandGreen_in + BandRed_in) * BandPan]
* IHS (Intensity, Hue, Saturation)
* PCA (Principal Component Analysis)

== Кратко о Landsat 8 ==
[http://ru.wikipedia.org/wiki/Landsat_8 Landsat 8] - это американский спутник дистанционного зондирования земли, запущенный 11 февраля 2013 года. Спутник создан совместными усилиями NASA и USGS.

== Тестовые данные ==
В качестве тестовых данных используется сцена Landsat 8 от 29.06.2013 (Entity ID: LC81710172013180LGN00). В архиве с данными 12 растров, 11 из которых несут информацию узкого диапазона электромагнитного спектра. Двенадцатый растр с суффиксом QA предназначен для оценки качества съёмки. Кроме этого данные Landsat 8 поставляются с файлом метаданных, который необходим для проведения атмосферной коррекции.
=== Как получить данные? ===
Получить снимки можно с помощью [http://earthexplorer.usgs.gov/ EarthExplorer]. На вкладке "Search Criteria" в графе "Path/Row" вводим соответственно "170" для "Path" и "17" для "Row", в графе "Data Range" для "Search from:" и "to:" вписываем дату снимка "06/29/2013" ; затем на вкладке "Data Sets" выбираем "Landsat Archive" -> "L8 OLI/TIRS"; выбор закончен, жмём "Results>>". На странице результатов жмём на иконку с зелёной стрелкой "Download Options", в появившемся окне выбираем нижний вариант (Level 1 GeoTIFF Data Product (821.9 MB)) -> "Select Download Option" -> "Download". '''Внимание:''' загружаемый архив весит около 822 Мб, а в разархирированном виде сцена занимает на диске около 2 Гб.

== Условия выполнения ==
Данные Landsat 8 поставляются в 16-битном растровом формате (Tiff). Модуль GRASS ''i.pansharpen'' работает пока только с 8-битными форматами данных. Поэтому для получения растров повышенного разрешения необходимо сначала преобразовать входные данные в 8-битовый формат. В GDAL ресемплинг и пересчет каналов преобразованием Бровея осуществляется с 16-битными данными. Преобразование в 8-битные происходит непосредственно перед созданием цветного композита.

''Это точно? Или речь идет о каких-то конкретных алгоритмах? (Просто я постоянно работаю с 16-битными данными и никаких проблем не встречал -- КД)''
''(Действительно не совсем так. В GDAL ресемплинг и пересчет каналов преобразованием Бровея осуществляется с 16-битными данными. Преобразование в 8-битные происходит непосредственно перед созданием цветного композита -- Strix)''
''Моя ошибка. Модуль работает только 8-битными данными -- rhot''

== Паншарпенинг средствами свободного ПО ==
=== GRASS ===

См. http://courses.neteler.org/processing-landsat-8-data-in-grass-gis-7-rgb-composites-and-pan-sharpening/

# r.rescale.eq
# i.pansharpen
# r.composite

=== GDAL ===
* допиленный gdal_calc.py + gdal_contrast_stretch (dans-gdal-scripts) ''Хорошо бы сюда ссылку на этот допиленный скрипт и вкраце показать, где он допилен. -- rhot'' ''Да, я обязательно это все добавлю -- Strix''

Ресемплинг каналов с разрешением 30 м/пиксель до разрешения 15 м/пиксель (кроме bilinear возможные методы: ear, cubic, cubicspline, lanczos, average, mode) ''(-что и в каких случаях лучше? -- Strix)''
gdalwarp -tr 15 15 -r bilinear r.tif r_res.tif
gdalwarp -tr 15 15 -r bilinear g.tif g_res.tif
gdalwarp -tr 15 15 -r bilinear b.tif b_res.tif

Паншарпенинг отдельных каналов преобразованием Бровея
gdal_calc.py -A r_res.tif -B g_res.tif -C b_res.tif -D pan.tif --outfile=r_res_pan.tif --calc="(D*A)/(A+B+C)"
gdal_calc.py -A r_res.tif -B g_res.tif -C b_res.tif -D pan.tif --outfile=g_res_pan.tif --calc="(D*B)/(A+B+C)"
gdal_calc.py -A r_res.tif -B g_res.tif -C b_res.tif -D pan.tif --outfile=b_res_pan.tif --calc="(D*C)/(A+B+C)"

Преобразование 16-битных каналов в 8-битные с коррекцией гистограммы
gdal_contrast_stretch -histeq 100 r_res_pan.tif r_res_pan8.tif
gdal_contrast_stretch -histeq 100 g_res_pan.tif g_res_pan8.tif
gdal_contrast_stretch -histeq 100 b_res_pan.tif b_res_pan8.tif

Сборка отдельных каналов в rgb-композит
gdal_merge.py -separate r_res_pan8.tif g_res_pan8.tif b_res_pan8.tif -o rgb.tif

* https://www.mapbox.com/blog/pansharpening-satellite-imagery-openstreetmap/

=== Orfeo Toolbox / Monteverdi ===
http://live.osgeo.org/ru/overview/otb_overview.html

http://www.orfeo-toolbox.org/Applications/Pansharpening.html
otbcli_Pansharpening
=== SAGA ===
Imagery - Tools ''Намного больше опций, чем в том же GRASS. -- rhot''
* Colour Normalized Brovey Sharpening
* Colour Normalized Spectral Sharpening
* IHS Sharpening
* Principle Components Based Image Sharpening
=== R ===
gamm ''Тут надо помощи у gamm просить. Я не знаю, как реализовать это в R. -- rhot''
==Результаты==
===Проверка результатов работы===
http://www.digitalglobe.com/downloads/WorldView-2_Pan-Sharpening.pdf

Паншарпенинг данных Landsat 8 средствами свободного ПО

2013-11-29T16:28:06Z

Rhot:

{{Статья|Черновик}}
{{Аннотация| Здесь будет описано (если будет), как можно сделать паншарпенинг данных Landsat 8 с помощью инструментов различного свободного ПО.}}

По мотивам [http://gis-lab.info/forum/viewtopic.php?f=29&t=15422 этой] темы на форуме.

== Что такое "паншарпенинг"? ==
Паншарпенинг (от англ. "panchromatic sharpening" или "pan sharpening") — процесс, позволяющий получить из панхроматического и мультиспектрального каналов двух продуктов одно изображение. Панхроматический канал, как правило, имеет более высокое пространственное разрешение, мультиспектральный — более низкое. В результате слияния каналов получается цветное изображение с высоким разрешением [http://www.racurs.ru/wiki/index.php/%D0%93%D0%BB%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%B9_%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B2_%D0%94%D0%97%D0%97._%D0%9F%D0%B0%D0%BD%D1%88%D0%B0%D1%80%D0%BF%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%BD%D0%B3].

Теория о методе, когда впервые появился, кто создатель - ''мне кажется, это лишнее (А.М.)''

Методы паншарпенинга - ''лучше кратко (А.М.)''
* brovey
BandRed_out = BandRed_in / [(BandBlue_in + BandGreen_in + BandRed_in) * BandPan]
* IHS (Intensity, Hue, Saturation)
* PCA (Principal Component Analysis)

== Кратко о Landsat 8 ==
[http://ru.wikipedia.org/wiki/Landsat_8 Landsat 8] - это американский спутник дистанционного зондирования земли, запущенный 11 февраля 2013 года. Спутник создан совместными усилиями NASA и USGS.

== Тестовые данные ==
В качестве тестовых данных используется сцена Landsat 8 от 29.06.2013 (Entity ID: LC81710172013180LGN00). В архиве с данными 12 растров, 11 из которых несут информацию узкого диапазона электромагнитного спектра. Двенадцатый растр с суффиксом QA предназначен для оценки качества съёмки. Кроме этого данные Landsat 8 поставляются с файлом метаданных, который необходим для проведения атмосферной коррекции.
===Как получить данные?===
Получить снимки можно с помощью [EarthExplorer http://earthexplorer.usgs.gov/]. На вкладке "Search Criteria" в графе "Path/Row" вводим соответственно "170" для "Path" и "17" для "Row", в графе "Data Range" для "Search from:" и "to:" вписываем дату снимка "06/29/2013" ; затем на вкладке "Data Sets" выбираем "Landsat Archive" -> "L8 OLI/TIRS"; выбор закончен, жмём "Results>>". На странице результатов жмём на иконку с зелёной стрелкой "Download Options", в появившемся окне выбираем нижний вариант (Level 1 GeoTIFF Data Product (821.9 MB)) -> "Select Download Option" -> "Download". '''Внимание:''' загружаемый архив весит около 822 Мб, а в разархирированном виде сцена занимает на диске около 2 Гб.[[Файл:Landsat_8_archive.png|700px|thumb|center|Вид распакованного архива Landsat 8 в Debian Wheezy]]

== Условия выполнения ==
Данные Landsat 8 поставляются в 16-битном растровом формате (Tiff). Модуль GRASS ''i.pansharpen'' работает пока только с 8-битными форматами данных. Поэтому для получения растров повышенного разрешения необходимо сначала преобразовать входные данные в 8-битовый формат. В GDAL ресемплинг и пересчет каналов преобразованием Бровея осуществляется с 16-битными данными. Преобразование в 8-битные происходит непосредственно перед созданием цветного композита.

''Это точно? Или речь идет о каких-то конкретных алгоритмах? (Просто я постоянно работаю с 16-битными данными и никаких проблем не встречал -- КД)''
''(Действительно не совсем так. В GDAL ресемплинг и пересчет каналов преобразованием Бровея осуществляется с 16-битными данными. Преобразование в 8-битные происходит непосредственно перед созданием цветного композита -- Strix)''
''Моя ошибка. Модуль работает только 8-битными данными -- rhot''

== Паншарпенинг средствами свободного ПО ==
=== GRASS ===

См. http://courses.neteler.org/processing-landsat-8-data-in-grass-gis-7-rgb-composites-and-pan-sharpening/

# r.rescale.eq
# i.pansharpen
# r.composite

=== GDAL ===
* допиленный gdal_calc.py + gdal_contrast_stretch (dans-gdal-scripts) ''Хорошо бы сюда ссылку на этот допиленный скрипт и вкраце показать, где он допилен. -- rhot'' ''Да, я обязательно это все добавлю -- Strix''

Ресемплинг каналов с разрешением 30 м/пиксель до разрешения 15 м/пиксель (кроме bilinear возможные методы: ear, cubic, cubicspline, lanczos, average, mode) ''(-что и в каких случаях лучше? -- Strix)''
gdalwarp -tr 15 15 -r bilinear r.tif r_res.tif
gdalwarp -tr 15 15 -r bilinear g.tif g_res.tif
gdalwarp -tr 15 15 -r bilinear b.tif b_res.tif

Паншарпенинг отдельных каналов преобразованием Бровея
gdal_calc.py -A r_res.tif -B g_res.tif -C b_res.tif -D pan.tif --outfile=r_res_pan.tif --calc="(D*A)/(A+B+C)"
gdal_calc.py -A r_res.tif -B g_res.tif -C b_res.tif -D pan.tif --outfile=g_res_pan.tif --calc="(D*B)/(A+B+C)"
gdal_calc.py -A r_res.tif -B g_res.tif -C b_res.tif -D pan.tif --outfile=b_res_pan.tif --calc="(D*C)/(A+B+C)"

Преобразование 16-битных каналов в 8-битные с коррекцией гистограммы
gdal_contrast_stretch -histeq 100 r_res_pan.tif r_res_pan8.tif
gdal_contrast_stretch -histeq 100 g_res_pan.tif g_res_pan8.tif
gdal_contrast_stretch -histeq 100 b_res_pan.tif b_res_pan8.tif

Сборка отдельных каналов в rgb-композит
gdal_merge.py -separate r_res_pan8.tif g_res_pan8.tif b_res_pan8.tif -o rgb.tif

* https://www.mapbox.com/blog/pansharpening-satellite-imagery-openstreetmap/

=== Orfeo Toolbox / Monteverdi ===
http://live.osgeo.org/ru/overview/otb_overview.html

http://www.orfeo-toolbox.org/Applications/Pansharpening.html
otbcli_Pansharpening
=== SAGA ===
Imagery - Tools ''Намного больше опций, чем в том же GRASS. -- rhot''
* Colour Normalized Brovey Sharpening
* Colour Normalized Spectral Sharpening
* IHS Sharpening
* Principle Components Based Image Sharpening
=== R ===
gamm ''Тут надо помощи у gamm просить. Я не знаю, как реализовать это в R. -- rhot''
==Результаты==
===Проверка результатов работы===
http://www.digitalglobe.com/downloads/WorldView-2_Pan-Sharpening.pdf

Паншарпенинг данных Landsat 8 средствами свободного ПО

2013-11-29T15:39:41Z

Rhot:

{{Статья|Черновик}}
{{Аннотация| Здесь будет описано (если будет), как можно сделать паншарпенинг данных Landsat 8 с помощью инструментов различного свободного ПО.}}

По мотивам [http://gis-lab.info/forum/viewtopic.php?f=29&t=15422 этой] темы на форуме.

== Что такое "паншарпенинг"? ==
Паншарпенинг (от англ. "panchromatic sharpening" или "pan sharpening") — процесс, позволяющий получить из панхроматического и мультиспектрального каналов двух продуктов одно изображение. Панхроматический канал, как правило, имеет более высокое пространственное разрешение, мультиспектральный — более низкое. В результате слияния каналов получается цветное изображение с высоким разрешением [http://www.racurs.ru/wiki/index.php/%D0%93%D0%BB%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%B9_%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B2_%D0%94%D0%97%D0%97._%D0%9F%D0%B0%D0%BD%D1%88%D0%B0%D1%80%D0%BF%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%BD%D0%B3].

Теория о методе, когда впервые появился, кто создатель - ''мне кажется, это лишнее (А.М.)''

Методы паншарпенинга - ''лучше кратко (А.М.)''
* brovey
BandRed_out = BandRed_in / [(BandBlue_in + BandGreen_in + BandRed_in) * BandPan]
* IHS (Intensity, Hue, Saturation)
* PCA (Principal Component Analysis)

== Кратко о Landsat 8 ==
[http://ru.wikipedia.org/wiki/Landsat_8 Landsat 8] - это американский спутник дистанционного зондирования земли, запущенный 11 февраля 2013 года. Спутник создан совместными усилиями NASA и USGS.

== Тестовые данные ==
В качестве тестовых данных используется сцена Landsat 8 от 29.06.2013 (Entity ID: LC81710172013180LGN00). В архиве с данными 12 растров, 11 из которых несут информацию узкого диапазона электромагнитного спектра. Двенадцатый растр с суффиксом QA предназначен для оценки качества съёмки. Кроме этого данные Landsat 8 поставляются с файлом метаданных, который необходим для проведения атмосферной коррекции.
===Как получить данные?===
Получить снимки можно с помощью [EarthExplorer http://earthexplorer.usgs.gov/]. На вкладке "Search Criteria" в графе "Path/Row" вводим соответственно "170" для "Path" и "17" для "Row", в графе "Data Range" для "Search from:" и "to:" вписываем дату снимка "06/29/2013" ; затем на вкладке "Data Sets" выбираем "Landsat Archive" -> "L8 OLI/TIRS"; выбор закончен, жмём "Results>>". На странице результатов жмём на иконку с зелёной стрелкой "Download Options", в появившемся окне выбираем нижний вариант (Level 1 GeoTIFF Data Product (821.9 MB)) -> "Select Download Option" -> "Download". '''Внимание:''' загружаемый архив весит около 822 Мб, а в разархирированном виде сцена занимает на диске около 2 Гб.[[Файл:Landsat_8_archive.png|700px|thumb|center|Вид распакованного архива Landsat 8 в Debian Wheezy]]

== Условия выполнения ==
Данные Landsat 8 поставляются в 16-битном растровом формате (Tiff). Модуль GRASS ''i.pansharpen'' работает пока только с 8-битными форматами данных. Поэтому для получения растров повышенного разрешения необходимо сначала преобразовать входные данные в 8-битовый формат. В GDAL ресемплинг и пересчет каналов преобразованием Бровея осуществляется с 16-битными данными. Преобразование в 8-битные происходит непосредственно перед созданием цветного композита.

''Это точно? Или речь идет о каких-то конкретных алгоритмах? (Просто я постоянно работаю с 16-битными данными и никаких проблем не встречал -- КД)''
''(Действительно не совсем так. В GDAL ресемплинг и пересчет каналов преобразованием Бровея осуществляется с 16-битными данными. Преобразование в 8-битные происходит непосредственно перед созданием цветного композита -- Strix)''
''Моя ошибка. Модуль работает только 8-битными данными -- rhot''

== Паншарпенинг средствами свободного ПО ==
=== GRASS ===

См. http://courses.neteler.org/processing-landsat-8-data-in-grass-gis-7-rgb-composites-and-pan-sharpening/

# r.rescale.eq
# i.pansharpen
# r.composite

=== GDAL ===
* допиленный gdal_calc.py + gdal_contrast_stretch (dans-gdal-scripts) ''Хорошо бы сюда ссылку на этот допиленный скрипт и вкраце показать, где он допилен. -- rhot'' ''Да, я обязательно это все добавлю -- Strix''

Ресемплинг каналов с разрешением 30 м/пиксель до разрешения 15 м/пиксель (кроме bilinear возможные методы: ear, cubic, cubicspline, lanczos, average, mode) ''(-что и в каких случаях лучше? -- Strix)''
gdalwarp -tr 15 15 -r bilinear r.tif r_res.tif
gdalwarp -tr 15 15 -r bilinear g.tif g_res.tif
gdalwarp -tr 15 15 -r bilinear b.tif b_res.tif

Паншарпенинг отдельных каналов преобразованием Бровея
gdal_calc.py -A r_res.tif -B g_res.tif -C b_res.tif -D pan.tif --outfile=r_res_pan.tif --calc="(D*A)/(A+B+C)"
gdal_calc.py -A r_res.tif -B g_res.tif -C b_res.tif -D pan.tif --outfile=g_res_pan.tif --calc="(D*B)/(A+B+C)"
gdal_calc.py -A r_res.tif -B g_res.tif -C b_res.tif -D pan.tif --outfile=b_res_pan.tif --calc="(D*C)/(A+B+C)"

Преобразование 16-битных каналов в 8-битные с коррекцией гистограммы
gdal_contrast_stretch -histeq 100 r_res_pan.tif r_res_pan8.tif
gdal_contrast_stretch -histeq 100 g_res_pan.tif g_res_pan8.tif
gdal_contrast_stretch -histeq 100 b_res_pan.tif b_res_pan8.tif

Сборка отдельных каналов в rgb-композит
gdal_merge.py -separate r_res_pan8.tif g_res_pan8.tif b_res_pan8.tif -o rgb.tif

* https://www.mapbox.com/blog/pansharpening-satellite-imagery-openstreetmap/

=== Orfeo Toolbox / Monteverdi ===
http://live.osgeo.org/ru/overview/otb_overview.html

http://www.orfeo-toolbox.org/Applications/Pansharpening.html
otbcli_Pansharpening
=== SAGA ===
Imagery - Tools (IHS Sharpening)
=== R ===
gamm ''Тут надо помощи у gamm просить. Я не знаю, как реализовать это в R. -- rhot''

Паншарпенинг данных Landsat 8 средствами свободного ПО

2013-11-29T15:29:09Z

Rhot: /* Тестовые данные */

{{Статья|Черновик}}
{{Аннотация| Здесь будет описано (если будет), как можно сделать паншарпенинг данных Landsat 8 с помощью инструментов различного свободного ПО.}}

По мотивам [http://gis-lab.info/forum/viewtopic.php?f=29&t=15422 этой] темы на форуме.

== Что такое "паншарпенинг"? ==
Паншарпенинг (от англ. "panchromatic sharpening" или "pan sharpening") — процесс, позволяющий получить из панхроматического и мультиспектрального каналов двух продуктов одно изображение. Панхроматический канал, как правило, имеет более высокое пространственное разрешение, мультиспектральный — более низкое. В результате слияния каналов получается цветное изображение с высоким разрешением [http://www.racurs.ru/wiki/index.php/%D0%93%D0%BB%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%B9_%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B2_%D0%94%D0%97%D0%97._%D0%9F%D0%B0%D0%BD%D1%88%D0%B0%D1%80%D0%BF%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%BD%D0%B3].

Теория о методе, когда впервые появился, кто создатель - ''мне кажется, это лишнее (А.М.)''

Методы паншарпенинга - ''лучше кратко (А.М.)''
* brovey
* IHS
* PCA

== Кратко о Landsat 8 ==
[http://ru.wikipedia.org/wiki/Landsat_8 Landsat 8] - это американский спутник дистанционного зондирования земли, запущенный 11 февраля 2013 года. Спутник создан совместными усилиями NASA и USGS. В архиве с данными 12 растров, 11 из которых несут информацию узкого диапазона электромагнитного спектра. Двенадцатый растр с суффиксом QA предназначен для оценки качества съёмки. Кроме этого данные Landsat 8 поставляются с файлом метаданных, который необходим для проведения атмосферной коррекции.

== Тестовые данные ==
В качестве тестовых данных используется сцена Landsat 8 от 29.06.2013 (Entity ID: LC81710172013180LGN00).
===Как получить данные?===
Получить снимки можно с помощью [EarthExplorer http://earthexplorer.usgs.gov/]. На вкладке "Search Criteria" в графе "Path/Row" вводим соответственно "170" для "Path" и "17" для "Row", в графе "Data Range" для "Search from:" и "to:" вписываем дату снимка "06/29/2013" ; затем на вкладке "Data Sets" выбираем "Landsat Archive" -> "L8 OLI/TIRS"; выбор закончен, жмём "Results>>". На странице результатов жмём на иконку с зелёной стрелкой "Download Options", в появившемся окне выбираем нижний вариант (Level 1 GeoTIFF Data Product (821.9 MB)) -> "Select Download Option" -> "Download". '''Внимание:''' загружаемый архив весит около 822 Мб, а в разархирированном виде сцена занимает на диске около 2 Гб.[[Файл:Landsat_8_archive.png|700px|thumb|center|Вид распакованного архива Landsat 8 в Debian Wheezy]]

== Условия выполнения ==
Данные Landsat 8 поставляются в 16-битном растровом формате (Tiff). Модуль GRASS ''i.pansharpen'' работает пока только с 8-битными форматами данных. Поэтому для получения растров повышенного разрешения необходимо сначала преобразовать входные данные в 8-битовый формат. В GDAL ресемплинг и пересчет каналов преобразованием Бровея осуществляется с 16-битными данными. Преобразование в 8-битные происходит непосредственно перед созданием цветного композита.

''Это точно? Или речь идет о каких-то конкретных алгоритмах? (Просто я постоянно работаю с 16-битными данными и никаких проблем не встречал -- КД)''
''(Действительно не совсем так. В GDAL ресемплинг и пересчет каналов преобразованием Бровея осуществляется с 16-битными данными. Преобразование в 8-битные происходит непосредственно перед созданием цветного композита -- Strix)''
''Моя ошибка. Модуль работает только 8-битными данными -- rhot''

== Паншарпенинг средствами свободного ПО ==
=== GRASS ===

См. http://courses.neteler.org/processing-landsat-8-data-in-grass-gis-7-rgb-composites-and-pan-sharpening/

# r.rescale.eq
# i.pansharpen
# r.composite

=== GDAL ===
* допиленный gdal_calc.py + gdal_contrast_stretch (dans-gdal-scripts) ''Хорошо бы сюда ссылку на этот допиленный скрипт и вкраце показать, где он допилен. -- rhot'' ''Да, я обязательно это все добавлю -- Strix''

Ресемплинг каналов с разрешением 30 м/пиксель до разрешения 15 м/пиксель (кроме bilinear возможные методы: ear, cubic, cubicspline, lanczos, average, mode) ''(-что и в каких случаях лучше? -- Strix)''
gdalwarp -tr 15 15 -r bilinear r.tif r_res.tif
gdalwarp -tr 15 15 -r bilinear g.tif g_res.tif
gdalwarp -tr 15 15 -r bilinear b.tif b_res.tif

Паншарпенинг отдельных каналов преобразованием Бровея
gdal_calc.py -A r_res.tif -B g_res.tif -C b_res.tif -D pan.tif --outfile=r_res_pan.tif --calc="(D*A)/(A+B+C)"
gdal_calc.py -A r_res.tif -B g_res.tif -C b_res.tif -D pan.tif --outfile=g_res_pan.tif --calc="(D*B)/(A+B+C)"
gdal_calc.py -A r_res.tif -B g_res.tif -C b_res.tif -D pan.tif --outfile=b_res_pan.tif --calc="(D*C)/(A+B+C)"

Преобразование 16-битных каналов в 8-битные с коррекцией гистограммы
gdal_contrast_stretch -histeq 100 r_res_pan.tif r_res_pan8.tif
gdal_contrast_stretch -histeq 100 g_res_pan.tif g_res_pan8.tif
gdal_contrast_stretch -histeq 100 b_res_pan.tif b_res_pan8.tif

Сборка отдельных каналов в rgb-композит
gdal_merge.py -separate r_res_pan8.tif g_res_pan8.tif b_res_pan8.tif -o rgb.tif

* https://www.mapbox.com/blog/pansharpening-satellite-imagery-openstreetmap/

=== Orfeo Toolbox / Monteverdi ===
http://live.osgeo.org/ru/overview/otb_overview.html

http://www.orfeo-toolbox.org/Applications/Pansharpening.html
otbcli_Pansharpening
=== SAGA ===
Imagery - Tools (IHS Sharpening)
=== R ===
gamm ''Тут надо помощи у gamm просить. Я не знаю, как реализовать это в R. -- rhot''

Паншарпенинг данных Landsat 8 средствами свободного ПО

2013-11-29T15:28:18Z

Rhot: /* Тестовые данные */

{{Статья|Черновик}}
{{Аннотация| Здесь будет описано (если будет), как можно сделать паншарпенинг данных Landsat 8 с помощью инструментов различного свободного ПО.}}

По мотивам [http://gis-lab.info/forum/viewtopic.php?f=29&t=15422 этой] темы на форуме.

== Что такое "паншарпенинг"? ==
Паншарпенинг (от англ. "panchromatic sharpening" или "pan sharpening") — процесс, позволяющий получить из панхроматического и мультиспектрального каналов двух продуктов одно изображение. Панхроматический канал, как правило, имеет более высокое пространственное разрешение, мультиспектральный — более низкое. В результате слияния каналов получается цветное изображение с высоким разрешением [http://www.racurs.ru/wiki/index.php/%D0%93%D0%BB%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%B9_%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B2_%D0%94%D0%97%D0%97._%D0%9F%D0%B0%D0%BD%D1%88%D0%B0%D1%80%D0%BF%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%BD%D0%B3].

Теория о методе, когда впервые появился, кто создатель - ''мне кажется, это лишнее (А.М.)''

Методы паншарпенинга - ''лучше кратко (А.М.)''
* brovey
* IHS
* PCA

== Кратко о Landsat 8 ==
[http://ru.wikipedia.org/wiki/Landsat_8 Landsat 8] - это американский спутник дистанционного зондирования земли, запущенный 11 февраля 2013 года. Спутник создан совместными усилиями NASA и USGS. В архиве с данными 12 растров, 11 из которых несут информацию узкого диапазона электромагнитного спектра. Двенадцатый растр с суффиксом QA предназначен для оценки качества съёмки. Кроме этого данные Landsat 8 поставляются с файлом метаданных, который необходим для проведения атмосферной коррекции.

== Тестовые данные ==
В качестве тестовых данных используется сцена Landsat 8 от 29.06.2013 (Entity ID: LC81710172013180LGN00). Получить снимки можно с помощью [EarthExplorer http://earthexplorer.usgs.gov/]. На вкладке "Search Criteria" в графе "Path/Row" вводим соответственно "170" для "Path" и "17" для "Row", в графе "Data Range" для "Search from:" и "to:" вписываем дату снимка "06/29/2013" ; затем на вкладке "Data Sets" выбираем "Landsat Archive" -> "L8 OLI/TIRS"; выбор закончен, жмём "Results>>". На странице результатов жмём на иконку с зелёной стрелкой "Download Options", в появившемся окне выбираем нижний вариант (Level 1 GeoTIFF Data Product (821.9 MB)) -> "Select Download Option" -> "Download". '''Внимание:''' загружаемый архив весит около 822 Мб, а в разархирированном виде сцена занимает на диске около 2 Гб.[[Файл:Landsat_8_archive.png|700px|thumb|center|Вид распакованного архива Landsat 8 в Debian Wheezy]]

== Условия выполнения ==
Данные Landsat 8 поставляются в 16-битном растровом формате (Tiff). Модуль GRASS ''i.pansharpen'' работает пока только с 8-битными форматами данных. Поэтому для получения растров повышенного разрешения необходимо сначала преобразовать входные данные в 8-битовый формат. В GDAL ресемплинг и пересчет каналов преобразованием Бровея осуществляется с 16-битными данными. Преобразование в 8-битные происходит непосредственно перед созданием цветного композита.

''Это точно? Или речь идет о каких-то конкретных алгоритмах? (Просто я постоянно работаю с 16-битными данными и никаких проблем не встречал -- КД)''
''(Действительно не совсем так. В GDAL ресемплинг и пересчет каналов преобразованием Бровея осуществляется с 16-битными данными. Преобразование в 8-битные происходит непосредственно перед созданием цветного композита -- Strix)''
''Моя ошибка. Модуль работает только 8-битными данными -- rhot''

== Паншарпенинг средствами свободного ПО ==
=== GRASS ===

См. http://courses.neteler.org/processing-landsat-8-data-in-grass-gis-7-rgb-composites-and-pan-sharpening/

# r.rescale.eq
# i.pansharpen
# r.composite

=== GDAL ===
* допиленный gdal_calc.py + gdal_contrast_stretch (dans-gdal-scripts) ''Хорошо бы сюда ссылку на этот допиленный скрипт и вкраце показать, где он допилен. -- rhot'' ''Да, я обязательно это все добавлю -- Strix''

Ресемплинг каналов с разрешением 30 м/пиксель до разрешения 15 м/пиксель (кроме bilinear возможные методы: ear, cubic, cubicspline, lanczos, average, mode) ''(-что и в каких случаях лучше? -- Strix)''
gdalwarp -tr 15 15 -r bilinear r.tif r_res.tif
gdalwarp -tr 15 15 -r bilinear g.tif g_res.tif
gdalwarp -tr 15 15 -r bilinear b.tif b_res.tif

Паншарпенинг отдельных каналов преобразованием Бровея
gdal_calc.py -A r_res.tif -B g_res.tif -C b_res.tif -D pan.tif --outfile=r_res_pan.tif --calc="(D*A)/(A+B+C)"
gdal_calc.py -A r_res.tif -B g_res.tif -C b_res.tif -D pan.tif --outfile=g_res_pan.tif --calc="(D*B)/(A+B+C)"
gdal_calc.py -A r_res.tif -B g_res.tif -C b_res.tif -D pan.tif --outfile=b_res_pan.tif --calc="(D*C)/(A+B+C)"

Преобразование 16-битных каналов в 8-битные с коррекцией гистограммы
gdal_contrast_stretch -histeq 100 r_res_pan.tif r_res_pan8.tif
gdal_contrast_stretch -histeq 100 g_res_pan.tif g_res_pan8.tif
gdal_contrast_stretch -histeq 100 b_res_pan.tif b_res_pan8.tif

Сборка отдельных каналов в rgb-композит
gdal_merge.py -separate r_res_pan8.tif g_res_pan8.tif b_res_pan8.tif -o rgb.tif

* https://www.mapbox.com/blog/pansharpening-satellite-imagery-openstreetmap/

=== Orfeo Toolbox / Monteverdi ===
http://live.osgeo.org/ru/overview/otb_overview.html

http://www.orfeo-toolbox.org/Applications/Pansharpening.html
otbcli_Pansharpening
=== SAGA ===
Imagery - Tools (IHS Sharpening)
=== R ===
gamm ''Тут надо помощи у gamm просить. Я не знаю, как реализовать это в R. -- rhot''

Паншарпенинг данных Landsat 8 средствами свободного ПО

2013-11-29T15:24:43Z

Rhot: /* Тестовые данные */

{{Статья|Черновик}}
{{Аннотация| Здесь будет описано (если будет), как можно сделать паншарпенинг данных Landsat 8 с помощью инструментов различного свободного ПО.}}

По мотивам [http://gis-lab.info/forum/viewtopic.php?f=29&t=15422 этой] темы на форуме.

== Что такое "паншарпенинг"? ==
Паншарпенинг (от англ. "panchromatic sharpening" или "pan sharpening") — процесс, позволяющий получить из панхроматического и мультиспектрального каналов двух продуктов одно изображение. Панхроматический канал, как правило, имеет более высокое пространственное разрешение, мультиспектральный — более низкое. В результате слияния каналов получается цветное изображение с высоким разрешением [http://www.racurs.ru/wiki/index.php/%D0%93%D0%BB%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%B9_%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B2_%D0%94%D0%97%D0%97._%D0%9F%D0%B0%D0%BD%D1%88%D0%B0%D1%80%D0%BF%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%BD%D0%B3].

Теория о методе, когда впервые появился, кто создатель - ''мне кажется, это лишнее (А.М.)''

Методы паншарпенинга - ''лучше кратко (А.М.)''
* brovey
* IHS
* PCA

== Кратко о Landsat 8 ==
[http://ru.wikipedia.org/wiki/Landsat_8 Landsat 8] - это американский спутник дистанционного зондирования земли, запущенный 11 февраля 2013 года. Спутник создан совместными усилиями NASA и USGS. В архиве с данными 12 растров, 11 из которых несут информацию узкого диапазона электромагнитного спектра. Двенадцатый растр с суффиксом QA предназначен для оценки качества съёмки. Кроме этого данные Landsat 8 поставляются с файлом метаданных, который необходим для проведения атмосферной коррекции.

== Тестовые данные ==
В качестве тестовых данных используется сцена Landsat 8 от 29.06.2013 (Entity ID: LC81710172013180LGN00). Получить снимки можно с помощью [EarthExplorer http://earthexplorer.usgs.gov/]. На вкладке "Search Criteria" в графе "Path/Row" вводим соответственно "170" для "Path" и "17" для "Row", в графе "Data Range" для "Search from:" и "to:" вписываем дату снимка "06/29/2013" ; затем на вкладке "Data Sets" выбираем "Landsat Archive" -> "L8 OLI/TIRS"; выбор закончен, жмём "Results>>". На странице результатов жмём на иконку с зелёной стрелкой "Download Options", в появившемся окне выбираем нижний вариант (Level 1 GeoTIFF Data Product (821.9 MB)) -> "Select Download Option" -> "Download". '''Внимание:''' загружаемый архив весит около 822 Мб, а в разархирированном виде сцена занимает на диске около 2 Гб.[[Файл:Landsat_8_archive.png|center]]

== Условия выполнения ==
Данные Landsat 8 поставляются в 16-битном растровом формате (Tiff). Модуль GRASS ''i.pansharpen'' работает пока только с 8-битными форматами данных. Поэтому для получения растров повышенного разрешения необходимо сначала преобразовать входные данные в 8-битовый формат. В GDAL ресемплинг и пересчет каналов преобразованием Бровея осуществляется с 16-битными данными. Преобразование в 8-битные происходит непосредственно перед созданием цветного композита.

''Это точно? Или речь идет о каких-то конкретных алгоритмах? (Просто я постоянно работаю с 16-битными данными и никаких проблем не встречал -- КД)''
''(Действительно не совсем так. В GDAL ресемплинг и пересчет каналов преобразованием Бровея осуществляется с 16-битными данными. Преобразование в 8-битные происходит непосредственно перед созданием цветного композита -- Strix)''
''Моя ошибка. Модуль работает только 8-битными данными -- rhot''

== Паншарпенинг средствами свободного ПО ==
=== GRASS ===

См. http://courses.neteler.org/processing-landsat-8-data-in-grass-gis-7-rgb-composites-and-pan-sharpening/

# r.rescale.eq
# i.pansharpen
# r.composite

=== GDAL ===
* допиленный gdal_calc.py + gdal_contrast_stretch (dans-gdal-scripts) ''Хорошо бы сюда ссылку на этот допиленный скрипт и вкраце показать, где он допилен. -- rhot'' ''Да, я обязательно это все добавлю -- Strix''

Ресемплинг каналов с разрешением 30 м/пиксель до разрешения 15 м/пиксель (кроме bilinear возможные методы: ear, cubic, cubicspline, lanczos, average, mode) ''(-что и в каких случаях лучше? -- Strix)''
gdalwarp -tr 15 15 -r bilinear r.tif r_res.tif
gdalwarp -tr 15 15 -r bilinear g.tif g_res.tif
gdalwarp -tr 15 15 -r bilinear b.tif b_res.tif

Паншарпенинг отдельных каналов преобразованием Бровея
gdal_calc.py -A r_res.tif -B g_res.tif -C b_res.tif -D pan.tif --outfile=r_res_pan.tif --calc="(D*A)/(A+B+C)"
gdal_calc.py -A r_res.tif -B g_res.tif -C b_res.tif -D pan.tif --outfile=g_res_pan.tif --calc="(D*B)/(A+B+C)"
gdal_calc.py -A r_res.tif -B g_res.tif -C b_res.tif -D pan.tif --outfile=b_res_pan.tif --calc="(D*C)/(A+B+C)"

Преобразование 16-битных каналов в 8-битные с коррекцией гистограммы
gdal_contrast_stretch -histeq 100 r_res_pan.tif r_res_pan8.tif
gdal_contrast_stretch -histeq 100 g_res_pan.tif g_res_pan8.tif
gdal_contrast_stretch -histeq 100 b_res_pan.tif b_res_pan8.tif

Сборка отдельных каналов в rgb-композит
gdal_merge.py -separate r_res_pan8.tif g_res_pan8.tif b_res_pan8.tif -o rgb.tif

* https://www.mapbox.com/blog/pansharpening-satellite-imagery-openstreetmap/

=== Orfeo Toolbox / Monteverdi ===
http://live.osgeo.org/ru/overview/otb_overview.html

http://www.orfeo-toolbox.org/Applications/Pansharpening.html
otbcli_Pansharpening
=== SAGA ===
Imagery - Tools (IHS Sharpening)
=== R ===
gamm ''Тут надо помощи у gamm просить. Я не знаю, как реализовать это в R. -- rhot''

Файл:Landsat 8 archive.png

2013-11-29T15:22:56Z

Rhot: загружена новая версия «Файл:Landsat 8 archive.png»

Вид распакованного архива с данными Landsat 8 [Debian Wheezy].

Файл:Landsat 8 archive.png

2013-11-29T15:18:24Z

Rhot: Вид распакованного архива с данными Landsat 8 [Debian Wheezy].

Вид распакованного архива с данными Landsat 8 [Debian Wheezy].

Паншарпенинг данных Landsat 8 средствами свободного ПО

2013-11-29T15:13:35Z

Rhot: /* Кратко о Landsat 8 */

{{Статья|Черновик}}
{{Аннотация| Здесь будет описано (если будет), как можно сделать паншарпенинг данных Landsat 8 с помощью инструментов различного свободного ПО.}}

По мотивам [http://gis-lab.info/forum/viewtopic.php?f=29&t=15422 этой] темы на форуме.

== Что такое "паншарпенинг"? ==
Паншарпенинг (от англ. "panchromatic sharpening" или "pan sharpening") — процесс, позволяющий получить из панхроматического и мультиспектрального каналов двух продуктов одно изображение. Панхроматический канал, как правило, имеет более высокое пространственное разрешение, мультиспектральный — более низкое. В результате слияния каналов получается цветное изображение с высоким разрешением [http://www.racurs.ru/wiki/index.php/%D0%93%D0%BB%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%B9_%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B2_%D0%94%D0%97%D0%97._%D0%9F%D0%B0%D0%BD%D1%88%D0%B0%D1%80%D0%BF%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%BD%D0%B3].

Теория о методе, когда впервые появился, кто создатель - ''мне кажется, это лишнее (А.М.)''

Методы паншарпенинга - ''лучше кратко (А.М.)''
* brovey
* IHS
* PCA

== Кратко о Landsat 8 ==
[http://ru.wikipedia.org/wiki/Landsat_8 Landsat 8] - это американский спутник дистанционного зондирования земли, запущенный 11 февраля 2013 года. Спутник создан совместными усилиями NASA и USGS. В архиве с данными 12 растров, 11 из которых несут информацию узкого диапазона электромагнитного спектра. Двенадцатый растр с суффиксом QA предназначен для оценки качества съёмки. Кроме этого данные Landsat 8 поставляются с файлом метаданных, который необходим для проведения атмосферной коррекции.

== Тестовые данные ==
В качестве тестовых данных используется сцена Landsat 8 от 29.06.2013 (Entity ID: LC81710172013180LGN00). Получить снимки можно с помощью [EarthExplorer http://earthexplorer.usgs.gov/]. На вкладке "Search Criteria" в графе "Path/Row" вводим соответственно "170" для "Path" и "17" для "Row", в графе "Data Range" для "Search from:" и "to:" вписываем дату снимка "06/29/2013" ; затем на вкладке "Data Sets" выбираем "Landsat Archive" -> "L8 OLI/TIRS"; выбор закончен, жмём "Results>>". На странице результатов жмём на иконку с зелёной стрелкой "Download Options", в появившемся окне выбираем нижний вариант (Level 1 GeoTIFF Data Product (821.9 MB)) -> "Select Download Option" -> "Download". '''Внимание:''' загружаемый архив весит около 822 Мб, а в разархирированном виде сцена занимает на диске около 2 Гб.

== Условия выполнения ==
Данные Landsat 8 поставляются в 16-битном растровом формате (Tiff). Модуль GRASS ''i.pansharpen'' работает пока только с 8-битными форматами данных. Поэтому для получения растров повышенного разрешения необходимо сначала преобразовать входные данные в 8-битовый формат. В GDAL ресемплинг и пересчет каналов преобразованием Бровея осуществляется с 16-битными данными. Преобразование в 8-битные происходит непосредственно перед созданием цветного композита.

''Это точно? Или речь идет о каких-то конкретных алгоритмах? (Просто я постоянно работаю с 16-битными данными и никаких проблем не встречал -- КД)''
''(Действительно не совсем так. В GDAL ресемплинг и пересчет каналов преобразованием Бровея осуществляется с 16-битными данными. Преобразование в 8-битные происходит непосредственно перед созданием цветного композита -- Strix)''
''Моя ошибка. Модуль работает только 8-битными данными -- rhot''

== Паншарпенинг средствами свободного ПО ==
=== GRASS ===

См. http://courses.neteler.org/processing-landsat-8-data-in-grass-gis-7-rgb-composites-and-pan-sharpening/

# r.rescale.eq
# i.pansharpen
# r.composite

=== GDAL ===
* допиленный gdal_calc.py + gdal_contrast_stretch (dans-gdal-scripts) ''Хорошо бы сюда ссылку на этот допиленный скрипт и вкраце показать, где он допилен. -- rhot'' ''Да, я обязательно это все добавлю -- Strix''

Ресемплинг каналов с разрешением 30 м/пиксель до разрешения 15 м/пиксель (кроме bilinear возможные методы: ear, cubic, cubicspline, lanczos, average, mode) ''(-что и в каких случаях лучше? -- Strix)''
gdalwarp -tr 15 15 -r bilinear r.tif r_res.tif
gdalwarp -tr 15 15 -r bilinear g.tif g_res.tif
gdalwarp -tr 15 15 -r bilinear b.tif b_res.tif

Паншарпенинг отдельных каналов преобразованием Бровея
gdal_calc.py -A r_res.tif -B g_res.tif -C b_res.tif -D pan.tif --outfile=r_res_pan.tif --calc="(D*A)/(A+B+C)"
gdal_calc.py -A r_res.tif -B g_res.tif -C b_res.tif -D pan.tif --outfile=g_res_pan.tif --calc="(D*B)/(A+B+C)"
gdal_calc.py -A r_res.tif -B g_res.tif -C b_res.tif -D pan.tif --outfile=b_res_pan.tif --calc="(D*C)/(A+B+C)"

Преобразование 16-битных каналов в 8-битные с коррекцией гистограммы
gdal_contrast_stretch -histeq 100 r_res_pan.tif r_res_pan8.tif
gdal_contrast_stretch -histeq 100 g_res_pan.tif g_res_pan8.tif
gdal_contrast_stretch -histeq 100 b_res_pan.tif b_res_pan8.tif

Сборка отдельных каналов в rgb-композит
gdal_merge.py -separate r_res_pan8.tif g_res_pan8.tif b_res_pan8.tif -o rgb.tif

* https://www.mapbox.com/blog/pansharpening-satellite-imagery-openstreetmap/

=== Orfeo Toolbox / Monteverdi ===
http://live.osgeo.org/ru/overview/otb_overview.html

http://www.orfeo-toolbox.org/Applications/Pansharpening.html
otbcli_Pansharpening
=== SAGA ===
Imagery - Tools (IHS Sharpening)
=== R ===
gamm ''Тут надо помощи у gamm просить. Я не знаю, как реализовать это в R. -- rhot''

Паншарпенинг данных Landsat 8 средствами свободного ПО

2013-11-29T14:58:18Z

Rhot: /* Паншарпенинг средствами свободном ПО */

Паншарпенинг данных Landsat 8 средствами свободного ПО

2013-11-29T14:47:04Z

Rhot: /* GDAL */

Паншарпенинг данных Landsat 8 средствами свободного ПО

2013-11-29T14:44:42Z

Rhot:

Паншарпенинг данных Landsat 8 средствами свободного ПО

2013-11-29T14:33:41Z

Rhot: /* Условия выполнения */

Паншарпенинг данных Landsat 8 средствами свободного ПО

2013-11-29T14:33:25Z

Rhot:

Паншарпенинг данных Landsat 8 средствами свободного ПО

2013-11-27T15:58:56Z

Rhot:

{{Статья|Черновик}}
{{Аннотация| Здесь будет описано (если будет), как можно сделать паншарпенинг данных Landsat 8 с помощью инструментов GDAL и GRASS}}
=Что такое паншарпенинг?=
''Теория о методе, когда впервые появился, кто создатель''

Методы паншарпенинга
* brovey
* IHS
* PCA
=Условия выполнения=
Данные Landsat 8 поставляются в 16-битном растровом формате (Tiff). Алгоритмы GDAL и GRASS работают пока только с 8-битными форматами данных. Поэтому для получения растров повышенного разрешения необходимо сначала преобразовать входные данные в 8-битовый формат.
=Описание общих данных=
В качестве тестовых данных используется сцена Landsat 8.
=Методика паншарпенинга в GRASS=
# r.rescale.eq
# i.pansharpen
=Методика паншарпенинга средствами GDAL=

По мотивам [http://gis-lab.info/forum/viewtopic.php?f=29&t=15422 этой] темы на форуме.

Каталог открытых геоданных для GIS-Lab

2013-04-09T05:49:14Z

Rhot: /* Требования к серверу */

Эта вики-страница предназначена для сбора идей и предложений по созданию Каталога Открытых Геоданных (КОГ) на портале GIS-Lab.
== Предпосылки ==
Сообщество GIS-Lab уже обладает большим количеством открытых геоданных. Эти геоданные не упорядочены, их трудно найти.
 
Создание упорядоченного КОГ позволит:
* эффективно искать геоданные;
* делиться информацией между членами сообщества, а также пользователями сети Интернет;
* исключить необоснованное дублирование геоданных на сервере;
* дать наиболее полное описание геоданных;
* снизить до минимума ошибки в описаниях геоданных.
Судя по [http://gis-lab.info/qa/users.log позитивному приросту] количества участников сообщества GIS-Lab, упорядоченное хранилище геоданных будет иметь огромное значение для сообщества.
== Цель ==
КОГ нужен в первую очередь для повышения эффективности всех, кто использует в своей работе открытые пространственные данные.
== Открытые геоданные ==
Основой каталога являются '''открытые''' геоданные. Поэтому необходимо чётко разграничить, что будет входить в КОГ, а что - нет.
=== Что это? ===
''Привести полное описание открытых геоданных.''
=== Примеры открытых геоданных ===
* [http://www.openstreetmap.org OpenStreetMap]
*
*
=== Примеры запрещёных к распространению геоданных ===
* Любые карты (сканированные, цифровые), охраняемые законом об авторском праве
*
*
=== Порядок регистрации геоданных в КОГ ===
''Ответственные за модерацию и раздачу прав на работу в КОГ''
== Программная реализация ==
КОГ на GIS-Lab может быть основан на следующих решениях:
* GeoNetwork
* Geo-Wiki.org
* WeoGeo Library
* CSW
* pycsw
* Esri Geoportal Server
=== GeoNetwork ===
http://geonetwork-opensource.org/
Плюсы:
* Быстрый поиск может вестись как удалённо, так и локально, т.е. можно будет искать геоданные как в КОГ на GIS-Lab, так и на своём рабочем компьютере.
* Каталогизировать можно любой тип документа, а не только геоданные.
* Ввод метаданных упрощён с помощью шаблонов.
* Синхронизация метаданных, т.е. можно быть всегда в курсе, какие геоданные имеются.
* Отличная система управления правами пользователей.
* Имеется интерфейс на русском языке.
Минусы:
* Тяжела в освоении;
* Использует JAVA, - требуется установка и настройка, если отсутствует.
==== Требования к серверу ====
# [http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html Java 6 (JRE)]
# [http://tomcat.apache.org/ Tomcat 7]
# [http://www.postgresql.org/download/ PostgreSQL 8.4]
# [http://jdbc.postgresql.org/download.html драйвер JDBC v.4]

=== Geo-Wiki.org ===
=== WeoGeo Library ===
=== CSW ===
=== pycsw ===
=== Esri Geoportal Server ===
== Политика размещения метаданных ==
К размещению разрешаются только (открытые/лицензионно чистые/...) метаданные.

В случае размещения метаданных о геоданных, нарушающих лицензионные соглашения, администратор в праве удалить их.

Администрация не несет ответственности за метаданные размещенные пользователями.

Каталог открытых геоданных для GIS-Lab

2013-04-09T05:48:06Z

Rhot:

Эта вики-страница предназначена для сбора идей и предложений по созданию Каталога Открытых Геоданных (КОГ) на портале GIS-Lab.
== Предпосылки ==
Сообщество GIS-Lab уже обладает большим количеством открытых геоданных. Эти геоданные не упорядочены, их трудно найти.
 
Создание упорядоченного КОГ позволит:
* эффективно искать геоданные;
* делиться информацией между членами сообщества, а также пользователями сети Интернет;
* исключить необоснованное дублирование геоданных на сервере;
* дать наиболее полное описание геоданных;
* снизить до минимума ошибки в описаниях геоданных.
Судя по [http://gis-lab.info/qa/users.log позитивному приросту] количества участников сообщества GIS-Lab, упорядоченное хранилище геоданных будет иметь огромное значение для сообщества.
== Цель ==
КОГ нужен в первую очередь для повышения эффективности всех, кто использует в своей работе открытые пространственные данные.
== Открытые геоданные ==
Основой каталога являются '''открытые''' геоданные. Поэтому необходимо чётко разграничить, что будет входить в КОГ, а что - нет.
=== Что это? ===
''Привести полное описание открытых геоданных.''
=== Примеры открытых геоданных ===
* [http://www.openstreetmap.org OpenStreetMap]
*
*
=== Примеры запрещёных к распространению геоданных ===
* Любые карты (сканированные, цифровые), охраняемые законом об авторском праве
*
*
=== Порядок регистрации геоданных в КОГ ===
''Ответственные за модерацию и раздачу прав на работу в КОГ''
== Программная реализация ==
КОГ на GIS-Lab может быть основан на следующих решениях:
* GeoNetwork
* Geo-Wiki.org
* WeoGeo Library
* CSW
* pycsw
* Esri Geoportal Server
=== GeoNetwork ===
http://geonetwork-opensource.org/
Плюсы:
* Быстрый поиск может вестись как удалённо, так и локально, т.е. можно будет искать геоданные как в КОГ на GIS-Lab, так и на своём рабочем компьютере.
* Каталогизировать можно любой тип документа, а не только геоданные.
* Ввод метаданных упрощён с помощью шаблонов.
* Синхронизация метаданных, т.е. можно быть всегда в курсе, какие геоданные имеются.
* Отличная система управления правами пользователей.
* Имеется интерфейс на русском языке.
Минусы:
* Тяжела в освоении;
* Использует JAVA, - требуется установка и настройка, если отсутствует.
==== Требования к серверу ====
# [http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html Java 6 (JRE)]
# [http://tomcat.apache.org/ Tomcat]
# [http://www.postgresql.org/download/ PostgreSQL 8.4]
# [http://jdbc.postgresql.org/download.html драйвер JDBC v.4]
=== Geo-Wiki.org ===
=== WeoGeo Library ===
=== CSW ===
=== pycsw ===
=== Esri Geoportal Server ===
== Политика размещения метаданных ==
К размещению разрешаются только (открытые/лицензионно чистые/...) метаданные.

В случае размещения метаданных о геоданных, нарушающих лицензионные соглашения, администратор в праве удалить их.

Администрация не несет ответственности за метаданные размещенные пользователями.

Каталог открытых геоданных для GIS-Lab

2013-04-08T10:11:00Z

Rhot:

Эта вики-страница предназначена для сбора идей и предложений по созданию Каталога Открытых Геоданных (КОГ) на портале GIS-Lab.
== Предпосылки ==
Сообщество GIS-Lab уже обладает большим количеством открытых геоданных. Эти геоданные не упорядочены, их трудно найти.
 
Создание упорядоченного КОГ позволит:
* эффективно искать геоданные;
* делиться информацией между членами сообщества, а также пользователями сети Интернет;
* исключить необоснованное дублирование геоданных на сервере;
* дать наиболее полное описание геоданных;
* снизить до минимума ошибки в описаниях геоданных.
Судя по [http://gis-lab.info/qa/users.log позитивному приросту] количества участников сообщества GIS-Lab, упорядоченное хранилище геоданных будет иметь огромное значение для сообщества.
== Цель ==
КОГ нужен в первую очередь для повышения эффективности всех, кто использует в своей работе открытые пространственные данные.
== Открытые геоданные ==
Основой каталога являются '''открытые''' геоданные. Поэтому необходимо чётко разграничить, что будет входить в КОГ, а что - нет.
=== Что это? ===
''Привести полное описание открытых геоданных.''
=== Примеры открытых геоданных ===
* [http://www.openstreetmap.org OpenStreetMap]
*
*
=== Примеры запрещёных к распространению геоданных ===
* Любые карты (сканированные, цифровые), охраняемые законом об авторском праве
*
*
=== Порядок регистрации геоданных в КОГ ===
''Ответственные за модерацию и раздачу прав на работу в КОГ''
== Программная реализация ==
КОГ на GIS-Lab может быть основан на следующих решениях:
* GeoNetwork
* Geo-Wiki.org
* WeoGeo Library
* CSW
=== GeoNetwork ===
Плюсы:
* Быстрый поиск может вестись как удалённо, так и локально, т.е. можно будет искать геоданные как в КОГ на GIS-Lab, так и на своём рабочем компьютере.
* Каталогизировать можно любой тип документа, а не только геоданные.
* Ввод метаданных упрощён с помощью шаблонов.
* Синхронизация метаданных, т.е. можно быть всегда в курсе, какие геоданные имеются.
* Отличная система управления правами пользователей.
* Имеется интерфейс на русском языке.
Минусы:
* Тяжела в освоении;
* Использует JAVA, - требуется установка и настройка, если отсутствует.
http://geonetwork-opensource.org/
=== Geo-Wiki.org ===
=== WeoGeo Library ===
=== CSW ===

Каталог открытых геоданных для GIS-Lab

2013-04-08T10:07:40Z

Rhot: Новая страница: «Эта вики-страница предназначена для сбора идей и предложений по созданию Каталога Откры…»

Эта вики-страница предназначена для сбора идей и предложений по созданию Каталога Открытых Геоданных (КОГ) на портале GIS-Lab.
== Предпосылки ==
Сообщество GIS-Lab уже обладает большим количеством открытых геоданных. Эти геоданные не упорядочены, их трудно найти.
 
Создание упорядоченного КОГ позволит:
* эффективно искать геоданные;
* делиться информацией между членами сообщества, а также пользователями сети Интернет;
* исключить необоснованное дублирование геоданных на сервере;
* дать наиболее полное описание геоданных;
* снизить до минимума ошибки в описаниях геоданных.
Судя по[http://gis-lab.info/qa/users.log позитивному приросту] количества участников сообщества GIS-Lab, упорядоченное хранилище геоданных будет иметь огромное значение для сообщества.
== Цель ==
КОГ нужен в первую очередь для повышения эффективности всех, кто использует в своей работе открытые пространственные данные.
== Открытые геоданные ==
Основой каталога являются '''открытые''' геоданные. Поэтому необходимо чётко разграничить, что будет входить в КОГ, а что - нет.
=== Что это? ===
''Привести полное описание открытых геоданных.''
=== Примеры открытых геоданных ===
* [http://www.openstreetmap.org OpenStreetMap]
*
*
=== Примеры запрещёных к распространению геоданных ===
* Любые карты (сканированные, цифровые), охраняемые законом об авторском праве
*
*
=== Порядок регистрации геоданных в КОГ ===
''Ответственные за модерацию и раздачу прав на работу в КОГ''
== Программная реализация ==
КОГ на GIS-Lab может быть основан на следующих решениях:
* GeoNetwork
* Geo-Wiki.org
* WeoGeo Library
* CSW
=== GeoNetwork ===
Плюсы:
* Быстрый поиск может вестись как удалённо, так и локально, т.е. можно будет искать геоданные как в КОГ на GIS-Lab, так и на своём рабочем компьютере.
* Каталогизировать можно любой тип документа, а не только геоданные.
* Ввод метаданных упрощён с помощью шаблонов.
* Синхронизация метаданных, т.е. можно быть всегда в курсе, какие геоданные имеются.
* Отличная система управления правами пользователей.
* Имеется интерфейс на русском языке.
Минусы:
* Тяжела в освоении;
* Использует JAVA, - требуется установка и настройка, если отсутствует.
http://geonetwork-opensource.org/
=== Geo-Wiki.org ===
=== WeoGeo Library ===
=== CSW ===

Краткое описание GRASS Graphical Modeler

2012-10-18T03:08:49Z

Rhot: /* Выводы */

{{Статья|Опубликована|grass-modeller}}
{{Аннотация|Описание расширения GRASS для визуального моделирования и материалы для самостоятельной работы}}

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler GRASS Graphical Modeler] - это расширение GRASS, которое позволяет пользователю создавать, редактировать, управлять и выполнять моделями геопространственного анализа. GRASS Graphical Modeler написана командой разработчиков GRASS. Документация была создана [http://geo.fsv.cvut.cz/~landa/ Мартином Ланда]. Начиная с версии GRASS 6.4.2 это расширение включено в программу по умолчанию, отдельная установка не требуется.

На момент написания статьи расширение находилось в стадии разработки.

==Введение==

Расширение wxGUI Modeler в некоторой степени напоминает [http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 ArcGIS ModelBuilder], который в свою очередь, похож на [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler]. Согласно Википедии, Spatial Modeler впервые появилась в 1993 году. После этого в 2004 году ESRI (Environmental Systems Research Institute) создали собственный инструмент под названием ModelBuilder, [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler сообщает Википедия].

Расширение позволяет выполнять следующее:
* задавать действия (команды GRASS);
* задавать входящие данные (растровые, векторные и 3D-растровые);
* устанавливать связи между действиями и входными данными;
* задавать циклы и условия выполнения;
* проверять модель на работоспособность;
* запускать модель;
* сохранять настройки модели в файл (*.gxm);
* экспортировать модель в скрипт на Python'е;
* экспортировать концептуальную модель в изображение (поддерживаемые форматы: PNG, BMP, GIF, JPG, PCX, PNM, TIF, XPM).

[[Файл:grass_modeler_toolbar.png|center|Главное окно расширения GRASS wxGUI Modeler]]

Работа расширения GRASS wxGUI Modeler рассматривается на примере создания серии композитных изображений по данным LANDSAT 7. Если неохота искать и качать сцены с сайта [http://earthexplorer.usgs.gov/ USGS], то можно потренироваться на [http://gis-lab.info/data/samples/lt51700282007141mor00.7z доступных данных] на этом сайте.

==Задача==

Часто нужно сделать композитные изображения различных каналов LANDSAT. Обычно этот процесс разделён на несколько этапов:
# Импорт растров в GRASS (модуль r.in.gdal);
# Атмосферная коррекция для устранения влияния атмосферы (модуль i.landsat.toar);
# Автоматическое улучшение цветовой карты (модуль i.landsat.rgb);
# Создание композитного изображения (модуль r.composite).

===Цель===
Автоматически создавать скорректированные по атмосфере, композитные изображения следующих комбинаций каналов: 321, 453, 543, 742, 745, 754.

===Инструменты и данные===

* Операционная система Ubuntu 11.10
* GRASS 7.0.svn50461 (2012)
* Любой набор снимков LANDSAT (сенсор ETM+)

==Алгоритм действий==
Предположим, что растры уже импортированы в GRASS, район GRASS установлен корректно и метод, используемый при атмосферной коррекции - "uncorrected".

# Переименовать растры по шаблону B.* Например, ххххххххххххххх_B10 → B.1 (можно воспользоваться [http://grass.osgeo.org/wiki/LANDSAT#Hint:_Minimal_disk_space_copies скриптом] для переименования);
# Запустить расширение через меню File → Graphical Modeler или кликая на иконку [[Файл:Modeler-icon.png|thunmb|24px|Modeler icon]]
# Добавить команды, необходимые для решения поставленной задачи
::* i.landsat.toar -t --overwrite --verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 levels=32 output=321
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 levels=32 output=453
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 levels=32 output=543
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 levels=32 output=742
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 levels=32 output=745
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 levels=32 output=754
# Задать переменные (в нашем случае она одна - %metfile)
# Проверить модель на работоспособность
# Запустить модель

===Добавляем команды===
Прежде всего, следует начать с добавления новых команд (меню Model -> Add command).

[[Файл:Adding_new_module.png|center|Диалоговое окно Add command в GRASS wxGUI Modeler]]

===Задаём переменные===
Переменные задаются знаком %, т.е. переменная ''%metfile'' обозначает название заголовока файла (.met / MTL.txt) для сенсоров Landsat ETM + или TM5. Переменные могут быть следующих типов: строковые, целые числа, числа с плавающей точкой, векторные, растровые, набор данных или путь к файлу. Все переменные, используемые в модели, должны быть добавлены на вкладке Variables.

[[Файл:Modeler_variables.png|thumb|900px|center|Вкладка Variables, позволяющая управлять переменными в GRASS Graphical Modeler]]
Таким образом, первая команда будет выглядеть так:

''i.landsat.toar -t –overwrite –verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0''

В результате мы должны получить список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели.
[[Файл:Modeler_items.png|thumb|900px|center|Список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели в wxGUI Modeler]]

Если вернуться к вкладке Model, то можно увидеть блок-схему всего процесса.

[[Файл:Modeler_model1.png|thumb|900px|center|Изначальная блок-схема в окне wxGUI Modeler]]

===Реорганизуем блок-схему===
Я советую реорганизовать схему так, чтобы она выглядела более или менее понятной для тех, кто будет использовать модель позже.
[[Файл:Model_image.png|thumb|900px|center|Блок-схема, приведённая в нормальный вид]]

===Проверяем и запускаем модель===
И наконец, следует проверить модель и запустить её!
[[Файл:Model_in_process.png|900px|center|Модель в действии]]

==Экспорт в Python==

Впоследствии возможно сделать экспорт модели в скрипт Pyhton для более тонкой доработки модели. Вид первоначального скрипта имеет вид:
<syntaxhighlight lang="python">
#!/usr/bin/env python
#
############################################################################
#
# MODULE: model_atcor7_composite
#
# AUTHOR(S): Vladimir Naumov
#
# PURPOSE: Script generated by wxGUI Graphical Modeler.
#
# DATE: Tue Jul 24 09:32:51 2012
#
#############################################################################

import sys
import os
import atexit

import grass.script as grass

def cleanup():
pass

def main():
grass.run_command("i.landsat.toar",
flags = 't',
overwrite = True,
verbose = True,
input_prefix = "B.",
output_prefix = "toar.",
metfile = metfile,
sensor = "tm7",
method = "uncorrected",
percent = 0.01,
pixel = 1000,
sat_zenith = 8.2000,
rayleigh = 0.0)
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.3",
green = "toar.2",
blue = "toar.1",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.3",
green = "toar.2",
blue = "toar.1",
levels = 32,
output = "321")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.4",
green = "toar.5",
blue = "toar.3",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.4",
green = "toar.5",
blue = "toar.3",
levels = 32,
output = "453")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.5",
green = "toar.4",
blue = "toar.3",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.5",
green = "toar.4",
blue = "toar.3",
levels = 32,
output = "543")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.4",
blue = "toar.2",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.4",
blue = "toar.2",
levels = 32,
output = "742")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.4",
blue = "toar.5",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.4",
blue = "toar.5",
levels = 32,
output = "745")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.5",
blue = "toar.4",
strength = 98)
rass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.5",
blue = "toar.4",
levels = 32,
output = "754")

return 0

if __name__ == "__main__":
options, flags = grass.parser()
atexit.register(cleanup)
sys.exit(main())</syntaxhighlight>

Зная язык программирования [http://www.python.org/ Python], первоначальный скрипт можно привести к более лаконичному виду и использовать его уже в повседневной работе:
<syntaxhighlight lang="python">#!/usr/bin/env python
import sys
import os
import atexit

import grass.script as grass

def cleanup():
pass

def main():
grass.run_command("i.landsat.toar",
flags = 't',
overwrite = True,
verbose = True,
input_prefix = "B.",
output_prefix = "toar.",
metfile = metfile,
sensor = "tm7",
method = "uncorrected",
percent = 0.01,
pixel = 1000,
sat_zenith = 8.2000,
rayleigh = 0.0)
list = ["321", "453", "543", "742", "745", "754"]
for band in list:
grass.run_command("i.landsat.rgb",
red="toar."+band[0],
green="toar."+band[1],
blue="toar."+band[2],
strength=98)

grass.run_command("r.composite",
red="toar."+band[0],
green="toar."+band[1],
blue="toar."+band[2],
levels=32,
output=band)

return 0

if __name__ == "__main__":
options, flags = grass.parser()
atexit.register(cleanup)
sys.exit(main())</syntaxhighlight>

==Выводы==

В результате запуска модели, шесть растров были готовы менее, чем за десять минут.
[[Файл:Results grass modeler.png|thumb|900px|center|Коллаж из растров, созданных в результате работы GRASS wxGUI Modeler.]]

Время начала запуска: 9:34:16; время окончания работы модели: 9:41:35. Кроме того, помимо собственно композитных изображений были созданы скорректированные по атмосфере растры всех каналов, которые могут быть использованы для дальнейшего анализа.

[http://wiki.gis-lab.info/w/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:L7_toar_composite.zip Файл] модели и скрипт переименования каналов LANDSAT могут быть использованы для самостоятельного запуска модели.

=Ссылки=
Источник: [http://www.vladimir-naumov.name/blog/2012/02/02/graphical-modeler-in-grass/ Vladimir Naumov – Graphical Modeler in GRASS]

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler Официальная страница GRASS Graphical Modeler]

[http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 Справка ArcGIS ModelBuilder]

[http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler (википедия)]

[[Файл:L7_toar_composite.zip|"Файл модели и скрипт для переименования каналов LANDSAT"]]

Краткое описание GRASS Graphical Modeler

2012-10-18T03:08:27Z

Rhot: /* Проверяем и запускаем модель */

{{Статья|Опубликована|grass-modeller}}
{{Аннотация|Описание расширения GRASS для визуального моделирования и материалы для самостоятельной работы}}

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler GRASS Graphical Modeler] - это расширение GRASS, которое позволяет пользователю создавать, редактировать, управлять и выполнять моделями геопространственного анализа. GRASS Graphical Modeler написана командой разработчиков GRASS. Документация была создана [http://geo.fsv.cvut.cz/~landa/ Мартином Ланда]. Начиная с версии GRASS 6.4.2 это расширение включено в программу по умолчанию, отдельная установка не требуется.

На момент написания статьи расширение находилось в стадии разработки.

==Введение==

Расширение wxGUI Modeler в некоторой степени напоминает [http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 ArcGIS ModelBuilder], который в свою очередь, похож на [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler]. Согласно Википедии, Spatial Modeler впервые появилась в 1993 году. После этого в 2004 году ESRI (Environmental Systems Research Institute) создали собственный инструмент под названием ModelBuilder, [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler сообщает Википедия].

Расширение позволяет выполнять следующее:
* задавать действия (команды GRASS);
* задавать входящие данные (растровые, векторные и 3D-растровые);
* устанавливать связи между действиями и входными данными;
* задавать циклы и условия выполнения;
* проверять модель на работоспособность;
* запускать модель;
* сохранять настройки модели в файл (*.gxm);
* экспортировать модель в скрипт на Python'е;
* экспортировать концептуальную модель в изображение (поддерживаемые форматы: PNG, BMP, GIF, JPG, PCX, PNM, TIF, XPM).

[[Файл:grass_modeler_toolbar.png|center|Главное окно расширения GRASS wxGUI Modeler]]

Работа расширения GRASS wxGUI Modeler рассматривается на примере создания серии композитных изображений по данным LANDSAT 7. Если неохота искать и качать сцены с сайта [http://earthexplorer.usgs.gov/ USGS], то можно потренироваться на [http://gis-lab.info/data/samples/lt51700282007141mor00.7z доступных данных] на этом сайте.

==Задача==

Часто нужно сделать композитные изображения различных каналов LANDSAT. Обычно этот процесс разделён на несколько этапов:
# Импорт растров в GRASS (модуль r.in.gdal);
# Атмосферная коррекция для устранения влияния атмосферы (модуль i.landsat.toar);
# Автоматическое улучшение цветовой карты (модуль i.landsat.rgb);
# Создание композитного изображения (модуль r.composite).

===Цель===
Автоматически создавать скорректированные по атмосфере, композитные изображения следующих комбинаций каналов: 321, 453, 543, 742, 745, 754.

===Инструменты и данные===

* Операционная система Ubuntu 11.10
* GRASS 7.0.svn50461 (2012)
* Любой набор снимков LANDSAT (сенсор ETM+)

==Алгоритм действий==
Предположим, что растры уже импортированы в GRASS, район GRASS установлен корректно и метод, используемый при атмосферной коррекции - "uncorrected".

# Переименовать растры по шаблону B.* Например, ххххххххххххххх_B10 → B.1 (можно воспользоваться [http://grass.osgeo.org/wiki/LANDSAT#Hint:_Minimal_disk_space_copies скриптом] для переименования);
# Запустить расширение через меню File → Graphical Modeler или кликая на иконку [[Файл:Modeler-icon.png|thunmb|24px|Modeler icon]]
# Добавить команды, необходимые для решения поставленной задачи
::* i.landsat.toar -t --overwrite --verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 levels=32 output=321
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 levels=32 output=453
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 levels=32 output=543
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 levels=32 output=742
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 levels=32 output=745
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 levels=32 output=754
# Задать переменные (в нашем случае она одна - %metfile)
# Проверить модель на работоспособность
# Запустить модель

===Добавляем команды===
Прежде всего, следует начать с добавления новых команд (меню Model -> Add command).

[[Файл:Adding_new_module.png|center|Диалоговое окно Add command в GRASS wxGUI Modeler]]

===Задаём переменные===
Переменные задаются знаком %, т.е. переменная ''%metfile'' обозначает название заголовока файла (.met / MTL.txt) для сенсоров Landsat ETM + или TM5. Переменные могут быть следующих типов: строковые, целые числа, числа с плавающей точкой, векторные, растровые, набор данных или путь к файлу. Все переменные, используемые в модели, должны быть добавлены на вкладке Variables.

[[Файл:Modeler_variables.png|thumb|900px|center|Вкладка Variables, позволяющая управлять переменными в GRASS Graphical Modeler]]
Таким образом, первая команда будет выглядеть так:

''i.landsat.toar -t –overwrite –verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0''

В результате мы должны получить список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели.
[[Файл:Modeler_items.png|thumb|900px|center|Список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели в wxGUI Modeler]]

Если вернуться к вкладке Model, то можно увидеть блок-схему всего процесса.

[[Файл:Modeler_model1.png|thumb|900px|center|Изначальная блок-схема в окне wxGUI Modeler]]

===Реорганизуем блок-схему===
Я советую реорганизовать схему так, чтобы она выглядела более или менее понятной для тех, кто будет использовать модель позже.
[[Файл:Model_image.png|thumb|900px|center|Блок-схема, приведённая в нормальный вид]]

===Проверяем и запускаем модель===
И наконец, следует проверить модель и запустить её!
[[Файл:Model_in_process.png|900px|center|Модель в действии]]

==Экспорт в Python==

Впоследствии возможно сделать экспорт модели в скрипт Pyhton для более тонкой доработки модели. Вид первоначального скрипта имеет вид:
<syntaxhighlight lang="python">
#!/usr/bin/env python
#
############################################################################
#
# MODULE: model_atcor7_composite
#
# AUTHOR(S): Vladimir Naumov
#
# PURPOSE: Script generated by wxGUI Graphical Modeler.
#
# DATE: Tue Jul 24 09:32:51 2012
#
#############################################################################

import sys
import os
import atexit

import grass.script as grass

def cleanup():
pass

def main():
grass.run_command("i.landsat.toar",
flags = 't',
overwrite = True,
verbose = True,
input_prefix = "B.",
output_prefix = "toar.",
metfile = metfile,
sensor = "tm7",
method = "uncorrected",
percent = 0.01,
pixel = 1000,
sat_zenith = 8.2000,
rayleigh = 0.0)
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.3",
green = "toar.2",
blue = "toar.1",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.3",
green = "toar.2",
blue = "toar.1",
levels = 32,
output = "321")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.4",
green = "toar.5",
blue = "toar.3",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.4",
green = "toar.5",
blue = "toar.3",
levels = 32,
output = "453")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.5",
green = "toar.4",
blue = "toar.3",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.5",
green = "toar.4",
blue = "toar.3",
levels = 32,
output = "543")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.4",
blue = "toar.2",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.4",
blue = "toar.2",
levels = 32,
output = "742")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.4",
blue = "toar.5",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.4",
blue = "toar.5",
levels = 32,
output = "745")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.5",
blue = "toar.4",
strength = 98)
rass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.5",
blue = "toar.4",
levels = 32,
output = "754")

return 0

if __name__ == "__main__":
options, flags = grass.parser()
atexit.register(cleanup)
sys.exit(main())</syntaxhighlight>

Зная язык программирования [http://www.python.org/ Python], первоначальный скрипт можно привести к более лаконичному виду и использовать его уже в повседневной работе:
<syntaxhighlight lang="python">#!/usr/bin/env python
import sys
import os
import atexit

import grass.script as grass

def cleanup():
pass

def main():
grass.run_command("i.landsat.toar",
flags = 't',
overwrite = True,
verbose = True,
input_prefix = "B.",
output_prefix = "toar.",
metfile = metfile,
sensor = "tm7",
method = "uncorrected",
percent = 0.01,
pixel = 1000,
sat_zenith = 8.2000,
rayleigh = 0.0)
list = ["321", "453", "543", "742", "745", "754"]
for band in list:
grass.run_command("i.landsat.rgb",
red="toar."+band[0],
green="toar."+band[1],
blue="toar."+band[2],
strength=98)

grass.run_command("r.composite",
red="toar."+band[0],
green="toar."+band[1],
blue="toar."+band[2],
levels=32,
output=band)

return 0

if __name__ == "__main__":
options, flags = grass.parser()
atexit.register(cleanup)
sys.exit(main())</syntaxhighlight>

==Выводы==

В результате запуска модели, шесть растров были готовы менее, чем за десять минут.
[[Файл:Results grass modeler.png|thumb|1000px|center|Коллаж из растров, созданных в результате работы GRASS wxGUI Modeler.]]

Время начала запуска: 9:34:16; время окончания работы модели: 9:41:35. Кроме того, помимо собственно композитных изображений были созданы скорректированные по атмосфере растры всех каналов, которые могут быть использованы для дальнейшего анализа.

[http://wiki.gis-lab.info/w/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:L7_toar_composite.zip Файл] модели и скрипт переименования каналов LANDSAT могут быть использованы для самостоятельного запуска модели.

=Ссылки=
Источник: [http://www.vladimir-naumov.name/blog/2012/02/02/graphical-modeler-in-grass/ Vladimir Naumov – Graphical Modeler in GRASS]

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler Официальная страница GRASS Graphical Modeler]

[http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 Справка ArcGIS ModelBuilder]

[http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler (википедия)]

[[Файл:L7_toar_composite.zip|"Файл модели и скрипт для переименования каналов LANDSAT"]]

Краткое описание GRASS Graphical Modeler

2012-10-18T03:07:57Z

Rhot: /* Задаём переменные */

{{Статья|Опубликована|grass-modeller}}
{{Аннотация|Описание расширения GRASS для визуального моделирования и материалы для самостоятельной работы}}

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler GRASS Graphical Modeler] - это расширение GRASS, которое позволяет пользователю создавать, редактировать, управлять и выполнять моделями геопространственного анализа. GRASS Graphical Modeler написана командой разработчиков GRASS. Документация была создана [http://geo.fsv.cvut.cz/~landa/ Мартином Ланда]. Начиная с версии GRASS 6.4.2 это расширение включено в программу по умолчанию, отдельная установка не требуется.

На момент написания статьи расширение находилось в стадии разработки.

==Введение==

Расширение wxGUI Modeler в некоторой степени напоминает [http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 ArcGIS ModelBuilder], который в свою очередь, похож на [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler]. Согласно Википедии, Spatial Modeler впервые появилась в 1993 году. После этого в 2004 году ESRI (Environmental Systems Research Institute) создали собственный инструмент под названием ModelBuilder, [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler сообщает Википедия].

Расширение позволяет выполнять следующее:
* задавать действия (команды GRASS);
* задавать входящие данные (растровые, векторные и 3D-растровые);
* устанавливать связи между действиями и входными данными;
* задавать циклы и условия выполнения;
* проверять модель на работоспособность;
* запускать модель;
* сохранять настройки модели в файл (*.gxm);
* экспортировать модель в скрипт на Python'е;
* экспортировать концептуальную модель в изображение (поддерживаемые форматы: PNG, BMP, GIF, JPG, PCX, PNM, TIF, XPM).

[[Файл:grass_modeler_toolbar.png|center|Главное окно расширения GRASS wxGUI Modeler]]

Работа расширения GRASS wxGUI Modeler рассматривается на примере создания серии композитных изображений по данным LANDSAT 7. Если неохота искать и качать сцены с сайта [http://earthexplorer.usgs.gov/ USGS], то можно потренироваться на [http://gis-lab.info/data/samples/lt51700282007141mor00.7z доступных данных] на этом сайте.

==Задача==

Часто нужно сделать композитные изображения различных каналов LANDSAT. Обычно этот процесс разделён на несколько этапов:
# Импорт растров в GRASS (модуль r.in.gdal);
# Атмосферная коррекция для устранения влияния атмосферы (модуль i.landsat.toar);
# Автоматическое улучшение цветовой карты (модуль i.landsat.rgb);
# Создание композитного изображения (модуль r.composite).

===Цель===
Автоматически создавать скорректированные по атмосфере, композитные изображения следующих комбинаций каналов: 321, 453, 543, 742, 745, 754.

===Инструменты и данные===

* Операционная система Ubuntu 11.10
* GRASS 7.0.svn50461 (2012)
* Любой набор снимков LANDSAT (сенсор ETM+)

==Алгоритм действий==
Предположим, что растры уже импортированы в GRASS, район GRASS установлен корректно и метод, используемый при атмосферной коррекции - "uncorrected".

# Переименовать растры по шаблону B.* Например, ххххххххххххххх_B10 → B.1 (можно воспользоваться [http://grass.osgeo.org/wiki/LANDSAT#Hint:_Minimal_disk_space_copies скриптом] для переименования);
# Запустить расширение через меню File → Graphical Modeler или кликая на иконку [[Файл:Modeler-icon.png|thunmb|24px|Modeler icon]]
# Добавить команды, необходимые для решения поставленной задачи
::* i.landsat.toar -t --overwrite --verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 levels=32 output=321
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 levels=32 output=453
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 levels=32 output=543
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 levels=32 output=742
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 levels=32 output=745
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 levels=32 output=754
# Задать переменные (в нашем случае она одна - %metfile)
# Проверить модель на работоспособность
# Запустить модель

===Добавляем команды===
Прежде всего, следует начать с добавления новых команд (меню Model -> Add command).

[[Файл:Adding_new_module.png|center|Диалоговое окно Add command в GRASS wxGUI Modeler]]

===Задаём переменные===
Переменные задаются знаком %, т.е. переменная ''%metfile'' обозначает название заголовока файла (.met / MTL.txt) для сенсоров Landsat ETM + или TM5. Переменные могут быть следующих типов: строковые, целые числа, числа с плавающей точкой, векторные, растровые, набор данных или путь к файлу. Все переменные, используемые в модели, должны быть добавлены на вкладке Variables.

[[Файл:Modeler_variables.png|thumb|900px|center|Вкладка Variables, позволяющая управлять переменными в GRASS Graphical Modeler]]
Таким образом, первая команда будет выглядеть так:

''i.landsat.toar -t –overwrite –verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0''

В результате мы должны получить список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели.
[[Файл:Modeler_items.png|thumb|900px|center|Список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели в wxGUI Modeler]]

Если вернуться к вкладке Model, то можно увидеть блок-схему всего процесса.

[[Файл:Modeler_model1.png|thumb|900px|center|Изначальная блок-схема в окне wxGUI Modeler]]

===Реорганизуем блок-схему===
Я советую реорганизовать схему так, чтобы она выглядела более или менее понятной для тех, кто будет использовать модель позже.
[[Файл:Model_image.png|thumb|900px|center|Блок-схема, приведённая в нормальный вид]]

===Проверяем и запускаем модель===
И наконец, следует проверить модель и запустить её!
[[Файл:Model_in_process.png|1000px|center|Модель в действии]]

==Экспорт в Python==

Впоследствии возможно сделать экспорт модели в скрипт Pyhton для более тонкой доработки модели. Вид первоначального скрипта имеет вид:
<syntaxhighlight lang="python">
#!/usr/bin/env python
#
############################################################################
#
# MODULE: model_atcor7_composite
#
# AUTHOR(S): Vladimir Naumov
#
# PURPOSE: Script generated by wxGUI Graphical Modeler.
#
# DATE: Tue Jul 24 09:32:51 2012
#
#############################################################################

import sys
import os
import atexit

import grass.script as grass

def cleanup():
pass

def main():
grass.run_command("i.landsat.toar",
flags = 't',
overwrite = True,
verbose = True,
input_prefix = "B.",
output_prefix = "toar.",
metfile = metfile,
sensor = "tm7",
method = "uncorrected",
percent = 0.01,
pixel = 1000,
sat_zenith = 8.2000,
rayleigh = 0.0)
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.3",
green = "toar.2",
blue = "toar.1",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.3",
green = "toar.2",
blue = "toar.1",
levels = 32,
output = "321")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.4",
green = "toar.5",
blue = "toar.3",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.4",
green = "toar.5",
blue = "toar.3",
levels = 32,
output = "453")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.5",
green = "toar.4",
blue = "toar.3",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.5",
green = "toar.4",
blue = "toar.3",
levels = 32,
output = "543")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.4",
blue = "toar.2",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.4",
blue = "toar.2",
levels = 32,
output = "742")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.4",
blue = "toar.5",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.4",
blue = "toar.5",
levels = 32,
output = "745")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.5",
blue = "toar.4",
strength = 98)
rass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.5",
blue = "toar.4",
levels = 32,
output = "754")

return 0

if __name__ == "__main__":
options, flags = grass.parser()
atexit.register(cleanup)
sys.exit(main())</syntaxhighlight>

Зная язык программирования [http://www.python.org/ Python], первоначальный скрипт можно привести к более лаконичному виду и использовать его уже в повседневной работе:
<syntaxhighlight lang="python">#!/usr/bin/env python
import sys
import os
import atexit

import grass.script as grass

def cleanup():
pass

def main():
grass.run_command("i.landsat.toar",
flags = 't',
overwrite = True,
verbose = True,
input_prefix = "B.",
output_prefix = "toar.",
metfile = metfile,
sensor = "tm7",
method = "uncorrected",
percent = 0.01,
pixel = 1000,
sat_zenith = 8.2000,
rayleigh = 0.0)
list = ["321", "453", "543", "742", "745", "754"]
for band in list:
grass.run_command("i.landsat.rgb",
red="toar."+band[0],
green="toar."+band[1],
blue="toar."+band[2],
strength=98)

grass.run_command("r.composite",
red="toar."+band[0],
green="toar."+band[1],
blue="toar."+band[2],
levels=32,
output=band)

return 0

if __name__ == "__main__":
options, flags = grass.parser()
atexit.register(cleanup)
sys.exit(main())</syntaxhighlight>

==Выводы==

В результате запуска модели, шесть растров были готовы менее, чем за десять минут.
[[Файл:Results grass modeler.png|thumb|1000px|center|Коллаж из растров, созданных в результате работы GRASS wxGUI Modeler.]]

Время начала запуска: 9:34:16; время окончания работы модели: 9:41:35. Кроме того, помимо собственно композитных изображений были созданы скорректированные по атмосфере растры всех каналов, которые могут быть использованы для дальнейшего анализа.

[http://wiki.gis-lab.info/w/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:L7_toar_composite.zip Файл] модели и скрипт переименования каналов LANDSAT могут быть использованы для самостоятельного запуска модели.

=Ссылки=
Источник: [http://www.vladimir-naumov.name/blog/2012/02/02/graphical-modeler-in-grass/ Vladimir Naumov – Graphical Modeler in GRASS]

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler Официальная страница GRASS Graphical Modeler]

[http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 Справка ArcGIS ModelBuilder]

[http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler (википедия)]

[[Файл:L7_toar_composite.zip|"Файл модели и скрипт для переименования каналов LANDSAT"]]

Краткое описание GRASS Graphical Modeler

2012-10-18T03:07:08Z

Rhot: /* Реорганизуем блок-схему */

{{Статья|Опубликована|grass-modeller}}
{{Аннотация|Описание расширения GRASS для визуального моделирования и материалы для самостоятельной работы}}

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler GRASS Graphical Modeler] - это расширение GRASS, которое позволяет пользователю создавать, редактировать, управлять и выполнять моделями геопространственного анализа. GRASS Graphical Modeler написана командой разработчиков GRASS. Документация была создана [http://geo.fsv.cvut.cz/~landa/ Мартином Ланда]. Начиная с версии GRASS 6.4.2 это расширение включено в программу по умолчанию, отдельная установка не требуется.

На момент написания статьи расширение находилось в стадии разработки.

==Введение==

Расширение wxGUI Modeler в некоторой степени напоминает [http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 ArcGIS ModelBuilder], который в свою очередь, похож на [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler]. Согласно Википедии, Spatial Modeler впервые появилась в 1993 году. После этого в 2004 году ESRI (Environmental Systems Research Institute) создали собственный инструмент под названием ModelBuilder, [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler сообщает Википедия].

Расширение позволяет выполнять следующее:
* задавать действия (команды GRASS);
* задавать входящие данные (растровые, векторные и 3D-растровые);
* устанавливать связи между действиями и входными данными;
* задавать циклы и условия выполнения;
* проверять модель на работоспособность;
* запускать модель;
* сохранять настройки модели в файл (*.gxm);
* экспортировать модель в скрипт на Python'е;
* экспортировать концептуальную модель в изображение (поддерживаемые форматы: PNG, BMP, GIF, JPG, PCX, PNM, TIF, XPM).

[[Файл:grass_modeler_toolbar.png|center|Главное окно расширения GRASS wxGUI Modeler]]

Работа расширения GRASS wxGUI Modeler рассматривается на примере создания серии композитных изображений по данным LANDSAT 7. Если неохота искать и качать сцены с сайта [http://earthexplorer.usgs.gov/ USGS], то можно потренироваться на [http://gis-lab.info/data/samples/lt51700282007141mor00.7z доступных данных] на этом сайте.

==Задача==

Часто нужно сделать композитные изображения различных каналов LANDSAT. Обычно этот процесс разделён на несколько этапов:
# Импорт растров в GRASS (модуль r.in.gdal);
# Атмосферная коррекция для устранения влияния атмосферы (модуль i.landsat.toar);
# Автоматическое улучшение цветовой карты (модуль i.landsat.rgb);
# Создание композитного изображения (модуль r.composite).

===Цель===
Автоматически создавать скорректированные по атмосфере, композитные изображения следующих комбинаций каналов: 321, 453, 543, 742, 745, 754.

===Инструменты и данные===

* Операционная система Ubuntu 11.10
* GRASS 7.0.svn50461 (2012)
* Любой набор снимков LANDSAT (сенсор ETM+)

==Алгоритм действий==
Предположим, что растры уже импортированы в GRASS, район GRASS установлен корректно и метод, используемый при атмосферной коррекции - "uncorrected".

# Переименовать растры по шаблону B.* Например, ххххххххххххххх_B10 → B.1 (можно воспользоваться [http://grass.osgeo.org/wiki/LANDSAT#Hint:_Minimal_disk_space_copies скриптом] для переименования);
# Запустить расширение через меню File → Graphical Modeler или кликая на иконку [[Файл:Modeler-icon.png|thunmb|24px|Modeler icon]]
# Добавить команды, необходимые для решения поставленной задачи
::* i.landsat.toar -t --overwrite --verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 levels=32 output=321
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 levels=32 output=453
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 levels=32 output=543
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 levels=32 output=742
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 levels=32 output=745
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 levels=32 output=754
# Задать переменные (в нашем случае она одна - %metfile)
# Проверить модель на работоспособность
# Запустить модель

===Добавляем команды===
Прежде всего, следует начать с добавления новых команд (меню Model -> Add command).

[[Файл:Adding_new_module.png|center|Диалоговое окно Add command в GRASS wxGUI Modeler]]

===Задаём переменные===
Переменные задаются знаком %, т.е. переменная ''%metfile'' обозначает название заголовока файла (.met / MTL.txt) для сенсоров Landsat ETM + или TM5. Переменные могут быть следующих типов: строковые, целые числа, числа с плавающей точкой, векторные, растровые, набор данных или путь к файлу. Все переменные, используемые в модели, должны быть добавлены на вкладке Variables.

[[Файл:Modeler_variables.png|thumb|800px|center|Вкладка Variables, позволяющая управлять переменными в GRASS Graphical Modeler]]
Таким образом, первая команда будет выглядеть так:

''i.landsat.toar -t –overwrite –verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0''

В результате мы должны получить список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели.
[[Файл:Modeler_items.png|thumb|800px|center|Список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели в wxGUI Modeler]]

Если вернуться к вкладке Model, то можно увидеть блок-схему всего процесса.

[[Файл:Modeler_model1.png|thumb|800px|center|Изначальная блок-схема в окне wxGUI Modeler]]

===Реорганизуем блок-схему===
Я советую реорганизовать схему так, чтобы она выглядела более или менее понятной для тех, кто будет использовать модель позже.
[[Файл:Model_image.png|thumb|900px|center|Блок-схема, приведённая в нормальный вид]]

===Проверяем и запускаем модель===
И наконец, следует проверить модель и запустить её!
[[Файл:Model_in_process.png|1000px|center|Модель в действии]]

==Экспорт в Python==

Впоследствии возможно сделать экспорт модели в скрипт Pyhton для более тонкой доработки модели. Вид первоначального скрипта имеет вид:
<syntaxhighlight lang="python">
#!/usr/bin/env python
#
############################################################################
#
# MODULE: model_atcor7_composite
#
# AUTHOR(S): Vladimir Naumov
#
# PURPOSE: Script generated by wxGUI Graphical Modeler.
#
# DATE: Tue Jul 24 09:32:51 2012
#
#############################################################################

import sys
import os
import atexit

import grass.script as grass

def cleanup():
pass

def main():
grass.run_command("i.landsat.toar",
flags = 't',
overwrite = True,
verbose = True,
input_prefix = "B.",
output_prefix = "toar.",
metfile = metfile,
sensor = "tm7",
method = "uncorrected",
percent = 0.01,
pixel = 1000,
sat_zenith = 8.2000,
rayleigh = 0.0)
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.3",
green = "toar.2",
blue = "toar.1",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.3",
green = "toar.2",
blue = "toar.1",
levels = 32,
output = "321")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.4",
green = "toar.5",
blue = "toar.3",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.4",
green = "toar.5",
blue = "toar.3",
levels = 32,
output = "453")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.5",
green = "toar.4",
blue = "toar.3",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.5",
green = "toar.4",
blue = "toar.3",
levels = 32,
output = "543")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.4",
blue = "toar.2",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.4",
blue = "toar.2",
levels = 32,
output = "742")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.4",
blue = "toar.5",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.4",
blue = "toar.5",
levels = 32,
output = "745")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.5",
blue = "toar.4",
strength = 98)
rass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.5",
blue = "toar.4",
levels = 32,
output = "754")

return 0

if __name__ == "__main__":
options, flags = grass.parser()
atexit.register(cleanup)
sys.exit(main())</syntaxhighlight>

Зная язык программирования [http://www.python.org/ Python], первоначальный скрипт можно привести к более лаконичному виду и использовать его уже в повседневной работе:
<syntaxhighlight lang="python">#!/usr/bin/env python
import sys
import os
import atexit

import grass.script as grass

def cleanup():
pass

def main():
grass.run_command("i.landsat.toar",
flags = 't',
overwrite = True,
verbose = True,
input_prefix = "B.",
output_prefix = "toar.",
metfile = metfile,
sensor = "tm7",
method = "uncorrected",
percent = 0.01,
pixel = 1000,
sat_zenith = 8.2000,
rayleigh = 0.0)
list = ["321", "453", "543", "742", "745", "754"]
for band in list:
grass.run_command("i.landsat.rgb",
red="toar."+band[0],
green="toar."+band[1],
blue="toar."+band[2],
strength=98)

grass.run_command("r.composite",
red="toar."+band[0],
green="toar."+band[1],
blue="toar."+band[2],
levels=32,
output=band)

return 0

if __name__ == "__main__":
options, flags = grass.parser()
atexit.register(cleanup)
sys.exit(main())</syntaxhighlight>

==Выводы==

В результате запуска модели, шесть растров были готовы менее, чем за десять минут.
[[Файл:Results grass modeler.png|thumb|1000px|center|Коллаж из растров, созданных в результате работы GRASS wxGUI Modeler.]]

Время начала запуска: 9:34:16; время окончания работы модели: 9:41:35. Кроме того, помимо собственно композитных изображений были созданы скорректированные по атмосфере растры всех каналов, которые могут быть использованы для дальнейшего анализа.

[http://wiki.gis-lab.info/w/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:L7_toar_composite.zip Файл] модели и скрипт переименования каналов LANDSAT могут быть использованы для самостоятельного запуска модели.

=Ссылки=
Источник: [http://www.vladimir-naumov.name/blog/2012/02/02/graphical-modeler-in-grass/ Vladimir Naumov – Graphical Modeler in GRASS]

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler Официальная страница GRASS Graphical Modeler]

[http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 Справка ArcGIS ModelBuilder]

[http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler (википедия)]

[[Файл:L7_toar_composite.zip|"Файл модели и скрипт для переименования каналов LANDSAT"]]

Краткое описание GRASS Graphical Modeler

2012-10-18T03:06:23Z

Rhot: /* Задаём переменные */

{{Статья|Опубликована|grass-modeller}}
{{Аннотация|Описание расширения GRASS для визуального моделирования и материалы для самостоятельной работы}}

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler GRASS Graphical Modeler] - это расширение GRASS, которое позволяет пользователю создавать, редактировать, управлять и выполнять моделями геопространственного анализа. GRASS Graphical Modeler написана командой разработчиков GRASS. Документация была создана [http://geo.fsv.cvut.cz/~landa/ Мартином Ланда]. Начиная с версии GRASS 6.4.2 это расширение включено в программу по умолчанию, отдельная установка не требуется.

На момент написания статьи расширение находилось в стадии разработки.

==Введение==

Расширение wxGUI Modeler в некоторой степени напоминает [http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 ArcGIS ModelBuilder], который в свою очередь, похож на [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler]. Согласно Википедии, Spatial Modeler впервые появилась в 1993 году. После этого в 2004 году ESRI (Environmental Systems Research Institute) создали собственный инструмент под названием ModelBuilder, [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler сообщает Википедия].

Расширение позволяет выполнять следующее:
* задавать действия (команды GRASS);
* задавать входящие данные (растровые, векторные и 3D-растровые);
* устанавливать связи между действиями и входными данными;
* задавать циклы и условия выполнения;
* проверять модель на работоспособность;
* запускать модель;
* сохранять настройки модели в файл (*.gxm);
* экспортировать модель в скрипт на Python'е;
* экспортировать концептуальную модель в изображение (поддерживаемые форматы: PNG, BMP, GIF, JPG, PCX, PNM, TIF, XPM).

[[Файл:grass_modeler_toolbar.png|center|Главное окно расширения GRASS wxGUI Modeler]]

Работа расширения GRASS wxGUI Modeler рассматривается на примере создания серии композитных изображений по данным LANDSAT 7. Если неохота искать и качать сцены с сайта [http://earthexplorer.usgs.gov/ USGS], то можно потренироваться на [http://gis-lab.info/data/samples/lt51700282007141mor00.7z доступных данных] на этом сайте.

==Задача==

Часто нужно сделать композитные изображения различных каналов LANDSAT. Обычно этот процесс разделён на несколько этапов:
# Импорт растров в GRASS (модуль r.in.gdal);
# Атмосферная коррекция для устранения влияния атмосферы (модуль i.landsat.toar);
# Автоматическое улучшение цветовой карты (модуль i.landsat.rgb);
# Создание композитного изображения (модуль r.composite).

===Цель===
Автоматически создавать скорректированные по атмосфере, композитные изображения следующих комбинаций каналов: 321, 453, 543, 742, 745, 754.

===Инструменты и данные===

* Операционная система Ubuntu 11.10
* GRASS 7.0.svn50461 (2012)
* Любой набор снимков LANDSAT (сенсор ETM+)

==Алгоритм действий==
Предположим, что растры уже импортированы в GRASS, район GRASS установлен корректно и метод, используемый при атмосферной коррекции - "uncorrected".

# Переименовать растры по шаблону B.* Например, ххххххххххххххх_B10 → B.1 (можно воспользоваться [http://grass.osgeo.org/wiki/LANDSAT#Hint:_Minimal_disk_space_copies скриптом] для переименования);
# Запустить расширение через меню File → Graphical Modeler или кликая на иконку [[Файл:Modeler-icon.png|thunmb|24px|Modeler icon]]
# Добавить команды, необходимые для решения поставленной задачи
::* i.landsat.toar -t --overwrite --verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 levels=32 output=321
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 levels=32 output=453
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 levels=32 output=543
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 levels=32 output=742
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 levels=32 output=745
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 levels=32 output=754
# Задать переменные (в нашем случае она одна - %metfile)
# Проверить модель на работоспособность
# Запустить модель

===Добавляем команды===
Прежде всего, следует начать с добавления новых команд (меню Model -> Add command).

[[Файл:Adding_new_module.png|center|Диалоговое окно Add command в GRASS wxGUI Modeler]]

===Задаём переменные===
Переменные задаются знаком %, т.е. переменная ''%metfile'' обозначает название заголовока файла (.met / MTL.txt) для сенсоров Landsat ETM + или TM5. Переменные могут быть следующих типов: строковые, целые числа, числа с плавающей точкой, векторные, растровые, набор данных или путь к файлу. Все переменные, используемые в модели, должны быть добавлены на вкладке Variables.

[[Файл:Modeler_variables.png|thumb|800px|center|Вкладка Variables, позволяющая управлять переменными в GRASS Graphical Modeler]]
Таким образом, первая команда будет выглядеть так:

''i.landsat.toar -t –overwrite –verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0''

В результате мы должны получить список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели.
[[Файл:Modeler_items.png|thumb|800px|center|Список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели в wxGUI Modeler]]

Если вернуться к вкладке Model, то можно увидеть блок-схему всего процесса.

[[Файл:Modeler_model1.png|thumb|800px|center|Изначальная блок-схема в окне wxGUI Modeler]]

===Реорганизуем блок-схему===
Я советую реорганизовать схему так, чтобы она выглядела более или менее понятной для тех, кто будет использовать модель позже.
[[Файл:Model_image.png|thumb|1000px|center|Блок-схема, приведённая в нормальный вид]]
===Проверяем и запускаем модель===
И наконец, следует проверить модель и запустить её!
[[Файл:Model_in_process.png|1000px|center|Модель в действии]]

==Экспорт в Python==

Впоследствии возможно сделать экспорт модели в скрипт Pyhton для более тонкой доработки модели. Вид первоначального скрипта имеет вид:
<syntaxhighlight lang="python">
#!/usr/bin/env python
#
############################################################################
#
# MODULE: model_atcor7_composite
#
# AUTHOR(S): Vladimir Naumov
#
# PURPOSE: Script generated by wxGUI Graphical Modeler.
#
# DATE: Tue Jul 24 09:32:51 2012
#
#############################################################################

import sys
import os
import atexit

import grass.script as grass

def cleanup():
pass

def main():
grass.run_command("i.landsat.toar",
flags = 't',
overwrite = True,
verbose = True,
input_prefix = "B.",
output_prefix = "toar.",
metfile = metfile,
sensor = "tm7",
method = "uncorrected",
percent = 0.01,
pixel = 1000,
sat_zenith = 8.2000,
rayleigh = 0.0)
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.3",
green = "toar.2",
blue = "toar.1",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.3",
green = "toar.2",
blue = "toar.1",
levels = 32,
output = "321")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.4",
green = "toar.5",
blue = "toar.3",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.4",
green = "toar.5",
blue = "toar.3",
levels = 32,
output = "453")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.5",
green = "toar.4",
blue = "toar.3",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.5",
green = "toar.4",
blue = "toar.3",
levels = 32,
output = "543")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.4",
blue = "toar.2",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.4",
blue = "toar.2",
levels = 32,
output = "742")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.4",
blue = "toar.5",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.4",
blue = "toar.5",
levels = 32,
output = "745")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.5",
blue = "toar.4",
strength = 98)
rass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.5",
blue = "toar.4",
levels = 32,
output = "754")

return 0

if __name__ == "__main__":
options, flags = grass.parser()
atexit.register(cleanup)
sys.exit(main())</syntaxhighlight>

Зная язык программирования [http://www.python.org/ Python], первоначальный скрипт можно привести к более лаконичному виду и использовать его уже в повседневной работе:
<syntaxhighlight lang="python">#!/usr/bin/env python
import sys
import os
import atexit

import grass.script as grass

def cleanup():
pass

def main():
grass.run_command("i.landsat.toar",
flags = 't',
overwrite = True,
verbose = True,
input_prefix = "B.",
output_prefix = "toar.",
metfile = metfile,
sensor = "tm7",
method = "uncorrected",
percent = 0.01,
pixel = 1000,
sat_zenith = 8.2000,
rayleigh = 0.0)
list = ["321", "453", "543", "742", "745", "754"]
for band in list:
grass.run_command("i.landsat.rgb",
red="toar."+band[0],
green="toar."+band[1],
blue="toar."+band[2],
strength=98)

grass.run_command("r.composite",
red="toar."+band[0],
green="toar."+band[1],
blue="toar."+band[2],
levels=32,
output=band)

return 0

if __name__ == "__main__":
options, flags = grass.parser()
atexit.register(cleanup)
sys.exit(main())</syntaxhighlight>

==Выводы==

В результате запуска модели, шесть растров были готовы менее, чем за десять минут.
[[Файл:Results grass modeler.png|thumb|1000px|center|Коллаж из растров, созданных в результате работы GRASS wxGUI Modeler.]]

Время начала запуска: 9:34:16; время окончания работы модели: 9:41:35. Кроме того, помимо собственно композитных изображений были созданы скорректированные по атмосфере растры всех каналов, которые могут быть использованы для дальнейшего анализа.

[http://wiki.gis-lab.info/w/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:L7_toar_composite.zip Файл] модели и скрипт переименования каналов LANDSAT могут быть использованы для самостоятельного запуска модели.

=Ссылки=
Источник: [http://www.vladimir-naumov.name/blog/2012/02/02/graphical-modeler-in-grass/ Vladimir Naumov – Graphical Modeler in GRASS]

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler Официальная страница GRASS Graphical Modeler]

[http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 Справка ArcGIS ModelBuilder]

[http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler (википедия)]

[[Файл:L7_toar_composite.zip|"Файл модели и скрипт для переименования каналов LANDSAT"]]

Краткое описание GRASS Graphical Modeler

2012-10-15T08:42:59Z

Rhot: /* Выводы */

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler GRASS Graphical Modeler] - это расширение GRASS, которое позволяет пользователю создавать, редактировать, управлять и выполнять моделями геопространственного анализа. GRASS Graphical Modeler написана командой разработчиков GRASS. Документация была создана [http://geo.fsv.cvut.cz/~landa/ Мартином Ланда]. Начиная с версии GRASS 6.4.2 это расширение включено в программу по умолчанию, отдельная установка не требуется.

На момент написания статьи расширение находилось в стадии разработки.

=Введение=

Расширение wxGUI Modeler в некоторой степени напоминает [http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 ArcGIS ModelBuilder], который в свою очередь, похож на [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler]. Согласно Википедии, Spatial Modeler впервые появилась в 1993 году. После этого в 2004 году ESRI (Environmental Systems Research Institute) создали собственный инструмент под названием ModelBuilder, [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler сообщает Википедия].

Расширение позволяет выполнять следующее:
* задавать действия (команды GRASS);
* задавать входящие данные (растровые, векторные и 3D-растровые);
* устанавливать связи между действиями и входными данными;
* задавать циклы и условия выполнения;
* проверять модель на работоспособность;
* запускать модель;
* сохранять настройки модели в файл (*.gxm);
* экспортировать модель в скрипт на Python'е;
* экспортировать концептуальную модель в изображение (поддерживаемые форматы: PNG, BMP, GIF, JPG, PCX, PNM, TIF, XPM).

[[Файл:grass_modeler_toolbar.png|center|Главное окно расширения GRASS wxGUI Modeler]]

Работа расширения GRASS wxGUI Modeler рассматривается на примере создания серии композитных изображений по данным LANDSAT 7. Если неохота искать и качать сцены с сайта [http://earthexplorer.usgs.gov/ USGS], то можно потренироваться на [http://gis-lab.info/data/samples/lt51700282007141mor00.7z доступных данных] на этом сайте.

=Задача=

Часто нужно сделать композитные изображения различных каналов LANDSAT. Обычно этот процесс разделён на несколько этапов:
# Импорт растров в GRASS (модуль r.in.gdal);
# Атмосферная коррекция для устранения влияния атмосферы (модуль i.landsat.toar);
# Автоматическое улучшение цветовой карты (модуль i.landsat.rgb);
# Создание композитного изображения (модуль r.composite).

====Цель====
Автоматически создавать скорректированные по атмосфере, композитные изображения следующих комбинаций каналов: 321, 453, 543, 742, 745, 754.

====Инструменты и данные====

* Операционная система Ubuntu 11.10
* GRASS 7.0.svn50461 (2012)
* Любой набор снимков LANDSAT (сенсор ETM+)

=Решение=

Предположим, что растры уже импортированы в GRASS, район GRASS установлен корректно и метод, используемый при атмосферной коррекции - "uncorrected".

===Алгоритм действий===
# Переименовать растры по шаблону B.* Например, ххххххххххххххх_B10 → B.1 (можно воспользоваться [http://grass.osgeo.org/wiki/LANDSAT#Hint:_Minimal_disk_space_copies скриптом] для переименования);
# Запустить расширение через меню File → Graphical Modeler или кликая на иконку [[Файл:Modeler-icon.png|thunmb|24px|Modeler icon]]
# Добавить команды, необходимые для решения поставленной задачи
::* i.landsat.toar -t --overwrite --verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 levels=32 output=321
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 levels=32 output=453
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 levels=32 output=543
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 levels=32 output=742
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 levels=32 output=745
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 levels=32 output=754
# Задать переменные (в нашем случае она одна - %metfile)
# Проверить модель на работоспособность
# Запустить модель

====Добавляем команды====
Прежде всего, следует начать с добавления новых команд (меню Model -> Add command).

[[Файл:Adding_new_module.png|center|Диалоговое окно Add command в GRASS wxGUI Modeler]]

====Задаём переменные====
Переменные задаются знаком %, т.е. переменная ''%metfile'' обозначает название заголовока файла (.met / MTL.txt) для сенсоров Landsat ETM + или TM5. Переменные могут быть следующих типов: строковые, целые числа, числа с плавающей точкой, векторные, растровые, набор данных или путь к файлу. Все переменные, используемые в модели, должны быть добавлены на вкладке Variables.

[[Файл:Modeler_variables.png|thumb|1000px|center|Вкладка Variables, позволяющая управлять переменными в GRASS Graphical Modeler]]
Таким образом, первая команда будет выглядеть так:

''i.landsat.toar -t –overwrite –verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0''

В результате мы должны получить список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели.
[[Файл:Modeler_items.png|thumb|1000px|center|Список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели в wxGUI Modeler]]

Если вернуться к вкладке Model, то можно увидеть блок-схему всего процесса.

[[Файл:Modeler_model1.png|thumb|1000px|center|Изначальная блок-схема в окне wxGUI Modeler]]
====Реорганизуем блок-схему====
Я советую реорганизовать схему так, чтобы она выглядела более или менее понятной для тех, кто будет использовать модель позже.
[[Файл:Model_image.png|thumb|1000px|center|Блок-схема, приведённая в нормальный вид]]
====Проверяем и запускаем модель====
И наконец, следует проверить модель и запустить её!
[[Файл:Model_in_process.png|1000px|center|Модель в действии]]

=Выводы=

В результате запуска модели, шесть растров были готовы менее, чем за десять минут.
[[Файл:Results grass modeler.png|thumb|1000px|center|Коллаж из растров, созданных в результате работы GRASS wxGUI Modeler.]]

Время начала запуска: 9:34:16; время окончания работы модели: 9:41:35. Кроме того, помимо собственно композитных изображений были созданы скорректированные по атмосфере растры всех каналов, которые могут быть использованы для дальнейшего анализа.

Впоследствии возможно сделать экспорт в скрипт Pyhton для более тонкой доработки модели. Вид первоначального скрипта имеет вид:
#!/usr/bin/env python
#
############################################################################
#
# MODULE: model_atcor7_composite
#
# AUTHOR(S): Vladimir Naumov
#
# PURPOSE: Script generated by wxGUI Graphical Modeler.
#
# DATE: Tue Jul 24 09:32:51 2012
#
#############################################################################

import sys
import os
import atexit

import grass.script as grass

def cleanup():
pass

def main():
grass.run_command("i.landsat.toar",
flags = 't',
overwrite = True,
verbose = True,
input_prefix = "B.",
output_prefix = "toar.",
metfile = metfile,
sensor = "tm7",
method = "uncorrected",
percent = 0.01,
pixel = 1000,
sat_zenith = 8.2000,
rayleigh = 0.0)
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.3",
green = "toar.2",
blue = "toar.1",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.3",
green = "toar.2",
blue = "toar.1",
levels = 32,
output = "321")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.4",
green = "toar.5",
blue = "toar.3",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.4",
green = "toar.5",
blue = "toar.3",
levels = 32,
output = "453")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.5",
green = "toar.4",
blue = "toar.3",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.5",
green = "toar.4",
blue = "toar.3",
levels = 32,
output = "543")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.4",
blue = "toar.2",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.4",
blue = "toar.2",
levels = 32,
output = "742")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.4",
blue = "toar.5",
strength = 98)
grass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.4",
blue = "toar.5",
levels = 32,
output = "745")
grass.run_command("i.landsat.rgb",
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.5",
blue = "toar.4",
strength = 98)
rass.run_command("r.composite",
overwrite = True,
verbose = True,
red = "toar.7",
green = "toar.5",
blue = "toar.4",
levels = 32,
output = "754")

return 0

if __name__ == "__main__":
options, flags = grass.parser()
atexit.register(cleanup)
sys.exit(main())

Зная язык программирования [http://www.python.org/ Python], первоначальный скрипт можно привести к более лаконичному виду и использовать его уже в повседневной работе:
#!/usr/bin/env python
import sys
import os
import atexit

import grass.script as grass

def cleanup():
pass

def main():
grass.run_command("i.landsat.toar",
flags = 't',
overwrite = True,
verbose = True,
input_prefix = "B.",
output_prefix = "toar.",
metfile = metfile,
sensor = "tm7",
method = "uncorrected",
percent = 0.01,
pixel = 1000,
sat_zenith = 8.2000,
rayleigh = 0.0)
list = ["321", "453", "543", "742", "745", "754"]
for band in list:
grass.run_command("i.landsat.rgb",
red="toar."+band[0],
green="toar."+band[1],
blue="toar."+band[2],
strength=98)

grass.run_command("r.composite",
red="toar."+band[0],
green="toar."+band[1],
blue="toar."+band[2],
levels=32,
output=band)

return 0

if __name__ == "__main__":
options, flags = grass.parser()
atexit.register(cleanup)
sys.exit(main())

[http://wiki.gis-lab.info/w/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:L7_toar_composite.zip Файл] модели и скрипт переименования каналов LANDSAT могут быть использованы для самостоятельного запуска модели.

=Ссылки=
Источник: [http://www.vladimir-naumov.name/blog/2012/02/02/graphical-modeler-in-grass/ Vladimir Naumov – Graphical Modeler in GRASS]

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler Официальная страница GRASS Graphical Modeler]

[http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 Справка ArcGIS ModelBuilder]

[http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler (википедия)]

[[Файл:L7_toar_composite.zip|"Файл модели и скрипт для переименования каналов LANDSAT"]]

Краткое описание GRASS Graphical Modeler

2012-10-15T08:40:55Z

Rhot: /* Выводы */

Краткое описание GRASS Graphical Modeler

2012-10-11T10:15:06Z

Rhot: /* Введение */

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler GRASS Graphical Modeler] - это расширение GRASS, которое позволяет пользователю создавать, редактировать, управлять и выполнять моделями геопространственного анализа. GRASS Graphical Modeler написана командой разработчиков GRASS. Документация была создана [http://geo.fsv.cvut.cz/~landa/ Мартином Ланда]. Начиная с версии GRASS 6.4.2 это расширение включено в программу по умолчанию, отдельная установка не требуется.

На момент написания статьи расширение находилось в стадии разработки.

=Введение=

Расширение wxGUI Modeler в некоторой степени напоминает [http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 ArcGIS ModelBuilder], который в свою очередь, похож на [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler]. Согласно Википедии, Spatial Modeler впервые появилась в 1993 году. После этого в 2004 году ESRI (Environmental Systems Research Institute) создали собственный инструмент под названием ModelBuilder, [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler сообщает Википедия].

Расширение позволяет выполнять следующее:
* задавать действия (команды GRASS);
* задавать входящие данные (растровые, векторные и 3D-растровые);
* устанавливать связи между действиями и входными данными;
* задавать циклы и условия выполнения;
* проверять модель на работоспособность;
* запускать модель;
* сохранять настройки модели в файл (*.gxm);
* экспортировать модель в скрипт на Python'е;
* экспортировать концептуальную модель в изображение (поддерживаемые форматы: PNG, BMP, GIF, JPG, PCX, PNM, TIF, XPM).

[[Файл:grass_modeler_toolbar.png|center|Главное окно расширения GRASS wxGUI Modeler]]

Работа расширения GRASS wxGUI Modeler рассматривается на примере создания серии композитных изображений по данным LANDSAT 7. Если неохота искать и качать сцены с сайта [http://earthexplorer.usgs.gov/ USGS], то можно потренироваться на [http://gis-lab.info/data/samples/lt51700282007141mor00.7z доступных данных] на этом сайте.

=Задача=

Часто нужно сделать композитные изображения различных каналов LANDSAT. Обычно этот процесс разделён на несколько этапов:
# Импорт растров в GRASS (модуль r.in.gdal);
# Атмосферная коррекция для устранения влияния атмосферы (модуль i.landsat.toar);
# Автоматическое улучшение цветовой карты (модуль i.landsat.rgb);
# Создание композитного изображения (модуль r.composite).

====Цель====
Автоматически создавать скорректированные по атмосфере, композитные изображения следующих комбинаций каналов: 321, 453, 543, 742, 745, 754.

====Инструменты и данные====

* Операционная система Ubuntu 11.10
* GRASS 7.0.svn50461 (2012)
* Любой набор снимков LANDSAT (сенсор ETM+)

=Решение=

Предположим, что растры уже импортированы в GRASS, район GRASS установлен корректно и метод, используемый при атмосферной коррекции - "uncorrected".

===Алгоритм действий===
# Переименовать растры по шаблону B.* Например, ххххххххххххххх_B10 → B.1 (можно воспользоваться [http://grass.osgeo.org/wiki/LANDSAT#Hint:_Minimal_disk_space_copies скриптом] для переименования);
# Запустить расширение через меню File → Graphical Modeler или кликая на иконку [[Файл:Modeler-icon.png|thunmb|24px|Modeler icon]]
# Добавить команды, необходимые для решения поставленной задачи
::* i.landsat.toar -t --overwrite --verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 levels=32 output=321
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 levels=32 output=453
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 levels=32 output=543
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 levels=32 output=742
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 levels=32 output=745
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 levels=32 output=754
# Задать переменные (в нашем случае она одна - %metfile)
# Проверить модель на работоспособность
# Запустить модель

====Добавляем команды====
Прежде всего, следует начать с добавления новых команд (меню Model -> Add command).

[[Файл:Adding_new_module.png|center|Диалоговое окно Add command в GRASS wxGUI Modeler]]

====Задаём переменные====
Переменные задаются знаком %, т.е. переменная ''%metfile'' обозначает название заголовока файла (.met / MTL.txt) для сенсоров Landsat ETM + или TM5. Переменные могут быть следующих типов: строковые, целые числа, числа с плавающей точкой, векторные, растровые, набор данных или путь к файлу. Все переменные, используемые в модели, должны быть добавлены на вкладке Variables.

[[Файл:Modeler_variables.png|thumb|1000px|center|Вкладка Variables, позволяющая управлять переменными в GRASS Graphical Modeler]]
Таким образом, первая команда будет выглядеть так:

''i.landsat.toar -t –overwrite –verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0''

В результате мы должны получить список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели.
[[Файл:Modeler_items.png|thumb|1000px|center|Список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели в wxGUI Modeler]]

Если вернуться к вкладке Model, то можно увидеть блок-схему всего процесса.

[[Файл:Modeler_model1.png|thumb|1000px|center|Изначальная блок-схема в окне wxGUI Modeler]]
====Реорганизуем блок-схему====
Я советую реорганизовать схему так, чтобы она выглядела более или менее понятной для тех, кто будет использовать модель позже.
[[Файл:Model_image.png|thumb|1000px|center|Блок-схема, приведённая в нормальный вид]]
====Проверяем и запускаем модель====
И наконец, следует проверить модель и запустить её!
[[Файл:Model_in_process.png|1000px|center|Модель в действии]]

=Выводы=

В результате запуска модели, шесть растров были готовы менее, чем за десять минут.
[[Файл:Results grass modeler.png|thumb|1000px|center|Коллаж из растров, созданных в результате работы GRASS wxGUI Modeler.]]

Время начала запуска: 9:34:16; время окончания работы модели: 9:41:35. Кроме того, помимо собственно композитных изображений были созданы скорректированные по атмосфере растры всех каналов, которые могут быть использованы для дальнейшего анализа. Впоследствии возможно сделать экспорт в сценарий Pyhton для более тонкой доработки модели.

[http://wiki.gis-lab.info/w/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:L7_toar_composite.zip Файл] модели и скрипт переименования каналов LANDSAT могут быть использованы для самостоятельного запуска модели.

=Ссылки=
Источник: [http://www.vladimir-naumov.name/blog/2012/02/02/graphical-modeler-in-grass/ Vladimir Naumov – Graphical Modeler in GRASS]

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler Официальная страница GRASS Graphical Modeler]

[http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 Справка ArcGIS ModelBuilder]

[http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler (википедия)]

[[Файл:L7_toar_composite.zip|"Файл модели и скрипт для переименования каналов LANDSAT"]]

Файл:Grass modeler toolbar.png

2012-10-11T10:12:52Z

Rhot:

Краткое описание GRASS Graphical Modeler

2012-10-09T09:56:07Z

Rhot: /* Проверяем и запускам модель */

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler GRASS Graphical Modeler] - это расширение GRASS, которое позволяет пользователю создавать, редактировать, управлять и выполнять моделями геопространственного анализа. GRASS Graphical Modeler написана командой разработчиков GRASS. Документация была создана [http://geo.fsv.cvut.cz/~landa/ Мартином Ланда]. Начиная с версии GRASS 6.4.2 это расширение включено в программу по умолчанию, отдельная установка не требуется.

На момент написания статьи расширение находилось в стадии разработки.

=Введение=

Расширение wxGUI Modeler в некоторой степени напоминает [http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 ArcGIS ModelBuilder], который в свою очередь, похож на [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler]. Согласно Википедии, Spatial Modeler впервые появилась в 1993 году. После этого в 2004 году ESRI (Environmental Systems Research Institute) создали собственный инструмент под названием ModelBuilder, [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler сообщает Википедия].

Расширение позволяет выполнять следующее:
* задавать действия (команды GRASS);
* задавать входящие данные (растровые, векторные и 3D-растровые);
* устанавливать связи между действиями и входными данными;
* задавать циклы и условия выполнения;
* проверять модель на работоспособность;
* запускать модель;
* сохранять настройки модели в файл (*.gxm);
* экспортировать модель в скрипт на Python'е;
* экспортировать концептуальную модель в изображение (поддерживаемые форматы: PNG, BMP, GIF, JPG, PCX, PNM, TIF, XPM).

Работа расширения GRASS wxGUI Modeler рассматривается на примере создания серии композитных изображений по данным LANDSAT 7. Если неохота искать и качать сцены с сайта [http://earthexplorer.usgs.gov/ USGS], то можно потренироваться на [http://gis-lab.info/data/samples/lt51700282007141mor00.7z доступных данных] на этом сайте.

=Задача=

Часто нужно сделать композитные изображения различных каналов LANDSAT. Обычно этот процесс разделён на несколько этапов:
# Импорт растров в GRASS (модуль r.in.gdal);
# Атмосферная коррекция для устранения влияния атмосферы (модуль i.landsat.toar);
# Автоматическое улучшение цветовой карты (модуль i.landsat.rgb);
# Создание композитного изображения (модуль r.composite).

====Цель====
Автоматически создавать скорректированные по атмосфере, композитные изображения следующих комбинаций каналов: 321, 453, 543, 742, 745, 754.

====Инструменты и данные====

* Операционная система Ubuntu 11.10
* GRASS 7.0.svn50461 (2012)
* Любой набор снимков LANDSAT (сенсор ETM+)

=Решение=

Предположим, что растры уже импортированы в GRASS, район GRASS установлен корректно и метод, используемый при атмосферной коррекции - "uncorrected".

===Алгоритм действий===
# Переименовать растры по шаблону B.* Например, ххххххххххххххх_B10 → B.1 (можно воспользоваться [http://grass.osgeo.org/wiki/LANDSAT#Hint:_Minimal_disk_space_copies скриптом] для переименования);
# Запустить расширение через меню File → Graphical Modeler или кликая на иконку [[Файл:Modeler-icon.png|thunmb|24px|Modeler icon]]
# Добавить команды, необходимые для решения поставленной задачи
::* i.landsat.toar -t --overwrite --verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 levels=32 output=321
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 levels=32 output=453
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 levels=32 output=543
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 levels=32 output=742
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 levels=32 output=745
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 levels=32 output=754
# Задать переменные (в нашем случае она одна - %metfile)
# Проверить модель на работоспособность
# Запустить модель

====Добавляем команды====
Прежде всего, следует начать с добавления новых команд (меню Model -> Add command).

[[Файл:Adding_new_module.png|center|Диалоговое окно Add command в GRASS wxGUI Modeler]]

====Задаём переменные====
Переменные задаются знаком %, т.е. переменная ''%metfile'' обозначает название заголовока файла (.met / MTL.txt) для сенсоров Landsat ETM + или TM5. Переменные могут быть следующих типов: строковые, целые числа, числа с плавающей точкой, векторные, растровые, набор данных или путь к файлу. Все переменные, используемые в модели, должны быть добавлены на вкладке Variables.

[[Файл:Modeler_variables.png|thumb|1000px|center|Вкладка Variables, позволяющая управлять переменными в GRASS Graphical Modeler]]
Таким образом, первая команда будет выглядеть так:

''i.landsat.toar -t –overwrite –verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0''

В результате мы должны получить список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели.
[[Файл:Modeler_items.png|thumb|1000px|center|Список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели в wxGUI Modeler]]

Если вернуться к вкладке Model, то можно увидеть блок-схему всего процесса.

[[Файл:Modeler_model1.png|thumb|1000px|center|Изначальная блок-схема в окне wxGUI Modeler]]
====Реорганизуем блок-схему====
Я советую реорганизовать схему так, чтобы она выглядела более или менее понятной для тех, кто будет использовать модель позже.
[[Файл:Model_image.png|thumb|1000px|center|Блок-схема, приведённая в нормальный вид]]
====Проверяем и запускаем модель====
И наконец, следует проверить модель и запустить её!
[[Файл:Model_in_process.png|1000px|center|Модель в действии]]

=Выводы=

В результате запуска модели, шесть растров были готовы менее, чем за десять минут.
[[Файл:Results grass modeler.png|thumb|1000px|center|Коллаж из растров, созданных в результате работы GRASS wxGUI Modeler.]]

Время начала запуска: 9:34:16; время окончания работы модели: 9:41:35. Кроме того, помимо собственно композитных изображений были созданы скорректированные по атмосфере растры всех каналов, которые могут быть использованы для дальнейшего анализа. Впоследствии возможно сделать экспорт в сценарий Pyhton для более тонкой доработки модели.

[http://wiki.gis-lab.info/w/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:L7_toar_composite.zip Файл] модели и скрипт переименования каналов LANDSAT могут быть использованы для самостоятельного запуска модели.

=Ссылки=
Источник: [http://www.vladimir-naumov.name/blog/2012/02/02/graphical-modeler-in-grass/ Vladimir Naumov – Graphical Modeler in GRASS]

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler Официальная страница GRASS Graphical Modeler]

[http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 Справка ArcGIS ModelBuilder]

[http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler (википедия)]

[[Файл:L7_toar_composite.zip|"Файл модели и скрипт для переименования каналов LANDSAT"]]

Краткое описание GRASS Graphical Modeler

2012-10-09T09:54:02Z

Rhot: /* Выводы */

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler GRASS Graphical Modeler] - это расширение GRASS, которое позволяет пользователю создавать, редактировать, управлять и выполнять моделями геопространственного анализа. GRASS Graphical Modeler написана командой разработчиков GRASS. Документация была создана [http://geo.fsv.cvut.cz/~landa/ Мартином Ланда]. Начиная с версии GRASS 6.4.2 это расширение включено в программу по умолчанию, отдельная установка не требуется.

На момент написания статьи расширение находилось в стадии разработки.

=Введение=

Расширение wxGUI Modeler в некоторой степени напоминает [http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 ArcGIS ModelBuilder], который в свою очередь, похож на [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler]. Согласно Википедии, Spatial Modeler впервые появилась в 1993 году. После этого в 2004 году ESRI (Environmental Systems Research Institute) создали собственный инструмент под названием ModelBuilder, [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler сообщает Википедия].

Расширение позволяет выполнять следующее:
* задавать действия (команды GRASS);
* задавать входящие данные (растровые, векторные и 3D-растровые);
* устанавливать связи между действиями и входными данными;
* задавать циклы и условия выполнения;
* проверять модель на работоспособность;
* запускать модель;
* сохранять настройки модели в файл (*.gxm);
* экспортировать модель в скрипт на Python'е;
* экспортировать концептуальную модель в изображение (поддерживаемые форматы: PNG, BMP, GIF, JPG, PCX, PNM, TIF, XPM).

Работа расширения GRASS wxGUI Modeler рассматривается на примере создания серии композитных изображений по данным LANDSAT 7. Если неохота искать и качать сцены с сайта [http://earthexplorer.usgs.gov/ USGS], то можно потренироваться на [http://gis-lab.info/data/samples/lt51700282007141mor00.7z доступных данных] на этом сайте.

=Задача=

Часто нужно сделать композитные изображения различных каналов LANDSAT. Обычно этот процесс разделён на несколько этапов:
# Импорт растров в GRASS (модуль r.in.gdal);
# Атмосферная коррекция для устранения влияния атмосферы (модуль i.landsat.toar);
# Автоматическое улучшение цветовой карты (модуль i.landsat.rgb);
# Создание композитного изображения (модуль r.composite).

====Цель====
Автоматически создавать скорректированные по атмосфере, композитные изображения следующих комбинаций каналов: 321, 453, 543, 742, 745, 754.

====Инструменты и данные====

* Операционная система Ubuntu 11.10
* GRASS 7.0.svn50461 (2012)
* Любой набор снимков LANDSAT (сенсор ETM+)

=Решение=

Предположим, что растры уже импортированы в GRASS, район GRASS установлен корректно и метод, используемый при атмосферной коррекции - "uncorrected".

===Алгоритм действий===
# Переименовать растры по шаблону B.* Например, ххххххххххххххх_B10 → B.1 (можно воспользоваться [http://grass.osgeo.org/wiki/LANDSAT#Hint:_Minimal_disk_space_copies скриптом] для переименования);
# Запустить расширение через меню File → Graphical Modeler или кликая на иконку [[Файл:Modeler-icon.png|thunmb|24px|Modeler icon]]
# Добавить команды, необходимые для решения поставленной задачи
::* i.landsat.toar -t --overwrite --verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 levels=32 output=321
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 levels=32 output=453
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 levels=32 output=543
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 levels=32 output=742
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 levels=32 output=745
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 levels=32 output=754
# Задать переменные (в нашем случае она одна - %metfile)
# Проверить модель на работоспособность
# Запустить модель

====Добавляем команды====
Прежде всего, следует начать с добавления новых команд (меню Model -> Add command).

[[Файл:Adding_new_module.png|center|Диалоговое окно Add command в GRASS wxGUI Modeler]]

====Задаём переменные====
Переменные задаются знаком %, т.е. переменная ''%metfile'' обозначает название заголовока файла (.met / MTL.txt) для сенсоров Landsat ETM + или TM5. Переменные могут быть следующих типов: строковые, целые числа, числа с плавающей точкой, векторные, растровые, набор данных или путь к файлу. Все переменные, используемые в модели, должны быть добавлены на вкладке Variables.

[[Файл:Modeler_variables.png|thumb|1000px|center|Вкладка Variables, позволяющая управлять переменными в GRASS Graphical Modeler]]
Таким образом, первая команда будет выглядеть так:

''i.landsat.toar -t –overwrite –verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0''

В результате мы должны получить список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели.
[[Файл:Modeler_items.png|thumb|1000px|center|Список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели в wxGUI Modeler]]

Если вернуться к вкладке Model, то можно увидеть блок-схему всего процесса.

[[Файл:Modeler_model1.png|thumb|1000px|center|Изначальная блок-схема в окне wxGUI Modeler]]
====Реорганизуем блок-схему====
Я советую реорганизовать схему так, чтобы она выглядела более или менее понятной для тех, кто будет использовать модель позже.
[[Файл:Model_image.png|thumb|1000px|center|Блок-схема, приведённая в нормальный вид]]
====Проверяем и запускам модель====
И наконец, следует проверить модель и запустить её!
[[Файл:Model_in_process.png|1000px|center|Модель в действии]]

=Выводы=

В результате запуска модели, шесть растров были готовы менее, чем за десять минут.
[[Файл:Results grass modeler.png|thumb|1000px|center|Коллаж из растров, созданных в результате работы GRASS wxGUI Modeler.]]

Время начала запуска: 9:34:16; время окончания работы модели: 9:41:35. Кроме того, помимо собственно композитных изображений были созданы скорректированные по атмосфере растры всех каналов, которые могут быть использованы для дальнейшего анализа. Впоследствии возможно сделать экспорт в сценарий Pyhton для более тонкой доработки модели.

[http://wiki.gis-lab.info/w/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:L7_toar_composite.zip Файл] модели и скрипт переименования каналов LANDSAT могут быть использованы для самостоятельного запуска модели.

=Ссылки=
Источник: [http://www.vladimir-naumov.name/blog/2012/02/02/graphical-modeler-in-grass/ Vladimir Naumov – Graphical Modeler in GRASS]

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler Официальная страница GRASS Graphical Modeler]

[http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 Справка ArcGIS ModelBuilder]

[http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler (википедия)]

[[Файл:L7_toar_composite.zip|"Файл модели и скрипт для переименования каналов LANDSAT"]]

Краткое описание GRASS Graphical Modeler

2012-10-09T09:52:13Z

Rhot: /* Ссылки */

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler GRASS Graphical Modeler] - это расширение GRASS, которое позволяет пользователю создавать, редактировать, управлять и выполнять моделями геопространственного анализа. GRASS Graphical Modeler написана командой разработчиков GRASS. Документация была создана [http://geo.fsv.cvut.cz/~landa/ Мартином Ланда]. Начиная с версии GRASS 6.4.2 это расширение включено в программу по умолчанию, отдельная установка не требуется.

На момент написания статьи расширение находилось в стадии разработки.

=Введение=

Расширение wxGUI Modeler в некоторой степени напоминает [http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 ArcGIS ModelBuilder], который в свою очередь, похож на [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler]. Согласно Википедии, Spatial Modeler впервые появилась в 1993 году. После этого в 2004 году ESRI (Environmental Systems Research Institute) создали собственный инструмент под названием ModelBuilder, [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler сообщает Википедия].

Расширение позволяет выполнять следующее:
* задавать действия (команды GRASS);
* задавать входящие данные (растровые, векторные и 3D-растровые);
* устанавливать связи между действиями и входными данными;
* задавать циклы и условия выполнения;
* проверять модель на работоспособность;
* запускать модель;
* сохранять настройки модели в файл (*.gxm);
* экспортировать модель в скрипт на Python'е;
* экспортировать концептуальную модель в изображение (поддерживаемые форматы: PNG, BMP, GIF, JPG, PCX, PNM, TIF, XPM).

Работа расширения GRASS wxGUI Modeler рассматривается на примере создания серии композитных изображений по данным LANDSAT 7. Если неохота искать и качать сцены с сайта [http://earthexplorer.usgs.gov/ USGS], то можно потренироваться на [http://gis-lab.info/data/samples/lt51700282007141mor00.7z доступных данных] на этом сайте.

=Задача=

Часто нужно сделать композитные изображения различных каналов LANDSAT. Обычно этот процесс разделён на несколько этапов:
# Импорт растров в GRASS (модуль r.in.gdal);
# Атмосферная коррекция для устранения влияния атмосферы (модуль i.landsat.toar);
# Автоматическое улучшение цветовой карты (модуль i.landsat.rgb);
# Создание композитного изображения (модуль r.composite).

====Цель====
Автоматически создавать скорректированные по атмосфере, композитные изображения следующих комбинаций каналов: 321, 453, 543, 742, 745, 754.

====Инструменты и данные====

* Операционная система Ubuntu 11.10
* GRASS 7.0.svn50461 (2012)
* Любой набор снимков LANDSAT (сенсор ETM+)

=Решение=

Предположим, что растры уже импортированы в GRASS, район GRASS установлен корректно и метод, используемый при атмосферной коррекции - "uncorrected".

===Алгоритм действий===
# Переименовать растры по шаблону B.* Например, ххххххххххххххх_B10 → B.1 (можно воспользоваться [http://grass.osgeo.org/wiki/LANDSAT#Hint:_Minimal_disk_space_copies скриптом] для переименования);
# Запустить расширение через меню File → Graphical Modeler или кликая на иконку [[Файл:Modeler-icon.png|thunmb|24px|Modeler icon]]
# Добавить команды, необходимые для решения поставленной задачи
::* i.landsat.toar -t --overwrite --verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 levels=32 output=321
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 levels=32 output=453
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 levels=32 output=543
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 levels=32 output=742
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 levels=32 output=745
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 levels=32 output=754
# Задать переменные (в нашем случае она одна - %metfile)
# Проверить модель на работоспособность
# Запустить модель

====Добавляем команды====
Прежде всего, следует начать с добавления новых команд (меню Model -> Add command).

[[Файл:Adding_new_module.png|center|Диалоговое окно Add command в GRASS wxGUI Modeler]]

====Задаём переменные====
Переменные задаются знаком %, т.е. переменная ''%metfile'' обозначает название заголовока файла (.met / MTL.txt) для сенсоров Landsat ETM + или TM5. Переменные могут быть следующих типов: строковые, целые числа, числа с плавающей точкой, векторные, растровые, набор данных или путь к файлу. Все переменные, используемые в модели, должны быть добавлены на вкладке Variables.

[[Файл:Modeler_variables.png|thumb|1000px|center|Вкладка Variables, позволяющая управлять переменными в GRASS Graphical Modeler]]
Таким образом, первая команда будет выглядеть так:

''i.landsat.toar -t –overwrite –verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0''

В результате мы должны получить список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели.
[[Файл:Modeler_items.png|thumb|1000px|center|Список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели в wxGUI Modeler]]

Если вернуться к вкладке Model, то можно увидеть блок-схему всего процесса.

[[Файл:Modeler_model1.png|thumb|1000px|center|Изначальная блок-схема в окне wxGUI Modeler]]
====Реорганизуем блок-схему====
Я советую реорганизовать схему так, чтобы она выглядела более или менее понятной для тех, кто будет использовать модель позже.
[[Файл:Model_image.png|thumb|1000px|center|Блок-схема, приведённая в нормальный вид]]
====Проверяем и запускам модель====
И наконец, следует проверить модель и запустить её!
[[Файл:Model_in_process.png|1000px|center|Модель в действии]]

=Выводы=

В результате запуска модели, шесть растров были готовы менее, чем за десять минут.
[[Файл:Results grass modeler.png|thumb|1000px|center|Коллаж из растров, созданных в результате работы GRASS wxGUI Modeler.]]

Время начала запуска: 9:34:16; время окончания работы модели: 9:41:35. Кроме того, помимо собственно композитных изображений были созданы скорректированные по атмосфере растры всех каналов, которые могут быть использованы для дальнейшего анализа. Впоследствии возможно сделать экспорт в сценарий Pyhton для более тонкой доработки модели.

=Ссылки=
Источник: [http://www.vladimir-naumov.name/blog/2012/02/02/graphical-modeler-in-grass/ Vladimir Naumov – Graphical Modeler in GRASS]

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler Официальная страница GRASS Graphical Modeler]

[http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 Справка ArcGIS ModelBuilder]

[http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler (википедия)]

[[Файл:L7_toar_composite.zip|"Файл модели и скрипт для переименования каналов LANDSAT"]]

Краткое описание GRASS Graphical Modeler

2012-10-09T09:50:33Z

Rhot: /* Ссылки */

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler GRASS Graphical Modeler] - это расширение GRASS, которое позволяет пользователю создавать, редактировать, управлять и выполнять моделями геопространственного анализа. GRASS Graphical Modeler написана командой разработчиков GRASS. Документация была создана [http://geo.fsv.cvut.cz/~landa/ Мартином Ланда]. Начиная с версии GRASS 6.4.2 это расширение включено в программу по умолчанию, отдельная установка не требуется.

На момент написания статьи расширение находилось в стадии разработки.

=Введение=

Расширение wxGUI Modeler в некоторой степени напоминает [http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 ArcGIS ModelBuilder], который в свою очередь, похож на [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler]. Согласно Википедии, Spatial Modeler впервые появилась в 1993 году. После этого в 2004 году ESRI (Environmental Systems Research Institute) создали собственный инструмент под названием ModelBuilder, [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler сообщает Википедия].

Расширение позволяет выполнять следующее:
* задавать действия (команды GRASS);
* задавать входящие данные (растровые, векторные и 3D-растровые);
* устанавливать связи между действиями и входными данными;
* задавать циклы и условия выполнения;
* проверять модель на работоспособность;
* запускать модель;
* сохранять настройки модели в файл (*.gxm);
* экспортировать модель в скрипт на Python'е;
* экспортировать концептуальную модель в изображение (поддерживаемые форматы: PNG, BMP, GIF, JPG, PCX, PNM, TIF, XPM).

Работа расширения GRASS wxGUI Modeler рассматривается на примере создания серии композитных изображений по данным LANDSAT 7. Если неохота искать и качать сцены с сайта [http://earthexplorer.usgs.gov/ USGS], то можно потренироваться на [http://gis-lab.info/data/samples/lt51700282007141mor00.7z доступных данных] на этом сайте.

=Задача=

Часто нужно сделать композитные изображения различных каналов LANDSAT. Обычно этот процесс разделён на несколько этапов:
# Импорт растров в GRASS (модуль r.in.gdal);
# Атмосферная коррекция для устранения влияния атмосферы (модуль i.landsat.toar);
# Автоматическое улучшение цветовой карты (модуль i.landsat.rgb);
# Создание композитного изображения (модуль r.composite).

====Цель====
Автоматически создавать скорректированные по атмосфере, композитные изображения следующих комбинаций каналов: 321, 453, 543, 742, 745, 754.

====Инструменты и данные====

* Операционная система Ubuntu 11.10
* GRASS 7.0.svn50461 (2012)
* Любой набор снимков LANDSAT (сенсор ETM+)

=Решение=

Предположим, что растры уже импортированы в GRASS, район GRASS установлен корректно и метод, используемый при атмосферной коррекции - "uncorrected".

===Алгоритм действий===
# Переименовать растры по шаблону B.* Например, ххххххххххххххх_B10 → B.1 (можно воспользоваться [http://grass.osgeo.org/wiki/LANDSAT#Hint:_Minimal_disk_space_copies скриптом] для переименования);
# Запустить расширение через меню File → Graphical Modeler или кликая на иконку [[Файл:Modeler-icon.png|thunmb|24px|Modeler icon]]
# Добавить команды, необходимые для решения поставленной задачи
::* i.landsat.toar -t --overwrite --verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 levels=32 output=321
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 levels=32 output=453
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 levels=32 output=543
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 levels=32 output=742
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 levels=32 output=745
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 levels=32 output=754
# Задать переменные (в нашем случае она одна - %metfile)
# Проверить модель на работоспособность
# Запустить модель

====Добавляем команды====
Прежде всего, следует начать с добавления новых команд (меню Model -> Add command).

[[Файл:Adding_new_module.png|center|Диалоговое окно Add command в GRASS wxGUI Modeler]]

====Задаём переменные====
Переменные задаются знаком %, т.е. переменная ''%metfile'' обозначает название заголовока файла (.met / MTL.txt) для сенсоров Landsat ETM + или TM5. Переменные могут быть следующих типов: строковые, целые числа, числа с плавающей точкой, векторные, растровые, набор данных или путь к файлу. Все переменные, используемые в модели, должны быть добавлены на вкладке Variables.

[[Файл:Modeler_variables.png|thumb|1000px|center|Вкладка Variables, позволяющая управлять переменными в GRASS Graphical Modeler]]
Таким образом, первая команда будет выглядеть так:

''i.landsat.toar -t –overwrite –verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0''

В результате мы должны получить список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели.
[[Файл:Modeler_items.png|thumb|1000px|center|Список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели в wxGUI Modeler]]

Если вернуться к вкладке Model, то можно увидеть блок-схему всего процесса.

[[Файл:Modeler_model1.png|thumb|1000px|center|Изначальная блок-схема в окне wxGUI Modeler]]
====Реорганизуем блок-схему====
Я советую реорганизовать схему так, чтобы она выглядела более или менее понятной для тех, кто будет использовать модель позже.
[[Файл:Model_image.png|thumb|1000px|center|Блок-схема, приведённая в нормальный вид]]
====Проверяем и запускам модель====
И наконец, следует проверить модель и запустить её!
[[Файл:Model_in_process.png|1000px|center|Модель в действии]]

=Выводы=

В результате запуска модели, шесть растров были готовы менее, чем за десять минут.
[[Файл:Results grass modeler.png|thumb|1000px|center|Коллаж из растров, созданных в результате работы GRASS wxGUI Modeler.]]

Время начала запуска: 9:34:16; время окончания работы модели: 9:41:35. Кроме того, помимо собственно композитных изображений были созданы скорректированные по атмосфере растры всех каналов, которые могут быть использованы для дальнейшего анализа. Впоследствии возможно сделать экспорт в сценарий Pyhton для более тонкой доработки модели.

=Ссылки=
Источник: [http://www.vladimir-naumov.name/blog/2012/02/02/graphical-modeler-in-grass/ Vladimir Naumov – Graphical Modeler in GRASS]

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler Официальная страница GRASS Graphical Modeler]

[http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 Справка ArcGIS ModelBuilder]

[http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler (википедия)]

[[Файл:L7 toar composite.zip Файл модели и скрипт для переименования каналов LANDSAT]]

Краткое описание GRASS Graphical Modeler

2012-10-09T09:49:20Z

Rhot: /* Ссылки */

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler GRASS Graphical Modeler] - это расширение GRASS, которое позволяет пользователю создавать, редактировать, управлять и выполнять моделями геопространственного анализа. GRASS Graphical Modeler написана командой разработчиков GRASS. Документация была создана [http://geo.fsv.cvut.cz/~landa/ Мартином Ланда]. Начиная с версии GRASS 6.4.2 это расширение включено в программу по умолчанию, отдельная установка не требуется.

На момент написания статьи расширение находилось в стадии разработки.

=Введение=

Расширение wxGUI Modeler в некоторой степени напоминает [http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 ArcGIS ModelBuilder], который в свою очередь, похож на [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler]. Согласно Википедии, Spatial Modeler впервые появилась в 1993 году. После этого в 2004 году ESRI (Environmental Systems Research Institute) создали собственный инструмент под названием ModelBuilder, [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler сообщает Википедия].

Расширение позволяет выполнять следующее:
* задавать действия (команды GRASS);
* задавать входящие данные (растровые, векторные и 3D-растровые);
* устанавливать связи между действиями и входными данными;
* задавать циклы и условия выполнения;
* проверять модель на работоспособность;
* запускать модель;
* сохранять настройки модели в файл (*.gxm);
* экспортировать модель в скрипт на Python'е;
* экспортировать концептуальную модель в изображение (поддерживаемые форматы: PNG, BMP, GIF, JPG, PCX, PNM, TIF, XPM).

Работа расширения GRASS wxGUI Modeler рассматривается на примере создания серии композитных изображений по данным LANDSAT 7. Если неохота искать и качать сцены с сайта [http://earthexplorer.usgs.gov/ USGS], то можно потренироваться на [http://gis-lab.info/data/samples/lt51700282007141mor00.7z доступных данных] на этом сайте.

=Задача=

Часто нужно сделать композитные изображения различных каналов LANDSAT. Обычно этот процесс разделён на несколько этапов:
# Импорт растров в GRASS (модуль r.in.gdal);
# Атмосферная коррекция для устранения влияния атмосферы (модуль i.landsat.toar);
# Автоматическое улучшение цветовой карты (модуль i.landsat.rgb);
# Создание композитного изображения (модуль r.composite).

====Цель====
Автоматически создавать скорректированные по атмосфере, композитные изображения следующих комбинаций каналов: 321, 453, 543, 742, 745, 754.

====Инструменты и данные====

* Операционная система Ubuntu 11.10
* GRASS 7.0.svn50461 (2012)
* Любой набор снимков LANDSAT (сенсор ETM+)

=Решение=

Предположим, что растры уже импортированы в GRASS, район GRASS установлен корректно и метод, используемый при атмосферной коррекции - "uncorrected".

===Алгоритм действий===
# Переименовать растры по шаблону B.* Например, ххххххххххххххх_B10 → B.1 (можно воспользоваться [http://grass.osgeo.org/wiki/LANDSAT#Hint:_Minimal_disk_space_copies скриптом] для переименования);
# Запустить расширение через меню File → Graphical Modeler или кликая на иконку [[Файл:Modeler-icon.png|thunmb|24px|Modeler icon]]
# Добавить команды, необходимые для решения поставленной задачи
::* i.landsat.toar -t --overwrite --verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 levels=32 output=321
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 levels=32 output=453
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 levels=32 output=543
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 levels=32 output=742
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 levels=32 output=745
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 levels=32 output=754
# Задать переменные (в нашем случае она одна - %metfile)
# Проверить модель на работоспособность
# Запустить модель

====Добавляем команды====
Прежде всего, следует начать с добавления новых команд (меню Model -> Add command).

[[Файл:Adding_new_module.png|center|Диалоговое окно Add command в GRASS wxGUI Modeler]]

====Задаём переменные====
Переменные задаются знаком %, т.е. переменная ''%metfile'' обозначает название заголовока файла (.met / MTL.txt) для сенсоров Landsat ETM + или TM5. Переменные могут быть следующих типов: строковые, целые числа, числа с плавающей точкой, векторные, растровые, набор данных или путь к файлу. Все переменные, используемые в модели, должны быть добавлены на вкладке Variables.

[[Файл:Modeler_variables.png|thumb|1000px|center|Вкладка Variables, позволяющая управлять переменными в GRASS Graphical Modeler]]
Таким образом, первая команда будет выглядеть так:

''i.landsat.toar -t –overwrite –verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0''

В результате мы должны получить список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели.
[[Файл:Modeler_items.png|thumb|1000px|center|Список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели в wxGUI Modeler]]

Если вернуться к вкладке Model, то можно увидеть блок-схему всего процесса.

[[Файл:Modeler_model1.png|thumb|1000px|center|Изначальная блок-схема в окне wxGUI Modeler]]
====Реорганизуем блок-схему====
Я советую реорганизовать схему так, чтобы она выглядела более или менее понятной для тех, кто будет использовать модель позже.
[[Файл:Model_image.png|thumb|1000px|center|Блок-схема, приведённая в нормальный вид]]
====Проверяем и запускам модель====
И наконец, следует проверить модель и запустить её!
[[Файл:Model_in_process.png|1000px|center|Модель в действии]]

=Выводы=

В результате запуска модели, шесть растров были готовы менее, чем за десять минут.
[[Файл:Results grass modeler.png|thumb|1000px|center|Коллаж из растров, созданных в результате работы GRASS wxGUI Modeler.]]

Время начала запуска: 9:34:16; время окончания работы модели: 9:41:35. Кроме того, помимо собственно композитных изображений были созданы скорректированные по атмосфере растры всех каналов, которые могут быть использованы для дальнейшего анализа. Впоследствии возможно сделать экспорт в сценарий Pyhton для более тонкой доработки модели.

=Ссылки=
Источник: [http://www.vladimir-naumov.name/blog/2012/02/02/graphical-modeler-in-grass/ Vladimir Naumov – Graphical Modeler in GRASS]

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler Официальная страница GRASS Graphical Modeler]

[http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 Справка ArcGIS ModelBuilder]

[http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler (википедия)]

[Файл:L7 toar composite.zip Файл модели и скрипт для переименования каналов LANDSAT]

Файл:L7 toar composite.zip

2012-10-09T09:48:16Z

Rhot: Архив содержит файл для запуска модели из GRASS wxGUI Modeler, а также скрипт для переименования каналов LANDSAT для работы модуля i.landsat.toar

Архив содержит файл для запуска модели из GRASS wxGUI Modeler, а также скрипт для переименования каналов LANDSAT для работы модуля i.landsat.toar

Краткое описание GRASS Graphical Modeler

2012-10-09T09:21:48Z

Rhot: /* Алгоритм действий */

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler GRASS Graphical Modeler] - это расширение GRASS, которое позволяет пользователю создавать, редактировать, управлять и выполнять моделями геопространственного анализа. GRASS Graphical Modeler написана командой разработчиков GRASS. Документация была создана [http://geo.fsv.cvut.cz/~landa/ Мартином Ланда]. Начиная с версии GRASS 6.4.2 это расширение включено в программу по умолчанию, отдельная установка не требуется.

На момент написания статьи расширение находилось в стадии разработки.

=Введение=

Расширение wxGUI Modeler в некоторой степени напоминает [http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 ArcGIS ModelBuilder], который в свою очередь, похож на [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler]. Согласно Википедии, Spatial Modeler впервые появилась в 1993 году. После этого в 2004 году ESRI (Environmental Systems Research Institute) создали собственный инструмент под названием ModelBuilder, [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler сообщает Википедия].

Расширение позволяет выполнять следующее:
* задавать действия (команды GRASS);
* задавать входящие данные (растровые, векторные и 3D-растровые);
* устанавливать связи между действиями и входными данными;
* задавать циклы и условия выполнения;
* проверять модель на работоспособность;
* запускать модель;
* сохранять настройки модели в файл (*.gxm);
* экспортировать модель в скрипт на Python'е;
* экспортировать концептуальную модель в изображение (поддерживаемые форматы: PNG, BMP, GIF, JPG, PCX, PNM, TIF, XPM).

Работа расширения GRASS wxGUI Modeler рассматривается на примере создания серии композитных изображений по данным LANDSAT 7. Если неохота искать и качать сцены с сайта [http://earthexplorer.usgs.gov/ USGS], то можно потренироваться на [http://gis-lab.info/data/samples/lt51700282007141mor00.7z доступных данных] на этом сайте.

=Задача=

Часто нужно сделать композитные изображения различных каналов LANDSAT. Обычно этот процесс разделён на несколько этапов:
# Импорт растров в GRASS (модуль r.in.gdal);
# Атмосферная коррекция для устранения влияния атмосферы (модуль i.landsat.toar);
# Автоматическое улучшение цветовой карты (модуль i.landsat.rgb);
# Создание композитного изображения (модуль r.composite).

====Цель====
Автоматически создавать скорректированные по атмосфере, композитные изображения следующих комбинаций каналов: 321, 453, 543, 742, 745, 754.

====Инструменты и данные====

* Операционная система Ubuntu 11.10
* GRASS 7.0.svn50461 (2012)
* Любой набор снимков LANDSAT (сенсор ETM+)

=Решение=

Предположим, что растры уже импортированы в GRASS, район GRASS установлен корректно и метод, используемый при атмосферной коррекции - "uncorrected".

===Алгоритм действий===
# Переименовать растры по шаблону B.* Например, ххххххххххххххх_B10 → B.1 (можно воспользоваться [http://grass.osgeo.org/wiki/LANDSAT#Hint:_Minimal_disk_space_copies скриптом] для переименования);
# Запустить расширение через меню File → Graphical Modeler или кликая на иконку [[Файл:Modeler-icon.png|thunmb|24px|Modeler icon]]
# Добавить команды, необходимые для решения поставленной задачи
::* i.landsat.toar -t --overwrite --verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 levels=32 output=321
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 levels=32 output=453
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 levels=32 output=543
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 levels=32 output=742
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 levels=32 output=745
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 levels=32 output=754
# Задать переменные (в нашем случае она одна - %metfile)
# Проверить модель на работоспособность
# Запустить модель

====Добавляем команды====
Прежде всего, следует начать с добавления новых команд (меню Model -> Add command).

[[Файл:Adding_new_module.png|center|Диалоговое окно Add command в GRASS wxGUI Modeler]]

====Задаём переменные====
Переменные задаются знаком %, т.е. переменная ''%metfile'' обозначает название заголовока файла (.met / MTL.txt) для сенсоров Landsat ETM + или TM5. Переменные могут быть следующих типов: строковые, целые числа, числа с плавающей точкой, векторные, растровые, набор данных или путь к файлу. Все переменные, используемые в модели, должны быть добавлены на вкладке Variables.

[[Файл:Modeler_variables.png|thumb|1000px|center|Вкладка Variables, позволяющая управлять переменными в GRASS Graphical Modeler]]
Таким образом, первая команда будет выглядеть так:

''i.landsat.toar -t –overwrite –verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0''

В результате мы должны получить список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели.
[[Файл:Modeler_items.png|thumb|1000px|center|Список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели в wxGUI Modeler]]

Если вернуться к вкладке Model, то можно увидеть блок-схему всего процесса.

[[Файл:Modeler_model1.png|thumb|1000px|center|Изначальная блок-схема в окне wxGUI Modeler]]
====Реорганизуем блок-схему====
Я советую реорганизовать схему так, чтобы она выглядела более или менее понятной для тех, кто будет использовать модель позже.
[[Файл:Model_image.png|thumb|1000px|center|Блок-схема, приведённая в нормальный вид]]
====Проверяем и запускам модель====
И наконец, следует проверить модель и запустить её!
[[Файл:Model_in_process.png|1000px|center|Модель в действии]]

=Выводы=

В результате запуска модели, шесть растров были готовы менее, чем за десять минут.
[[Файл:Results grass modeler.png|thumb|1000px|center|Коллаж из растров, созданных в результате работы GRASS wxGUI Modeler.]]

Время начала запуска: 9:34:16; время окончания работы модели: 9:41:35. Кроме того, помимо собственно композитных изображений были созданы скорректированные по атмосфере растры всех каналов, которые могут быть использованы для дальнейшего анализа. Впоследствии возможно сделать экспорт в сценарий Pyhton для более тонкой доработки модели.

=Ссылки=
Источник: [http://www.vladimir-naumov.name/blog/2012/02/02/graphical-modeler-in-grass/ Vladimir Naumov – Graphical Modeler in GRASS]

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler Официальная страница GRASS Graphical Modeler]

[http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 Справка ArcGIS ModelBuilder]

[http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler (википедия)]

Краткое описание GRASS Graphical Modeler

2012-10-09T09:20:00Z

Rhot: /* Алгоритм действий */

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler GRASS Graphical Modeler] - это расширение GRASS, которое позволяет пользователю создавать, редактировать, управлять и выполнять моделями геопространственного анализа. GRASS Graphical Modeler написана командой разработчиков GRASS. Документация была создана [http://geo.fsv.cvut.cz/~landa/ Мартином Ланда]. Начиная с версии GRASS 6.4.2 это расширение включено в программу по умолчанию, отдельная установка не требуется.

На момент написания статьи расширение находилось в стадии разработки.

=Введение=

Расширение wxGUI Modeler в некоторой степени напоминает [http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 ArcGIS ModelBuilder], который в свою очередь, похож на [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler]. Согласно Википедии, Spatial Modeler впервые появилась в 1993 году. После этого в 2004 году ESRI (Environmental Systems Research Institute) создали собственный инструмент под названием ModelBuilder, [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler сообщает Википедия].

Расширение позволяет выполнять следующее:
* задавать действия (команды GRASS);
* задавать входящие данные (растровые, векторные и 3D-растровые);
* устанавливать связи между действиями и входными данными;
* задавать циклы и условия выполнения;
* проверять модель на работоспособность;
* запускать модель;
* сохранять настройки модели в файл (*.gxm);
* экспортировать модель в скрипт на Python'е;
* экспортировать концептуальную модель в изображение (поддерживаемые форматы: PNG, BMP, GIF, JPG, PCX, PNM, TIF, XPM).

Работа расширения GRASS wxGUI Modeler рассматривается на примере создания серии композитных изображений по данным LANDSAT 7. Если неохота искать и качать сцены с сайта [http://earthexplorer.usgs.gov/ USGS], то можно потренироваться на [http://gis-lab.info/data/samples/lt51700282007141mor00.7z доступных данных] на этом сайте.

=Задача=

Часто нужно сделать композитные изображения различных каналов LANDSAT. Обычно этот процесс разделён на несколько этапов:
# Импорт растров в GRASS (модуль r.in.gdal);
# Атмосферная коррекция для устранения влияния атмосферы (модуль i.landsat.toar);
# Автоматическое улучшение цветовой карты (модуль i.landsat.rgb);
# Создание композитного изображения (модуль r.composite).

====Цель====
Автоматически создавать скорректированные по атмосфере, композитные изображения следующих комбинаций каналов: 321, 453, 543, 742, 745, 754.

====Инструменты и данные====

* Операционная система Ubuntu 11.10
* GRASS 7.0.svn50461 (2012)
* Любой набор снимков LANDSAT (сенсор ETM+)

=Решение=

Предположим, что растры уже импортированы в GRASS, район GRASS установлен корректно и метод, используемый при атмосферной коррекции - "uncorrected".

===Алгоритм действий===
# Переименовать растры по шаблону B.* Например, ххххххххххххххх_B10 → B.1 (можно воспользоваться [http://grass.osgeo.org/wiki/LANDSAT#Hint:_Minimal_disk_space_copies скриптом] для переименования);
# Запустить расширение через меню File → Graphical Modeler или кликая на иконку [[Файл:Modeler-icon.png|thunmb|24px|Modeler icon]]
# Добавить команды, необходимые для решения поставленной задачи
::* i.landsat.toar -t --overwrite --verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 levels=32 output=321
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 levels=32 output=453
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 levels=32 output=543
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 levels=32 output=742
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 levels=32 output=745
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 levels=32 output=754
# Проверить модель на работоспособность
# Запустить модель

====Добавляем команды====
Прежде всего, следует начать с добавления новых команд (меню Model -> Add command).

[[Файл:Adding_new_module.png|center|Диалоговое окно Add command в GRASS wxGUI Modeler]]

====Задаём переменные====
Переменные задаются знаком %, т.е. переменная ''%metfile'' обозначает название заголовока файла (.met / MTL.txt) для сенсоров Landsat ETM + или TM5. Переменные могут быть следующих типов: строковые, целые числа, числа с плавающей точкой, векторные, растровые, набор данных или путь к файлу. Все переменные, используемые в модели, должны быть добавлены на вкладке Variables.

[[Файл:Modeler_variables.png|thumb|1000px|center|Вкладка Variables, позволяющая управлять переменными в GRASS Graphical Modeler]]
Таким образом, первая команда будет выглядеть так:

''i.landsat.toar -t –overwrite –verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0''

В результате мы должны получить список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели.
[[Файл:Modeler_items.png|thumb|1000px|center|Список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели в wxGUI Modeler]]

Если вернуться к вкладке Model, то можно увидеть блок-схему всего процесса.

[[Файл:Modeler_model1.png|thumb|1000px|center|Изначальная блок-схема в окне wxGUI Modeler]]
====Реорганизуем блок-схему====
Я советую реорганизовать схему так, чтобы она выглядела более или менее понятной для тех, кто будет использовать модель позже.
[[Файл:Model_image.png|thumb|1000px|center|Блок-схема, приведённая в нормальный вид]]
====Проверяем и запускам модель====
И наконец, следует проверить модель и запустить её!
[[Файл:Model_in_process.png|1000px|center|Модель в действии]]

=Выводы=

В результате запуска модели, шесть растров были готовы менее, чем за десять минут.
[[Файл:Results grass modeler.png|thumb|1000px|center|Коллаж из растров, созданных в результате работы GRASS wxGUI Modeler.]]

Время начала запуска: 9:34:16; время окончания работы модели: 9:41:35. Кроме того, помимо собственно композитных изображений были созданы скорректированные по атмосфере растры всех каналов, которые могут быть использованы для дальнейшего анализа. Впоследствии возможно сделать экспорт в сценарий Pyhton для более тонкой доработки модели.

=Ссылки=
Источник: [http://www.vladimir-naumov.name/blog/2012/02/02/graphical-modeler-in-grass/ Vladimir Naumov – Graphical Modeler in GRASS]

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler Официальная страница GRASS Graphical Modeler]

[http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 Справка ArcGIS ModelBuilder]

[http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler (википедия)]

Краткое описание GRASS Graphical Modeler

2012-10-09T09:09:38Z

Rhot: /* Алгоритм действий */

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler GRASS Graphical Modeler] - это расширение GRASS, которое позволяет пользователю создавать, редактировать, управлять и выполнять моделями геопространственного анализа. GRASS Graphical Modeler написана командой разработчиков GRASS. Документация была создана [http://geo.fsv.cvut.cz/~landa/ Мартином Ланда]. Начиная с версии GRASS 6.4.2 это расширение включено в программу по умолчанию, отдельная установка не требуется.

На момент написания статьи расширение находилось в стадии разработки.

=Введение=

Расширение wxGUI Modeler в некоторой степени напоминает [http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 ArcGIS ModelBuilder], который в свою очередь, похож на [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler]. Согласно Википедии, Spatial Modeler впервые появилась в 1993 году. После этого в 2004 году ESRI (Environmental Systems Research Institute) создали собственный инструмент под названием ModelBuilder, [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler сообщает Википедия].

Расширение позволяет выполнять следующее:
* задавать действия (команды GRASS);
* задавать входящие данные (растровые, векторные и 3D-растровые);
* устанавливать связи между действиями и входными данными;
* задавать циклы и условия выполнения;
* проверять модель на работоспособность;
* запускать модель;
* сохранять настройки модели в файл (*.gxm);
* экспортировать модель в скрипт на Python'е;
* экспортировать концептуальную модель в изображение (поддерживаемые форматы: PNG, BMP, GIF, JPG, PCX, PNM, TIF, XPM).

Работа расширения GRASS wxGUI Modeler рассматривается на примере создания серии композитных изображений по данным LANDSAT 7. Если неохота искать и качать сцены с сайта [http://earthexplorer.usgs.gov/ USGS], то можно потренироваться на [http://gis-lab.info/data/samples/lt51700282007141mor00.7z доступных данных] на этом сайте.

=Задача=

Часто нужно сделать композитные изображения различных каналов LANDSAT. Обычно этот процесс разделён на несколько этапов:
# Импорт растров в GRASS (модуль r.in.gdal);
# Атмосферная коррекция для устранения влияния атмосферы (модуль i.landsat.toar);
# Автоматическое улучшение цветовой карты (модуль i.landsat.rgb);
# Создание композитного изображения (модуль r.composite).

====Цель====
Автоматически создавать скорректированные по атмосфере, композитные изображения следующих комбинаций каналов: 321, 453, 543, 742, 745, 754.

====Инструменты и данные====

* Операционная система Ubuntu 11.10
* GRASS 7.0.svn50461 (2012)
* Любой набор снимков LANDSAT (сенсор ETM+)

=Решение=

Предположим, что растры уже импортированы в GRASS, район GRASS установлен корректно и метод, используемый при атмосферной коррекции - "uncorrected".

===Алгоритм действий===
# Переименовать растры по шаблону B.* Например, ххххххххххххххх_B10 → B.1 (можно воспользоваться [http://grass.osgeo.org/wiki/LANDSAT#Hint:_Minimal_disk_space_copies скриптом] для переименования);
# Запускаем расширение через меню File → Graphical Modeler или кликая на иконку [[Файл:Modeler-icon.png|thunmb|24px|Modeler icon]]
# Добавляем команды, необходимые для решения поставленной задачи
::* i.landsat.toar -t --overwrite --verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 levels=32 output=321
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 levels=32 output=453
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 levels=32 output=543
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 levels=32 output=742
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 levels=32 output=745
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 levels=32 output=754

====Добавляем команды====
Прежде всего, следует начать с добавления новых команд (меню Model -> Add command).

[[Файл:Adding_new_module.png|center|Диалоговое окно Add command в GRASS wxGUI Modeler]]

====Задаём переменные====
Переменные задаются знаком %, т.е. переменная ''%metfile'' обозначает название заголовока файла (.met / MTL.txt) для сенсоров Landsat ETM + или TM5. Переменные могут быть следующих типов: строковые, целые числа, числа с плавающей точкой, векторные, растровые, набор данных или путь к файлу. Все переменные, используемые в модели, должны быть добавлены на вкладке Variables.

[[Файл:Modeler_variables.png|thumb|1000px|center|Вкладка Variables, позволяющая управлять переменными в GRASS Graphical Modeler]]
Таким образом, первая команда будет выглядеть так:

''i.landsat.toar -t –overwrite –verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0''

В результате мы должны получить список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели.
[[Файл:Modeler_items.png|thumb|1000px|center|Список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели в wxGUI Modeler]]

Если вернуться к вкладке Model, то можно увидеть блок-схему всего процесса.

[[Файл:Modeler_model1.png|thumb|1000px|center|Изначальная блок-схема в окне wxGUI Modeler]]
====Реорганизуем блок-схему====
Я советую реорганизовать схему так, чтобы она выглядела более или менее понятной для тех, кто будет использовать модель позже.
[[Файл:Model_image.png|thumb|1000px|center|Блок-схема, приведённая в нормальный вид]]
====Проверяем и запускам модель====
И наконец, следует проверить модель и запустить её!
[[Файл:Model_in_process.png|1000px|center|Модель в действии]]

=Выводы=

В результате запуска модели, шесть растров были готовы менее, чем за десять минут.
[[Файл:Results grass modeler.png|thumb|1000px|center|Коллаж из растров, созданных в результате работы GRASS wxGUI Modeler.]]

Время начала запуска: 9:34:16; время окончания работы модели: 9:41:35. Кроме того, помимо собственно композитных изображений были созданы скорректированные по атмосфере растры всех каналов, которые могут быть использованы для дальнейшего анализа. Впоследствии возможно сделать экспорт в сценарий Pyhton для более тонкой доработки модели.

=Ссылки=
Источник: [http://www.vladimir-naumov.name/blog/2012/02/02/graphical-modeler-in-grass/ Vladimir Naumov – Graphical Modeler in GRASS]

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler Официальная страница GRASS Graphical Modeler]

[http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 Справка ArcGIS ModelBuilder]

[http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler (википедия)]

Краткое описание GRASS Graphical Modeler

2012-10-09T09:09:03Z

Rhot: /* Решение */

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler GRASS Graphical Modeler] - это расширение GRASS, которое позволяет пользователю создавать, редактировать, управлять и выполнять моделями геопространственного анализа. GRASS Graphical Modeler написана командой разработчиков GRASS. Документация была создана [http://geo.fsv.cvut.cz/~landa/ Мартином Ланда]. Начиная с версии GRASS 6.4.2 это расширение включено в программу по умолчанию, отдельная установка не требуется.

На момент написания статьи расширение находилось в стадии разработки.

=Введение=

Расширение wxGUI Modeler в некоторой степени напоминает [http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 ArcGIS ModelBuilder], который в свою очередь, похож на [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler]. Согласно Википедии, Spatial Modeler впервые появилась в 1993 году. После этого в 2004 году ESRI (Environmental Systems Research Institute) создали собственный инструмент под названием ModelBuilder, [http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler сообщает Википедия].

Расширение позволяет выполнять следующее:
* задавать действия (команды GRASS);
* задавать входящие данные (растровые, векторные и 3D-растровые);
* устанавливать связи между действиями и входными данными;
* задавать циклы и условия выполнения;
* проверять модель на работоспособность;
* запускать модель;
* сохранять настройки модели в файл (*.gxm);
* экспортировать модель в скрипт на Python'е;
* экспортировать концептуальную модель в изображение (поддерживаемые форматы: PNG, BMP, GIF, JPG, PCX, PNM, TIF, XPM).

Работа расширения GRASS wxGUI Modeler рассматривается на примере создания серии композитных изображений по данным LANDSAT 7. Если неохота искать и качать сцены с сайта [http://earthexplorer.usgs.gov/ USGS], то можно потренироваться на [http://gis-lab.info/data/samples/lt51700282007141mor00.7z доступных данных] на этом сайте.

=Задача=

Часто нужно сделать композитные изображения различных каналов LANDSAT. Обычно этот процесс разделён на несколько этапов:
# Импорт растров в GRASS (модуль r.in.gdal);
# Атмосферная коррекция для устранения влияния атмосферы (модуль i.landsat.toar);
# Автоматическое улучшение цветовой карты (модуль i.landsat.rgb);
# Создание композитного изображения (модуль r.composite).

====Цель====
Автоматически создавать скорректированные по атмосфере, композитные изображения следующих комбинаций каналов: 321, 453, 543, 742, 745, 754.

====Инструменты и данные====

* Операционная система Ubuntu 11.10
* GRASS 7.0.svn50461 (2012)
* Любой набор снимков LANDSAT (сенсор ETM+)

=Решение=

Предположим, что растры уже импортированы в GRASS, район GRASS установлен корректно и метод, используемый при атмосферной коррекции - "uncorrected".

===Алгоритм действий===
# Переименовать растры по шаблону B.* Например, ххххххххххххххх_B10 → B.1 (можно воспользоваться [http://grass.osgeo.org/wiki/LANDSAT#Hint:_Minimal_disk_space_copies скриптом] для переименования);
# Запускаем расширение через меню File → Graphical Modeler или кликая на иконку [[Файл:Modeler-icon.png|thunmb|24px|Modeler icon]]]
# Добавляем команды, необходимые для решения поставленной задачи
::* i.landsat.toar -t --overwrite --verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.3 green=toar.2 blue=toar.1 levels=32 output=321
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.4 green=toar.5 blue=toar.3 levels=32 output=453
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.5 green=toar.4 blue=toar.3 levels=32 output=543
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.2 levels=32 output=742
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.4 blue=toar.5 levels=32 output=745
::* i.landsat.rgb --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 strength=98
::* r.composite --overwrite --verbose red=toar.7 green=toar.5 blue=toar.4 levels=32 output=754

====Добавляем команды====
Прежде всего, следует начать с добавления новых команд (меню Model -> Add command).

[[Файл:Adding_new_module.png|center|Диалоговое окно Add command в GRASS wxGUI Modeler]]

====Задаём переменные====
Переменные задаются знаком %, т.е. переменная ''%metfile'' обозначает название заголовока файла (.met / MTL.txt) для сенсоров Landsat ETM + или TM5. Переменные могут быть следующих типов: строковые, целые числа, числа с плавающей точкой, векторные, растровые, набор данных или путь к файлу. Все переменные, используемые в модели, должны быть добавлены на вкладке Variables.

[[Файл:Modeler_variables.png|thumb|1000px|center|Вкладка Variables, позволяющая управлять переменными в GRASS Graphical Modeler]]
Таким образом, первая команда будет выглядеть так:

''i.landsat.toar -t –overwrite –verbose input_prefix=B. output_prefix=toar. metfile=%metfile sensor=tm7 method=uncorrected percent=0.01 pixel=1000 sat_zenith=8.2000 rayleigh=0.0''

В результате мы должны получить список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели.
[[Файл:Modeler_items.png|thumb|1000px|center|Список команд, которые будут выполнены автоматически при запуске модели в wxGUI Modeler]]

Если вернуться к вкладке Model, то можно увидеть блок-схему всего процесса.

[[Файл:Modeler_model1.png|thumb|1000px|center|Изначальная блок-схема в окне wxGUI Modeler]]
====Реорганизуем блок-схему====
Я советую реорганизовать схему так, чтобы она выглядела более или менее понятной для тех, кто будет использовать модель позже.
[[Файл:Model_image.png|thumb|1000px|center|Блок-схема, приведённая в нормальный вид]]
====Проверяем и запускам модель====
И наконец, следует проверить модель и запустить её!
[[Файл:Model_in_process.png|1000px|center|Модель в действии]]

=Выводы=

В результате запуска модели, шесть растров были готовы менее, чем за десять минут.
[[Файл:Results grass modeler.png|thumb|1000px|center|Коллаж из растров, созданных в результате работы GRASS wxGUI Modeler.]]

Время начала запуска: 9:34:16; время окончания работы модели: 9:41:35. Кроме того, помимо собственно композитных изображений были созданы скорректированные по атмосфере растры всех каналов, которые могут быть использованы для дальнейшего анализа. Впоследствии возможно сделать экспорт в сценарий Pyhton для более тонкой доработки модели.

=Ссылки=
Источник: [http://www.vladimir-naumov.name/blog/2012/02/02/graphical-modeler-in-grass/ Vladimir Naumov – Graphical Modeler in GRASS]

[http://grass.osgeo.org/wiki/WxGUI_Modeler Официальная страница GRASS Graphical Modeler]

[http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//002w00000001000000 Справка ArcGIS ModelBuilder]

[http://en.wikipedia.org/wiki/ERDAS_IMAGINE#ERDAS_IMAGINE_Spatial_Modeler ERDAS IMAGINE Spatial Modeler (википедия)]

Файл:Modeler-icon.png

2012-10-09T09:00:09Z

Rhot: Modeler icon

Modeler icon

Краткое описание GRASS Graphical Modeler

2012-10-09T07:02:39Z

Rhot: /* Введение */

Краткое описание GRASS Graphical Modeler

2012-10-09T05:55:59Z

Rhot: /* Введение */

Краткое описание GRASS Graphical Modeler

2012-10-09T05:55:18Z

Rhot: /* Введение */

Краткое описание GRASS Graphical Modeler

2012-10-09T05:49:04Z

Rhot:

Краткое описание GRASS Graphical Modeler

2012-10-09T05:45:54Z

Rhot: /* Добавляем команды */

Краткое описание GRASS Graphical Modeler

2012-10-09T05:42:59Z

Rhot: /* Введение */

Краткое описание GRASS Graphical Modeler

2012-10-09T05:42:32Z

Rhot: /* Введение */

Краткое описание GRASS Graphical Modeler

2012-10-09T05:40:20Z

Rhot: /* Введение */