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13款免费开源GIS软件推荐 QGIS QGIS 是一个开源的地理信息系统,自2002年5月诞生以来,已经发展成为一种广泛使用的软件。它运行在Unix、Windows和macOS上,使用Qt工具包和C++开发,界面友好,易于使用。 gvSIG gvSIG 是一个强大且易于使用的GIS软件,支持各种格式的数据处理,包括矢量和栅格数据、文件、数据库和远程服务。它的桌面版设计为易于扩展,允许用户根据需求进行定制开发。 Whitebox GAT hitebox Geospatial Analysis Tools (GAT) 是一个开源的、跨平台的GIS和遥感软件包,遵循GNU通用公共许可证。它提供了丰富的地理分析工具。 SAGA GIS ️ System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA GIS) 是一种用于编辑空间数据的GIS程序,最初由德国哥廷根大学自然地理系开发,现已由国际开发者社区维护和扩展。 GRASS GIS RASS GIS (Geographic Resources Analysis Support System) 是一个免费、开放源代码的GIS,主要用于处理栅格、拓扑矢量、影像和图表数据。 MapWindow MapWindow GIS 是一个开源的GIS应用程序,提供了一组可编程的映射组件。它已被美国环境保护署作为流域分析建模软件的主要GIS平台。 ILWIS ILWIS 是一个开源的GIS软件,广泛应用于各种地理信息分析和可视化。 GeoDa GeoDa 是一个开源的地理数据分析工具,特别适合空间数据的探索性分析。 uDig uDig 是一个开源的GIS编辑器,支持多种数据格式和空间分析功能。 OpenJump penJump 是一个开源的Java GIS框架,提供了丰富的地理数据处理和分析功能。 Diva GIS ️ Diva GIS 是一个专为数据可视化和地理分析设计的开源软件。 FalconView alconView 是一个开源的遥感图像处理和分析软件,支持多种遥感数据格式。 OrbisGIS OrbisGIS 是一个开源的GIS软件,特别适合全球尺度的地理信息分析和可视化。
QGIS城市路网空间句法分析全攻略 嘿,大家好!今天我要和大家分享一个超级实用的教程——如何用QGIS和sDNA插件进行城市路网的空间句法分析。这个方法可以帮助我们更好地理解道路的可达性和其他一些重要的指标。话不多说,直接进入正题吧! 𘠧쬤𘀦℥䄧路网图层 首先,我们需要对路网图层进行一些预处理。具体来说,就是删掉那些我们不需要分析的部分。比如说,如果你只对某个特定区域感兴趣,那就把那些多余的线路删掉吧。 𘠧쬤离桥梁隧道和普通道路 接下来,我们要用表达式分别选取出桥梁和隧道的部分,以及普通道路的部分。这一步非常关键,因为高架立交很容易被误判为十字路口,从而影响后续的分析。 𘠧쬤𘉦䄧路网图层 然后,我们用v.clean工具来处理普通道路图层,这样路网会在交叉点分段。接着,把处理好的普通道路图层和桥梁隧道图层合并,再用Multipart to singleparts命令进行二次处理。 𘠧쬥步:使用sDNA插件进行积分分析 现在,轮到我们的主角——sDNA插件上场了!用Integral Analysis来分析路网,选择合适的度量方式和半径。欧几里得度量更适合熟悉该地区的居民或者使用导航的司机;而角度度量则更适合不太熟悉该地区的居民或者citywalk的状态。如果你只分析骑行或步行,也可以选择对应的度量方式。 𘠧쬤姜和导出结果 最后,更改显示模式来查看分析结果,并导出图片。这样,你就可以轻松地看到不同路段的重要性了。 𘠦事项 一定要把路网投影到米为单位的坐标系。 选择合适的度量方式和半径。这个需要根据具体的分析对象和场景来定。比如说,步行流量可以选择800米,而车流量则需要2000米以上。 𘠩录 最后一张图附上了分析结果的缩写及其含义,红色框内为常用的指标。大家可以参考一下,这样更容易理解结果。 好了,今天的教程就到这里啦!希望大家能从中学到一些有用的东西。如果有任何问题,欢迎在评论区留言哦!
约塞米蒂山谷从瓦沃纳隧道到特纳亚溪的地图。略带复古气息的外观似乎效果不错。工具:QGIS、Blender、Photoshop
深度学习在遥感图像处理中的实践指南 《Deep Learning for Remote Sensing Images with Open Source Software》是一本由R㩭i Cresson撰写的专业指南,专注于如何使用免费开源工具处理遥感图像,并结合深度学习技术。这本书是该领域首部全面的实践手册,详细阐述了如何将深度学习技术应用于公开的遥感数据和开源软件中。 创新性:这本书首次展示了深度学习在遥感数据(如Spot-7和Sentinel-2图像、OpenStreetMap地理信息)和开源软件(如QGIS、Orfeo ToolBox、TensorFlow)上的应用。 实用性:书中介绍的方法适用于实际图像和数据,适合进行大规模处理和GIS应用。 深度学习模型:本书讨论了最新的适用于遥感领域的深度学习模型,这些模型主要用于土地利用分类,但也适用于图像复原等其他通用方法。 易于上手:书籍适合深度学习新手和有一定GIS背景的读者,无需编程经验即可掌握实用技巧。 分步实践:通过一系列分步骤的遥感数据处理实例,包括深度学习技术的应用。 书籍内容覆盖了背景知识、基于块的分类、语义分割和图像复原等主题。作者R㩭i Cresson是法国国家环境与农业科技研究院的研究人员,他的研究领域包括遥感图像处理、高性能计算和地理空间数据的互操作性。 这本书为遥感图像处理领域的专业人士和学生提供了宝贵的资源,帮助他们结合理论与实践,利用现有的工具和数据应用深度学习技术。
QGIS中如何按边界裁剪高程图 想要在QGIS中按杭州地区的边界裁剪DEM数据?以下是详细步骤: 一、导入数据 首先,导入你的矢量数据和DEM数据。确保你的DEM数据覆盖了整个杭州地区。 二、裁剪DEM数据 ✂️ 选择菜单中的“栅格”选项,然后点击“提取”,再选择“按掩模图层裁剪栅格...”。 在弹出的窗口中,输入图层选择你导入的DEM文件,掩模图层选择杭州地区的shp矢量图层数据。你可以指定无数据值为0,然后设置保存名称和路径。 点击运行,裁剪后的DEM数据会自动加入图层。 三、渲染高程数据 芩✨: 双击裁剪好的图层,调出图层属性。 在符号化中选择渲染类型为单波段伪彩色。 选择合适的颜色渐变,点击确定。 山体阴影渲染: 双击裁剪好的图层,调出图层属性。 在符号化中选择渲染类型为山体阴影。 选择双线性重采样,点击确定。 等高线渲染: 双击裁剪好的图层,调出图层属性。 在符号化中选择渲染类型为等值线。 修改等值线范围和颜色等参数,点击确定。 通过以上步骤,你就可以轻松按杭州地区的边界裁剪DEM数据并进行各种渲染处理了!
Nov. 21️木曜日✨ 今天算是有实质性进展了[哇]上午把SWAT重做了5年的daily和monthly两个版本。下午把MODFLOW用100㗱00的网格重做了一版。然后测试了6版QGIS,结论是:1. SWAT的输入数据要用default文件夹下的;2. grid的属性表要按照老师给我的那一版做;3. QGIS里的河流要选根据MODFLOW生成的;4. QGIS用200㗲00的网格只能跑492天,但水平衡和地表地下交换两个部分都是正常的。用100㗱00的网格能跑完整的1826天,但只能显示地表地下交换,水平衡部分有问题𘠦天再把MODFLOW里100㗱00重做一版吧。既然200㗲00的结果部分两个都是正常的,那就应该不是SWAT的问题。明天可以重做一版100㗱00的,再做一版150㗱50的𘠥᤺快半个月的问题,终于算是推进了一小下下[哇]至少证明了之前只能跑492天应该是数据量太大,电脑带不动的原因,也算是解决了一个小问题。至于结果部分有缺失,可能还是输入数据的问题,再调试调试吧希望11月结束前能把QGIS调好这样就剩GCMs的几个模型了𘠰 啊啊啊啊啊啊算是处于对侯明昊的疯狂上头期啦[哇]越了解越爱了[哇]但这哥最近惨也是真的惨。播了个剧,结果主线被删、高光被删、不给开滤镜、还被皇族掀桌;录了个综艺,结果天天拿他祭天,各种无下限爆隐私、完全不在乎艺人感受。最后得出结论,小猫哥真的是好脾气+情绪稳定的神[悲伤]再这么虐下去我都快成忠粉了[悲伤]𘠰 好像,每隔几年就会想去北京过一年冬天。上一次,是2021年的冬天,在看《一年一度喜剧大赛》;这一次,是2024年,刚看完《大梦归离》𘀀
GIS学习:如何高效掌握关键技能? 在GIS领域取得成功,不仅仅取决于努力,更在于如何高效地学习和掌握关键技能。갟 对于那些希望在这一领域深入发展的学习者来说,明确的学习路线和技术重点至关重要。以下是一些实用的建议: 1️⃣ 掌握核心课程:地理信息科学专业的核心课程主要分为四大类,包括地学基础、遥感信息、地理信息系统和计算机技术。 2️⃣ 精通GIS软件:熟练掌握主流GIS软件,如Arcgis和QGIS,以及专题软件。寸 学会利用脚本语言(如Python)进行自动化处理,提高效率。 3️⃣ 学习英语和GIS专业英语:英语是获取国际资源和交流的重要工具,而GIS专业英语能帮助你更深入地理解专业术语和文献。 4️⃣ 编程语言:根据你的工作内容,至少掌握C/C++/Java中的一门编程语言。悦有余力,可以学习其他语言,但记住,语言不是越新越好。 5️⃣ 前端学习:了解HTML、CSS、JavaScript等Web前端基础知识,掌握React、Vue、Angular等主流前端框架的使用方法。 学会使用地图可视化库,如OpenLayers、Leaflet、Mapbox GL JS,实现复杂的地图交互和可视化效果。 6️⃣ 后端及AI学习:如果学有余力,并且感兴趣,建议涉猎学习后端技术和人工智能相关知识。 此外,养成写技术笔记的习惯,尝试使用云服务器和某德开放平台等进行实践。 记住,GIS是一个多学科领域,需要你不断地学习和探索。
易村庄规划平面图制作 快速生成一张美观且实用的村庄规划平面图吗?来,跟着步骤一起操作吧! 首先,收集你的村庄数据,包括地形、土地利用和建筑分布等。 姝,使用GIS软件,如ArcGIS或QGIS,导入并整理这些数据。你可以通过缓冲区分析和网络分析来规划未来的土地利用。 规𖥐,将GIS生成的平面图导入Photoshop进行美化。调整色彩,让图面更生动;添加标注,如道路名称、区域功能等;还可以加入树木、景观等元素,丰富图面。 最后,别忘了检查图面的清晰度和美观度,确保一切完美无瑕。 小贴士:保持图面简洁,避免元素过多;注重细节,如字体和颜色搭配;多练习,提升你的制作技巧! 现在,你可以轻松制作出一张专业的村庄规划平面图啦!
常见的开源WebGIS平台有哪些? 一直以来,我觉得地理信息科学(GIS)中最有发展前景的就是WebGIS开发。随着市场需求的变化,越来越多的企业开始关注WebGIS应用,许多开发者也纷纷加入GIS的行列。这导致了许多开源GIS项目的涌现。今天,我想和大家聊聊那些常见的开源WebGIS平台。由于篇幅有限,我会重点介绍一些常用的框架,如果有不对的地方,欢迎大家指正~ 桌面工具 寸 QGIS、uDig、GRASS等:这些工具主要用于制图,在桌面端加载数据并进行编辑。比如,QGIS是一个用户界面友好的桌面GIS,支持Linux、UNIX、Mac OSX和Windows等多个平台。它基于Qt(一个跨平台的图形工具软件包),使用C++语言开发,用户界面非常友好。 服务器端 GeoServer、MapServer、Geodjango等:GeoServer是基于J2EE框架的,而MapServer的核心部分则是基于C语言的。这些服务器端工具可以方便地发布地图数据,允许用户进行数据的更新、删除和插入操作。通过这些工具,地理信息可以在用户之间迅速共享。 数据库 PostGIS、PostgreSQL、MySQL等:这些数据库主要用于存储空间数据。比如,PostGIS是PostgreSQL的一个扩展,支持地理空间对象。 客户端 𑊑GIS、OpenLayers、OpenScales、Worldkit等:这些客户端开发框架可以帮助开发者构建各种WebGIS应用。比如,OpenLayers是一个非常流行的JavaScript库,用于在Web页面上显示和编辑地理空间数据。 uDig:这是一个开源的桌面应用程序框架,基于Java和Eclipse平台,支持shp格式地图文件的编辑和查看。它对OpenGIS标准、WebGIS、网络地图服务器和网络功能服务器有特别的加强。 总结 以上只是一些常见的开源WebGIS平台和工具的简要介绍。实际上,WebGIS的应用和发展非常广泛和深入,每个开发者都可以根据自己的需求选择合适的工具和平台来进行开发。希望这篇文章能对你有所帮助!
GIS核心概念详解:地理空间数据的秘密 地理信息系统(GIS)是一个强大的工具,专门用来处理地理空间数据。它结合了地理学、计算机科学和数据分析技术,帮助我们解决各种复杂的现实问题。GIS能够整合地理数据和属性数据,将其数字化并可视化,从而支持决策制定。 GIS的核心组成部分 硬件:包括计算机和存储设备等基础设备。 软件:如ArcGIS和QGIS,这些软件支持数据的分析和可视化。 数据:分为空间数据(如坐标)和属性数据(如人口密度)。 人员:包括开发者、分析师和决策者等。 方法:涵盖了从数据采集到可视化的整个技术流程。 数据类型 矢量数据:用点、线、多边形来表示地理特征,比如建筑物。 栅格数据:用像素来表示地理信息,比如遥感图像。 GIS的功能 ️ 数据采集与管理:通过遥感和GPS等技术收集和存储数据。 数据分析:包括空间分析(如缓冲区分析)和网络分析(如路径优化)。 可视化:通过地图和三维模型展示分析结果。 模拟与预测:例如预测自然灾害的影响。 共享与协作:云GIS支持团队间的数据共享和协作。 应用领域 城市规划:用于土地利用和交通优化。 环境保护:监测森林覆盖和水质。 灾害管理:模拟地震等自然灾害的影响。 农业资源:评估土壤和水资源。 交通物流:优化运输路线。 公共健康:分析疾病传播。 优势与挑战 优势: 直观的数据展示; 自动化处理提高效率; 广泛适用; 提供科学决策依据。 挑战: 数据质量差异; 技术门槛高; 高硬件和软件成本; 隐私问题。 应用案例 台风路径预测:辅助防灾部署。 交通优化:缓解城市拥堵。 火灾监测:实时定位火点。 未来发展方向 云GIS:提升处理能力。 实时GIS:动态数据更新。 三维GIS:增强地形表现。 AI结合GIS:智能化地理数据分析。 移动GIS:支持现场采集与分析。 总结 GIS凭借强大的地理数据处理能力,在城市规划、环境监测等领域扮演重要角色。未来,GIS将结合云计算、AI等技术,为社会可持续发展提供支持。
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