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とらりもん - Search Results

  • とらりもんHOME - [*[[GIS入門]]]
  • GSI 5m DEM - [* [[https://tm23forest.com/contents/python-jpgis-gml-dem-geotiff]]]
  • トレーニングコース - [!GIS]
  • abbreviation - [* SRS = spatial reference system. in: GIS.]
  • memo_Nasahara - [ >>> gisbase = os.environ['GISBASE']]
  • GRASSを用いたオブジェクトベース分類 - [!! Segmentation in QGIS.(OTB)]
  • Orfeo Toolbox - [! Segmentation in QGIS.(OTB)]
  • リモートセンシングに関する用語 - [* レジストレーション (registratoin)[1]:ある画像を別の画像あるいは地図に重ねあわせる処理.]
  • Google Earthをさわってみよう - [ Google Earthは、Google社がインターネット上で無料公開している、一種のGISソフトである。専門的なGIS解析を処理する機能は持っていないが、地球上の全ての場所を、かなりの高分解能で、シームレスに、しかも三次元的に表示することができ、さらに、その上にユーザー独自の地理情報を重ねて表示することができる。そのような観点から、Google Earthは、表示用のGISソフトとしては、価格も機能性も、他の追随をまったく許さない、優れたものであると言えよう。]
  • QGIS入門 - (matched in title)
  • SPOT VGT - [このhdpもHDF4のコマンドである。こうやってHDFファイルからラスターデータをraw binaryとして抜きだし、適宜、vshowコマンドなどで調べた情報(たてよこのピクセル数、範囲、ピクセルあたりのバイト数、換算係数など)を用いてGISなどに読み込ませれば良い。GRASSについてそれを自動で行うシェルスクリプトを[[ここ|http://pen.envr.tsukuba.ac.jp/~nishida/MEMO/SPOT_VGT/script/]]に置いておくので参考にされたい。]
  • 環境省日本植生図について - [[[GRASS|GRASS GISとは?]]で読むことを前堤にして、いくつかスクリプトとCプログラムを作ったので、興味のある方は参考にされたい(自己責任で!)。利用前に、かならず「生物多様性情報システム上の成果物の取り扱いについて」(環境省)を熟読すること。]
  • Euler法で微分方程式を解こう - [上の課題の微分方程式はLogistic(ロジスティック)方程式といい、その解をLogistic曲線という。資源に限りがある場での生物の繁殖モデルなど、広範囲に応用される。]
  • GRASS GISとは? - (matched in title)
  • 高分解能衛星Landsat: 植生指標NDVI, 温度画像 - [(c.f. Neteler and Mitasova, "OpenSource GIS: A GRASS GIS Approach 2nd edition" pp. 239-240.)]
  • 画像解析入門 - [ この技術は, 衛星リモートセンシングやGISでも有用です。最近は衛星データや地理情報を解析するための下記のようなパッケージソフトがいろいろ市販されていて, どれかひとつでも使いこなせば, 素人でも相当いろんなことをできるようになります。]
  • GIS入門 - (matched in title)
  • モザイク処理 - [→ [[GIS入門]]に戻る。]
  • カラーテーブル - [→ [[GIS入門]]に戻る。]
  • 海面上昇の影響 - [→ [[GIS入門]]に戻る。]
  • 関心領域: region of interest - [→ [[GIS入門]]に戻る。]
  • Landsat画像を用いたパンシャープン画像の作成 - [[[高分解能衛星Landsat: 植生指標NDVI, 温度画像|http://pen.envr.tsukuba.ac.jp/~nishida/lecture/GIS/Landsat.html]]の章と同様の場所から衛星画像をダウンロードする。]
  • LANDSAT - [http://pen.envr.tsukuba.ac.jp/~nishida/lecture/GIS/Landsat.html]
  • GoogleMapsのQGISへの追加方法 - (matched in title)
  • Ubuntu Linux - [* # Ubuntu GIS]
  • QGIS3 - (matched in title)
  • GCOM-C - [# Register yourself in G-Portal]
  • ディレクトリ / パス - [ルートディレクトリは"/"であらわす。"/home/s1234567"のようにディレクトリの階層構造を表現するとき、"/"が、左端とまんなか付近というふうに2回あらわれるが、左端の"/"はルートディレクトリを意味し、まんなかの"/"は/homeとgisという2つのディレクトリの上流・下流関係をあらわすための記号、つまり、ディレクトリの境界をあらわす記号である。このあたりの事情については、後述の「パス」の項でも言及する。]
  • TRMM - [# Send it to G-Portal using "Register or update a public key" button.]
  • ESA SNAPを使ったSAR画像解析1(SNAPのインストール) - [*Flood mapping with Sentinel1-1 data using SNAP and QGIS (https://opengislab.com/blog/2018/5/14/flood-mapping-with-sentinel-1-data-using-snap-and-qgis )]
  • ESA SNAPを使ったSAR画像解析3(便利な機能) - [#保存場所とファイル名を指定して保存してください。これによってpython、gdalやQGISでSARデータを扱うことが容易になります。]
  • PostGIS - (matched in title)
  • Sentinel 3 - [ Oa17 865 20 Atmospheric correction/aerosol correction, clouds, pixel co-registration]
  • ENVI format - [Data with ENVI format consists of two parts: a raster raw data file and a header file. If the filename of the raster raw data is "abcd", then the filename of the header file must be "abcd.hdr". In combination of these two files, GIS softwares such as QGIS can import your data.]
  • Memo shimada - [ユタ大のGISとPythonの組み合わせによる地形情報の処理]
  • GDAL_C++ - [ GDALAllRegister(); // register GDAL drivers]
  • GDAL - [* ラスター(画像のようなメッシュ)形式のGISデータを処理するライブラリ。]
  • GRASSの起動と初期設定 - [ 次の階層がMAPSETである。すべてのLOCATIONの中には、必ずPERMANENTという特別なMAPSETと、ユーザー名に対応したMAPSETが作られる。PERMANENTというMAPSETには、基本図(地形データや衞星画像、道路網など、解析前の素材データ)を整備し、それらのデータをいろいろ解析した中間データや結果は各自のユーザー名に対応するMAPSETに入れる、というのが基本的な「作法」である。これは、GISを複数の人が共有して使う場合に便利である。]
  • ベクターデータ - [!アフリカ大陸の国々(一部)のGISデータ: Africover]
  • QGIS2 - (matched in title)
  • QGIS - (matched in title)
  • MODISデータのダウンロード - [EOSのトップページから『Enter as registered user』をクリックし、user IDとパスワードを入力してログインする。『Choose Data Sets』の『Land』にある『MODIS/Aqua』,『MODIS/Terra』の必要な方をクリックすると、上方のウィンドウにプロダクトが表示されるので、必要なプロダクトを選択する。]
  • 土地被覆機械学習の手法間比較 - [{{br}}古典的な機械学習手法をいくつか試してみたので、結果と解析方法を書きます。機械学習にはR、GISにはGRASSを使ってみました(それぞれの使い方は解説しません)。]
  • Sentinel 2 - [# Register yourself]
  • PostGIS Cookbook - (matched in title)
  • 画像ファイルへの出力 - [が挙げられる. GMTは, GISデータを綺麗に表示することで定評があるソフトフェアである. しかし本章では, 扱わない (ネット上には, 非常に多くのGMTマニュアルが存在しているので, そちらを参考に). 本章では, GRASSを用いたデータ加工方法を紹介する.]
  • Handle satellite data by Python: Pythonで衛星データをいじる - [*[[Python GDAL: Write new raster using projection from old|http://gis.stackexchange.com/questions/57005/python-gdal-write-new-raster-using-projection-from-old]]]
  • WMSサーバからデータ受信 - [!!QGIS]
  • GRASS - (matched in keyword)
  • ベクターデータの処理: 都道府県の範囲と境界 - [ これまで主にラスターデータの処理を学んできたが、GISの解析にはベクターデータも大切である。特に、以下のような情報は、通常、ベクターデータとして提供される:]
  • Fmask - [ 作成された雲マスクデータをQGISで開くことで、任意のポイントにおける土地及び雲などの状態を知ることができる。]
  • 温暖化は山岳生態系へどのように影響するか? - [注: これらの課題は、あくまでGISの概念と操作を習得するための仮想的なものであり、実際の生物の生態はもっと複雑であって、慎重な検討を要するものであることに注意せよ。(たとえば、[[「ライチョウは生きていた 絶滅懸念の北岳で発見」|http://www.asahi.com/eco/TKY200807280038.html]])]
  • 数値地形モデル(GTOPO30)のダウンロードと読み込み - [ GISの基本的な構造や使い方を学ぶ題材として、まずは数値地形モデルを用いる。数値地形モデル(Digital Elevation Model; DEM)とは、メッシュ上の標高値のあつまりで地形を表現したデータのことであり、最も基本的で重要な地理情報データでありながら、構造としてはシンプルなので練習にはもってこいである。]
  • SQL - [** [[PostGIS]]]
  • ハードウェアとソフトウェア - [次に、アプリケーションソフトとは、計算機自体の操作以外のなんらかの具体的な目的に対応するソフトであり、例えばワードプロセッサ、表計算、お絵書き、データベース、メール管理、ウェブブラウザ、リモセンデータ処理ソフト、GISなどである。]
  • First lessons for foreign students - [! Learn QGIS]
  • RSGISlib - (matched in title)
  • セグメンテーション - [!! QGIS]
  • GitHub - [#[[GitHub Flow|http://scottchacon.com/2011/08/31/github-flow.html]] [[(日本語訳)|https://gist.github.com/Gab-km/3705015]]]
  • PolSARpro - [ GeoTIFF format, the results can be used in a GIS environment. ]
  • GeoTiffのカラーテーブルを変更する/ change color table of a GeoTiff file - [*[[参考|https://gis.stackexchange.com/questions/130199/changing-color-of-raster-images-based-on-their-data-values-gdal]]]
  • 層別ランダムサンプリング / Stratified Random sampling - [GRASS GISで作成したKMLはサイズが大きいので,以下の変換を行う.]
  • pyradar - [ gdal.AllRegister()]
  • GoogleEarth - [QGIS上にGoogleマップ、Yahoo!マップなどの衛星画像、等高図、ストリートビューを表示することができる。]
  • FOSS4G - [!! RSGISLib]
  • When you don't know how to do it. - [*[[QGIS]] ?]
  • 北海道の森林データ - [!! QGISを使う場合]
  • 南極大陸を表示しよう ... 投影法の変換 - [→ [[GIS入門]]に戻る。]
  • ASTER - [http://www.gis.slu.edu/RS/ASTER_Reflectance_Temperature_Calculation.php]
  • オープンソース - [ 地理情報システム(GIS) GRASS ArcGIS]
  • GPSからのデータ吸い出し - [今回は、gpsbabel単体での方法とgpsbabel+QGISを用いた方法を紹介する。]
  • MapServer - [MapServerとはマルチプラットホームのオープンソースWebGIS(Geographic Information System:地理情報システム)サーバーです。欧米を中心として最も使用されており、Unix/Linuxというプラットホームだけでなく、MacOS、Windowsでも作動 します。システムはCGIベースで、開発言語はC言語。Shapelibや FreeType, Proj.4, GDAL/OGR 等の他の著名なオープンソースライブラリやフリーウエアを使用して構築されています。またPHP、Perl、Python、Javaなどのポピュラーなスクリプト言語で使用でき、PostgreSQL(PostGIS)、MySQL、Oracleなどの主要なデーターベースと連動して作動させることが可能です。 空間データーは、Shapefile、ArcSDE、MapinfoTABなどのベクトルデーター、またTIFF/GeoTIFF、GIF、PNG、JPEG等のラスターデータを使用することが可能です。]
  • 国境線/海岸線/都市 - [ | Database: /homegis/rs02 |]
  • GRASSによる画像解析 - [GRASSはGeographic Resources Analysis Support Systemの略であり, 本来は地理情報システム(GIS)であって, 画像解析ソフトではない。しかし, GISの機能の多くは, 画像解析である。たとえば人工衛星画像や空中写真は, GISの解析対象となるデータだが, これらの解析の一部は, 画像解析そのものと言っても過言ではない。それどころか, GISは, 一般の画像処理ソフトよりも, 自由度が高く, 高度な解析もできてしまう。]
  • GISとは? - (matched in title)
  • 測地系: datum - [ 従って,地図をはじめとする,いかなる地理情報も,緯度と経度で位置付けられているものは全て,ある特定の測地系に準拠しているのであって,ユーザーは,その地理情報がいかなる測地系に基づくのかを知らなければ,その情報を現実の地点に対応づけることはできない。地図上の川や道などのランドマークに基づいて土地勘を働かせて位置同定できるなら話は別だが,そういう土地鑑に頼っていると,GISは現地を知っている人にしか扱えなくなってしまう.]
  • SRTMによる高分解能地形データ - [→ [[GIS入門]]に戻る。]
  • 到達不能極はどこだ? ... バッファー解析 - [この、南極大陸の到達不能極がどこにあるのか、GRASS GISで調べてみよう。なお、「到達不能極」は南極大陸だけでなく、どの大陸(島)にもあるし、海にもある。その大陸(または島または海)で、海岸線から一番遠い場所がそこの「到達不能極」である。]
  • 傾斜と方位・日射分布 - [上で行った、傾斜と方位の計算結果を、r.mapcalcで処理すれば、各地の斜面が太陽から受ける日射量を求めることができる。日射量の分布は、農林業や生態系管理・水文水資源管理の上で重要な情報であるが、GISを使えば、日射量に与える地形の影響を簡単に計算できる。]
  • Linuxのコンソール - [→ [[GIS入門]]に戻る。]
  • 地図投影: projection - [ 地図投影法には、さまざまなものがあるが、リモセンやGISで特によく使われる代表的なものは、以下の通りである:]
  • GARMIN 60CSx - [!!QGISの設定]
  • wubi - [https://wiki.ubuntulinux.jp/UbuntuTips/Install/BurningISO]
  • kml - [* QGISへの読み込みは簡単。]
  • C言語による微分方程式の解析 (Runge-Kutta法) - ['''課題14-1''': Logistic方程式の解析プログラム(課題13-1)をRunge-Kutta法に改造してみよ。]
  • 国土数値情報 - [ wget http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/jpgis/ksjtool_32_v1.8.zip]
  • SfM - [Agisoft社が提供している、お手軽SfMソフト。しかし非常に高機能で、DSMや空撮オルソ画像などが簡単に作れる。大学関係者等はEducational版を購入すると6万円ほどで済む。]
  • オープンデータ - [・データのフォーマットごとによる絞込みが可能。(GISデータとして使えるデータは少ない印象)]
  • GRASSのアドオン追加 - [ RUN_GISBASE = /build/buildd/grass-6.4.1/dist.i686-pc-linux-gnu]
  • 植生分類図 - [植生分類図や土地被覆分類図、土地利用分類図は、環境調査において、地形情報と並んで最も重要かつ基礎的な地理情報である。世の中には、さまざまな機関が植生分類図や土地被覆分類図、土地利用分類図を作成し、配布しているが、それらを適切にGISで利用することで、多様な解析が可能になる。ここでは、日本における、代表的な植生分類図である、環境省自然環境保全基礎調査のデータを処理してみよう。]
  • ubuntuでMS-ACCESSを開く - [HWSDという全球の土壌データベースがあります。 GISでバイナリーデータを取り込め、各セルには各項目の値(ID)が入っています。 そのIDの対応表があるのですが、ACCESSしか参照できません。]
  • GRASSのインストールのしかた - [!!GRASS GIS 6.3]
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