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Quelle méthode de rééchantillonnage est utilisée dans gdal_merge ?

Quelle méthode de rééchantillonnage est utilisée dans gdal_merge ?


J'utilise le script python gdal_merge pour fusionner des rasters qui ont des résolutions d'entrée légèrement différentes, bien que similaires. La documentation annonce qu'il peut gérer différentes résolutions, et dans la plupart des cas, cela fonctionne assez bien. Cependant, j'ai eu quelques cas où le raster fusionné final semble considérablement dégradé, malgré un changement de résolution relativement faible (~ 10%). J'ai d'abord parcouru la documentation de gdal_merge pour voir s'il y avait des options pour définir la méthode d'interpolation utilisée pour rééchantillonner les rasters dont les résolutions changent, mais je n'ai rien vu. J'ai alors réalisé que je ne savais même pas quelle méthode de rééchantillonnage gdal_merge utilisait. Comment gdal_merge gère-t-il le rééchantillonnage ?

De plus, si quelqu'un a des idées sur la façon d'améliorer les résultats de l'utilisation de gdal_merge sur des rasters avec des résolutions différentes, je serais heureux de les entendre. J'ai pensé que ce serait une question plus difficile sans fournir beaucoup plus de détails.


C'est le voisin le plus proche comme écrit dans http://lists.osgeo.org/pipermail/gdal-dev/2006-November/010619.html

Il y a aussi un indice dans le courrier "Si vous voulez contrôler le rééchantillonnage utilisé, vous devriez utiliser gdalwarp à la place."


Gdalwarp trop lent (par rapport à gdal_merge)

J'ai plus de 70 images raster au format TIFF que j'essaie de fusionner.

Après le pré-traitement (pct2rgb, gdalwarp des graphiques individuels, gdal_translate pour couper les colliers), j'essaie de les exécuter via gdalwarp pour les mosaïquer à l'aide d'une commande comme celle-ci :

Après 12 heures de traitement :

Création d'un fichier de sortie au format 321521P x 125647L. Traitement du fichier d'entrée /data/aeronav/sec/c/Albuquerque_c.tif. 0. 10. 20. 30. 40.

Cela signifie que gdalwarp ne finira jamais.

En revanche. Une commande gdal_merge comme celle-ci :

Finitions en quelques heures.

Le problème avec gdal_merge est une sortie de qualité inférieure en raison d'un échantillonnage "moyen". Je voudrais utiliser un échantillonnage "bilinéaire" au minimum - et "cubique" si possible et pour cela, gdalwarp est requis.

Pourquoi y a-t-il une si grande différence de performance entre les deux ? Pourquoi gdalwarp ne veut-il pas finir ? Existe-t-il une autre option de ligne de commande pour accélérer les choses dans gadalwarp ou existe-t-il un moyen d'ajouter une option d'échantillonnage à gdal_merge ?


Création de cartes locales

Il existe deux manières fondamentales de créer une carte d'une région spécifique : commencez avec un grand ensemble de données et découpez la partie qui vous intéresse, ou construisez la carte à partir de morceaux plus petits. Je vais commencer par une grande carte, la version haute résolution du jeu de données raster Natural Earth que j'ai utilisé dans la partie 2. Si vous n'êtes pas prêt pour le téléchargement de 300 Mo, utilisez simplement la plus petite et modifiez les noms de fichiers pour qu'ils correspondent. )

Je pourrais simplement utiliser gdal_translate avec l'option - projwin pour rogner une latitude et une longitude, mais, comme je l'ai expliqué, l'équirectangulaire cylindrique n'est pas une excellente projection pour les cartes globales, et c'est pire pour la plupart des cartes locales et régionales. Ce qui soulève la question : comment en choisir un meilleur ?

Les hacks empruntent, les artistes volent.

Si vous créez une carte d'un endroit qui a déjà été cartographié par des experts, recherchez simplement ce qu'ils ont fait et copiez-le ! Dans ce cas, je viens de trouver un National Geographic carte murale de l'Inde et lisez la projection de la description : Transverse Mercator. Les cartographes professionnels incluront presque universellement des informations de projection et d'échelle sur leurs cartes. Ils superposent également des cartes avec graticules (lignes de latitude et de longitude) j'ai donc estimé les étendues appropriées à partir de celles-ci. Voici le code :

La plupart de ces éléments devraient vous sembler familiers. J'ai écrit le système de référence spatiale cible, -t_srs , car je n'ai pas pu trouver d'EPSG prêt à l'emploi. Mercator transverse est spécifié par +proj=tmerc suivi de quelques variables supplémentaires :

+lat_0=0 spécifie la latitude de l'origine (l'équateur), +lon_0=84 spécifie la longitude d'origine—le seul méridien qui sera vertical (84˚). +k=0.9996 est un facteur d'échelle qui aide à répartir la distorsion sur la carte. Réglé sur 1, Il n'y a pas de distorsion le long du méridien central, mais la distorsion augmente vers les bords. Avec une valeur inférieure à 1, il y a deux méridiens de part et d'autre du centre sans distorsion, et un peu de distorsion au centre et un peu sur les bords, mais limite la distorsion totale. C'est un compromis. J'ai défini le datum comme WGS84 avec +datum=WGS84 , ce qui correspond à l'ensemble de données source et évite d'avoir à se soucier du changement de datum, ce qui peut être douloureux. Enfin, +units=m définit les unités (Mercator transverse est un système de coordonnées projetées, il a donc besoin d'unités linéaires) et +no_defs empêche proj.4 d'utiliser les paramètres par défaut, ce qui pourrait théoriquement poser des problèmes.

L'autre partie intéressante de la commande est la suivante :

Cela définit le étendue cible en unités définies par le système de référence spatiale spécifié avec -te_srs , notre bon ami EPSG:4326, ou simple latitude et longitude. (C'est l'une des nouvelles fonctionnalités de GDAL 2.) Si vous définissez -te sans -te_srs, vous devez déterminer quelles devraient être les limites de votre carte dans le SRS cible, qui correspond souvent à des mètres spécifiques à un point d'origine. ça peut être mystérieux. C'est souvent difficile (pour moi, du moins), donc je trouve plus facile de définir mes limites en latitude et longitude. Les dernières commandes que j'ai montrées auparavant :

Ceux-ci définissent le taille cible en pixels (en définissant la hauteur sur 0, GDAL déterminera automatiquement la hauteur de la carte), rééchantillonnage méthode pour bilinéaire dans les noms des fichier d'entrée et fichier de sortie.

Mais que se passe-t-il si vous créez une carte unique, pas de quelque chose qui a été fait un million de fois auparavant, comme un pays ou une province ? Comment choisissez-vous une projection cartographique alors? Avec le fantastique Assistant de projection, de Bojan Šavrič.

Tout ce que vous avez à faire est de faire glisser un cadre autour de la zone d'intérêt, de sélectionner le type de carte que vous souhaitez à aire égale, conforme ou équidistante, puis de cliquer sur le lien "PROJ.4" pour la projection souhaitée (il existe des options), qui crachera une chaîne de texte à déposer dans -t_srs . Si bon.

Mon seul problème est que l'interface utilise des degrés, des minutes, des secondes et que GDAL utilise des degrés décimaux. Vous voudrez peut-être les couper pour arrondir les nombres, et de même pour les étendues. Ainsi:

Oups. Pas très pointu, n'est-ce pas ?

Il n'est pas très utile de créer une carte à grande échelle (locale) avec un jeu de données à petite échelle (global). On dirait que j'ai besoin d'une autre source de données. Idéalement, il existe une version haute résolution (échelle 1: 100 000) de Natural Earth couvrant les États-Unis. Pas si commodément, c'est vraiment, vraiment gros—4,72 Go gros, pour être précis. Pour épargner à tout le monde un long téléchargement, je l'ai recadré dans Canyonlands et coupé en morceaux (télécharger ici), ce qui, ce n'est pas un hasard, me permet également de démontrer gdal_merge.py .

gdal_merge est un utilitaire d'aide écrit en Python - ce n'est pas une partie essentielle de GDAL. En fait, Frank dit qu'il l'a écrit en tant que démo (c'est pourquoi l'ensemble de fonctionnalités peut sembler limité et la syntaxe incohérente), mais les gens l'ont trouvé utile, alors il est resté. Et oui, c'est utile. Décompressez le téléchargement, accédez au répertoire natual_earth_100k_canyonlands dans votre ligne de commande et exécutez la commande suivante :

C'est ça. gdal_merge.py invoque le script, -o canyonlands_merged.tif spécifie le nom du fichier de sortie et *.tif est un caractère générique qui ouvre tous les fichiers du répertoire se terminant par .tif. Que gdal_merge pas do est n'importe quel type de reprojection (mais il peut recadrer avec -ul_lr et redimensionner avec -ps ). Le fichier de sortie est donc Web Mercator, tout comme les fichiers d'entrée. La conique équidistante est plus appropriée pour cette région, utilisez donc la même commande gdalwarp qu'avant (avec une modification) pour reprojeter les données :

J'ai omis les options te et te_srs - gdalwarp est intelligent et fait correspondre l'étendue du fichier de sortie au fichier d'entrée, ce qui peut être pratique, et donne une cuve subtile le long des bords de la carte ci-dessus. Pour faire correspondre la limite de la carte d'origine (floue), utilisez :

En y regardant attentivement, il est évident que même cette carte n'est pas assez suffisamment détaillé pour s'afficher à cette taille : il a besoin d'une source de données à résolution légèrement supérieure. Dans un passé pas si lointain, vous seriez probablement limité à des cartes topographiques USGS de 7,5 minutes (ou leurs équivalents internationaux) ou à des cartes personnalisées pour des emplacements spécifiques (comme les cartes des parcs nationaux des États-Unis). Mais au cours de la dernière décennie, il y a eu une explosion de la cartographie sur le Web, à la fois commerciale (Google Maps, MapBox) et open source (Open Street Map). En règle générale, elles sont limitées à l'affichage dans un navigateur ou sur un appareil mobile (c'est pour cela que ces cartes sont faites, après tout).


La description¶

Cet utilitaire génère un répertoire avec de petites tuiles et des métadonnées, conformément à la spécification du service OSGeo Tile Map. Des pages Web simples avec des visionneuses basées sur Google Maps, OpenLayers et Leaflet sont également générées - afin que tout le monde puisse explorer confortablement vos cartes en ligne et vous n'avez pas besoin d'installer ou de configurer de logiciel spécial (comme MapServer) et la carte s'affiche très rapidement dans le navigateur Web. Il vous suffit de télécharger le répertoire généré sur un serveur Web.

GDAL2Tiles crée également les métadonnées nécessaires pour Google Earth (KML SuperOverlay), au cas où la carte fournie utilise la projection EPSG:4326.

Les fichiers du monde et le géoréférencement intégré sont utilisés lors de la génération de tuiles, mais vous pouvez également publier une image sans géoréférencement approprié.

Les entrées avec un type de données non-Byte (c'est-à-dire Int16 , UInt16 ,…) seront limitées au type de données Byte, provoquant des résultats erronés. Pour éviter cela, il est nécessaire de redimensionner l'entrée au type de données Byte à l'aide de l'utilitaire gdal_translate.

Les options de configuration des pilotes d'entrée peuvent avoir un effet sur la sortie de gdal2tiles. Un exemple d'option de configuration de pilote est GDAL_PDF_DPI, qui peut être trouvé dans les options de configuration

Profil de coupe de tuile (mercator, géodésique, raster) - "mercator" par défaut (compatible Google Maps).

À partir de GDAL 3.2, des profils supplémentaires sont disponibles à partir des fichiers tms_XXXX.json placés dans le répertoire de données GDAL (à condition que tous les niveaux de zoom utilisent la même origine, les dimensions des tuiles et la résolution entre les niveaux de zoom consécutifs varient d'un facteur de deux).

-r <RESAMPLING> , --resampling =<RESAMPLING> ¶

Méthode de rééchantillonnage (moyenne, proche, bilinéaire, cubique, cubique, lanczos, antialias, mode, max, min, med, q1, q3) - "moyenne" par défaut.

Le système de référence spatiale utilisé pour les données d'entrée source.

Générez des tuiles XYZ (norme OSM Slippy Map) au lieu de TMS. En mode par défaut (TMS), les tuiles à y=0 sont les tuiles les plus au sud, tandis qu'en mode XYZ (utilisé également par OGC WMTS), les tuiles à y=0 sont les tuiles les plus au nord.

Niveaux de zoom à restituer (format : '2-5’, ‘10-’ ou ‘10’).

Mode reprise. Générez uniquement les fichiers manquants.

-a <NODATA> , --srcnodata =<NODATA> ¶

Valeur dans le jeu de données d'entrée considérée comme transparente. Si l'ensemble de données d'entrée avait déjà une valeur nodata associée, elle est remplacée par la valeur spécifiée.

Générer une sortie détaillée de la génération de tuiles.

Exclure les tuiles transparentes du jeu de tuiles de résultat.

Désactiver les messages et l'état vers stdout

Nombre de processus parallèles à utiliser pour la mosaïque, pour accélérer le calcul.

Largeur et hauteur en pixel d'une tuile. La valeur par défaut est 256.

Afficher le message d'aide et quitter.

Afficher le numéro de version du programme et quitter.

Options KML (Google Earth)¶

Options pour les métadonnées Google Earth SuperOverlay générées

Générer KML pour Google Earth - valeur par défaut pour le profil « géodétique » et « raster » dans EPSG : 4326. Pour un jeu de données avec une projection différente, utilisez avec prudence !

Évitez la génération automatique de fichiers KML pour EPSG:4326.

Adresse URL où les tuiles générées vont être publiées.

Options de la visionneuse Web¶

Options pour les visionneuses HTML générées à la Google Maps

-w <WEBVIEWER> , --webviewer =<WEBVIEWER> ¶

Visionneuse Web à générer (all, google, openlayers, brochure, mapml, none) - par défaut 'all'.

-c <COPYRIGHT> , --copyright =<COPYRIGHT> ¶

-g <GOOGLEKEY> , --googlekey =<GOOGLEKEY> ¶

-b <BINGKEY> , --bingkey =<BINGKEY> ¶

gdal2tiles.py est un script Python qui doit être exécuté avec la liaison Python GDAL.

Options MapML¶

La prise en charge de MapML est une nouveauté de GDAL 3.2. Lorsque –webviewer=mapml est spécifié, –xyz est implicite, ainsi que –tmscompatible si –profile=geodetic.

Les profils suivants sont pris en charge :

mercator : mappé au schéma de tuilage OSMTILE MapML

géodésique : mappé au schéma de tuile WGS84 MapML

APSTILE : à partir du fichier de données tms_MapML_APSTILE.json

Le fichier MapML généré dans le répertoire de sortie est mapml.mapl

Nom de fichier d'un fichier mapml modèle où les variables seront substituées. S'il n'est pas spécifié, le fichier générique template_tiles.mapml des ressources de données GDAL sera utilisé

L'option –url est également utilisée pour remplacer $ dans le fichier modèle MapML.


1. Outils GDAL

Nous allons commencer à apprendre les commandes GDAL de base en traitant les rasters d'altitude de SRTM. Dans le Invite de commandes fenêtre, utilisez la commande cd pour passer au répertoire srtm qui contient 4 tuiles SRTM individuelles autour du mont. région de l'Everest.

Utilisez la commande gdalinfo pour vérifier les informations sur une seule image.

Un paramètre utile est -stats qui calcule et affiche les statistiques de l'image. Exécutez-le sur le raster pour obtenir des statistiques sur les valeurs de pixels dans l'image.

1.1.1 Fusion de tuiles

Nous allons maintenant fusionner les 4 tuiles SRTM voisines en 1 raster afin de pouvoir travailler avec elles ensemble. GDAL fournit un format utile appelé Virtual Raster qui nous permet de créer un Virtuel fichier avec l'extension .vrt qui est un pointeur vers plusieurs fichiers source. Un fichier .vrt n'est qu'un fichier texte, il ne consomme donc pas d'espace disque mais nous permet d'exécuter n'importe quelle commande GDAL comme s'il s'agissait d'un fichier raster.

Nous devons d'abord créer un fichier texte contenant tous les fichiers que nous voulons fusionner. Nous pouvons utiliser la commande dir à l'invite de Windows pour lister les fichiers correspondant au modèle *.hgt et rediriger la sortie vers un fichier. Ici, l'option /b exécute la commande dans le Nu mode qui exclut toutes les informations à l'exception des noms de fichiers.

Sur les systèmes Mac/Linux, la même chose peut être obtenue en utilisant la commande ls.

Une fois la commande terminée, vérifiez que le fichier filelist.txt contient les noms des tuiles sources.

Nous pouvons maintenant utiliser la commande gdalbuildvrt pour créer un raster virtuel à partir des fichiers sources dans le fichier filelist.txt .

Remarque : Nous aurions pu effectuer cette opération en une seule étape en utilisant la commande gdalbuildvrt merged.vrt *.hgt . Cependant, certaines versions de GDAL sous Windows ne développent pas correctement le caractère générique * et la commande génère une erreur. Il est recommandé d'utiliser une liste de fichiers au lieu de caractères génériques avec les commandes GDAL sous Windows pour éviter des résultats inattendus.[référence]

Exercice 1

Pouvez-vous trouver quelle est la valeur d'altitude la plus élevée dans le raster fusionné ? Étant donné que ces rasters se trouvent autour de la région du mont Everest, le MAXIMUM valeur sera l'altitude du sommet.

1.1.2 Conversion de formats

Convertissons le Raster virtuel dans un fichier GeoTIFF. Le programme gdal_translate nous permet de convertir entre l'un des centaines de formats de données pris en charge par GDAL. Le format est automatiquement deviné à partir de l'extension de fichier. Alternativement, vous pouvez également le spécifier en utilisant l'option -of avec le nom court du format tel qu'un GTiff.

1.1.3 Compression de la sortie

Le fichier GeoTIFF de sortie par défaut n'est pas compressé, ce qui signifie que la valeur de chaque pixel est stockée sur le disque sans autre traitement. Pour les rasters volumineux, cela peut consommer beaucoup d'espace disque. Une approche plus intelligente consiste à utiliser un algorithme de compression sans perte pour réduire la taille du raster tout en conservant une fidélité totale des données d'origine. GDAL prend en charge de nombreux algorithmes de compression prêts à l'emploi et peut être spécifié avec les commandes GDAL à l'aide de l'option -co. Les algorithmes de compression sans perte les plus populaires sont DÉGONFLER, LZW et PACKBITS. Nous pouvons essayer l'algorithme DEFLATE sur notre ensemble de données.

La taille du fichier non compressé était 100+ Mo. Après avoir appliqué le DÉGONFLER compression, la taille du fichier réduite à 72 Mo. Nous pouvons encore réduire la taille du fichier en spécifiant des options supplémentaires. L'option PREDICTOR permet de mieux compresser les données lorsque les valeurs voisines sont corrélées. Pour les données d'altitude, c'est certainement le cas. L'option TILED compressera les données par blocs plutôt que ligne par ligne.

Le fichier résultant sort maintenant beaucoup plus petit à 39 Mo. Consultez cet article Compression et optimisation GeoTIFF avec GDAL pour en savoir plus sur les différentes options et algorithmes de compression.

1.1.4 Définition des valeurs NoData

La sortie de la commande gdalinfo montre que les données d'origine ont un Pas de données Valeur définie sur -32768 . Nous pouvons définir un nouveau Pas de données valeur. L'option -a_nodata nous permet de spécifier une nouvelle valeur.

Après avoir exécuté la commande, vous pouvez vérifier les résultats à l'aide de la commande gdalinfo.

1.1.5 Écriture de GeoTIFF optimisé pour le cloud (COG)

Un nouveau format appelé Cloud-Optimized GeoTIFF (COG) facilite l'accès et l'analyse à une telle quantité d'images. UNE Optimisé pour le cloud GeoTIFF se comporte comme une imagerie GeoTIFF normale, mais au lieu de télécharger l'intégralité de l'image localement, vous pouvez accéder portions d'images hébergées sur un serveur cloud diffusées en continu vers des clients comme QGIS. Cela rend très efficace l'accès à ces données et même leur analyse - sans télécharger de gros fichiers. GDAL facilite la création de fichiers COG en spécifiant l'option -of COG.


Quelle méthode de rééchantillonnage est utilisée dans gdal_merge ? - Systèmes d'information géographique

salut
J'aimerais utiliser la commande gdal_merge avec OSGeo4W, mais elle n'y est pas incluse.
Pourriez-vous me dire comment installer les packages gdal-python et cette commande ?

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Une pièce jointe HTML a été nettoyée.
URL : http://lists.osgeo.org/pipermail/osgeo4w-dev/attachments/20081008/f35204b5/attachment.html

Vous devriez passer par l'installation avancée et trouver le paquet gdal-python
à l'intérieur comme décrit dans cet e-mail :

Notez qu'il existe un script de couverture gdal_merge.bat dans OSGeo4W, vous devez donc
exécutez en fait gdal_merge sur la ligne de commande sans aucune extension.

par exemple.
gdal_merge -o mosaïque.tif image1.tif image2.tif image3.tif

warmerdam
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J'ai essayé d'installer OSGeo4W avec la méthode "Avancé", mais ça bogue.
Donc je n'ai pas le choix : je fais l'installation avec "Express install" donc je n'ai pas la possibilité d'aller chercher le package gdal-python.

warmerdam
et regardez le monde tourner - Rush | Programmeur géospatial à louer

Pourriez-vous être plus explicite sur ce qui ne va pas ? S'il y a un problème
dans le programme d'installation, je voudrais le réparer.

warmerdam
et regardez le monde tourner - Rush | Programmeur géospatial à louer

Salut Franck
Avez-vous vu ce message ce matin (peut-être pas parce que le fichier joint était trop gros) ?

Bonjour
Ainsi avec cette méthode : INSTALLER AVANCÉ --- INSTALLER À PARTIR DU RÉPERTOIRE LOCAL ? il a échoué (voir le fichier joint)
je
suis sous Windows, je télécharge donc : osgeo4w-setup.exe, et je l'ai lancé.
C'est pourquoi j'ai choisi INSTALLER À PARTIR DU RÉPERTOIRE LOCAL, car je pensais
tout était dans le '.exe'.
Mais apparemment, je choisis la mauvaise méthode.
Je l'ai donc installé en choisissant INSTALLER DEPUIS INTERNET. La première fois, ça a échoué, j'ai réessayé : ça marche.
Mais maintenant le problème est :
------------------------------------------------------------------------------------------------
'OSGEO4W home est C:OSGeo4WMicrosoft Windows XP [version 5.1.2600](C) Copyright 1985-2001 Microsoft Corp.C:OSGeo4W>gdal_merge.py -o 'C:imageassemblage1.tif' 'C:image SC25_TOUR_1020_1920_L2E.TIF' 'C:imageSC25_TOUR_1020_1930_L2E.TIF'Traceback (appel le plus récent en dernier) : Fichier 'C:OSGeo4Wingdal_merge.py', ligne 31, dans <module> import gdal File 'W:OSGeo4W appsPython25libsite-packagesgdal.py', ligne 2, dans <module> du fichier osgeo.gdal import deprecation_warn 'C:OSGeo4WappsPython25libsite-packagesosgeogdal.py', ligne 7, dans <module> import _gdalImportError: DLL load failed: Le syst?me d'exploitation ne peut pas ex?cuter %1.C:OSGeo4W>cd /dc:imageC:image>gdal_merge.py
-o 'C:imageassemblage1.tif' 'C:imageSC25_TOUR_1020_1920_L2E.TIF'
'C:imageSC25_TOUR_1020_1930_L2E.TIF'Traceback (appel le plus récent en dernier) : Fichier 'C:OSGeo4Wingdal_merge.py', ligne 31, dans <module> import gdal File 'C:OSGeo4WappsPython25 libsite-packagesgdal.py', ligne 2, dans <module> de osgeo.gdal import deprecation_warn Fichier 'C:OSGeo4WappsPython25libsite-packagesosgeogdal.py', ligne 7, dans <module> import _gdalImportError : échec du chargement de la DLL : Le système d'exploitation ne peut pas ex?cuter %1.C:image>python
gdal_merge.py -o 'C:imageassemblage1.tif'
'C:imageSC25_TOUR_1020_1920_L2E.TIF'
'C:imageSC25_TOUR_1020_1930_L2E.TIF'python : impossible d'ouvrir le fichier 'gdal_merge.py' : [Errno 2] Pas de tel fichier ou répertoire'
---------------------------------------------------------------------------------------------
Alors qu'est-ce qui ne va pas maintenant parce que les fichiers sont ici : C:OSGeo4Wappsgdal-devin

warmerdam
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Je suppose que le fichier .doc ci-joint montre l'erreur que vous avez obtenue la première fois
faire l'installation à partir d'Internet ? Je n'ai aucune idée de pourquoi il s'est écrasé.

Les fichiers dans appsgdal-devin se rapportent au paquet gdal-dev et seraient
ne doit normalement pas être utilisé à moins que vous ne tapiez d'abord "gdaldev.bat" sur la ligne de commande
pour passer à l'environnement de développement GDAL. Normalement la valeur par défaut
(GDAL 1.5) est utilisé, auquel cas la DLL _gdal est trouvée comme :

Pourriez-vous peut-être confirmer que ce fichier existe et est 172032
octets de long ?

BTW, "gdalinfo" sur la ligne de commande signale-t-il un message d'utilisation approprié ?
Je demande de confirmer que le package GDAL sous-jacent est ok.

J'apprécie que vous preniez le temps de nous aider à éliminer les bizarreries de
le package OSGeo4W.

warmerdam
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Les données sont fournies sous forme de fichiers compressés ZIP, d'où la décompression (ou utilisez simplement le pilote sophistiqué “vsizip” dans GDAL).

Astuce pour les utilisateurs de GRASS GIS : au lieu d'importer les données, vous pouvez utiliser le r.externe commande pour enregistrer le fichier GeoTIFF DEM au lieu de l'immortaliser dans un emplacement projeté EU LAEA.


Méthodes simples d'installation et d'accès à la bibliothèque Gdal

L'option la plus simple est probablement d'utiliser le programme d'installation OSGeo4W (pour Windows). Avec cela, vous pouvez sélectionner GDAL dans une grande liste de SIG OpenSource .

GDAL — Documentation GDAL

GDAL est une bibliothèque de traduction pour les formats de données géospatiales matricielles et vectorielles qui est . Il est également livré avec une variété d'utilitaires de ligne de commande utiles pour la traduction de données .

Installer GDAL avec Python sur Windows ? - Informations géographiques .

Plus précisément, vous souhaiterez installer pkg-gdal-python, qui se trouve dans 'Libs' dans le fichier . Aucune bibliothèque externe n'a besoin d'être ajoutée ou gérée ! . Voici un autre tutoriel qui explique une manière très simple et facile d'installer GDAL v1.8 avec Python v2. 7 sur un. Cela vous donne accès à GDAL via une installation Python normale sans aucun .

Créez une application Web basée sur la localisation avec Django et GeoDjango.

Installation de Python 3 Installation des dépendances de GeoDjango (GEOS, GDAL et PROJ.4) . Bonus gratuit : Cliquez ici pour accéder gratuitement à des didacticiels Django supplémentaires et à des fichiers . qui peut être utilisé pour cartographier différents types de géométries dans des bases de données géospatiales : . Il s'agit d'une bibliothèque SIG open source permettant de travailler facilement avec des références spatiales .

Fonctionnalités simples pour R • sf

Un package qui fournit un accès à des fonctionnalités simples pour R. Package sf : représente des fonctionnalités simples sous la forme . Le moyen le plus simple d'installer gdal est d'utiliser Homebrew. Les versions récentes de . install.packages("sf", configure.args = "--with-proj-lib=/usr/local/lib/") .

Utiliser les géopandas sous Windows – Geoff Boeing

2 septembre 2014. Tout d'abord, essayez d'installer geopandas (et JupyterLab) de manière simple en utilisant . /how-to-edit -your-system-path-for-easy-command-line-access/ . En fin de compte, les bibliothèques gdal sont écrites en C++, c'est le vrai problème. . J'ai passé des heures à rechercher et à essayer différentes méthodes et rien ne semble fonctionner.

Installation de GeoDjango | Documentation Django | Django

Base de données Python et Django Spatial Installation des bibliothèques géospatiales . Postgres. app (la plus simple et la plus recommandée) Paquets Homebrew KyngChaos Fink MacPorts . Vous devrez également installer gdal et libgeoip avec Homebrew. . Pour ce faire, exécutez l'invite de commande en tant qu'administrateur et entrez les commandes ci-dessus.

Installation de GDAL pour Windows – IDRE Sandbox

23 février 2015. Python est nécessaire pour GDAL, et si vous avez déjà une installation de . en allant dans le menu Démarrer -> Exécuter ->Tapez cmd et appuyez sur Entrée. 2.

Configuration de Geodjango-GDAL Windows 10

La façon la plus cohérente de le faire est de télécharger le fichier . dev pour un accès plus facile à l'invite de commande et pour référence future. En utilisant l'invite de commande avec l'environnement virtuel activé, utilisez pip pour installer le .whl . Les bibliothèques GDAL devraient maintenant être accessibles via .

Comment installer GDAL/OGR

13 avril 2019 . Personnellement, je le trouve un peu lourd à installer, avec plusieurs guides et . Personnellement, le moyen le plus simple d'installer GDAL est de passer par conda . . Il fut un temps où ma version GDAL tombait en panne lors de l'installation d'une autre bibliothèque. . L'installer vous donne également accès à l'utilitaire de ligne de commande gdal_merge.py.

Comment installer les packages GDAL/OGR sur Ubuntu — mothergeo 0.0.1 .

La bibliothèque de fonctionnalités simples OGR est une bibliothèque open source C++ (et des outils de ligne de commande) offrant un accès en lecture (et parfois en écriture) à une variété de fichiers vectoriels .

QuickMapServices : des fonds de carte simples dans QGIS | SuivantSIG

14 janvier 2015. Il est possible d'accéder aux tuiles XYZ via le pilote WMS en écrivant un fichier XML spécial compréhensible par GDAL. . En utilisant cette extension avec notre build NextGIS QGIS qui utilise GDAL 2.0 . Voici deux façons de le trouver dans le QMS fraîchement installé : . C:PROGRA

Comment convertir les produits dans un format différent ? | Copernic.

VGTExtract est livré avec un manuel d'utilisation détaillé qui explique les fichiers . fournir une installation facile sur Windows qui inclut la bibliothèque GDAL et les utilitaires ainsi que .

Comment géocoder Sentinel-1 avec GDAL | ASF

Lorsque vous installez GDAL 2.2 avec Python 2.7, un message sera . ou cela ne me dérangerait pas d'avoir QGIS installé, c'est un moyen très simple d'accéder à GDAL.

ANCIENNE MÉTHODE : Installation de GDAL/OGR pour Python sous Windows.

7 juillet 2011 . Il est maintenant encore plus facile d'installer GDAL pour Python sur Windows - voir le nouveau post. les variables Path et GDAL_DATA car les versions de la bibliothèque peuvent ne pas correspondre. . qui a déjà été installé, permettant à Python d'y accéder.

Installation — documentation rasterio

Rasterio a une dépendance à la bibliothèque C : GDAL >=1.11 . GDAL. Pour accéder à plus de formats, vous devez construire à partir d'une distribution source (voir ci-dessous). . Remarque : --no-use-pep517 est requis car pip n'a actuellement pas implémenté de moyen pour les options facultatives .

Installation de GDAL 2+ sur Windows 7 et Windows 10 | Techniciens

7 déc. 2018 . GDAL signifie Geospatial Data Abstraction Library et c'est un fichier . 10, vous disposez de plusieurs méthodes pour installer facilement GDAL 2+ . un référentiel pour les programmes d'installation de GDAL Windows auquel vous pouvez accéder à partir du fichier .

Lire et visualiser GeoTiff | Images satellites avec Python | par .

2 août 2020 . La lecture d'images est super facile en python, car de nombreuses bibliothèques sont disponibles. traitant des images GeoTiff mais il est parfois difficile à installer et . GDAL a la plupart de ses méthodes et classes implémentées en C++, nous sommes .

Plugin d'outils GDAL

Ces outils sont disponibles lorsque le plugin est installé et activé. La bibliothèque GDAL¶. La bibliothèque GDAL se compose d'un ensemble de programmes en ligne de commande, chacun avec une extension . un terminal peut préférer la ligne de commande, avec accès à l'ensemble des options. Le plugin GDAL Tools offre une interface simple aux outils, exposant uniquement le .

Gdal centos 7 tr/min

Un seul référentiel YUM donne accès à un certain nombre de YUM supplémentaires. Problèmes d'installation des fichiers binaires gdal (Geospatial Data Abstraction Library) sur Centos. . 6( GLIBC_2. rpm De la même manière, si vous souhaitez installer google chrome sur CentOS 7, tout d'abord, les choses sont un peu plus faciles en ayant le package de configuration EPEL disponible à partir de .


Paquets Debian dans contrib ou non libres

DORIS est un processeur de radar interférométrique à synthèse d'ouverture (InSAR) développé par l'Institut de Delft pour l'observation de la Terre et les systèmes spatiaux de l'Université de technologie de Delft.

Les produits interférométriques et les produits finaux tels que les modèles numériques d'élévation et les cartes de déplacement peuvent être générés avec ce logiciel à partir de données complexes à un seul aspect. Les données des satellites ERS, ENVISAT (premier interférogramme ENVISAT, DEM et vue en perspective, JERS (premier interférogramme JERS) et RADARSAT (premier interférogramme RADARSAT) peuvent être traitées avec le logiciel Doris.

Google Earth est une visionneuse de planètes en 3D qui vous permet de naviguer de manière interactive dans les images satellite, les cartes, le terrain, etc.

Google Earth est disponible pour GNU/Linux sur leur site Web, mais n'est pas un logiciel libre et n'est pas distribuable. Il ne s'intègre pas non plus bien dans un système Debian.

Cet utilitaire permet de construire votre propre paquet Debian personnel de Google Earth. L'emballage lui-même est un logiciel libre, mais le programme Google Earth est régi par le détenteur des droits d'auteur (Google), vous pouvez donc être limité quant à ce que vous pouvez faire avec le package résultant (c'est-à-dire pas de redistribution, etc.). Ce package vous aidera simplement à créer le package, il est de votre responsabilité d'utiliser le package résultant de manière responsable.

Le dépliage de phase bidimensionnel est le processus de récupération de données de phase non ambiguës à partir d'un tableau 2D de valeurs de phase connues uniquement modulo 2pi rad.

Il existe de nombreuses applications, telles que l'imagerie par résonance magnétique (IRM), le radar à synthèse d'ouverture (SAR), l'analyse de motifs de franges, la tomographie et la spectroscopie, qui, dans le cadre de leur fonctionnement fondamental, dépendent de l'extraction d'un signal de phase à partir de leur image d'entrée. Habituellement, la phase est disponible sous une forme qui souffre de sauts de phase de 2 pi en raison de l'utilisation de la fonction mathématique arctangente, qui produit une sortie intrinsèquement enveloppée. Cette phase enveloppée est inutilisable jusqu'à ce que les discontinuités de phase soient supprimées.

SNAPHU est une implémentation de l'algorithme de flux de réseau à coût statistique pour le déballage de phase particulièrement adapté aux applications d'interférométrie SAR. Cet algorithme pose le dépliage de phase comme un problème d'estimation de probabilité maximale a posteriori (MAP), dont l'objectif est de calculer la solution dépliée la plus probable compte tenu des données d'entrée observables. Étant donné que les statistiques reliant les données d'entrée à la solution dépendent de la quantité mesurée, SNAPHU intègre trois modèles statistiques intégrés, pour les données de topographie, les données de déformation et les données génériques lisses. Le problème d'optimisation posé est résolu approximativement à l'aide de techniques de flux de réseau.

Comme SNAPHU utilise une procédure d'optimisation itérative, son temps d'exécution dépend de la difficulté de l'interférogramme. En mode simple tuile, la mémoire requise est de l'ordre de 100 Mo par 1000000 pixels dans l'interférogramme d'entrée.


Paquets de développement de SIG Debian

Communément appelé GRASS, il s'agit d'un système d'information géographique (SIG) utilisé pour la gestion et l'analyse de données géospatiales, le traitement d'images, la production de graphiques/cartes, la modélisation spatiale et la visualisation. GRASS est actuellement utilisé dans des milieux universitaires et commerciaux à travers le monde, ainsi que par de nombreuses agences gouvernementales et sociétés de conseil en environnement.

Ce paquet contient les fichiers d'en-tête pour le développement avec GRASS. Installez ce paquet si vous souhaitez développer un logiciel qui manipule les ensembles de données GRASS ou installer des addons à l'aide du module g.extension.

CGAL (Computational Geometry Algorithms Library) met la plus importante des solutions et méthodes développées en géométrie computationnelle à la disposition des utilisateurs de l'industrie et du monde universitaire dans une bibliothèque C++. The goal is to provide easy access to useful, reliable geometric algorithms.

This package contains most of the header files. The header files for visualization with Qt can be found in the package libcgal-qt5-dev.

libcitygml is a small and easy to use open source C++ library for parsing CityGML files in such a way that data can be easily exploited by 3D rendering applications (geometry data are tesselated and optimized for rendering during parsing). For instance, it can be used to develop readers of CityGML files in many 3D based applications (OpenGL, OpenSceneGraph, . ) Most metadata are not lost, they are available through a per-node hashmap.

CityGML (City Geography Markup Language) is an XML-based schema for the modelling and exchange of georeferenced 3D city and landscape models that is quickly being adopted on an international level.

This package contains develop files: static and header files of libcitygml.

This package provide files for translation from libcv-dev to subdivided packages.

This package contains the header files and static library needed to compile applications that use OpenCV (Open Computer Vision).

The Open Computer Vision Library is a collection of algorithms and sample code for various computer vision problems. The library is compatible with IPL (Intel's Image Processing Library) and, if available, can use IPP (Intel's Integrated Performance Primitives) for better performance.

OpenCV provides low level portable data types and operators, and a set of high level functionalities for video acquisition, image processing and analysis, structural analysis, motion analysis and object tracking, object recognition, camera calibration and 3D reconstruction.

This package provide files for translation from libcvaux-dev to subdivided packages.

The Open Computer Vision Library is a collection of algorithms and sample code for various computer vision problems. The library is compatible with IPL (Intel's Image Processing Library) and, if available, can use IPP (Intel's Integrated Performance Primitives) for better performance.

OpenCV provides low level portable data types and operators, and a set of high level functionalities for video acquisition, image processing and analysis, structural analysis, motion analysis and object tracking, object recognition, camera calibration and 3D reconstruction.

OPeNDAP provides software that allows you to access data over the internet, from programs that weren't originally designed for that purpose, as well as some that were. While OPeNDAP is the original developer of the Data Access protocol which its software uses, many other groups have adopted DAP and provide compatible clients, servers and software development kits.

This package contains header files, pkgconfig files and static libraries for DAP.

The Interpolation library (EMOSLIB) includes Interpolation software and GRIB, BUFR, CREX encoding/decoding routines. It is used by the ECMWF meteorological archival and retrieval system (MARS) and also by the ECMWF graphics package MetView.

This package contains the static libraries and headers needed to build applications against libemos.

The ENVISAT Product Reader API is a set of C-source code files supporting developers who want to use MERIS, AATSR, and ASAR data products of the ESA ENVISAT satellite in their software.

The main use case for the C API is the ingestion of ENVISAT data into

  • new scientific algorithms developed for the MERIS, AATSR or ASAR sensors or even all of them,
  • existing scientific software packages written in C or C++, or COTS software systems which allow for extension using a C or C++ interface.

This package contains development files (headers and static libraries).

Epsilon is C library for wavelet based lossy image compression. Wavelet-driven compressors are know to be much more effective than traditional DCT-based ones (like JPEG).

At the moment, the program supports about 30 different wavelet filters, runs in parallel in multi-threaded and MPI environments, can process huge images and much more.

This package contains development stuff.

FreeXL is a C library implementing direct reading of Microsoft Excel spreadsheets, up to the BIFF8 file format specification (i.e. .xls, Microsoft Excel XP/2003 and older). The XML SS file format specification (.xlsx, Microsoft Excel 2007 and newer) is not supported.

This package contains the development headers.

This is the development package for developing applications that depends on libfyba. It includes header files, static library files and HTML documentation.

This package contains the static library, pkg-config files and include files needed to build with the General Cartographic Transformation Package library.

O GDAL é uma biblioteca de tradução para formatos de dados geoespaciais rasterizados. Como biblioteca, apresenta um modelo de abstração de dados único ao aplicativo que o invoca, para todos os formatos suportados. A biblioteca relacionada OGR (que reside na árvore fonte do GDAL) provê uma capacidade similar para dados vetoriais de características simples.

GDAL suporta muitos formatos de dados populares, incluindo os comumente usados (GeoTIFF, JPEG, PNG e mais) assim como aqueles usados em pacotes de software de sensoriamento remoto e GIS (ERDAS Imagine, ESRI Arc/Info, ENVI, PCI Geomatics). Também suporta muitos formatos de distribuição de dados científicos e de sensoriamento remoto como HDF, EOS FAST, NOAA L1B, NetCDF, FITS.

A biblioteca OGR suporta formatos vetoriais populares como ESRI Shapefile, TIGER data, S57, MapInfo File, DGN, GML e outros.

Este pacote contém os arquivos necessários para desenvolver um software que usará o GDAL/OGR (cabeçalhos, objetos estáticos, scripts de configuração).

Geo::Google::MapObject is intended to provide a server side solution to working with the Google Maps API. In particular an object of this class encapsulates a "map" object that provides support for the static maps API, the javascript maps API, AJAX calls and non-javascript fallback data but without making many assumptions about the surrounding framework. It is assumed that a template framework with support for a "dot" notation is being used, for example HTML::Template::Pluggable. An important commitment of the module is support for graceful and consistent fallback to a functional non-javascript web page.

The javascript and static Google map APIs do not behave in quite the same way when zoom and center are not specified. Specifically it works quite well with the static maps (http://developers.google.com/maps/documentation/staticmaps/?csw=1) but not so well with the javascript API. To compensate for this the module gives a choice between: specifying the center and zoom levels allowing the APIs and client side code to do whatever they think best using a built in algorithm to calculate a sensible zoom and center and finally supplying ones own algorithm to calculate a sensible zoom and center.

Geo::GoogleEarth::Pluggable is a Perl object oriented interface that allows for the creation of XML documents that can be used with Google Earth.

Supported output formats include KML and KMZ, optionally including HTTP headers appropriate for a web application. However, if you need to read KML files, please see the Geo::KML package's from method.

The original goal of Geo::Gpx was to produce GPX/XML files which were parseable by both GPX Spinner and EasyGPS. As of version 0.13 it has been extended to support general parsing and generation of GPX data. Both GPX 1.0 and 1.1 are supported.

Geo::Proj4 is a wrapper library around PROJ, a cartographic projection library, for easy use in Perl software.

The Open Source PROJ library converts between geographic coordinate systems. It is able to convert between geodetic latitude and longitude (LL, most commonly the WGS84 projection), into an enormous variety of other cartographic projections (XY, usually UTM).

Geo::Shapelib is a module to read, create and write shapefiles as defined by ESRI, using Perl. It provides the Perl binding for the Shapelib library.

Le format Shapefile est un format de travail et d'échange promu par ESRI pour des données vectorielles simples avec des attributs. C'est apparemment le seul format de fichier qui peut être modifié dans ARCView 2/3, et peut également être exporté et importé dans ArcGis.

GeographicLib est un petit ensemble de classes C++ pour la conversion entre les coordonnées géographiques, UTM, UPS, MGRS, géocentriques et cartésiennes locales, pour les calculs du géoïde et pour le calcul de la géodésique. C'est un remplacement approprié pour la fonctionnalité de base fournie par NGA Geotrans.

Ce package contient les fichiers utilisés pour développer des applications utilisant la bibliothèque GeographicLib.

GeoIP est une bibliothèque C qui permet à l'utilisateur de trouver le pays d'où provient une adresse IP ou un nom d'hôte. Il utilise une base de données basée sur des fichiers.

Cette base de données contient simplement des blocs IP en tant que clés et des pays en tant que valeurs et elle devrait être plus complète et précise que l'utilisation de recherches DNS inversées.

This package contains the development files.

GEOS provides a spatial object model and fundamental geometric functions. It implements the geometry model defined in the OpenGIS Consortium Simple Features Specification for SQL.

This package contains the headers and libraries needed to develop programs using GEOS in C++. Note that third-parties programs should use the stable C API instead of the unstable C++ one.

GEOS provides a spatial object model and fundamental geometric functions. It implements the geometry model defined in the OpenGIS Consortium Simple Features Specification for SQL.

This package contains the headers and libraries needed to develop programs using GEOS.

Cette bibliothèque C prend en charge le format d'échange basé sur TIFF 6.0 pour les images raster géoréférencées. La norme GeoTIFF a été développée pour la lecture et l'écriture de balises de méta-informations géographiques au-dessus du raster TIFF.

This package contains stuff to be used to develop programs based on the GeoTIFF library.

These set of libraries allow manipulating geographic and Cartesian data sets (including filtering, trend fitting, gridding, projecting, etc.) and producing Encapsulated PostScript File (EPS) illustrations ranging from simple x-y plots via contour maps to artificially illuminated surfaces and 3-D perspective views.

This package contains the files used for development of programs that use the GMT libraries (headers).

The gpsd service daemon can monitor one or more GPS devices connected to a host computer, making all data on the location and movements of the sensors available to be queried on TCP port 2947.

This package contains the header and development files needed to build programs and packages using libgps.

This is the libgrib2c library from NCEP for encoding and decoding 'GRIB2' data formats.

This package contains the static libraries and headers needed to build applications against libgrib2.

Grits is a "Virtual Globe" library which uses OpenGL to render an image of the earth using satellite and terrain data from publicly accessible servers. This is similar in concept to Google Earth and NASA World Wind, except implemented as a library.

This package contains the header files and libraries which are needed for developing programs that use grits.

The GTS Library is intended to provide a set of useful functions to deal with 3D surfaces meshed with interconnected triangles.

This package contains the headers and development libraries needed to build applications using GTS.

HDF est un format de fichier multi-objets pour le stockage et le transfert de données graphiques et numériques principalement utilisé dans le calcul scientifique. HDF prend en charge plusieurs modèles de données différents, notamment des tableaux multidimensionnels, des images raster et des tableaux. Chacun définit un type de données agrégé spécifique et fournit une API pour la lecture, l'écriture et l'organisation des données et des métadonnées. De nouveaux modèles de données peuvent être ajoutés par les développeurs ou les utilisateurs HDF.

This package contains development stuff, including files and static library for the HDF package in the flavor compatible with the NetCDF library.

HDF est un format de fichier multi-objets pour le stockage et le transfert de données graphiques et numériques principalement utilisé dans le calcul scientifique. HDF prend en charge plusieurs modèles de données différents, notamment des tableaux multidimensionnels, des images raster et des tableaux. Chacun définit un type de données agrégé spécifique et fournit une API pour la lecture, l'écriture et l'organisation des données et des métadonnées. De nouveaux modèles de données peuvent être ajoutés par les développeurs ou les utilisateurs HDF.

This package contains development stuff, including files and static library for the HDF package and some HDF API reference manpages.

Hierarchical Data Format 5 (HDF5) est un format de fichier et une bibliothèque pour stocker des données scientifiques. HDF5 a été conçu et mis en œuvre pour combler les lacunes de HDF4.x. Il dispose d'un modèle de données plus puissant et flexible, prend en charge les fichiers de plus de 2 Go et prend en charge les E/S parallèles.

This package contains development files for serial platforms.

Hierarchical Data Format 5 (HDF5) est un format de fichier et une bibliothèque pour stocker des données scientifiques. HDF5 a été conçu et mis en œuvre pour combler les lacunes de HDF4.x. Il dispose d'un modèle de données plus puissant et flexible, prend en charge les fichiers de plus de 2 Go et prend en charge les E/S parallèles.

This package depends on the default MPI version of HDF5 for each platform.

Hierarchical Data Format 5 (HDF5) est un format de fichier et une bibliothèque pour stocker des données scientifiques. HDF5 a été conçu et mis en œuvre pour combler les lacunes de HDF4.x. Il dispose d'un modèle de données plus puissant et flexible, prend en charge les fichiers de plus de 2 Go et prend en charge les E/S parallèles.

This package contains development files for use with MPICH2. Warning: the C++ interface is not provided for this version.

Hierarchical Data Format 5 (HDF5) est un format de fichier et une bibliothèque pour stocker des données scientifiques. HDF5 a été conçu et mis en œuvre pour combler les lacunes de HDF4.x. Il dispose d'un modèle de données plus puissant et flexible, prend en charge les fichiers de plus de 2 Go et prend en charge les E/S parallèles.

This package contains development files for use with OpenMPI.

This package is a transitionnal package from libhdf5-serial-dev to libhdf5-dev. It can safely be removed.

HDF-EOS5 is a software library designed built on HDF5 to support EOS-specific data structures, namely Grid, Point, and Swath. The new data structures are constructed from standard HDF data objects, using EOS conventions, through the use of a software library. A key feature of HDF-EOS files is that instrument-independent services, such as subsetting by geolocation, can be applied to the files across a wide variety of data products.

This package contains include files and static libraries for HDF-EOS5.

This package provide files for translation from libhighgui-dev to subdivided packages.

This package contains the header files and static library needed to compile applications that use OpenCV (Open Computer Vision).

The Open Computer Vision Library is a collection of algorithms and sample code for various computer vision problems. The library is compatible with IPL (Intel's Image Processing Library) and, if available, can use IPP (Intel's Integrated Performance Primitives) for better performance.

OpenCV provides low level portable data types and operators, and a set of high level functionalities for video acquisition, image processing and analysis, structural analysis, motion analysis and object tracking, object recognition, camera calibration and 3D reconstruction.

This is a library for use with applications that want to parse, generate and operate on KML, a geo-data XML variant. It is an implementation of the OGC KML 2.2 standard. It is written in C++ and bindings are available via SWIG to Java and Python.

This package contains files required to build C/C++ programs which use the KML library.

libLAS est une bibliothèque C/C++ pour la lecture et l'écriture de données ASPRS LAS versions 1.0, 1.1 et 1.2. Le format LAS est un format binaire séquentiel utilisé pour stocker les données des capteurs et comme stockage de traitement intermédiaire par certaines applications liées au LiDAR. LiDAR (Light Detection and Ranging) est une technologie de télédétection optique qui mesure les propriétés de la lumière diffusée pour trouver la distance et/ou d'autres informations d'une cible distante. La méthode courante pour déterminer la distance à un objet ou à une surface consiste à utiliser des impulsions laser.

This package contains the development files to build applications in C.

libLAS est une bibliothèque C/C++ pour la lecture et l'écriture de données ASPRS LAS versions 1.0, 1.1 et 1.2. Le format LAS est un format binaire séquentiel utilisé pour stocker les données des capteurs et comme stockage de traitement intermédiaire par certaines applications liées au LiDAR. LiDAR (Light Detection and Ranging) est une technologie de télédétection optique qui mesure les propriétés de la lumière diffusée pour trouver la distance et/ou d'autres informations d'une cible distante. La méthode courante pour déterminer la distance à un objet ou à une surface consiste à utiliser des impulsions laser.

This package contains the development files to build applications in C++.

LASzip quickly turns bulky LAS files into compact LAZ files without information loss.

This package contains development files.

PostGIS ajoute la prise en charge des objets géographiques à la base de données relationnelle objet PostgreSQL. In effect, PostGIS "spatially enables" the PostgreSQL server, allowing it to be used as a backend spatial database for geographic information systems (GIS), much like ESRI's SDE or Oracle's Spatial extension. PostGIS follows the OpenGIS "Simple Features Specification for SQL".

This library is the generic geometry handling section of PostGIS. The geometry objects, constructors, destructors, and a set of spatial processing functions, are implemented here. This package contains the development files.

geometry.hpp provides header-only, generic C++ interfaces for geometry types, geometry collections, and features.

These types are designed to be easy to parse and serialize to GeoJSON.

They should also be a robust and high performance container for data processing and conversion.

Mapbox variant has the same speedy performance of boost::variant but is faster to compile, results in smaller binaries, and has no dependencies.

Mapbox variant has been a very valuable, lightweight alternative for apps that can use c++11 or c++14 but that do not want a Boost dependency. Mapbox variant has also been useful in apps that do depend on Boost, like Mapnik, to help (slightly) with compile times and to majorly lessen dependence on Boost in core headers.

Wagyu is a general library for the following basic geometric operations:

The output geometry from each of these operations is guaranteed to be valid and simple as per the OGC.

Mapnik est une boîte à outils OpenSource C++ pour le développement d'applications SIG (Systèmes d'Information Géographique). Au cœur se trouve une bibliothèque partagée C++ fournissant des algorithmes/modèles pour l'accès et la visualisation des données spatiales.

Essentiellement une collection d'objets géographiques (carte, couche, source de données, entité, géométrie), la bibliothèque ne repose pas sur des "systèmes de fenêtrage" et est destinée à fonctionner dans des environnements multi-threads

This package contains the development headers, API documentation, and build utilities.

This package contains the development files for the shared library.

MapServer is a CGI-based framework for Internet map services which supports Open Geospatial Consortium (OGC) standards. Scripting functionality in MapScript is provided by the suggested mapscript library packages.

Marble is a generic geographical map widget and framework for KDE applications. The Marble widget shows the earth as a sphere but does not require hardware acceleration. A minimal set of geographical data is included, so it can be used without an internet connection.

This package contains development files for building software that uses the Marble globe widget library.

This package is part of the KDE education module.

NetCDF (network Common Data Form) is a set of interfaces for array-oriented data access and a freely distributed collection of data access libraries for C, Fortran, C++, Java, and other languages. The netCDF libraries support a machine-independent format for representing scientific data. Together, the interfaces, libraries, and format support the creation, access, and sharing of scientific data.

This package contains headers for the C++ library.

NetCDF (network Common Data Form) is a set of interfaces for array-oriented data access and a freely distributed collection of data access libraries for C, Fortran, C++, Java, and other languages. The netCDF libraries support a machine-independent format for representing scientific data. Together, the interfaces, libraries, and format support the creation, access, and sharing of scientific data.

This version of the netCDF C++ library is provided for backwards compatibility as a separate package. It was developed before key C++ concepts like templates, namespaces, and exceptions were widely supported. It's not recommended for new projects, but it still works. This version of the C++ interface only supports the "classic" data model from the netCDF-3 release.

This package contains headers for the legacy C++ library.

NetCDF (network Common Data Form) is a set of interfaces for array-oriented data access and a freely distributed collection of data access libraries for C, Fortran, C++, Java, and other languages. The netCDF libraries support a machine-independent format for representing scientific data. Together, the interfaces, libraries, and format support the creation, access, and sharing of scientific data.

This package provides headers.

NetCDF (network Common Data Form) is a set of interfaces for array-oriented data access and a freely distributed collection of data access libraries for C, Fortran, C++, Java, and other languages. The netCDF libraries support a machine-independent format for representing scientific data. Together, the interfaces, libraries, and format support the creation, access, and sharing of scientific data.

This package contains headers for the Fortran library.

OGDI est l'interface ouverte du magasin de données géographiques. OGDI est une interface de programmation d'applications (API) qui utilise des méthodes d'accès normalisées pour fonctionner conjointement avec des progiciels SIG (l'application) et divers produits de données géospatiales. OGDI utilise une architecture client/serveur pour faciliter la diffusion des produits de données géospatiales sur n'importe quel réseau TCP/IP, et une approche axée sur les pilotes pour faciliter l'accès à plusieurs produits/formats de données géospatiales.

This package contains the development files to build OGDI enabled programs.

This package contains the header files and static library needed to compile applications that use OpenCV (Open Computer Vision) Camera Calibration library.

The Open Computer Vision Library is a collection of algorithms and sample code for various computer vision problems. The library is compatible with IPL (Intel's Image Processing Library) and, if available, can use IPP (Intel's Integrated Performance Primitives) for better performance.

OpenCV provides low level portable data types and operators, and a set of high level functionalities for video acquisition, image processing and analysis, structural analysis, motion analysis and object tracking, object recognition, camera calibration and 3D reconstruction.

This package contains the header files and static library needed to compile applications that use OpenCV (Open Computer Vision) contrib library.

The Open Computer Vision Library is a collection of algorithms and sample code for various computer vision problems. The library is compatible with IPL (Intel's Image Processing Library) and, if available, can use IPP (Intel's Integrated Performance Primitives) for better performance.

OpenCV provides low level portable data types and operators, and a set of high level functionalities for video acquisition, image processing and analysis, structural analysis, motion analysis and object tracking, object recognition, camera calibration and 3D reconstruction.

This package contains the header files and static library needed to compile applications that use OpenCV (Open Computer Vision) core.

The Open Computer Vision Library is a collection of algorithms and sample code for various computer vision problems. The library is compatible with IPL (Intel's Image Processing Library) and, if available, can use IPP (Intel's Integrated Performance Primitives) for better performance.

OpenCV provides low level portable data types and operators, and a set of high level functionalities for video acquisition, image processing and analysis, structural analysis, motion analysis and object tracking, object recognition, camera calibration and 3D reconstruction.

This is a metapackage providing development package necessary for development of OpenCV (Open Computer Vision).

The Open Computer Vision Library is a collection of algorithms and sample code for various computer vision problems. The library is compatible with IPL (Intel's Image Processing Library) and, if available, can use IPP (Intel's Integrated Performance Primitives) for better performance.

OpenCV provides low level portable data types and operators, and a set of high level functionalities for video acquisition, image processing and analysis, structural analysis, motion analysis and object tracking, object recognition, camera calibration and 3D reconstruction.

This package contains the header files and static library needed to compile applications that use OpenCV (Open Computer Vision) Feature Detection and Descriptor Extraction library.

The Open Computer Vision Library is a collection of algorithms and sample code for various computer vision problems. The library is compatible with IPL (Intel's Image Processing Library) and, if available, can use IPP (Intel's Integrated Performance Primitives) for better performance.

OpenCV provides low level portable data types and operators, and a set of high level functionalities for video acquisition, image processing and analysis, structural analysis, motion analysis and object tracking, object recognition, camera calibration and 3D reconstruction.

This package contains the header files and static library needed to compile applications that use OpenCV (Open Computer Vision) Clustering and Search in Multi-Dimensional spaces library.

The Open Computer Vision Library is a collection of algorithms and sample code for various computer vision problems. The library is compatible with IPL (Intel's Image Processing Library) and, if available, can use IPP (Intel's Integrated Performance Primitives) for better performance.

OpenCV provides low level portable data types and operators, and a set of high level functionalities for video acquisition, image processing and analysis, structural analysis, motion analysis and object tracking, object recognition, camera calibration and 3D reconstruction.

This package contains the header files and static library needed to compile applications that use OpenCV (Open Computer Vision) GPU library.

The Open Computer Vision Library is a collection of algorithms and sample code for various computer vision problems. The library is compatible with IPL (Intel's Image Processing Library) and, if available, can use IPP (Intel's Integrated Performance Primitives) for better performance.

OpenCV provides low level portable data types and operators, and a set of high level functionalities for video acquisition, image processing and analysis, structural analysis, motion analysis and object tracking, object recognition, camera calibration and 3D reconstruction.

This package contains the header files and static library needed to compile applications that use OpenCV (Open Computer Vision) High-level GUI and Media I/O library.

The Open Computer Vision Library is a collection of algorithms and sample code for various computer vision problems. The library is compatible with IPL (Intel's Image Processing Library) and, if available, can use IPP (Intel's Integrated Performance Primitives) for better performance.

OpenCV provides low level portable data types and operators, and a set of high level functionalities for video acquisition, image processing and analysis, structural analysis, motion analysis and object tracking, object recognition, camera calibration and 3D reconstruction.

Une boîte à outils graphique portable de haut niveau pour le développement d'applications graphiques hautes performances telles que des simulateurs de vol, des jeux, de la réalité virtuelle ou de la visualisation scientifique. Fournissant un cadre orienté objet au-dessus d'OpenGL, il libère le développeur de la mise en œuvre et de l'optimisation des appels graphiques de bas niveau, et fournit de nombreux utilitaires supplémentaires pour le développement rapide d'applications graphiques.

This package contains the development headers.

This library is intended to provide a minimal & complete Object-Oriented (OO) thread interface for C++ programmers, used primarily in OpenSceneGraph. It is loosely modeled on the Java thread API, and the POSIX Threads standards.

This package contains the development headers.

libosmgpsmap is a library to embed maps in applications that when given GPS co-ordinates, draws a GPS track, and points of interest on a moving map display. Downloads map data from a number of websites, including openstreetmap.org, openaerialmap.org and others.

These are the development files for libosmgpsmap0, needed only if you're writing or compiling an application which will use it.

The Osmium library has extensive support for all types of OSM entities: nodes, ways, relations, and changesets. It allows reading from and writing to OSM files in XML and PBF formats, including change files and full history files. Osmium can store OSM data in memory and on disk in various formats and using various indexes. Its easy to use handler interface allows you to quickly write data filtering and conversion functions. Osmium can create WKT, WKB, OGR, GEOS and GeoJSON geometries for easy conversion into many GIS formats and it can assemble multipolygons from ways and relations.

Osmium is a header-only library, so there is nothing to compile to build it. Just include the header files you need.

This package contains the Osmium library headers.

Osmpbf is a Java/C library to read and write OpenStreetMap PBF files. PBF (Protocol buffer Binary Format) is a binary file format for OpenStreetMap data that uses Google Protocol Buffers as low-level storage.

This package provides the C headers to be used in third-party applications.

Open Source Software Image Map (OSSIM) est un moteur hautes performances pour la télédétection, le traitement d'images, les systèmes d'information géographique et la photogrammétrie. Il est activement développé depuis 1996.

Conçu comme une série de bibliothèques logicielles hautes performances, il est écrit en C++ en utilisant les dernières techniques de conception de logiciels orientés objet.

La bibliothèque fournit des fonctionnalités avancées de télédétection, de traitement d'images et géospatiales. Un résumé rapide des fonctionnalités d'OSSIM comprend l'ortho-rectification, la correction précise du terrain, des modèles de capteurs rigoureux, de très grandes mosaïques et des fusions de capteurs croisés, une large gamme de projections et de références cartographiques, et une large gamme de formats de données commerciaux et gouvernementaux. L'architecture de la bibliothèque prend en charge le traitement parallèle avec mpi (non activé), une architecture de plug-in dynamique et des objets connectables dynamiquement permettant le prototypage rapide de chaînes de traitement d'images personnalisées.

This package includes the development files to build programs that use the OSSIM library.

PDAL est une bibliothèque sous licence BSD pour la traduction et la manipulation de données de nuages ​​de points de divers formats. PDAL peut être utilisé pour lire, écrire et traduire des données de nuages ​​de points dans de nombreux formats. La prise en charge est incluse pour les fichiers d'entrée de LAS, LAZ, SBET, BPF, QFIT et autres. PDAL peut également lire et écrire dans des bases de données prenant en charge le stockage en nuage de points, notamment Oracle, Postgres et SQLite.

PDAL ne doit pas être confondu avec PCL (Point Cloud Library). PCL est une bibliothèque spécialement conçue pour fournir une analyse et une modification algorithmiques des nuages ​​de points. PDAL fournit une interface limitée aux installations de PCL, mais n'essaie généralement pas de dupliquer ses capacités.

This package contains the PDAL development files.

Proj and invproj perform respective forward and inverse transformation of cartographic data to or from Cartesian data with a wide range of selectable projection functions (over 100 projections).

Geod and invgeod perform geodesic (Great Circle) computations for determining latitude, longitude and back azimuth of a terminus point given a initial point latitude, longitude, azimuth and distance (direct) or the forward and back azimuths and distance between an initial and terminus point latitudes and longitudes (inverse).

This package provides the PROJ development files.

protozero is a minimalistic protocol buffer decoder and encoder in C++.

Designed for high performance. Suitable for writing zero copy parsers and encoders with minimal need for run-time allocation of memory.

Low-level: this is designed to be a building block for writing a very customized decoder for a stable protobuf schema. If your protobuf schema is changing frequently or lazy decoding is not critical for your application then this approach offers no value: just use the decoding API available via the C++ API that can be generated via the Google Protobufs protoc program.

This package contains the protozero headers.

QGIS is a Geographic Information System (GIS) which manages, analyzes and display databases of geographic information.

This package contains the headers and libraries needed to develop plugins for QGIS.

librasterlite2 is an open source library that stores and retrieves huge raster coverages using a SpatiaLite DBMS.

It is intended to completely replace and supersede librasterlite. The two projects are completely unrelated: the unique similarity between both is just in covering the same identical application area.

This package contains development files.

ReadOSM is an open source library to extract valid data from within an OpenStreetMap input file. Such OSM files come in two different formats, .osm (XML) and .pbf.

Some of the design goals of ReadOSM are:

  • to be simple and lightweight
  • to be stable, robust and efficient
  • to be easily and universally portable
  • making the whole parsing process of both .osm or .osm.pbf files completely transparent from the application own perspective.

This package contains files needed for development.

The RT Topology Library exposes an API to create and manage standard (ISO 13249 aka SQL/MM) topologies using user-provided data stores.

The code is derived from PostGIS liblwgeom library enhanced to provide thread-safety, have less dependencies and be independent from PostGIS release cycles.

This package contains the development files.

SAGA GIS (System for Automated Geoscientific Analyses) is a geographic information system used for editing and analysing spatial data.

This package contains the header files for developing with SAGA. Install this package if you wish to develop software that uses the SAGA API.

SFCGAL is a C++ wrapper library around CGAL with the aim of supporting ISO 19107:2013 and OGC Simple Features Access 1.2 for 3D operations.

SFCGAL provides standard compliant geometry types and operations, that can be accessed from its C or C++ APIs. PostGIS uses the C API, to expose some SFCGAL's functions in spatial databases (cf. PostGIS manual).

This package provides the development files.

Le format Shapefile est un format de travail et d'échange promu par ESRI pour des données vectorielles simples avec des attributs. C'est apparemment le seul format de fichier qui peut être modifié dans ARCView 2/3, et peut également être exporté et importé dans ArcGis.

Ce package comprend les fichiers de développement.

Spatialindex is a C++ library that provides a framework for developing spatial indices. Currently it defines generic interfaces, provides simple main memory and disk based storage managers and a robust implementation of an R*-tree, an MVR-tree and a TPR-tree.

This package contains the development files to build third parties programs.

The SpatiaLite extension enables SQLite to support spatial (geometry) data in a way conformant to OpenGis specifications, with both WKT and WKB formats.

Spatialite also includes Virtualshape and Virtualtext to enable accessing shapefiles and csv/text files as virtual tables.

This package contains development files (static libraries and header files).

TerraLib enables quick development of custom-built geographical applications using spatial databases. As a research tool, TerraLib is aimed at providing a rich and powerful environment for the development of GIS research, enabling the development of GIS prototypes that include new concepts such as spatio-temporal data models, geographical ontologies and advanced spatial analysis techniques. TerraLib defines a geographical data model and provides support for this model over a range of different DBMS (MySQL, PostgreSQL, ORACLE and ACCESS), and is implemented as a library of C++ classes and functions, written in ANSI-C++.

This package contains development files for terralib.

The UDUNITS package supports units of physical quantities (e.g., meters, seconds). Specifically, it supports conversion between string and binary representations of units, arithmetic manipulation of units, and conversion of numeric values between compatible units. The package is written in the C programming language.

This package provides the include files and static libraries for development.

ParaView is an open-source, multi-platform application designed to visualize data sets of size varying from small to very large. The goals of the ParaView project include the following:

ParaView runs on distributed and shared memory parallel as well as single processor systems and has been successfully tested on Windows, Mac OS X, Linux and various Unix workstations, clusters and supercomputers. Under the hood, ParaView uses the Visualization Toolkit as the data processing and rendering engine and has a user interface written using Qt. Development header files

Pktools est un ensemble de programmes permettant d'effectuer des opérations, principalement sur des images raster géolocalisées. Il s'appuie fortement sur la bibliothèque d'abstraction de données géospatiales (GDAL) et OGR. Les programmes sont similaires aux outils GDAL (gdalinfo, gdal_translate, gdal_merge, . ) et certaines des fonctionnalités fournies dans pktools existent déjà dans les outils GDAL.

All utilities in pktools use command line options and have a built in help, and include more than thirty binaries to edit, change, crop, classify, compare, dump, fill, enhance images and many other common operations useful in the remote sensing field of image analysis.

This package contains the files needed to develop a software that uses the pktools libraries.

Cligj is a small library which can be used to standardise processing of geoJSON in Python command line programs.

Ce package fournit la version Python 2 de la bibliothèque.

python-geohash provides fast and accurate geohash encoding and decoding functionality. Geohash is a latitude/longitude geocode system (a string representation of two dimensional geometric coordinates). In addition to geohash, this module also supports the quadtree, jpgrid (JIS X 0410) and jpiarea grid codes.

  • Functions for encoding and decoding GeoJSON formatted data
  • Classes for all GeoJSON Objects
  • An implementation of the Python geo_interface Specification

This is the Python 2 version of the library

libLAS est une bibliothèque C/C++ pour la lecture et l'écriture de données ASPRS LAS versions 1.0, 1.1 et 1.2. Le format LAS est un format binaire séquentiel utilisé pour stocker les données des capteurs et comme stockage de traitement intermédiaire par certaines applications liées au LiDAR. LiDAR (Light Detection and Ranging) est une technologie de télédétection optique qui mesure les propriétés de la lumière diffusée pour trouver la distance et/ou d'autres informations d'une cible distante. La méthode courante pour déterminer la distance à un objet ou à une surface consiste à utiliser des impulsions laser.

This package contains a Python module to use libLAS.

mapbox-vector-tile provides encoding & decoding support for data conforming to the Mapbox Vector Tile specification in Python.

This package contains the library for Python 2.

Modest Maps is a display and interaction library for tile-based maps in Flash (Actionscript 2.0 and Actionscript 3.0), Javascript and Python.

Its intent is to provide a minimal, extensible, customizable, and free display library for designers and developers who want to use interactive maps in their own projects. Modest Maps provides a core set of features in a tight, clean package, with hooks for additional functionality.

This package contains the Python module.

PySAL est une bibliothèque open source de fonctions d'analyse spatiale écrites en Python destinées à soutenir le développement d'applications de haut niveau.

Il est important de souligner ce pour quoi PySAL est et n'est pas conçu. PySAL est avant tout une bibliothèque au sens le plus complet du terme. Les développeurs à la recherche d'une suite de méthodes d'analyse spatiale qu'ils peuvent intégrer au développement d'applications devraient se sentir à l'aise avec PySAL. Les analystes spatiaux qui peuvent mener des projets de recherche nécessitant des scripts personnalisés, une analyse de simulation approfondie, ou ceux qui cherchent à faire progresser l'état de l'art en matière d'analyse spatiale devraient également trouver PySAL comme une base utile pour leur travail.

Les utilisateurs finaux à la recherche d'une interface utilisateur graphique conviviale pour l'analyse spatiale ne doivent pas se tourner directement vers PySAL. Au lieu de cela, ils devraient envisager des projets tels que STARS et la suite de produits logiciels GeoDaX qui encapsulent la fonctionnalité PySAL dans des interfaces graphiques. Dans le même temps, il est prévu qu'avec des développements tels que les architectures de plug-in basées sur Python pour QGIS, GRASS et les extensions de boîte à outils pour ArcGIS, l'accès des utilisateurs finaux à la fonctionnalité PySAL s'élargira dans un proche avenir.


Voir la vidéo: Arcgis: Merge the raster datasets fusionner raster arcgis Mosaic raster dataset ArcGIS