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Identifier les polygones qui se chevauchent dans une seule couche à l'aide de QGIS ?


J'ai un fichier de formes de points tamponnés dans QGIS. J'ai besoin d'afficher tous les polygones tampons de cette couche qui se chevauchent. J'ai expérimenté l'outil d'intersection, mais cela ne semble fonctionner que si je regarde l'intersection de 2 calques séparés, sinon il indique simplement que tous les polygones se croisent.

Quelqu'un a-t-il une solution QGIS ?


Activez le plug-in du vérificateur de topologie dans le gestionnaire de plug-ins. Ajoutez votre couche polygonale dans la fenêtre Paramètres de règle de topologie, sélectionnez la règle "ne doit pas se chevaucher" et ajoutez-les. Pour voir les erreurs de chevauchement, cliquez sur le bouton Valider.


J'ai eu un défi similaire, mais j'ai obtenu une solution de contournement satisfaisante. Dupliquez la même couche et sélectionnez l'outil de requête spatiale. Ajoutez l'original et les calques copiés. Sélectionnez chevauchement au lieu d'intersection. Exécutez-le et vous trouverez les tampons qui se croisent en surbrillance. Vous pouvez procéder à partir de là.


Cartographier les non desservis

Alors que la connectivité devient de plus en plus précieuse pour tout le monde, l'accès à la communication devient aussi important que l'accès à d'autres types d'infrastructures de base. En conséquence, il est de plus en plus urgent de rendre les infrastructures de communication abordables accessibles à TOUS les citoyens. Pourtant, la croissance du nombre d'abonnés aux réseaux mobiles en Afrique ralentit, tout comme la croissance des revenus des opérateurs de réseaux mobiles. Ce ralentissement est lié au fait qu'un pourcentage important des nouveaux utilisateurs proviennent de tranches de revenus inférieures vivant dans des régions qui présentent des défis pour les opérateurs, allant d'une répartition de la population plus clairsemée au manque d'infrastructures électriques efficaces. Cette situation est aggravée par le fait qu'il existe une fracture numérique croissante entre les zones urbaines et rurales en matière d'accès. Si quelque chose doit être fait à ce sujet, il est absolument essentiel d'avoir une compréhension précise et à jour de qui a accès et qui ne l'a pas. Cet article décrit certains travaux que j'ai effectués pour FHI360 et USAID sur une méthodologie de cartographie des non desservis.

Mon objectif est double : 1) calculer le nombre de personnes non couvertes par le service mobile dans un pays donné et, 2) identifier les communautés qui pourraient être desservies si elles atteignaient un seuil de densité de population et de rayon de couverture. Le rayon de couverture est un nombre variable destiné à être déterminé par la technologie proposée pour la couverture. La couverture est affectée par un certain nombre de variables, notamment la hauteur de la tour, la puissance de sortie, les fréquences utilisées et le type d'antenne. En règle générale, le rayon de couverture d'une seule tour peut être compris entre deux et dix kilomètres. Une communauté est identifiée en ayant une certaine densité de population dans le rayon de couverture donné. Le nombre réel de population pour le seuil est également une variable et est déterminé par le modèle économique, c'est-à-dire les CAPEX et les OPEX de l'opérateur, qui suggéreraient la population minimale à couvrir afin de créer une entreprise durable. Par exemple, un opérateur mettant en place des stations de base solaires à faible coût peut être en mesure de desservir durablement une densité de population plus faible dans une zone donnée qu'un réseau mobile traditionnel. Ces deux variables sont destinées à être adaptées aux solutions spécifiques des opérateurs.

Tout le travail a été effectué avec des outils Open Source, notamment QGIS, le système de support d'analyse des ressources géographiques (GRASS) et la bibliothèque d'abstraction de données géospatiales (GDAL).

Méthodologie

Les deux ressources clés requises sont une carte de la couverture actuelle du signal du réseau mobile et une carte de la répartition de la population. Dans l'exemple utilisé ci-dessous, les données de couverture du réseau mobile de la GSMA, une association industrielle pour les opérateurs de réseau mobile, sont utilisées. Après avoir établi l'étendue de la couverture du réseau, il est alors nécessaire d'établir les éléments suivants : combien de personnes sont non desservies/mal desservies là où vivent ces personnes non desservies et, en particulier, où se trouvent les points de population les plus denses dans ces zones non desservies. Il existe un certain nombre de sources de données mondiales qui fournissent des cartes de densité de population et de distribution basées sur des SIG basées sur les données du recensement national. Chaque jeu de données a ses propres forces et faiblesses.

La plus récente et la plus importante des sources ci-dessus est la carte CIESIN High Resolution Settlement Layer (HRSL) qui a été produite en collaboration avec Facebook. Cette nouvelle carte de population représente une augmentation substantielle de la résolution de la répartition de la population, ce qui est possible grâce à la vaste puissance de calcul de Facebook et à leur utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique pour détecter plus précisément les établissements humains. Combiné aux données du recensement national, cela offre un niveau de précision sans précédent dans la cartographie des lieux de résidence des gens. Cela permet à son tour de meilleures prévisions quant à l'emplacement des tours pour la couverture mobile.
Malheureusement la carte n'est actuellement disponible que pour huit pays : Burkina Faso, Ghana, Haïti, Côte d'Ivoire, Madagascar, Malawi, Afrique du Sud, Sri Lanka. Il s'agit d'une augmentation par rapport à la version initiale de quatre pays, mais limite toujours l'application de la carte. Dans l'exemple libérien utilisé dans ce document, les données démographiques de WorldPop ont été utilisées. Le Libéria a été choisi comme exemple car il y a de vastes régions du pays sans aucune couverture mobile, et en tant que tel, il est plus facile d'illustrer la méthodologie.

Cartographie de la couverture mobile

À l'aide des données SIG fournies par la GSMA, une carte de couverture 2G est superposée à la carte des données de population sous la forme d'un fichier de formes. Cette carte est mise à disposition par l'intermédiaire de la GSMA qui, à son tour, reçoit des cartes de couverture de ses organisations membres. L'exactitude des cartes de couverture fournies par les opérateurs de réseaux mobiles nécessite une validation supplémentaire. Sur la carte ci-dessous, le rayon de couverture de la tour semble être de 15 kilomètres, ce qui est généreux pour la plupart des tours mobiles. Huit à dix kilomètres sont généralement considérés comme plus réalistes, bien que de nombreux facteurs influencent la couverture, notamment la hauteur de la tour, la puissance de l'émetteur et les caractéristiques du terrain. En tant que telle, la carte surestime probablement l'accès. Bien qu'il soit souvent tout à fait possible pour les tours d'atteindre les téléphones mobiles sur de longues distances, le facteur limitant critique est la capacité des téléphones à renvoyer un signal aux tours.

Carte de couverture 2G du Libéria

Aux fins de ce travail, les données de couverture GSMA sont utilisées en l'absence d'ensembles de données plus précis en supposant que a) cela établirait une valeur minimale pour les populations qui manquent de couverture et b) que cette méthodologie pourrait être considérablement améliorée si l'accès à les données de la tour, y compris l'emplacement, la technologie, la hauteur, l'orientation et la puissance de sortie, ont été mises à disposition.

Une fois la carte de couverture superposée à la population, il est immédiatement possible d'identifier visuellement les populations qui ne sont actuellement pas couvertes par un signal mobile. Le défi est maintenant de calculer le nombre de personnes actuellement non desservies. Ceci peut être réalisé en calculant d'abord une couche vectorielle (shapefile) sur la carte qui correspond à l'inverse de la carte de couverture mobile.

Cela peut être calculé dans QGIS en suivant les étapes suivantes :

    Ajoutez un shapefile pour la frontière administrative du pays en question. Ceux-ci peuvent être téléchargés à partir de la base de données Global Administrative Areas (GADM) qui a été développée par Robert Hijmans, en collaboration avec des collègues de l'Université de Californie, Berkeley Museum of Vertebrate Zoology (Julian Kapoor et John Wieczorek), l'Institut international de recherche sur le riz ( Nel Garcia, Aileen Maunahan, Arnel Rala) et l'Université de Californie, Davis (Alex Mandel), et avec les contributions de beaucoup d'autres.

Boîte de dialogue Différence symétrique GRASS –

Ceci complète le premier niveau d'analyse SIG qui donne une idée de si le pays semble avoir une population non desservie suffisamment importante pour justifier une enquête plus approfondie.

Identification des centres de population

Carte de population avec fonction r.voisins appliquée

Afin de faire une estimation plus précise de la viabilité commerciale de la population non desservie, il est nécessaire de faire des calculs basés sur la démographie de la population afin d'identifier les concentrations de populations dans les zones non desservies qui peuvent être les points les plus probables pour la mise en place stations de base. Il y a plus d'une façon de résoudre ce problème. Dans ce cas, l'algorithme r.neighbors du programme GRASS GIS est utilisé dans QGIS pour calculer les points de densité de population. Un raster de population calcule une valeur de population pour chaque pixel de la carte. Chaque pixel correspond à une plage de couverture géographique spécifique qui dépend de la résolution de la carte. Le raster CIESIN / Facebook HRSL a une résolution de 30 mètres carrés par pixel alors que la carte de population WorldPop couvre 100 mètres carrés par pixel. L'algorithme r.neighbors examine les pixels environnants d'un pixel donné et exécute une fonction choisie sur les valeurs des pixels. Dans ce cas, les valeurs des pixels environnants sont additionnées et la valeur de cette somme est placée à l'emplacement source, créant une nouvelle carte raster. La carte raster qui en résulte permet de voir plus facilement les zones de densité de population la plus élevée par rapport aux zones environnantes. Sur la carte de gauche, il est possible de voir comment les points de densité de population sont devenus plus visibles. Le nombre de pixels environnants qui sont calculés peut varier d'une grille de 3 à 2153 jusqu'à n'importe quel niveau d'échantillons voisins qui fait ressortir les meilleurs reflets de la densité de population. Dans le cas du Libéria, une grille 15吋 a été choisie.

Après avoir exécuté l'algorithme r.neighbors, il est alors possible de filtrer les densités de population qui n'atteignent pas un seuil donné. Pour ce faire, la calculatrice raster ( Raster | Calculatrice raster ) est utilisé dans QGIS pour établir un seuil que la carte r.neighbors doit respecter. Le calcul pour effectuer cela dans la calculatrice raster est du format

Filtré pour un seuil de densité de population

où RasterMap est le nom du raster qui a été calculé avec la fonction r.neighbors et le seuil est le nombre qui a été choisi comme seuil de population minimum. Il n'y a pas de nombre précis et rapide à utiliser pour un seuil. La valeur dépendra des résultats de l'algorithme r.neighbors. Dans le cas du Libéria, un seuil de 150 a été retenu. Le résultat de l'exécution de la fonction Raster Calculator est un nouveau raster qui est nul partout, à l'exception des régions qui ont atteint la valeur de seuil. L'étape suivante consiste à créer un fichier de formes vectorielles identifiant les régions qui répondent à la valeur seuil de population sélectionnée. Dans la carte de droite, les zones en noir représentent le nouveau raster de seuil.

Avec cette carte résultante, nous pouvons utiliser une fonction QGIS ou GDAL pour « polygoniser » la carte raster dans un format vectoriel. La fonction polygonize trace des lignes autour des parties non nulles de la carte raster et crée une nouvelle couche vectorielle correspondant à la couche raster. Dans la carte ci-dessous, les zones en bleu représentent la nouvelle couche de fichier de formes qui représente les régions atteignant le seuil de population défini dans les calculs précédents.

Zones de population filtrées converties en polygones

La carte raster est convertie dans ce format vectoriel afin d'identifier les centres de ces zones à forte population. Cela se fait via la fonction Polygon Centroids dans QGIS ( vecteur | Outils de géométrie | Centres de gravité des polygones ) ou peut être calculé sur la ligne de commande à l'aide de l'outil gdal_polygonize.py ou via le développement de programmes personnalisés. Le centre de gravité d'un polygone est son centre de gravité supposé. Cela peut être visualisé comme le point sur lequel le polygone s'équilibrerait s'il était constitué d'une feuille rigide. Ceci est utilisé pour établir un point qui se rapproche du point de densité de population maximale dans un polygone donné sur la carte. Inévitablement c'est une approximation mais qui permet de calculer un épicentre au sein de chaque zone de couverture identifiée.

Cartographier les centroïdes de chaque polygone

Dans la carte à droite, les centroïdes calculés peuvent être vus. Le calcul résultant est encore un autre fichier de formes. Le fichier de formes de points représentant les centroïdes des polygones représentant les zones qui ont atteint le seuil de densité de population sert de point possible pour localiser les tours pour une nouvelle couverture. Pour calculer cela, la première étape consiste à examiner les points centroïdes qui se trouvent en dehors des zones de couverture existantes. Ceci peut être calculé en utilisant la fonction Clip ( vecteur | Outils de géotraitement | Agrafe ) dans QGIS en utilisant les points centroïdes comme couche d'entrée et la carte sans couverture 2G comme couche de découpage. Cela produit un sous-ensemble des centroïdes qui se situent en dehors de la zone de couverture 2G. La carte ci-dessous montre que les centroïdes tomberont dans les zones sans couverture.

Identification des centroïdes situés en dehors des zones de couverture 2G

Après avoir établi ces points comme emplacements possibles pour les stations de base, nous pouvons calculer une zone tampon autour de chaque point pour simuler une zone de couverture. Nous pouvons choisir le rayon de la station de base en fonction de la technologie qui devrait être utilisée dans les zones. Les opérateurs disposent désormais d'une gamme de technologies de stations de base qui peuvent offrir différentes options de couverture en fonction de la puissance de sortie, de la fréquence, de la hauteur de la tour et du type d'antenne. Dans ce cas, nous avons choisi un rayon de 4,5 kilomètres.
Afin de calculer les tampons, nous devons d'abord projeter les points centroïdes dans une projection SIG qui prend en charge les calculs en mètres. La projection QGIS standard est une projection Mercator qui mesure en radians. En sélectionnant la couche centroïde dans QGIS, vous pouvez enregistrer sous et, avant d'enregistrer, sélectionner une projection appropriée à la région dans laquelle vous travaillez.

Calcul des tampons autour des centroïdes.

Une fois la couche centroïde re-projetée, vous pouvez alors exécuter la fonction tampon dans QGIS ( vecteur | Outils de géotraitement | Tampon à distance fixe ). Lorsque vous sélectionnez le tampon à distance fixe, cochez la case Dissoudre le résultat afin d'avoir les tampons qui se chevauchent fusionnés en un seul polygone. Il y a cependant des compromis à faire dans le choix de dissoudre les tampons, car cela crée de grandes zones de couverture qui ne peuvent pas être traitées par une seule tour. L'avantage est qu'il identifie les régions où plusieurs communautés ou de plus grandes communautés peuvent être desservies. Il y a probablement une amélioration qui pourrait être faite ici.

Une enquête plus approfondie est encore nécessaire pour établir l'unité correcte pour l'option Distance dans le tampon de distance fixe. Trouver un rayon de 4,5 kilomètres a été fait par essais et erreurs. Dans ce cas, une valeur de 0,045 a produit ce résultat qui suggère que l'unité était de 100 kilomètres. Dans la carte à droite, les tampons calculés peuvent être vus.

Tampons avec chevauchements sur la couverture 2G existante supprimés

Une fois les tampons calculés, nous devons exclure les zones où les tampons chevauchent les zones de couverture existantes. Selon la précision que vous pensez des cartes de couverture mobile, vous pouvez ou non choisir de le faire. Il s'agit au mieux d'estimations approximatives, car elles ne représentent pas des projections réelles de la couverture radio, mais de simples cercles à titre d'approximation. Pour supprimer les régions qui se chevauchent, nous pouvons découper les tampons avec la carte des zones non desservies.

Une fois cela fait, nous exécutons Zonal Statistics ( Raster | Statistiques zonales ) à nouveau et calculer la population qui serait couverte par ces nouvelles zones de couverture possibles. Les statistiques zonales calculeront les nombres de population pour chaque polygone. Comme auparavant, ces statistiques deviennent alors des propriétés des polygones tamponnés eux-mêmes.

Il est alors possible de choisir de cartographier les couleurs de ces zones tampons pour refléter la couverture démographique estimée de chaque zone tampon. La sélection de la gradation de couleur pour les tampons peut être effectuée via la fonction Propriétés qui est disponible en cliquant avec le bouton droit sur la couche tampon dans QGIS. Dans ce cas, une échelle graduée a été utilisée avec des quantiles égaux. La carte résultante, illustrée ci-dessous, fournit une indication des sites possibles pour une nouvelle couverture basée sur une couverture de rayon de 4,5 km. Cette carte pourrait être encore affinée en fixant une limite de population inférieure pour les zones tampons.
Il est important de souligner que cette carte nécessite un affinement supplémentaire à la fois des sources de couverture du signal mobile et des sources cartographiques de la population avant de pouvoir être considérée comme plus qu'un simple outil pour ouvrir une conversation sur la couverture. Les résultats nécessitent une interrogation et une validation supplémentaires. Par exemple, la carte de la population libérienne semble indiquer une population importante dans le nord-ouest qui n'est pas couverte par un signal mobile. Ceci est inhabituel car les opérateurs mobiles ont généralement fourni des services à des zones à forte densité de population. Il peut s'agir d'une erreur dans les cartes de couverture mobile GSM ou d'une erreur dans la carte de population. Un coup d'œil sur Google Maps semblerait suggérer que l'erreur se trouve dans la carte de la population. Des travaux supplémentaires sont nécessaires afin de mieux comprendre la fiabilité de cette méthodologie basée sur les sources de données actuelles.

Carte des zones potentielles de déploiement durable du réseau.

Étapes futures

Une carte précise de la couverture mobile existante est essentielle à l'utilisation significative de cette méthodologie. À cette fin, l'accès aux données de localisation des tours serait la prochaine étape logique de la validation de la couverture. La connaissance de l'emplacement de la tour ainsi que des fréquences utilisées, de la hauteur de la tour et de la puissance de sortie permettrait de créer une carte de couverture détaillée à l'aide d'outils de calcul de la propagation et de la perte de signaux RF en fonction de l'analyse du terrain. Le même outil pourrait être appliqué comme alternative aux zones tampons calculées autour des centroïdes des polygones, fournissant une estimation plus précise des opportunités de nouvelle couverture.

Remerciements

En tant que nouveau venu dans les systèmes SIG, je tiens à exprimer ma gratitude à un certain nombre de personnes qui m'ont guidé tout au long de mon parcours. En particulier, je tiens à remercier :

  • Steve Esselaar, directeur, Solutions de recherche en TIC
  • Gilles Morain, directeur technique, Masae Analytics, responsable des services à la faculté (Systèmes d'information spatiale, SIG, télédétection), Université de l'Alberta
  • Greg Yetman , directeur associé, Division des applications géospatiales, Center for International Earth Science Information Network (CIESIN)

Toute erreur dans le travail ci-dessus est probablement un échec de ma part à apprécier pleinement les conseils qui m'ont été donnés. GIS StackExchange mérite un cri ainsi qu'une ressource inestimable.


Ce travail fait partie d'un corpus de travail sur le financement de la connectivité du dernier kilomètre réalisé par FHI360 pour le compte de l'USAID.

Comme ça:

Publié par Steve Song

@stevesong activiste local de la politique des télécommunications. entrepreneur social. fondateur de @villagetelco #africa #telecoms #opensource #privacy #wireless #spectrum #data


1. INTRODUCTION

L'application de systèmes aériens sans pilote (UAS) pour le phénotypage des cultures à haut débit a le potentiel de rationaliser la collecte de données dans les programmes de recherche sur les cultures. Bien que de nombreuses étapes dans le traitement et l'analyse des données d'images UAS aient été automatisées, une limitation majeure à l'adoption généralisée de cette technologie dans la recherche agricole est la délimitation des limites des parcelles dans les images des expériences sur le terrain, qui est nécessaire pour calculer les statistiques au niveau de la parcelle. (Wallhead, Zhu, Sulik et Stump, 2017 ).

Pour l'extraction des limites de parcelles à partir d'images, il existe trois méthodes couramment utilisées dans la littérature : le tracé manuel des limites de parcelles, les méthodes basées sur des motifs utilisant des plans de terrain et les méthodes basées sur des images utilisant la vision par ordinateur/la classification d'images. La délimitation manuelle des parcelles est la forme la plus simple d'extraction de parcelles utilisée dans l'analyse d'images UAS, où les parcelles sont étiquetées et identifiées manuellement dans une image (Shi et al., 2016). Cette méthode peut être largement appliquée à n'importe quelle image, mais elle prend du temps et est fastidieuse pour l'analyse à grande échelle des parcelles de recherche. En outre, cela peut devoir être répété pour chaque date de collecte d'images, car les positions spatiales enregistrées dans les métadonnées d'images ne sont généralement précises qu'à quelques mètres (c'est-à-dire une faible précision), en raison du système mondial de navigation par satellite (GNSS) de qualité commerciale. récepteurs généralement utilisés avec les UAS. Cette faible précision se traduit par des cartes qui ne s'alignent pas correctement les unes avec les autres dans le temps sans l'utilisation de points de contrôle au sol (GCP) géoréférencés.

L'extraction de parcelles basée sur des grilles ou des motifs est largement utilisée dans la littérature pour la délimitation des parcelles (Anderson et al., 2019 Chapman et al., 2014 Drover et al. 2018 Duan, Chapman, Guo, & Zheng, 2017 Haghighattalab et al., 2016 Hearst & Cherkauer, 2015 Holman et al., 2016 ). La force de cette méthode est la facilité de tracer de grands champs avec des dimensions régulières, bien qu'un ajustement manuel du tracé soit nécessaire car les champs ne sont pas aussi cohérents géométriquement que les cartes de tracé.

Des méthodes basées sur l'image ou la vision par ordinateur ont également été appliquées à l'extraction de parcelles (Haghighattalab et al., 2016 Khan & Miklavcic, 2019 ). Ces méthodes sont également disponibles dans des outils d'analyse d'images tels que Plot Vision (Stavness, 2019 van der Kamp et al., 2019 ) et Solvi (Solvi, 2019 ), bien que leur efficacité varie en fonction de la méthode choisie. Les faiblesses des méthodes actuelles de vision par ordinateur comprennent : l'exigence d'une image d'un stade de développement spécifique où les parcelles sont visiblement différenciées et le chevauchement potentiel de plusieurs limites de parcelles, nécessitant un ajustement manuel des parcelles. Une comparaison des méthodes basées sur des modèles et basées sur la vision par ordinateur a indiqué que les deux présentaient des faiblesses qui doivent être résolues avec des recherches futures (Haghighattalab et al., 2016).

Bien que des méthodes soient disponibles pour l'extraction des données au niveau de la parcelle à partir des données UAS, les limites de ces méthodes introduisent des erreurs dues aux hypothèses d'uniformité du champ et d'espacement des parcelles nécessitant un ajustement manuel des limites des parcelles, empêchant ainsi l'automatisation complète du processus d'extraction des parcelles. La méthode présentée dans cet article ne fait aucune hypothèse sur l'espacement sous-jacent des parcelles, mais utilise plutôt des positions de parcelles GNSS de haute précision provenant d'équipements de plantation de précision pour générer des limites de parcelles à utiliser dans l'analyse en aval.


Qgis fusionne des polygones

Fusion de polygones adjacents dans QGIS. Poser une question Posée il y a 3 ans et 4 mois. Actif il y a 2 ans et 11 mois. Vu 2k fois 2. 1. J'ai un ensemble de couches de polygones avec des milliers de polygones dont certains sont adjacents (soit des anneaux soit simplement adjacents). Je voudrais simplifier ces polygones en les fusionnant. Existe-t-il un moyen de le faire automatiquement ? Les couches de polygones qgis fusionnent la contiguïté. partager. Si vous n'avez pas installé QGIS, installez d'abord Latest Quantum GIS et ouvrez-le. Voici les étapes pour fusionner les fonctionnalités du fichier de formes dans QGIS. Fusionner deux ou plusieurs polygones, points ou polylignes de Shapefile dans QGIS : Nous pouvons facilement fusionner deux entités dans Shapefile dans QGIS Fusionner des polygones dans QGIS Publié par Inconnu. Je vais jouer avec les capacités de cartographie de D3.js dans ma nouvelle série de blogs sur l'île de Foldøy. J'aimerais utiliser les données de mon propre pays, la Norvège. Cet ensemble de données a besoin de quelques améliorations, et cet article de blog vous montrera comment fusionner des polygones dans QGIS. Comme annoncé dans un précédent article de blog, la Norvège ouvrira ses jeux de données topographiques au.

Cliquez sur le menu Vecteur, Outils de gestion des données, Fusionner les fichiers de formes en un seul. Assurez-vous que le type de fichier de formes correct est sélectionné (points, lignes ou polygones). Sélectionnez le dossier où se trouvent les deux (ou plusieurs) fichiers de formes que vous souhaitez fusionner à l'aide du bouton Parcourir fusionner polygone qgis. partager | améliorer cette question | suivre | demandé le 22 novembre 17 à 14h12. Miksmith Miksmith. 109 12 12 insignes de bronze. ajouter un commentaire | 2 réponses actives votes les plus anciens. 0. La meilleure option que j'ai trouvée en cherchant le même problème est. Convertissez le calque en ligne (Vector>Geometry Tools>Polygons to Lines), puis convertissez le nouveau calque Lignes de polygones en polygones (Vector>Geometry.

Prenez et copiez tous les Shapefiles dans un dossier commun que vous souhaitez fusionner. 2.) Ouvrez le bureau QGIS et sélectionnez les éléments suivants dans le menu : Vector -> Outils de gestion de données -> fusionner le fichier de formes en un, ce qui ouvrira une nouvelle fenêtre Fusionner les fichiers de formes, comme indiqué ci-dessous Procédure¶. Accédez à Layer ‣ Add Vector Layer.Browse au fichier zip téléchargé nybb_12c.zip et sélectionnez Ouvrir. Sélectionnez la couche nybb.shp et cliquez sur OK. Répétez les étapes 3 et 4 pour l'autre fichier OEM_NursingHomes_001.zip et chargez la couche OEM_NursingHomes_001.shp. Une fois les deux couches chargées, cliquez avec le bouton droit sur la couche OEM_NursingHomes_001 et sélectionnez Ouvrir le polygone de la table attributaire dans Linien und umgekehrt transformieren mit copier/coller. Kopieren Sie ein Linienobjekt und fügen Sie ihn in ein Polygonlayer ein: QGIS fügt ihn in den Ziellayer dessen Begrenzung am nächsten der Geometrie des Linienobjekts entspricht. Dies ist ein einfacher Weg, um verschiedene Geometrien der selben Daten zu erzeugen qgis fusionne les polygones sélectionnés, qgis fusionne les polygones qui se chevauchent, qgis fusionne les polygones adjacents, qgis fusionne les entités sélectionnées grisées, fusionne plusieurs polygones en un arcgis, qgis fusionne les couches, combine le point et fichiers de formes de polygones qgis

Fusionner deux ou plusieurs polygones, points ou polylignes de Shapefil

  1. Tout d'abord, ouvrez les couches dans le canevas QGIS. Veuillez noter que nous ne pouvons fusionner que des calques ayant la même géométrie. Par exemple, nous pouvons fusionner deux calques de polylignes, mais nous ne pouvons pas fusionner un calque de points avec un calque de polylignes. En outre, il est recommandé de ne combiner que les tables ou les couches avec le même SCR
  2. Pour fusionner les polygones, sélectionnez Vector->Geoprocessing Tools->Dissolve. 5. Sélectionnez la variable qui sera utilisée pour fusionner les polygones. La variable doit identifier de manière unique chaque polygone
  3. QGIS Comment créer un polygone, le couper et le fusionner. Ajoutez la barre d'outils d'édition avancée dans QGIS pour voir l'outil de fusion www.gis-solutions.co.u

3) Sélectionnez les polygones que vous souhaitez fusionner (maintenez la touche Maj enfoncée tout en sélectionnant les entités afin de pouvoir en sélectionner plusieurs), cliquez sur la flèche déroulante à côté de Éditeur dans la barre d'outils de l'Éditeur et cliquez sur Fusionner. 4) Enregistrez vos modifications. Cela fusionnera vos deux parcelles non contiguës en une seule QGIS "détecte" une limite partagée dans une mosaïque de polygones, vous n'avez donc qu'à déplacer le sommet une fois, et QGIS se chargera de mettre à jour l'autre limite. Éviter les intersections de nouveaux polygones ¶ La deuxième option topologique dans le menu Éviter Int. colonne, appelée Éviter les intersections de nouveaux polygones , évite les chevauchements dans les mosaïques de polygones

Zusammenführung mehrerer Eingabe-Datasets des gleichen Datentyps zu einem einzelnen, neuen Ausgabe-Dataset. Mit diesem Werkzeug lassen sich Point-, Line- oder Polygon-Feature-Classes oder Tabellen kombinieren. Mit dem Werkzeug Anhängen können Sie Eingabe-Datasets mit einem vorhandenen Dataset kombinieren Maintenant, choisissez V ector -> Data Management Tools -> Fusionner les couches vectorielles. Sélectionnez maintenant tous les ShapeFiles dans les couches d'entrée en cliquant sur le bouton latéral droit à côté de la zone de texte de la couche d'entrée. Enfin, cliquez sur le bouton Exécuter en arrière-plan pour fusionner. Maintenant, il fusionne tous les fichiers de formes en un seul fichier de formes et crée un nouveau calque de forme vectorielle nommé Merged Die Features müssen aus einem Linienoder Polygone-Couche étamine. Beim Zusammenführen können Sie das Feature auswählen, dessen Attribut während des Vorgangs beibehalten werden sollen. Wenn Sie im Dialogfeld Zusammenführen auf einen Eintrag klicken, blinkt das entsprechende Feature in der Karte auf. Die Features werden in der Liste mit dem Namen des Layers, zu dem sie gehören, und mi Bienvenue dans le didacticiel Mapinfo. Aujourd'hui, nous allons apprendre quelques opérations de base sur Mapinfo Discover. J'utilise Mapinfo Discover 2017. Donc, en gros, nous pouvons combiner ou fusionner deux ou plusieurs polygones dans Mapinfo. Dans certains cas, nous pouvons avoir besoin de fusionner les polygones en un seul polygone. Ce que vous allez apprendre Combiner des polygones [

Chaque polygone a un champ avec une valeur de données. Je voudrais fusionner automatiquement les polygones qui se touchent : 1-2 et 3-4-5-6-7 . De plus, si possible, j'aimerais que les valeurs Min/Max des colonnes de chaque polygone soient conservées dans le nouveau polygone. Id Data Geom 1 8.45098 MULTIPOLYGON(((178253.411393551 665205.232423685,178248.411393552 665205.232423685,178248.411393552 665210.232423684,178253. . Résultats. Visibilité : Gestion des données 24375 Vues. Gestion des données pour la dernière fois le 13 mai 2013 1:19 PM. . édition . Contenu étiqueté avec édition. 4 Réponses jnovi86 13 mai 2013 13:35 J'ai utilisé dissolve et it.

Cartes maîtresses : fusion de polygones dans QGIS

  • Sie könnten die Merge Shapes Plugin installieren und dann alle Polygonebenen (Shapefiles) in einem Eingabeverzeichnis zusammenführen: Quelle Teilen. Erstellen 19 avr. 16 2016-04-19 15:48:18 dmci. Verwandte Fragen. 3 Wie füge ich ausgewählte Caractéristiques zusammen mit Python? 12 Verschmelzen Sie sich überschneidende Polygone zu einem, das Teil desselben Caractéristiques ist 4 Führen Sie eine große.
  • Le menu Raster dans QGIS provient d'un plugin de base appelé GdalTools. Si vous ne voyez pas le menu Raster, activez le plugin GdalTools depuis Plugins ‣ Gérer et installer les plugins ‣ Installé. Voir Utilisation des plugins pour plus de détails. Dans la boîte de dialogue Fusionner, cliquez sur Sélectionner. à côté de Fichiers d'entrée et accédez au répertoire contenant tous les géotiffs individuels
  • # Nom : Merge.py # Description : Utilisez Merge pour déplacer des entités de deux classes d'entités # rue dans un seul jeu de données avec mappage de champs # import system modules import arcpy # Définir les paramètres d'environnement arcpy.env.workspace = C:/data # Street feature classes à fusionner oldStreets = majorrds.shp newStreets = Habitat_Analysis.gdb/futrds addSourceInfo = ADD_SOURCE_INFO # Créer des FieldMappings.

Fusionner des fichiers de formes - Introduction à QGIS - LibGuides chez Duke

Fusionner les attributs des entités sélectionnées Pour utiliser l'un des outils, commencez une session de mise à jour, en cliquant avec le bouton droit sur le nom de la couche dans le panneau des couches et sélectionnez basculer l'édition. Sélectionnez l'entité que vous souhaitez modifier Nom de l'auteur : Leanne Farrell (Leanne Farrell) Problème Redmine d'origine : 21820 Version QGIS affectée : 3.4.6 Catégorie Redmine : numérisation après avoir numérisé de nouveaux polygones dans un jeu de données existant, je souhaite en fusionner deux pour créer un multipart polygone. T.. Fusionner les entités sélectionnées Fusionner les attributs des entités sélectionnées Pour utiliser l'un des outils, commencez une session de mise à jour, en faisant un clic droit sur le nom de la couche dans le panneau des couches et sélectionnez basculer l'édition. Sélectionnez l'entité que vous souhaitez éditer Sélectionnez l'outil C'est le polygone au début de la session d'édition, je vais montrer une capture d'écran de chaque résultat : Polygone dans QGIS. Ajouter une sonnerie. est utilisé pour soustraire.

QGIS : la fusion de polygones laisse des segments de ligne derrière

  • QGIS 2.18 ajoute plusieurs nouvelles fonctions d'expression, notamment des fonctions d'interpolation angle/distance. line_merge : fusionne une géométrie MultiLineString dans une frontière LineStrings connectée : renvoie la limite topologique d'une géométrie, c'est-à-dire pour les polygones, il s'agit d'une MultiLineString représentant les anneaux du polygone angle_at_vertex : renvoie l'angle moyen (bissectrice) d'une géométrie à un point spécifié.
  • Le logiciel gratuit QGIS peut être utilisé pour convertir facilement des points dans des cartes de fichiers de formes en polygones. La carte de polygones résultante peut être chargée directement dans StatPlanet pour créer une carte de points interactive, telle qu'une carte interactive des villes du monde ou des villes américaines. La conversion de points en polygones peut se faire en trois étapes seulement : Insérez la couche de points : Dans QGIS, insérez la carte shapefile contenant les points.
  • J'ai 2 couches FDO (polygone). Layer1 contient le zonage et Layer2 contient une petite zone. L'objectif est de fusionner tous les polygones (1 ou plus) de Layer2 en un seul polygone dans chaque zone de Layer1. Je peux faire une superposition FDO (Identité) pour copier l'ID de la zone sur Layer2, mais je ne sais pas (sauf manuellement) comment fusionner des polygones avec 1 information commune. Merci . Olivier
  • QGIS Tutorial 03 - How To Split and Merge Polygons This Video will show how to Split and Merge Polygons. Credit : Hal Hart monde geospatia
  • Merging polygons in QGIS I'm going to play with the mapping capabilitites of D3.js in my new blog series from Foldøy island. I would like to use data from my own country, Norway. This dataset needs some improvements, and this blog post will show you how to do merge polygons in QGIS. As announced in an earlier blog post, Norway will open it's topographic datasets to the public. This week we.

Die Features müssen aus einem Linien- oder Polygon-Layer stammen. Beim Zusammenführen können Sie das Feature auswählen, dessen Attribute während des Vorgangs beibehalten werden sollen. Wenn Sie im Dialogfeld Zusammenführen auf einen Eintrag klicken, blinkt das entsprechende Feature in der Karte auf. Die Features werden in der Liste mit dem Namen des Layers, zu dem sie gehören, und mi Merge Polygons Qgis In QGIS, the usual command to perform this task is the Union command, but unfortunately it creates only Shapefiles.The alternative is to use the QSpatiaLite plug-in and run some SQL commands to do the job. The following steps show how to merge two polygons into one polygon using the SpatiaLite GUnion operator.. In QGIS, select Database | SpatiaLite | QSpatiaLite I want to merge all lines with same name and that intersect to single road. Comment puis je faire ça? I have available SQL 2012 spatial with geometries and geographic data of roads and QGIS with shp file, Someone told me in other post to use dissolve, but it looks like dissolve works on polygons only (i don't have selection for line vector layer Raster Merging makes file management easier by combining a series of GeoTiffs into one! 1. In the QGIS Browser Panel, select the GeoTiffs you want to merge and right click to add them to the main window. 2. Select Raster > Miscellaneous > Merge. 3. In the Merge dialogue window, for Input files, browse to your directory containing your GeoTiff.

Fusionner plus de deux fichiers de formes dans QGIS

  • Entschieden habe ich mich letztendlich jedoch für die Verwendung des Tools Merge shapefiles to one, welches unter Vector -> Data Management Tools zu finden ist. Das bedurfte zwar ein wenig Vorarbeit, war aber am Ende für meinen Datenumfang doch das effizienteste. Allerdings nur, da bisher nur ein kleiner Teil des gesamten Datensatzes bearbeitet wurde und demnach auch nur wenige Polygone.
  • Erfahren Sie mehr über das was im QGIS-Projekt und seiner Community los ist. Kommende Benutzer- & Entwicklertreffen. QHackFriday, 25th Sept 2020 Virtual community meetup, incl. AMA with Tim Sutton and Giovanni Manghi. 24th Contributor Meeting in 's-Hertogenbosch 24th Contributor Meeting in 's-Hertogenbosch . Aktuelle Blog Posts (planet.qgis.org) Markus Neteler GRASS GIS 7.8.4 released. QGIS.
  • Merging Points With Polygons Good Afternoon, I am a QGIS novice and have, what I believe, would be a relatively simple task that I am a trying to achieve, but alas, too complicated ofr me
  • Merge polygons qgis
  • Mein Problem ähnelt dem von qgis merge polygons merge not on snapped edge und merging polygons.Ich füge mehrere Polygon-Features (innerhalb einer Ebene) zusammen, die alle nebeneinander liegen und in ihrer Summe eine größere Fläche abdecken, die ich benötige.Dazu verwende ich entweder Vektor> Geoverarbeitung> Auflösen oder das Werkzeug Ausgewählte Features zusammenführen.
  • ster_const_region.shp file if.

QGIS is an open-source software that allows users to develop and analyze maps for free and has numerous plug-ins to advance the software's organizational and analytical capabilit Example scripts, algorithms etc . Contribute to qgis/QGIS-Processing development by creating an account on GitHub qgis - How to Merge Selected Features with python? I have been looking for the answer to this question for some time now, but can't seem to find it! My problem is straight forward: I have one layer It contains lots of features (only polygons), say countrys I want to merge some features together. Using python. I know that I can select features with the mouse and hit the Merge selected. Drawing lines, points or polygons (vectors) in QGIS. Options d'entrée : tout fichier image géoréférencé ou couche WMS contenant des entités que vous souhaitez tracer. Options de sortie : un fichier de formes ou un fichier KML avec des caractéristiques vectorielles. Strengths / weaknesses: QGIS is simple, free, open-source software Open the georeferenced image (Layer > Add Raster Layer) or WMS layer (Layer > Add WMS Layer) in QGIS The aggregate function in QGIS was designed to work with 2 separate input vector layers, In a layer containing zip codes, we want to find all neighboring zip codes for every polygon. This can be done very easily by creating a new field with an expression with the aggregate function - using the layer itself as the parent layer. Below is the Zip Codes shapefile from the City of Seattle.

MMQGIS is included in the Quantum GIS Plugin Repository and should be readily available in the QGIS Python Plugin The Merge Layers tool merges features from multiple layers into a single shapefile and adds the merged shapefile to the project. Merged layers must all be the same geometry type (point, polygon, etc.). If the source layers have different attribute fields (distinguished by name. Hi guys, I know this is pretty simple but I'm new to QGIS. I have a polygon layer that I created. I want to split it along a line layer that already exists (local gov. watercourse data). I can't for the life of me work it out. 7 comments. share. save hide report. 75% Upvoted. This thread is archived . New comments cannot be posted and votes cannot be cast. Sort by. best. level 1. 3 points · 6. Revisiting point & polygone rejoint. Joining polygone attributes to points based on their location is a very common GIS task. Dans QGIS 2, QGIS' own implementation of Join attributes by location was much slower than SAGA's Add polygone attributes to points.Thus, installations without SAGA were out of good options Merge polygons qgis Leather sneakers with contrasting back $ 245. Choose color. Couleur. Leather sneakers with Emoji patch $ 375. Merge polygons qgis.

Performing Spatial Joins — QGIS Tutorials and Tip

As a final check, use the Quantum GIS Browser (rather than desktop) to view the merged Shapefile - if the preview shows the area you wish to display, with no stray polygons dispersed from the main map, you are ready to proceed. If not, you will need to check through the merge process again to see what has gone wrong - almost always, mixed projections are to blame for failure at this stage

Editierfunktionen - QGIS

QGIS est soutenu par des donateurs et des membres de soutien. A This feature adds the ability to automatically place labels outside of polygon features. This is exposed in a number of ways: A new placement mode which always places polygon labels for the layer outside the features: When using other polygon placement modes, a new checkbox Allow placing labels outside of polygons can be checked to. Yesterday I needed to do merge all the polygons in a postgis table, I tried it with the merge tool in qgis and it was not working. So I tried it in postgis And the result was one polygon with a lot of holes. I understood that the Avoid intersection of new polygons.. function was not working well. After I corrected all the errors on the polygons in may table I was able to merge all the. Polygons It is amazingly simple to connect to SHP and KML files in Tableau. Let's build a polygon map of the land covering the earth. Go to Open Street Map Data.Download the simplified Polygons (Large simplified polygons not split, use for zoom level 0-9) In this task we will select all the shapefiles in a folder and use python scripting to merge them with their attributes in a memory layer. The Processing algorithm Merge vector layers does the same thing, but we want to do it using Python.. The script is similar to that proposed in a previous task, but this time we don't want to load the shapefiles in the Layers Panel before merging them

How to test the sharpness of a knife? When is ei a diphthong?. Gaya apung adalah resultan gaya atau gaya total yang arahnya ke atas yang dikerjakkan oleh fluida pada suatu benda ketika benda berada.. Apr 6, 2015 - Rate this post This QGIS tutorial is about Adding and Merging Polygons in QGIS QGIS Tutorial 03 - How To Split and Merge Polygons. QGIS Tutorial 04 - How To work with multiple layers. QGIS Tutorial 05 - How To Create Line Layers, and Creating and Spliting Lines . QGIS Tutorial 06 - How To Add Fields and Add Names to features. QGIS Tutorial 07 - How To use Zoom and Scaling Functions. QGIS Tutorial 08 - What is GIS? QGIS Tutorial 09 - How To Import Data into QGIS. QGIS.

How To Merge Multiple Polygons/Features Into Single

  • For good data management, ensure your input shapefiles (the ones you wish to merge) are located in the same folder. In QGIS, add the two shapefiles you wish to merge to your workspace. Click on Vector > Data Management tools > Merge Vector Layers Click on the dots indicated here to open a list of available layers for merging
  • g out of Machine Learning Should man-made satellites feature an intelligent inverted cow catcher? Sally's older brother Deter
  • Select Vector->Data Management Tools->Merge Vector Layers. Open the layers to fusionner dialog, select all and hit OK. Now open the Merged dialog and select save to file and browse to where you want to save it

How to Merge Vector Layers on QGIS 3

Merge polygons qgis Merge polygons qgis In diesem Tutorial erstellen wir in QGIS aus frei verfügbaren ASTER-Daten ein Höhenrelief, das deiner Karte als Hintergrund dienen kann. Mit QGIS ist es relativ einfach, Karten selbst zu erstellen und ein eigener Kartenhintergrund poliert das Werk optisch sehr auf. Erfahre hier, wie es geht I don't want to have multiple polygons and I don't want to manually route the shapes. I'd like to make one tooth and then just duplicate it across and where the polygons overlap, merge them into one. I can't seem to find an option where I can merge polygons together and I would think that this would be built into the software Sometimes, a project requires customized parcels and land lots. We may choose to draw these in QGIS or in AutoCAD. In QGIS, we can create vector layers of points, lines, or polygons. In this tutorial, we will learn how to draw polygons of building footprints. 1. Create a new vector layer 2. Draw polygons 3. Edit vertices 4. Move polygons 1

Merge line and polygon qgis. Merge line and polygon qgis Sometimes I need to combine polygons of two different feature types into a single polygon. The free and open source GIS application gvSIG provides the spatial tools to perform that task Essentially all I needed to do was to perform a spatial merge operation followed by a spatial dissolve operation.The following illustrates the procedure

Merge Shapefile polygons using Quantum GIS - StudyTrail

  • All the polygons with the value of 0 will have there labels turned off/hidden only those with value of 1 will be on/showing. Note: There are many ways to do this, the above is perfect if you want to have control over your label within QGIS map canvas. That is it. Thank you for reading
  • Now these do not contain polygon lat/lon data but ways/nodes references mostly and therefore QGIS is not able to plot them on a map. With JOSM I can load the missing data for single relations. I guess that fetches all data that I stripped from the relations before. However, the software fails to load all polygons at once, probably due to the limited memory of my computer. I'd like to refrain.
  • This is a little excursion into editing polygons with some of the new features in Qgis. I'm using a fresh-out-of-SVN of Qgis 1.4. Thanks to whoever fixed the right-click crash bug one hour after I reported it! I was given a bitmap file representing the new boundaries of regions we are supposed to be working on for a project. I couldn't get this in a spatial format no matter how hard I tried. JE.
  • Qgis mehrere polygone vereinigen Polygone in Linien und umgekehrt transformieren mit copy/paste. Kopieren Sie ein Linienobjekt und fügen Sie ihn in ein Polygonlayer ein: QGIS fügt ihn in den Ziellayer dessen Begrenzung am nächsten der Geometrie des Linienobjekts entspricht
  • e if you should install the 32-bit or 64-bit version of QGIS on a Windows 10 machine. Write the command that will navigate you to the Add WFS Layer from a Server dialog window in QGIS. Identify what format WMS typically delivers images in. State which layer properties tab allows you to edit the line layers of a shapefile

Draw polygon qgis 3. Seeking for vk bypass? Here is the direct link to all Verified Login Pages related to vk bypass with its Information. Draw polygon qgis 3. @matrixbot: `hannes_ on Freenode` you can use Raster -> Conversion -> Translate and then choose a different output format. you might need to switch the output data type as well depending on the range of values you hav QGIS - OSM Connection. The first part of this section describes how OSM data primitives are displayed in QGIS vector layers. As previously mentioned, OSM data consists of Nodes, Ways and Relations. In QGIS, they are displayed in three different layer types: Point layer, Line layer and Polygon layer. It is not possible to remove any of these. It's a plugin but it's part of QGIS Core so you have it when you install QGIS. The goal is to clean up errors and it also has the added bonus to run some checks on your data. Geometry Checker lets me look at some additional things like duplicate nodes. A Check for gaps. A Check for self intersections. A Check for smaller sliver polygons. It will also check to see that the layer you are. Merge line and polygon qgis Merge line and polygon qgis

An overview of twelve bioactive natural compounds, and the foods that contain them, each shown in research to have a potent effect against prostate cancer and its prevention Simplify polygon QGIS [duplicate] 3. This question already has an answer here: Smoothing/generalizing polygon in QGIS? 5 answers I have a layer of polygons that are pretty detailed. I need these to be more simple. Is there a way to make this into a polygon with just the outer boundries? qgis polygon. layout:true <p <span xmlns:dct=http://purl.org/dc/terms/ property=dct:title>Intermediate GIS with QGIS and PostGIS</span> by <a xmlns:cc=http. Last but not least, shapeburst fills also work nicely with QGIS 2.4's new inverted polygon renderer. The inverted polygon renderer flips a normal fill's behaviour so that it shades the area outside a polygon. If we combine this with a shapeburst fill from transparent to opaque white, we can achieve this kind of masking effect

polygons that meet both the within the roads buffer and the within the lakes buffer criteria (see the figure below for some hints). Note the number of records selected. Why do you have only 3 records? You can see more polygons on the screen. QGIS groups polygons in the data files when performing analysis. When we ar 01:03 PM QGIS Application Bug report #12977: Change of CRS in QGIS causes crash/freeze in Composer Hi, workflow is as follows: 1. Open QGIS, apply coordinate system (web mercator) to map. 2. Open Print Composer 3. Cr. 2015-06-16 07:41 AM QGIS Application Bug report #12349 (Closed): Inverse Shapeburst fill of polygons shows vertices and not edges Doesn't appear to be a problem in 2.8.2 or.


Graph Models of Network Behavior in Environmental Planning ☆

Policies to protect the environment in Europe and in the rest of the world have been adjusted to take into account the network behavior of conglomerates of nature protection areas. Network behavior can emerge from the natural configuration of habitat patches, or be induced by the establishment of habitat corridors. Careful planning is required to protect and improve the network behavior in existing sites this has prompted researchers to build graph models of ecological networks, and apply complex network analysis to improve the understanding of their features. However, the most common approach is to keep the focus on a single species, meant to be representative of most species within the area under analysis, or especially important with respect to conservation issues. In this paper, data pertaining to land use types found within sites making up the “Natura 2000” ecological network is used to provide a high-level view of the network, and propose a framework for study, in which similarity measures are used as a criterion to suggest guidelines for land management.


The qmesh interfaces and packages¶

qmesh can be used in a graphical as well as a programmatic environment, through three different user interfaces:

  1. A Python–based Application Programming Interface (API).
  2. A Linux Terminal Command Line Interface (CLI).
  3. UNE Graphical User Interface (GUI).

Each interface is implemented as a separate Python package. We have avoided the creation of a single monolithic package to minimise dependencies, to orthogonalize the module definition to the User-Interface definition (to the extent possible), but also to more narrowly define the purpose of each package and thus help in more targeted testing. Thus, the following packages compose what collectively can be identified as qmesh:

  1. qmesh . This is the “core” qmesh package, other APIs/packages require the qmesh package as a dependency. According to the Python documentation, Python packages are a way of structuring the Python module namespace by using dotted module names. Thus, the package presents a Python API and contains the implementation of the modules shown in Fig. 1 , accessible as qmesh.vector , qmesh.raster , qmesh.mesh and qmesh.publish .
  2. qmesh-cli . This package contains the code needed to access the qmesh functionality from a linux terminal.
  3. qmesh-qgis-plugins . This package contains the code necessary to access the qmesh functionality from within QGIS, using a graphical interface.

Application Programming Interface¶

The Python-based API is an integral part of the qmesh implementation. It can be used to build scripts that automate series of operations, but its primary purpose is to allow the use of qmesh as a software library. It is the most powerfull and flexible of the qmesh interfaces, due to the power and flexibility of Python, its interactive shells (e.g. [PER-GRA:2007]) and numerous extensions.

Command Line Interface¶

The command line interface consists of a set of utilities each with well–defined input and output, making each utility a separate program. However, their purpose is to be used as diagnostic tools or, to automate operations which do not require a graphical interface.

Graphical User Interface¶

The graphical user interface is a QGIS extension. This way qmesh can be used via the QGIS application and in combination with other QGIS functionality. The GUI has been designed to allow access to the qmesh package with ease and little knowledge of the qmesh design.


Abstrait

The distribution of vegetation within urban zones is well understood to be important for delivery of a range of ecosystem services. While urban planners and human geographers are conversant with methodologies for describing and exploring the volumetric nature of built spaces there is less research that has developed imaginative ways of visualising the complex spatial and volumetric structure of urban vegetation from the treetops to the ground. Using waveform LiDAR data to measure the three-dimensional nature of the urban greenspace, we explore different ways of virtually, and tangibly engaging with volumetric models describing the 3D distribution of urban vegetation. Using waveform LiDAR data processed into voxels (volumetric pixels) and experimenting with a variety of creative approaches to visualise the volumetric nature of the data, we describe the development of new methods for mapping the urban green volume, using a combination of Geographic Information Systems (GIS), Minecraft, 3D printing and Computer Numerical Control (CNC) milling processes. We demonstrate how such methodologies can be used to reveal and explore the complex nature of the urban green volume. We also describe the outcome of using these models to engage diverse audiences with the volumetric data. We explain how the products could be used readily by a range of urban researchers and stakeholders: from town and city councils, to architects and ecologists.


Méthodes

Plant material, location, and field design

A series of 36 trials consisting of breeding lines at different stages in the UMN breeding program, ranging from the advanced yield trial stage to the regional trial and commercial testing stage, was used in this study (Fig. 1). Breeding lines belonged to maturity groups ranging from 00 to II. Individual trials consisted of breeding lines of similar relative maturity. The number of entries in each trial ranged from 16 to 80. Each plot (experimental unit) was planted as a single row 91 cm in length and 76.2 cm apart. Plots were arranged in a randomized complete block design with two replications. All plots (a total of 3824) were planted on June 1, 2017.

Soybean iron deficiency chlorosis testing field site location near Danvers, MN. The field used in this study is located in Six Grove Township, MN (45.274285, − 95.718046) in Swift County. The yellow circles highlight the nine ground control points in the field for geometric calibration and the red squares highlight the radiometric calibration panels. These panels were painted with four levels of grey for empirical line method calibration. Overlaid to the field orthomosaic is a vector file delineating the plot boundaries of 3386 soybean plots. Each plot boundary is colored based on the trial each plot belongs to. A total of 36 trials was grown

The location for this study was a field site near Danvers, MN (45.274285, − 95.718046) in Swift County. This field has a history of soybean IDC and has been rotated between corn and soybean for several years. Before planting, soil cores were taken and the soil was confirmed to have a pH in the range of 7.5 to 8.2, a range known to induce iron deficiency in soybeans [2, 8].

A total of nine ground control points (40 cm × 20 cm cement pavement blocks painted red) were placed in the field (Fig. 1). These were placed randomly throughout the field site location in such a way to cover the entire area of interest and remained in the field for the duration of the season. The ground control point coordinates were collected at one time-point during the summer using a Trimble Handheld GPS unit.

Reflectance calibration panels were also created for use in this project. A total of three calibration targets (2 feet by 2 feet matte boards) were made with each target consisting of four levels of grey—5%, 20%, 40%, and 55% reflectance painted with ‘black’, ‘iron mountain’ ‘flannel gray,’ and ‘silver bullet,’ and for each % reflectance respectively (BEHR paint brand, Santa Ana, California) Paint was mixed with a 50/50 mix by weight with barium sulfate to ensure a near Lambertian surface. A total of three layers of paint were used on top of one coat of primer. An ASD (Analytical Spectral Devices) Handheld 2: hand held VNIR spectroradiometer was used to measure the reflectance of the panels with the built-in halogen bulb for source lighting.

IDC ground-based phenotyping

Soybean IDC was rated on July 12 and August 1, 2017, herein referred to as date 1 and date 2 respectively. On date 1, soybeans ranged in vegetative growth stages from V3–V6 and on date 2, soybeans ranged in growth stages from V6–R2. Soybeans were rated on both dates with a 1–5 visual rating scale. With this scale, a rating of “1” indicates a plot that is 100% green (no yellowing), a score of “2” indicates slight yellowing with some plants in the plot turning yellow, a score of “3” indicates moderate yellowing with most plants turning yellow in the plot, a score of “4” indicates intense yellowing where all plants are yellow and some are becoming stunted and necrotic, and a score of “5” indicates most severe IDC symptoms where the entire plot is damaged and dying or completely dead [6, 25]. Each plot was measured by an expert rater who understands IDC stress symptoms. This ground-based phenotyping served as the reference data in this study for training and validating models. In addition, 252 plots were scored independently by two trained raters for the assessment of inter-rater variability. These plots were chosen because they displayed variation in IDC severity because of their placement in a part of the field with optimal IDC stress for detecting differences between varieties.

UAS platform, sensor, flight plan

In this study, a pipeline was created from image capture to image analysis. Table 1 highlights the major steps in this pipeline including (1) UAS image collection, (2) orthomosaic generation, and (3) image processing. In step 1, aerial data were collected on the same dates as ground-based data (July 12 and August 1) with a DJI Inspire 1 equipped with a modified dual camera system, “Sentera Double 4 K agricultural” (Sentera Inc, Minneapolis, MN). The images were captured in 12.3 mega-pixel (MP) red (650 nm × 70 nm width), green (548 nm × 45 nm width), blue (446 nm × 60 nm width) and 12.3 MP red (650 nm × 70 nm width), green (548 nm × 45 nm width), near infrared (NIR, 840 nm × 20 nm width). Each camera has a 60° field of view. The UAS was flown using the autonomous flight mission planning of AgVault software. All missions were conducted at an altitude of 60.96 m with a UAS speed of 5 m/s and images captured with 70% end lap and side lap. The resulting images had a ground sampling distance of 1.6 cm. All flights were conducted within 2 h of solar noon to limit shadow effects.

Image data processing

After image collection, image orthomosaics were generated using Pix4D Desktop (Pix4D, SA). The WGS 84 datum was used with a projected coordinate system of UTM zone 15 N. Images captured by the Sentera dual camera system were uploaded into the same project and given group names of “RGB” and “NIR” for the two sets of images respectively. For this study, only RGB data were used in image processing. The default processing options template, “Ag RGB,” was used for generating geo-referenced orthomosaics. This option generates mosaics from overlapping nadir images and outputs a full resolution GeoTIFF file and merges tiles. In addition, the “Ag RGB” processing template has faster processing speed and is compatible with RGB cameras.

Pix4D Processing occurs in three major steps including initial processing point cloud and mesh and digital surface model, orthomosaic, and index generation. Nine ground control points were input into the Pix4D project directly following the initial processing step using the ray cloud editor.

In step 3, orthomosaics were processed and data extracted from each plot. Orthomosaics were loaded into Erdas Imagine and unsupervised classification using k-means clustering into five classes was done on an indexed map of the ratio of red and green (R − G)/(R + G). After unsupervised classification, the five classes were manually grouped into the “plant” class and the “soil” class based on human observation of the five classes. The classes were recoded, and a mask was set based on the new classification.

Accuracy assessment of the plant and soil classification was conducted using Erdas Imagine software (Hexagon Geospatial, United States). The accuracy assessment toolkit was used to assign 1000 points across the field of interest. An equalized random sampling scheme was used to set 500 sampling points of soil and 500 of plant classified pixels. Reference data were created by visually assigning each point as plant or soil based on human interpretation of the non-classified original orthomosaic. Class values were hidden during reference data collection in order to ensure unbiased values. An error matrix was used to compute overall accuracy, producer accuracy, and user accuracy. Overall classification accuracy was computed by summing the major diagonal numbers (correctly classified) divided by the sum of all sample units in the entire matrix. Producer accuracy was computed by dividing the total number of correct sample units in each specific category by the total number of the specific sample units of reference data. User accuracy was computed by dividing the total number of correct sample units in the specific category by the total number of sample units classified as the specific category.

The masked plant canopy was further classified to green, yellow, and brown plant pixels using an additional k-means clustering step. This was done to mimic how researchers typically rate IDC plots and was based on previous studies [17, 19]. These features were then extracted using QGIS software (QGIS Geographic Information System. Open Source Geospatial Foundation Project. http://qgis.osgeo.org). In QGIS, a polygon shapefile was created where field plot polygons were used to identify each of the 3824 plots. The zonal statistics plugin was used to extract the proportion of green, yellow, and brown pixels in each plot.

Two modeling algorithms, neural network and random forest, were used to relate these three features to the ground-based visual scores [26]. Both algorithms are available in the predictive analytics software package within JMP Pro (JMP ® , Pro 10, SAS Institute Inc., Cary, NC, 1989–2007). In both cases, the IDC visual score data was treated as a character and 77% of the data, at random, was used to train the models and 33% of the data, at random, was used for validation. The random forest model used 100 trees in the forest with 10 minimum splits per tree. The neural network was run using default settings in JMP software. The hidden layer structure used 3 TanH functions and a learning rate of 0.1. Results are reported in a confusion matrix.

Each of the 36 trials in the field were analyzed using a linear model including the IDC score as the response variable, a fixed effect for entry, a fixed effect for block, and a random residual. Least-significant differences (P < 0.20) were calculated for all 36 trials on both ground-based and UAS-image based scores for both dates of data collection.


Open Access funding enabled and organized by Projekt DEAL.

Affiliations

Insitute of Plant Sciences and Microbiology, University of Hamburg, Ohnhorststr. 18, 22609, Hamburg, Germany

Netzwerk für Angewandte Ökologie, Hamburg, Germany

Jens Oldeland, Rasmus Revermann & Jona Luther-Mosebach

Institute of Landscape Ecology, University of Münster, Münster, Germany

Tillmann Buttschardt & Jan R. K. Lehmann

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Contributions

J.O., J.L-M, and R.R conceived the research idea J.R.K.L. and T.B. collected the UAS data while J.L-M and R.R collected the vegetation data J.O. and J.K.L. performed image processing and analysis J.O wrote the paper with contributions from J.K.L. J.L-M, and R.R. all authors discussed the results and commented on the manuscript.

Auteur correspondant


Voir la vidéo: Tutoriel QGIS - les bases (Octobre 2021).