pkextract - Интернет в облаке

ПРОГРАММА:

ИМЯ

pkextract - извлечение значений пикселей из растрового изображения из образца (векторного или растрового)

СИНТАКСИС

pkextract -i вход [-s образец | -и номер | -сетка размер] -o выходной [кредита] [продвинутый
кредита]

ОПИСАНИЕ

pkextract извлекает значения пикселей из входного набора растровых данных на основе местоположений, которые вы
предоставить через образец файла. В качестве альтернативы случайная выборка или систематическая сетка точек.
также могут быть извлечены. Образец может быть векторным файлом с точками или многоугольниками. в
в случае полигонов, вы можете извлечь значения для всех растровых пикселей, которые покрыты
полигонами, или извлеките одно значение для каждого многоугольника, такое как центроид, среднее,
медиана и т. д. В качестве вывода создается новая копия векторного файла с дополнительным атрибутом
для извлеченного значения пикселя. Для каждой полосы растра во входном изображении отдельный
атрибут создан. Например, если набор растровых данных содержит три канала, три
создаются атрибуты (b0, b1 и b2).

Вместо набора векторных данных выборка также может быть набором растровых данных с категориальным
ценности. Типичный вариант использования - это карта земного покрова, которая перекрывает входной набор растровых данных.
Затем утилита извлекает пиксели из входного растра для соответствующего земного покрова.
классы. Чтобы выбрать случайное подмножество выборочного набора растровых данных, вы можете установить порог
вариант -t с процентным значением.

Типичное использование pkextract подготовить обучающую выборку для одного из классификаторов
реализовано в pktools.

Обзор возможных правил извлечения:

Правило извлечения Особенности вывода
точка Извлечь все охватываемые значения пикселей
по многоугольнику (опция -полигон
не задано) или извлечь пиксель на
вариант поверхности (-полигон
устанавливать).
центроид Извлечь значение пикселя в
центроид многоугольника.
среднее Извлечь среднее значение для всех пикселей
значения внутри многоугольника.
stdev Извлечь стандартное отклонение
все значения пикселей в пределах
многоугольник.
median Извлечь медианное значение всего пикселя
значения внутри многоугольника.
min Извлечь минимальное значение из всех
пикселей внутри многоугольника.
max Извлечь максимальное значение из всех
пикселей внутри многоугольника.
sum Извлечь сумму значений всех
пикселей внутри многоугольника.
mode Извлечь режим классов
внутри многоугольника (классы должны
устанавливается с помощью класса опции).
пропорция Экстракт пропорции класса (ов)
внутри многоугольника (классы должны
устанавливается с помощью класса опции).
count Извлечь количество классов
внутри многоугольника (классы должны
устанавливается с помощью класса опции).

процентиль Процентиль экстракта, как определено
вариант perc (например, 95-й
процентиль значений, охватываемых
многоугольник).

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ОПЦИИ

-i имя файла, --Вход имя файла
Набор входных растровых данных, содержащий информацию о полосах

-s образец, --образец образец
Набор векторных данных OGR с функциями, извлекаемыми из входных данных. Выход будет
содержат функции с включенной информацией о входном диапазоне. Образец изображения также может быть
Набор растровых данных GDAL.

-и номер, --случайный номер
Создайте простую случайную выборку точек. Укажите количество баллов для создания

-сетка размер, --сетка размер
Создайте систематическую сетку точек. Укажите размер сетки ячеек (в проектируемых единицах,
например,. м)

-o имя файла, --выход имя файла
Выходной образец набора данных Выходной образец набора данных

-ln слой, --ln слой
Имя (я) слоя в образце (оставьте поле пустым, чтобы выбрать все)

-c класс, --класс класс
Класс (ы) для извлечения из входного образца изображения. Оставьте пустым, чтобы извлечь все действительные
пиксели данных из образца набора данных. Не забудьте установить классы, если правило установлено в режим,
пропорция или подсчет.

-t порог, --порог порог
Порог вероятности отбора проб (случайным образом). Обеспечьте вероятность в
процентное (> 0) или абсолютное (<0). Используйте единый порог для векторной выборки
наборы данных. Если вы используете растровые карты земного покрова в качестве образца набора данных, вы можете предоставить
пороговое значение для каждого класса (например, -t 80 -t 60). Используйте значение 100, чтобы выбрать все
пикселей для выбранного класса (ов)

-f формат, --f формат
Формат выходного образца набора данных

-фут Тип поля, --ftype Тип поля
Тип поля (только вещественное или целое число)

-lt тип метки, --ltype тип метки
Тип этикетки: In16 или String

-полигон, --полигон
Создайте OGRPolygon как геометрию вместо OGRPoint.

-b группа, --группа группа
Индекс (а) полосы для извлечения. Оставьте пустым, чтобы использовать все диапазоны

-полос группа, --startband группа
Порядковый номер начальной полосы

-ебанд группа, --конечная полоса группа
Порядковый номер конечной полосы

-r править, --правило править
Правило, как сообщать информацию об изображении для каждой функции (только для векторной выборки). точка
(значение в каждой точке или в центре тяжести, если многоугольник), центроид, среднее значение, стандартное отклонение, медиана,
пропорция, количество, мин., макс., режим, сумма, процентиль.

-v уровень, --подробный уровень
Подробный режим, если> 0

Дополнительные параметры

-bndnodata группа, --bndnodata группа
Полосы во входном изображении для проверки допустимости пикселя (используется для srcnodata)

-srcnodata ценностное , --srcnodata ценностное
Недопустимые значения для входного изображения

-тп порог, --thresholdPolygon порог
(абсолютный) порог выбора образцов в каждом многоугольнике

-test проба, --тестовое задание проба
Тестовый образец набора данных (используйте эту опцию в сочетании с порогом <100, чтобы создать
обучающий (выходной) и тестовый набор

-млрд атрибут, --bname атрибут
Для одноканальных входных данных это имя дополнительного атрибута будет соответствовать растру.
ценности. Для многодиапазонных входных данных несколько атрибутов с этим префиксом будут
добавлено (например, b0, b1, b2 и т. д.)

-сп атрибут, --cname атрибут
Имя метки класса в выходном наборе векторных данных

-гео ценностное , --гео ценностное
Использовать географические координаты (установите значение 0, чтобы использовать координаты изображения)

-вниз ценностное , --вниз ценностное
Коэффициент понижающей выборки (только для наборов растровых выборочных данных). Может использоваться для создания сетки
пунктов

-буф ценностное , --буфер ценностное
Буфер для расчета статистики по точечным объектам

-цирк, - круговой
Используйте круговой дисковый буфер ядра (только для векторных выборочных наборов данных, используйте в
комбинация с опцией буфера)

ПРИМЕР

. вектор образцы

Извлеките все точки для всех слоев, прочитанных в точки.sqlite от input.tif, Создать новый
набор точечных векторных данных с именем извлеченный. sqlite, где каждая точка будет содержать атрибут
для отдельных входных полос в input.tif. Обратите внимание, что векторным форматом по умолчанию является
Спатиалит (.sqlite).

pkextract -i input.tif -s точки.sqlite -o извлеченный. sqlite

Тот же пример, что и выше, но извлекаются только точки для слоя в точки.sqlite названный
"действительный"

pkextract -i input.tif -s точки.sqlite -ln действительный -o извлеченный. sqlite

Извлечение точек и запись вывода в формате ESRI Shapefile

pkextract -i input.tif -s очки.шп -f "ESRI" Шейп-файл " -o извлеченный. sqlite

Извлеките стандартное отклонение для каждой входной полосы в окне 3 на 3 с центром вокруг
точки в наборе векторных данных точки.sqlite. Выходной набор векторных данных будет содержать
полигональные объекты, определяемые буферизованными точками (окно 3x3). Воспользуйтесь опцией -цирк в
определить круговой буфер.

pkextract -i input.tif -s точки.sqlite -o извлеченный. sqlite -r STDEV -буф 3 -полигон

Извлечь все пиксели из input.tif покрыты полигонами в location.sqlite. Каждый
Таким образом, полигон может привести к созданию нескольких точечных объектов с атрибутами для каждого входного канала.
Запишите извлеченные точки в набор векторных данных точек обучение.sqlite.

pkextract -i input.tif -s полигоны.sqlite -o обучение.sqlite -r точка

Извлеките первую полосу из input.tif в центроидах многоугольников в наборе векторных данных
полигоны.sqlite. Присвойте значение извлеченной точки новому атрибуту многоугольника и
записать в набор векторных данных извлеченный. sqlite.

pkextract -i input.tif -b 0 -s полигоны.sqlite -r центроида -o извлеченный. sqlite -полигон

Извлеките средние значения для второй полосы в input.tif покрывается каждым многоугольником в
полигоны.sqlite. Средние значения записываются в копию многоугольников в выходном векторе.
Набор данных извлеченный. sqlite

pkextract -i input.tif -b 1 -s полигоны.sqlite -r значить -o извлеченный. sqlite -полигон

Извлеките класс большинства в каждом многоугольнике для входной карты земного покрова. Земельный покров
карта содержит пять допустимых классов, помеченных 1-5. Другие значения класса (например, помеченные как 0):
не учитывались при голосовании.

pkextract -i Ландшафт.tif -s полигоны.sqlite -r максимальное количество голосов -o большинство. sqlite -полигон -c 1 -c 2 -c 3 -c 4 -c 5

. случайный и сетка образцы

Извлеките 100 единиц выборки, следуя простой схеме случайной выборки. Для каждой единицы выборки
среднее значение извлекается из входного набора растровых данных в окне размером 3 на 3 пикселя
и записывается в атрибут выходного набора векторных данных. Выходной векторный набор данных
содержит полигональные объекты, определяемые окнами по центру случайно выбранной выборки
единиц.

pkextract -i input.tif -o случайный.sqlite -и 100 -средний -буф 3 -полигон

Выделите точки по систематической сетке с размером ячейки 100 м. Отбросить пиксели
которые имеют значение 0 во входном наборе растровых данных.

pkextract -i input.tif -o систематический .sqlite -сетка 100 -srcnodata 0

. растр образцы

Типичное использование, когда пиксели извлекаются на основе карты земного покрова (образец.tif). Извлекать
все полосы для случайной выборки из 10 процентов пикселей на карте земного покрова образец.tif
где классы земного покрова равны 1,2 или 3 (значения классов). Записать вывод в
набор точечных векторных данных извлеченный. sqlite.

pkextract -i input.tif -s образец.tif -o извлеченный. sqlite -t 10 -c 1 -c 2 -c 3

Извлеките все полосы для первых 5000 пикселей, встречающихся в образец.tif где у пикселей есть
значение равно 1. Записать вывод в набор точечных векторов. извлеченный. sqlite.

pkextract -i input.tif -s образец.tif -o извлеченный. sqlite -t -5000 -c 1

24 января 2016 pkextract(1)

Используйте pkextract онлайн с помощью сервисов onworks.net