QGIS 5. 坡向因子的提取,重分类和栅格数量统计

2023-10-13 17:10

本文主要是介绍QGIS 5. 坡向因子的提取,重分类和栅格数量统计,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

从QGIS 4.笔记开始会陆续推出使用QGIS分析地质灾害因子的方法,比如高程,坡度,坡向等。整个地灾因子系列配图均为我个人论文中的配图,请勿盗用!!!


结果展示


需要数据: DEM高程图,灾害点shp数据

1. 坡向计算 

工具> 坡向> 输入图层为DEM图层> 勾选平面返回0而不是-9999和计算栅格边缘数据和无数据值附近的数据,如果不勾选这两项后期重分类和栅格统计会出现栅格数据丢失的情况> 运行

2. 坡向重分类,本次重分类使用按图层重分类的方法

-在excel中自己创立一个分类表格

-工具> 按图层重分类> 栅格图层为上一步做好的坡向图层,包含类别间断点的图层为自己分类好的excel表格。(注意表格要保存为csv格式才能导入qgis)。最小最大和值的设置对应excel中的表格设置。>运行

3.右键点击重分类好的坡向图层属性,渲染类型使用唯一值或者单波段伪彩色,我推荐使用唯一值。0值的段可以手动删除这个分类。

结果:

4. 提取灾害点值到坡向重分类

工具> 对栅格值取样> 输入图层为灾害点shp,栅格图层为重分类好的坡向图层

5.栅格数量统计,和笔记QGIS 4.中的步骤相同,具体可看QGIS 4.笔记的最后部分。

工具> 栅格图层唯一值报告栅格图层唯一值报告> 输入图层为重分类好的图层

这篇关于QGIS 5. 坡向因子的提取,重分类和栅格数量统计的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/204702

相关文章

基于人工智能的图像分类系统

目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像分类是计算机视觉中的一个重要任务,目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络(CNN)等深度学习技术,我们可以构建高效的图像分类系统,广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统,包括环境

hdu1496(用hash思想统计数目)

作为一个刚学hash的孩子,感觉这道题目很不错,灵活的运用的数组的下标。 解题步骤:如果用常规方法解,那么时间复杂度为O(n^4),肯定会超时,然后参考了网上的解题方法,将等式分成两个部分,a*x1^2+b*x2^2和c*x3^2+d*x4^2, 各自作为数组的下标,如果两部分相加为0,则满足等式; 代码如下: #include<iostream>#include<algorithm

认识、理解、分类——acm之搜索

普通搜索方法有两种:1、广度优先搜索;2、深度优先搜索; 更多搜索方法: 3、双向广度优先搜索; 4、启发式搜索(包括A*算法等); 搜索通常会用到的知识点:状态压缩(位压缩,利用hash思想压缩)。

C#实战|大乐透选号器[6]:实现实时显示已选择的红蓝球数量

哈喽,你好啊,我是雷工。 关于大乐透选号器在前面已经记录了5篇笔记,这是第6篇; 接下来实现实时显示当前选中红球数量,蓝球数量; 以下为练习笔记。 01 效果演示 当选择和取消选择红球或蓝球时,在对应的位置显示实时已选择的红球、蓝球的数量; 02 标签名称 分别设置Label标签名称为:lblRedCount、lblBlueCount

flume系列之:查看flume系统日志、查看统计flume日志类型、查看flume日志

遍历指定目录下多个文件查找指定内容 服务器系统日志会记录flume相关日志 cat /var/log/messages |grep -i oom 查找系统日志中关于flume的指定日志 import osdef search_string_in_files(directory, search_string):count = 0

hdu4267区间统计

题意:给一些数,有两种操作,一种是在[a,b] 区间内,对(i - a)% k == 0 的加value,另一种操作是询问某个位置的值。 import java.io.BufferedInputStream;import java.io.BufferedReader;import java.io.IOException;import java.io.InputStream;import

hdu4417区间统计

给你一个数列{An},然后有m次查询,每次查询一段区间 [l,r] <= h 的值的个数。 import java.io.BufferedInputStream;import java.io.BufferedReader;import java.io.IOException;import java.io.InputStream;import java.io.InputStreamRead

hdu3333区间统计

题目大意:求一个区间内不重复数字的和,例如1 1 1 3,区间[1,4]的和为4。 import java.io.BufferedInputStream;import java.io.BufferedReader;import java.io.IOException;import java.io.InputStream;import java.io.InputStreamReader;

线性因子模型 - 独立分量分析(ICA)篇

序言 线性因子模型是数据分析与机器学习中的一类重要模型,它们通过引入潜变量( latent variables \text{latent variables} latent variables)来更好地表征数据。其中,独立分量分析( ICA \text{ICA} ICA)作为线性因子模型的一种,以其独特的视角和广泛的应用领域而备受关注。 ICA \text{ICA} ICA旨在将观察到的复杂信号

实例:如何统计当前主机的连接状态和连接数

统计当前主机的连接状态和连接数 在 Linux 中,可使用 ss 命令来查看主机的网络连接状态。以下是统计当前主机连接状态和连接主机数量的具体操作。 1. 统计当前主机的连接状态 使用 ss 命令结合 grep、cut、sort 和 uniq 命令来统计当前主机的 TCP 连接状态。 ss -nta | grep -v '^State' | cut -d " " -f 1 | sort |