Звездочки вектор: Фон звездочки вектор — 33 фото

Звездочка вектор ai | UIDownload

Звездочка вектор ai | UIDownload Звездочка вектор ai

• Значок звездочки eps
• Бесплатные велосипедные звездочки вектор ai
• Велосипедные звездочки векторов ai
• Велосипедные звездочки векторов eps
• Значок звездочки ai
• Велосипедные звездочки векторов ai
• Велосипедные звездочки значки ai
• org/ImageObject»> Велосипед Звездочка Плоский Векторный Набор ai
• Велосипед звездочки векторные силуэты eps
• Велосипед Звездочка Векторные Шестерни eps
• Велосипедная звездочка Бесплатные векторы eps
• Значок звездочки блестящий многоцветный рейтинг psd
• Велосипедные звездочки векторов eps
• Кисти звездочки, estrellas borrosas cdr
• Велосипед Звездочка Бесплатные векторные силуэты ai
• org/ImageObject»> Красочные велосипедные звездочки векторов eps
• Значок звездочки eps ai
• Велосипедные звездочки векторов eps
• Откройте для себя подарок со звездочками ai eps
• Велосипед звездочки векторные иконки ai
• звездочка с самым высоким рейтингом eps
• Металлические велосипедные звездочки векторов eps
• Звездочка вектор ai
• org/ImageObject»> Велосипедные звездочки векторов eps
• Велосипедные звездочки векторов eps
• Качественный баннер, нажатие пальцем на кнопки со звездочкой, блестящий декор eps ai
• Велосипедные звездочки контурные векторы eps
• Красочные велосипедные звездочки векторов eps
• Бесплатный вектор звездочки велосипеда ai
• значок звездочки для веб-сайта или приложения eps
• значок звездочки eps
• org/ImageObject»> Дизайн-циркуляр содержит маленькие звездочки, пунктирные линии ai
• Звездочки JT eps svg
• Велосипедные звездочки векторов eps
• Велосипедные звездочки векторов eps
• Велосипедные звездочки векторов eps
• 3D велосипедные звездочки векторов eps
• Красочные велосипедные звездочки векторов eps
• Велосипед звездочки векторные силуэты eps
• org/ImageObject»> Красные велосипедные звездочки векторов eps
• Красочные велосипедные звездочки векторов eps
• Велосипедная звездочка Бесплатные векторы ai
• Мерцай, мерцай, маленькая звездочка svg
• Красный велосипед звездочка Векторный пакет eps
• Шаблон упаковки звездочки аниса классический темно-коричневый дизайн eps ai
• Набор звездочки плоский значок плоский ранг любимый веб-вектор ai eps
• org/ImageObject»> Звездочка вектор eps ai
• Овцы мечта звездочки для детей lubasova1 вектор ai eps
• Велосипедные звездочки векторов eps

звездочки Вектор для бесплатного скачивания

флаг символ знаки

Национальный флаг Китайской Республики (Тайвань) в формате SVG

лимон тема клип

Лимонный Svg тема

дорога знаки клип

SVG дорожные знаки

аннотация абстракция искусство

Abstract Hi-Tech Background

аннотация искусство фон

Abstract Blue Background Vector Art

аннотация абстракция искусство

Abstract Modern Futuristic Curves Background

аннотация искусство художественные

Abstract Colorful Waves Vector Background Graphic

справочная информация ham pattern линии искусства

Ham Pattern Background

аннотация украшение угол

Vintage Design Elements Collection

красный зеленый в розовый

Marker Banner Vectors

ветер название страница

Солнце и ветер титульная страница Картинки

каллиграфии роза средства массовой информации

Каллиграфические Роуз Sneptune картинки

название страница ребенок

Титульная страница Картинки

аннотация справочная информация искусство

Абстрактные цвета векторный фон

цвет животное на верхней части

Атта муравей

дерево природа силуэт

Силуэты деревьев

камеры средства массовой информации картинки

Dslr камеры

средства массовой информации картинки общественное достояние

Кук

Пространственно-временные массивы, кубы растровых и векторных данных • звездочки

Пространственно-временные данные часто поступают в виде плотных массивов, где пространство и время являются измерениями массива. Примеры включают

• социально-экономические или демографические данные,
• переменных окружающей среды, отслеживаемых на стационарных станциях,
• растровых карт
• временных рядов спутниковых снимков с несколькими спектральными диапазонами,
• пространственных симуляций и
• вывод модели климата или погоды.

Этот пакет R предоставляет классы и методы для чтения, манипулирования, построения графиков и записи таких кубов данных в той мере, в какой для этого существуют надлежащие форматы.

Кубы растровых и векторных данных

Большинство из нас имеет в виду канонический куб данных, в котором два измерения представляют пространственные растровые измерения, а третье время (или полоса), как, например, показано здесь:

Под кубами данных, однако, мы также подразумеваем многомерные кубы (гиперкубы), такие как пятимерный куб, где в дополнение к времени, спектральному диапазону и измерениям сенсорной формы:

или кубы меньшего размера, такие как растровое изображение:

 подавлятьPackageStartupMessages(library(dplyr))
библиотека (звезды)
# Загрузка требуемого пакета: bind
# Загрузка требуемого пакета: sf
# Привязка к GEOS 3. 10.2, GDAL 3.4.3, PROJ 8.2.1; sf_use_s2() ИСТИНА
tif = system.file("tif/L7_ETMs.tif", package = "звезды")
read_stars(tif) %>%
  срез (индекс = 1, вдоль = "полоса") %>%
  plot() 

Растровые данные не обязательно должны быть регулярными и выровнены по Северу/Востоку, и пакет звезд поддерживает помимо обычные также повернутые , сдвинутые , прямолинейные и криволинейные растры:

указывает на отдельные геометрические объекты, такие как многоугольники (например, обозначающие административные регионы):

или точки (например, обозначающие местоположения датчиков):

Конвенция NetCDF CF называет это дискретной осью.

NetCDF, ГДАЛ

stars предоставляет две функции для чтения данных: read_ncdf и read_stars , где последняя читает через GDAL. (В будущем оба будут интегрированы в read_stars . ) Для чтения файлов NetCDF используется пакет RNetCDF , для чтения через GDAL пакет sf обеспечивает бинарную привязку к GDAL.

Для векторных и растровых операций, stars максимально использует подпрограммы, доступные в GDAL и PROJ (например, st_transform , rasterize , polygonize , warp ). Подробнее об этом читайте в виньетке о векторно-растровом преобразовании, репроекции, деформации.

Недостаточно памяти (на диске) растры

Пакет stars предоставляет объектов stars_proxy (в настоящее время только при чтении через GDAL), которые содержат только метаданные измерений и указатели на файлы на диске. Эти объекты работают лениво: чтение и обработка данных откладывается до того момента, когда пиксели действительно понадобятся (во время построения или при записи на диск), и выполняется с минимально возможным пространственным разрешением, которое все еще соответствует разрешению графического устройства. Более подробная информация содержится в виньетке прокси звезд.

Следующие методы в настоящее время доступны для объектов stars_proxy :

 методов (класс = "stars_proxy")
# [1] [ [[<- [<- adrop
# [5] совокупный aperm as.data.frame c
# [9] принудительно затемнить фильтр droplevels
# [13] hist initialize is.na Math
# [17] объединить мутировать оперативный сюжет
# [21] прогнозировать переименование по запросу печати
# [25] выберите показать слоты слайсов от S3
# [29] разделить st_apply st_as_sf st_as_stars
# [33] st_crop st_dimensions<- st_downsample st_mosaic
# [37] st_redimension st_sample st_set_bbox преобразование
# [41] write_stars
# см. «?Методы» для доступа к справке и исходному коду 

Пример анализа временных рядов растровых и векторных изображений

Далее импортируется криволинейная сетка с почасовыми значениями осадков урагана и строятся первые 12 временных шагов:

92] 163,75 # размеры): # от до смещения дельта refsys # x 1 87 NA NA WGS 84 № у 1 118 НП НП WGS 84 # время 1 23 2018-09-13 19:00:00 UTC 1 час POSIXct # значения х/у # x [87x118] -80,6113 [°],. ..,-74,8822 [°] [x] # y [87x118] 32,4413 [°],...,37,6193 [°] [y] # время NULL # криволинейная сетка # или: (prec = read_ncdf(prec_file, curvilinear = c("lon", "lat"), ignore_bounds = TRUE)) sf::read_sf(system.file("gpkg/nc.gpkg", package = "sf"), "nc.gpkg") %>% st_transform(st_crs(prec)) -> nc # преобразование из NAD27 в WGS84 nc_outline = st_union (st_geometry (nc)) plot_hook = функция () plot (nc_outline, граница = «красный», добавить = ИСТИНА) %>% срез (индекс = 1:12, вдоль = "время") %>% сюжет (понижающая выборка = c (3, 3, 1), крючок = plot_hook)

и далее, пересеченные с округами Северной Каролины, где была получена максимальная интенсивность осадков по округам, и нанесены на график:

 a = совокупность (prec, by = nc, FUN = max)
plot(a, max.plot = 23, border = 'grey', lwd = 0,5) 

Мы можем интегрировать (сокращать) время, например, чтобы найти , когда выпало максимальное количество осадков. Следующий код находит индекс времени, а затем соответствующее значение времени:

 index_max = function(x) ifelse(all(is. na(x)), NA, which.max(x))
st_apply(a, "геом", index_max) %>%
  мутировать(когда = st_get_dimension_values(a, "время")[.$index_max]) %>%
  выбрать(когда) %>%
  plot(key.pos = 1, main = "время максимального количества осадков") 

Другие пакеты для кубов данных

gdalcubes

Пакет gdalcubes может использоваться для создания кубов данных (или функций из них) из коллекций изображений, наборов многоканальных изображений с различными

• пространственное разрешение
• пространственная протяженность
• системы отсчета координат (например, распределенные по нескольким зонам UTM)
• раз наблюдения

и делает это путем повторной выборки и/или агрегирования по пространству и/или времени. Он повторно использует GDAL VRT и gdalwarp для пространственной передискретизации и/или деформирования, а также сам обрабатывает временную передискретизацию или агрегацию.

нкдфгеом

ncdfgeom считывает и записывает кубы векторных данных из и в файлы netcdf в соответствии со стандартами.

растр

Пакет растр — мощный пакет для работы с растровыми картами и стопками растровых карт как в памяти, так и на диске, но не адресует

• не растровые временные ряды,
• временной ряд многоатрибутных растров
• растры с атрибутами смешанного типа (например, числовые, логические, факторные, POSIXct)
• прямолинейные или криволинейные растры

Список из звездочек команд, соответствующих существующим растровых команд можно найти в этой вики. Список переводов в обратном направлении (из звезд в растр ) еще нужно составить.

Другие

звезд ресурсов:

• сообщений в блогах: первое, второе, третье
• виньеток: первая, вторая, третья, четвертая, пятая
• оригинальное предложение R Consortium.

Подтверждение

Этот проект реализован при финансовой поддержке

5.

векторно-растровые преобразования, репроекция, деформация 5. векторно-растровые конвертации, репроекция, деформация

Эдзер Пебесма

Для лучшей версии виньеток со звездами см. https://r-spatial.github.io/stars/articles/

Эта виньетка показывает, как звезд объектов можно перемещать из векторные и растровые представления.

 библиотека(звезды)
system.file("gpkg/nc.gpkg", package = "sf") %>%
  read_sf() %>%
  st_transform(321192] 0,2545072 1,225631 1,932222 3,345918 3,825745 21,24828 4808
## размеры):
## from to offset delta refsys point x/y
## x 1 162 123829 5000 NAD83 / Северная Каролина ЛОЖЬ [x]
## y 1 61 318260 -5000 NAD83 / Северная Каролина FALSE [y]
plot(nc.st) 

В качестве алгоритма используется утилита GDAL растеризации , все параметры этой утилиты можно передать в st_rasterize . геометрию конечного растра можно контролировать, передавая цель ограничивающая рамка и либо размеры растра нх и ny или размер в пикселях по dx и dy параметров.

звезд объектов можно преобразовать в sf объект с использованием st_as_sf . Он имеет ряд опций, в зависимости от того, представляют ли пиксели значение точки в пикселе центр или маленькие квадратные многоугольники с одним значением.

Мы снова будем работать с 6-канальным изображением landsat-7, но выберем первую полосу и округлить значения:

 tif = system.file("tif/L7_ETMs.tif", package = "звезды")
x = read_stars(tif)[ 1:50, 1:50, 1:2]
x[[1]] = round(x[[1]]/5) 

Полигонизация

В случае, если растровые ячейки отражают точечные значения и мы хотим получить вектор представление всего поля, мы можем рисовать контурные линии и экспортировать наборы контуров (доступно, только если версия GDAL не ниже 2.4.0):

 l = st_contour(x, контурные_линии = ИСТИНА, разрывы = 11:15)
plot(l[1], key.pos = 1, pal = sf.colors, lwd = 2, key.length = 0,8) 

Экспорт в точки

В качестве альтернативы мы можем просто экспортировать все пиксели в точки и получить их либо в виде широкой таблицы со всеми бэндами на точку, а не тиражируемыми POINT геометрий:

 st_as_sf(x, as_points = TRUE, слияние = FALSE)
## Простая коллекция функций с 2500 функциями и 2 полями
## Тип геометрии: POINT
## Размер: XY
## Граничная рамка: xmin: 288790,5 ymin: 9119350 xmax: 2 ymax: 9120747
## Проект CRS: SIRGAS 2000 / UTM зона 25S
## Первые 10 функций:
## L7_ETMs. tif.V1 L7_ETMs.tif.V2 геометрия
## 1 14 11 ТОЧКА (288790,5 9120747)
## 2 14 11 ТОЧКА (288819 9120747)
## 3 13 10 ТОЧКА (288847.5 9120747)
## 4 12 9 ТОЧКА (288876 9120747)
## 5 12 10 ТОЧКА (288904.5 9120747)
## 6 12 10 ТОЧКА (288933 9120747)
## 7 12 10 ТОЧКА (288961.5 9120747)
## 8 12 10 ТОЧКА (288990 9120747)
## 9 13 10 ТОЧКА (289018.5 9120747)
## 10 13 10 БАЛЛ (289047 9120747) 

или в виде длинной таблицы с одним атрибутом и всеми точками реплицировано:

 st_as_sf(x, as_points = TRUE, слияние = FALSE, long = TRUE)
## Простая коллекция функций с 5000 функциями и 2 полями
## Тип геометрии: POINT
## Размер: XY
## Граничная рамка: xmin: 288790,5 ymin: 9119350 xmax: 2 ymax: 9120747
## Проект CRS: SIRGAS 2000 / UTM зона 25S
## Первые 10 функций:
## полоса L7_ETMs.tif геометрия
## 1 1 14 ТОЧКА (288790,5 9120747)
## 2 1 14 ТОЧКА (288819 9120747)
## 3 1 13 ТОЧКА (288847.5 9120747)
## 4 1 12 ТОЧКА (288876 9120747)
## 5 1 12 ТОЧКА (288904.5 9120747)
## 6 1 12 ТОЧКА (288933 9120747)
## 7 1 12 ТОЧКА (288961. 5 9120747)
## 8 1 12 ТОЧКА (288990 9120747)
## 9 1 13 ТОЧКА (289018.5 9120747)
## 10 1 13 POINT (289047 9120747) 

как видим дополнительный атрибут бэнд сейчас указывает, о какой полосе идет речь.

Экспорт в полигоны

В качестве альтернативы мы можем экспортировать в полигоны и либо получить один полигон на пиксель, как в

 st_as_sf(x[1], as_points = FALSE, merge = FALSE)
## Простая коллекция функций с 2500 функциями и 2 полями
## Тип геометрии: ПОЛИГОН
## Размер: XY
## Граничная рамка: xmin: 288776,3 ymin: 9119336 xmax: 2
,3 ymax: 9120761
## Проект CRS: SIRGAS 2000 / UTM зона 25S
## Первые 10 функций:
## L7_ETMs.tif.V1 L7_ETMs.tif.V2 геометрия
## 1 14 11 ПОЛИГОН ((288776,3 9120761,...
## 2 14 11 ПОЛИГОН ((288804.8 9120761,...
## 3 13 10 ПОЛИГОН ((288833.3 9120761,...
## 4 12 9 ПОЛИГОН ((288861,8 9120761,...
## 5 12 10 ПОЛИГОН ((288890.3 9120761,...
## 6 12 10 ПОЛИГОН ((288918.8 9120761,...
## 7 12 10 ПОЛИГОН ((288947.3 9120761,...
## 8 12 10 ПОЛИГОН ((288975,8 9120761,. ..
## 9 13 10 ПОЛИГОН ((289004.3 9120761,...
## 10 13 10 POLYGON ((289032.8 9120761,... 

или объединить полигоны с одинаковыми значениями пикселей;

 p = st_as_sf(x, as_points = FALSE, merge = TRUE) 

При построении с границами мы видим решенные границы областей с тем же значением в пикселях:

 plot(p) 

Дополнительная опция connect8 может быть установлена ​​на ИСТИНА для использования 8 подключений, а не 4 по умолчанию алгоритм связности. В обоих случаях возвращаемые полигоны часто будут быть недействительным в соответствии со стандартом простых функций, но может быть сделано действует при использовании lwgeom::st_make_valid .

Мы можем преобразовать растровое измерение в векторное, сохраняя при этом другие измерения, как они есть в объекте звезд на

 x.sf = st_xy2sfc(x, as_points = TRUE)
x.sf
## звездный объект с 2 размерами и 1 атрибутом
## атрибут(ы):
## Мин.  1 кв. Медиана Среднее 3-е кв. Макс.
## L7_ETMs.tif 7 9 11 11.2548 12 28
## размеры):
## от до точки refsys
## геометрия 1 2500 SIRGAS 2000 / зона UTM 25S ИСТИНА
## диапазон 1 2 NA NA
##                                                       ценности
## ТОЧКА геометрии (288790,5 9120747),...,ТОЧКА (2 9119350)
## диапазон NULL 

, который также требует установки аргументов as_points как в st_as_sf .

Если мы примем, что криволинейные растры тоже растры, и что регулярные и прямолинейные сетки являются частными случаями криволинейных сеток, перепроецирование растра больше не является «проблемой», оно просто пересчитывает новые координаты для каждой растровой ячейки и обычно приводит к криволинейная сетка (которую иногда можно вернуть к регулярной или прямолинейная сетка). Если криволинейные ячейки сетки представлены координаты центра ячейки, фактическая форма ячейки сетки принимает теряется, и это может иметь больший эффект, если ячейки сетки большие или если преобразование более сильное нелинейное. 92] 0,2545072 1,225631 1,932222 3,345918 3,825745 21,24828 4808 ## размеры): ## от до значений баллов refsys ## x 1 162 +proj=laea +lat_0=34 +lon… FALSE [162×61] -2210936,…,-1371611 ## y 1 61 +proj=laea +lat_0=34 +lon… FALSE [162×61] 90650.2,…,538204 ## х/у ## х [х] ## у [у] ## криволинейная сетка plot(nc.curv, border = NA, graticule = TRUE)

, где следует отметить, что размерность сетки не изменение: тот же набор растровых ячеек был перерисован в новой CRS, но теперь в криволинейной сетке.

Деформация растра означает создание новой обычной сетки в новой CRS, основанная на (обычно регулярной) сетке в другой CRS. Мы можем сделать преобразование предыдущего раздела, сначала создав цель сетка:

 nc %>% st_transform("+proj=laea +lat_0=34 +lon_0=-60") %>% st_bbox() %>%
    st_as_stars() -> newgrid 

и деформация старого растра в новый

 nc.st %>% st_warp(newgrid) -> nc.new
нк.новый
## звездный объект с 2 размерами и 1 атрибутом
## атрибут(ы):
## Мин.
No related posts.