Vairāk

Vai eksportēt (tikai) galīgo atkārtojumu no ArcGIS ModelBuilder?

Vai eksportēt (tikai) galīgo atkārtojumu no ArcGIS ModelBuilder?


Es izmantoju iteratoru ModelBuilder (1), lai apvienotu failus, izmantojot atgriezenisko saiti (2). Izejas faila nosaukums ir "Output_%n%.txt", (3), tāpēc katrs fails ir unikāls.

Tagad es apvienoju diezgan daudz failu, tāpēc cenšos paātrināt procesu. Tā kā man nerūp pagaidu faili, es varu tos izrakstīt uz in_memory. Bet es gribētu saglabāt galīgo failu, proti: "Output_167.txt" uz C: myfile, nevis in_memory.

(0) Jā, APPEND darbotos, taču tam ir citas lietojumprogrammas.

(1) http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//00400000001n000000.htm

(2) http://webhelp.esri.com/arcgisdesktop/9.3/index.cfm?TopicName=Iteration_using_feedback

(3) http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.1/index.html#//002w0000005s000000


Kā būtu, ja jūs tos visus ierakstītu in_memory, tad nākamais solis ir uzrakstīt galīgo datu kopu, jūs zināt, kas ir % n %, tāpēc to vajadzētu būt diezgan viegli eksportēt. Hornbydd 24. oktobrī pulksten 7:51

@Hornbydd Mēnešus vēlāk es beidzot saprotu jūsu atbildi. Es nevarēju iedomāties, kā iegūt n, sapratu, ka šim nolūkam es izmantoju FOR cilpu ar modeļa parametru. Tas prasīs teksta sagriešanu, bet es varu izvilkt n no %n %. Gadījumos, kad es neesmu, piemēram, atkārtojot datu kopas rindas, es varu izmantot maksimālo (ID), lai iegūtu atkārtojumu skaitu.


Videi draudzīgi vismazāk izmaksu daudzkritēriju lēmumu pieņemšana Eritrejas dzelzceļa tīkla modelēšanai

Pareiza dzelzceļa transporta attīstība ir būtiska ilgtspējīgu sociālekonomisko un vides priekšrocību nodrošināšanai. Neskatoties uz to, Eritrejā, valstī, kurā kādreiz bija dinamiska dzelzceļa sistēma, tā pašlaik nedarbojas. Ir arī vērienīgi nozaru ieguldījumi kaimiņos esošajā Etiopijā un Sudānā, kas liek Eritrejai atdzīvināt savu iznīcināto dzelzceļa transporta sistēmu. Tāpēc šajā pētījumā tika izmantots iedzīvotāju apmetņu modelis, vides un fiziskie kritēriji kā izejmateriāli, lai pieņemtu lēmumu par vislētāko daudzkritēriju lēmumu pieņemšanu, lai modelētu Eritrejas dzelzceļa tīklu. Attiecīgi tika modelēti septiņi dzelzceļa maršruti, kas kopumā aptvēra 1,610 km attālumu. Četri brauc ziemeļu-dienvidu virzienā, bet trīs-austrumu-rietumu virzienā. Šis dzelzceļa tīkls sniegs pakalpojumus 5 no 6 Eritrejas administratīvajiem reģioniem, kur dzīvo 93% no aptuveni 5,8 miljoniem cilvēku. Turklāt tas apkalpos 21 pilsētas centru, kur aptuveni 70% no Eritrejas pilsētas iedzīvotājiem dzīvo aptuveni 1 658 749 iedzīvotāji. Turklāt tas veicinās reģionālo integrāciju, mieru un tās attīstību citādi konfliktu izpostītajā ģeogrāfiskajā reģionā.

telpiskie analītiķi (SA), zemāko izmaksu ceļš, daudzkritēriju lēmumu atbalsts, dzelzceļa transports, Eritreja, sociālekonomiskā, vides ilgtspēja

Dzelzceļa transporta pakalpojumu ilgtspējīga attīstība ir būtiska ekonomikas izaugsmei, reģionālajai integrācijai un sociālajai attīstībai [1-4]. Saskaņā ar Sugawara [2] datiem, no ostas līdz sirds dzelzceļam ASV dzelzceļa pārvadājumi nodrošina aptuveni 1,839 miljonu tonnu kravu importu un eksportu, kas 2007. gadā bija 3,193 miljardu ASV dolāru vērtībā. Turklāt ASV lauksaimniecība ir lielā mērā atkarīga no dzelzceļa transporta pakalpojumiem, tāpēc pašreizējie ASV dzelzceļu tīkli varētu samazināt ASV lauksaimniecības produktivitāti par 60% [4]. Dzelzceļa transporta pakalpojumiem ir arī izšķiroša nozīme, lai samazinātu ceļošanas laiku un satiksmi, ekoloģisko veselību un uzlabotu ceļošanas ērtības [1]. Amerikāņi zaudē sastrēgumos katru gadu 3,7 miljardus stundu un 2,3 miljardus galonu degvielas, kas, pēc aplēsēm, izmaksās 200 miljardus ASV dolāru. Paredzēts, ka uzlabots dzelzceļu tīkls samazinās autoceļu sastrēgumus, degvielas patēriņu un piesārņotāju emisijas [2]. Turklāt pētījumā tika ziņots, ka, palielinot pasažieru vilcienus izmantojošo iedzīvotāju skaitu par 10%, degvielas patēriņš tiktu samazināts par 50% [3].

Neskatoties uz visiem šiem būtiskajiem sociālekonomiskajiem ieguvumiem, Eritrejas dzelzceļa transporta pakalpojums mūsdienās neeksistē. Tas notiek neskatoties uz to, ka vēsturiski Eritrejai bija dinamiska dzelzceļa sistēma, kas aizsākās 19. gadsimta beigās. Koloniālajā laikmetā itāļi uzbūvēja 337 km (t.i., 209 jūdzes) dzelzceļu, kas savieno ostas pilsētu Masavu ar zelta raktuvi Bišā uz rietumiem no Agordatas pilsētas [5, 6]. Tomēr 1941. gadā valsts nonāca Lielbritānijas militārās administrācijas pakļautībā. Tas notiek pēc sabiedroto spēku sakāves Itālijā Otrajā pasaules karā. Lielbritānijas administrācijas laikā Eritrejas publiskās infrastruktūras, tostarp dzelzceļš, tika izpostītas un izlaupītas kara kompensācijas ietvaros. Kopš dzelzceļa nedarbojas [7], un tādēļ ir jāatjauno valsts modernā dzelzceļa tīkla sistēma.

Turklāt divas galvenās kaimiņvalstis - Etiopija un Sudāna - valsts mērogā iegulda lielus līdzekļus savā dzelzceļa transporta infrastruktūrā un tādējādi uzlabo reģionālo integrāciju. Piemēram, Etiopija nesen ir uzbūvējusi 750 km (460 jūdzes) dzelzceļu [8]. Tas savieno valsts galvaspilsētu Adisabebu ar Sarkanās jūras ostas pilsētu Džibutiju. Turklāt Etiopija ir uzsākusi vērienīgu valsts dzelzceļa tīkla projektu, kas aptver 4780 km garu attālumu [9]. Vērienīgā plāna mērķis ir savienot valsti ar Keniju dienvidos, Sudānu rietumos un Eritreju ziemeļos. Līdzīgi Sudānas dzelzceļa tīkla sistēma paredz arī vērienīgu dzelzceļa infrastruktūras attīstības plānu. Sudānas dzelzceļa korporācija, kas pašlaik pārvalda garāko tīklu (t.i., 4578 km) Āfrikas kontinentā, plāno paplašināt tīkla sistēmu, iekļaujot tās kaimiņvalstis Čadu, Etiopiju un Dienvidsudānu [10]. Reaģējot uz šiem vērienīgajiem paplašināšanās plāniem, Eritreja ir spiesta atjaunot dzelzceļa transporta sistēmu.

Turklāt vairāki Eritrejas unikālās ģeogrāfiskās atrašanās vietas, vides un kultūras atribūti, kas piesaistītu tūristus no visas pasaules, veicina spēcīgu dzelzceļa transporta pakalpojumu klātbūtni valstī. Eritrejas piekrastes līnija pārsniedz 1000 km, kas ir reti apdzīvota un ierobežota cilvēku iejaukšanās. Līdz ar to Eritrejas krasta līnija un smilšu pludmale ir vieni no tīrākajiem uz zemes starptautisko tūristu apskates objektiem. Sarkanā jūra ir bagāta ar koraļļu rifiem, kas apmeklētājiem nodrošina plašu dabas tūrismu [11]. Atšķirībā no citām konkurējošām krasta līnijām, gar Sarkano jūru Eritrejas zemienes piekrastes teritorijas atrodas tikai divu stundu attālumā no augstienes netālu no galvaspilsētas Asmaras, kur ir ievērojama vēsāka mērenā klimata elpa.

Tāpēc šī pētījuma mērķis bija izstrādāt un plānot dzelzceļu tīklu ar mazāku ietekmi uz vidi Eritrejai. Tā izmantoja daudzkritēriju lētāko ceļu algoritmu Eritrejas dzelzceļa maršrutu modelēšanai. Turklāt pētījumā tika novērtēta modelētā dzelzceļa transporta pakalpojuma sociālekonomiskā un politiskā ietekme. Tradicionālo dzelzceļa maršrutu plānošanu, veicot manuālos lauka inženierijas apsekojumus, arvien vairāk papildina mūsdienīgas metodes, kas palīdz efektīvai un kvalitatīvai projektēšanai ar ĢIS palīdzību [12]. Tādējādi tiek ieviesta mūsdienīga ĢIS palīdzēta maršruta plānošana, kas iestrādāta telpiskās analīzes rīkos. Dzelzceļa maršrutu rentablai projektēšanai un plānošanai tika ņemti vērā vairāki vides, topogrāfiskie, sociālie un kultūras kritēriji [13, 14].


Pārtuksnešošanās ietekmes samazināšana sausā reģionā: Irākas rietumu tuksneša gadījuma izpēte

Pašlaik pārtuksnešošanās ir liela problēma Irākas rietumu tuksnesī. Tuksneša skarbā daba, attālums un lielums apgrūtina un maksā dārgi pārtuksnešošanos. Tāpēc šajā pētījumā tika piedāvāta visaptveroša un rentabla metode, integrējot ģeogrāfiskās informācijas sistēmas (ĢIS) un tālvadības (RS) metodes, lai novērtētu iespējamo pārtuksnešošanās risku, noteiktu visneaizsargātākās teritorijas un noteiktu vispiemērotākās vietas. lietus ūdens saglabāšanai. Zemes degradācijas kadastrālajam novērtējumam tika izmantoti divi indeksi, proti, normalizētais diferenciālās veģetācijas indekss (NDVI) un zemes degradācijas indekss (LDI). Kombinētās lietus ūdens savākšanas atbilstības kartes secinājumi un NDVI un LDI izmaiņu kartes atklāja, ka 65% lietus ūdens savākšanai ļoti piemērotas zemes ir lielās pārmaiņās un 35% nelielajās NDVI izmaiņās un 85% ļoti piemērota zeme atrodas apgabalos ar mērenām izmaiņām, un 12% ir spēcīgas ZBL izmaiņas. Svērtās lineārās kombinācijas (WLC) un Būla metožu pieņemšana ĢIS vidē un NDVI analīze ar ZDI izmaiņām var ļaut hidrologiem, lēmumu pieņēmējiem un plānotājiem ātri noteikt un samazināt pārtuksnešošanās risku un noteikt prioritāti noteikšanai lietus ūdens savākšanai piemērotas vietas.

1. Ievads

Pieaugot vietējo iedzīvotāju cerībām un vajadzībām, jaunattīstības valstis pievēršas lielākai resursu attīstībai, lai radītu ilgtspējīgus projektus. Tomēr pārtuksnešošanās ir augsnes degradācijas problēma, kas rada milzīgas vides problēmas un negatīvu ietekmi, jo īpaši attiecībā uz turpmāko lauksaimniecības un sociālekonomisko attīstību pussausos un sausos reģionos, daudzi zinātnieki [1–3] definē pārtuksnešošanos kā zemes degradāciju, ko izraisa dažādi faktori, kas ietver klimatiskās atšķirības un cilvēku darbības pussausās, sausās un sausās zemās mitruma zonās. Klimatiskie un fiziskie apstākļi ir izraisījuši plašus dabas zudumus un kumulatīvu augsnes eroziju ūdens un vēja ietekmē, kā rezultātā samazinās zemes bioloģiskā produktivitāte [4, 5]. Šķiet, ka pārtuksnešošanās notiek tad, kad zemes degradācija kļūst neatgriezeniska, vai tad, kad kopējās produktivitātes zaudēšana sasniedz 50% līdz 66% [6]. Pašlaik pārtuksnešošanās ir galvenā problēma Irākas rietumu tuksnesī un izraisa iedzīvotāju pārvietošanos. Pavisam no 2007. gada decembra līdz 2009. gada jūnijam pārtuksnešošanās dēļ tika pārvietotas 4263 ģimenes [7]. Turklāt pārtuksnešošanās ir izraisījusi augu un augsnes segumu pasliktināšanos, kas ir kaitīgi skārusi gandrīz 70% sauszemes. Tiek lēsts, ka kopējā Irākas pārtuksnešošanās platība ir 167 000 km 2, kas veido 40% no visas tās 437 500 km 2 platības [8, 9].

Tāpēc pārtuksnešošanās parādība, jo īpaši Irākas rietumu tuksnesī tuvākajā nākotnē, ir neapstrīdama, ja vien netiek veiktas efektīvas metodes un pētījumi, lai izstrādātu datubāzi par šo vides apdraudējumu. Tuksneša smagais raksturs, attālums un lielums apgrūtina un dārgi izprast šo vides apdraudējumu. Paralēli šiem centieniem var īstenot arī mazināšanas plānus, lai samazinātu pārtuksnešošanās risku. Tomēr šo procesu ierobežotu vai apgrūtinātu informācijas trūkums. Tāpēc ir nepieciešams efektīvs risinājums, lai mazinātu pārtuksnešošanās problēmu.

Viena no ierosinātajām metodēm pārtuksnešošanās riska un ietekmes samazināšanai šajā pētījumā ir lietus ūdens savākšana (RWH). RWH ir nozīmīga sastāvdaļa jebkurā ūdens resursu sistēmā, lai nodrošinātu nepārtrauktu piegādi, lai apmierinātu pieprasījumu pēc mājsaimniecības vajadzībām, lopkopības, lauksaimniecības un mazās rūpniecības [10–13]. Turklāt ierosinātajai lietus ūdens savākšanas sistēmai vajadzētu būt iespējai uzturēt ilgtspējīgu ūdens resursu un līdz minimumam samazināt resursu turpmākas degradācijas risku. Ilgtspējīgai RWH tiek ņemtas vērā četras procedūras, kas ietver atbilstošu kritēriju izvēli, katra kritērija ranga atbilstības novērtējumu, atrašanās vietu izvēli un atbilstošo karšu izveidi, kas paredzētas RWH. Ilgtspējīga RWH process var būt laikietilpīgs un grūts, ja visas šīs procedūras tika īpaši aplūkotas lielos ūdensšķirtņos ar ierobežotiem datiem. Ģeogrāfiskās informācijas sistēmas (ĢIS) un ģeotelpisko datu metodes ir integrētas, lai atrastu sākotnējos datus, kas saistīti ar sausumu, pārtuksnešošanos un degradāciju, un lai atvieglotu ilgtspējīga RWH sasniegšanas procesu, kas var tieši ietekmēt lauksaimniecības attīstību un aktivitātes sausos reģionos [14–16] .

Ģeotelpisko datu kombinācija ar ĢIS pieejām ir pievērsusi lielu uzmanību RWH piemērotu vietu noteikšanai. Ģeotelpisko datu pielāgošana kopā ar ĢIS metodēm ir ļāvusi bez piepūles izveidot datu bāzi par apgabala hidroloģisko potenciālu [17, 18]. Ir izmantotas vairākas metodes un kritēriji, lai noteiktu piemērotas vietas RWH. Daudzi pētnieki [19–23] ir izmantojuši ģeotelpiskos datus ar ĢIS, lai noteiktu piemērotas vietas RWH struktūrām. Tā kā ūdens trūkums ir galvenā problēma daļēji sausos un sausos apgabalos, šādi reģioni gūtu labumu no ūdens pārvaldības pētījumu rezultātiem. Izmeklējumos, kas saistīti ar RWH piemērotu vietu izvēli, tika konstatēts, ka RWH ir svarīgi ņemt vērā gan fiziskos, gan sociālekonomiskos kritērijus.

Iepriekš apspriestie pētījumi prasīja ievērojamu datu pieejamību un pieejamību, lai sasniegtu savus mērķus. Ņemot vērā ierobežoto datu pieejamību un pārtuksnešošanās smagumu Irākas rietumu tuksneša izpētes teritorijā, šī pētījuma galvenais mērķis ir ierosināt visaptverošu un rentablu metodi, lai identificētu un samazinātu pārtuksnešošanās ietekmi, apvienojot ģeotelpiskos datus. ar ĢIS metodēm. Strauja satelītattēlu tehnoloģiju un ĢIS attīstība nozīmē, ka šīs sastāvdaļas ir viegli pieejamas par saprātīgām izmaksām. Šis faktors ir ļoti svarīgs, jo īpaši apgabalos, kur dati ir ierobežoti vai nav pieejami.

Šī pētījuma mērķis ir izmantot zemes degradācijas indeksu (LDI) un normalizēto diferenciālās veģetācijas indeksu (NDVI), lai novērtētu iespējamo pārtuksnešošanās risku, noteiktu visneaizsargātākās teritorijas un noteiktu vispiemērotākās vietas RWH. Piedāvātā metode var palīdzēt lēmumu pieņēmējiem un plānotājiem ātri uzzināt un noteikt iespējamo pārtuksnešošanās risku, kā arī noteikt prioritāti, lai noteiktu piemērotas vietas RWH, lai samazinātu pārtuksnešošanās risku.

2. Studiju apgabals

Wadi Al-Gahdaf atrodas Irākas rietumu tuksnesī. Šī izpētes zona atrodas uz austrumiem no Eifratas upes, starp 32 ° 20 ′ 14 ″ - 33 ° 08 ′ 00 ″ N un 40 ° 01 ′ 00 ″ līdz 43 ° 30 ′ 00 ″ E, un tās sateces baseins ir 8513 km 2 (1. attēls). Sateces baseins piedzīvo sausu vidi ar vēsām ziemām un sausām vasarām. Tā ir klasificēta kā tuksnesis, jo gada vidējais nokrišņu daudzums ir no 100 līdz 150 mm. Aptuveni 48% nokrišņu ir ziemā, 16% - rudenī un 36% - pavasarī [24]. Vidējā iztvaikošana gadā ir 3300 mm, un mēneša vidējā iztvaikošana ievērojami svārstās atkarībā no gadalaika. Ievērojamas pētāmās teritorijas daļas ir pārklātas ar ļoti auglīgu augsni, kurā aug dažāda veida veģetācija, piemēram, tulpes, lilijas, kolocints, un lietainos laikos aug daudzu veidu ziedi. Visu gadu tiek audzēti daudzi pret sausumu izturīgi krūmi un dzeloņaini augi, kas aptver arī lielas platības, jo īpaši plašās ielejās un ieplakās, piemēram, kolocintā un timiānā. Atklātie cietā kaļķakmens iežu atsegumi nodrošina drošu pamatu barjeru vai aizsprostu celtniecībai.

Pētījuma teritorija tiek uzskatīta par ļoti svarīgu Irākas rietumu tuksneša daļu, jo tā ir viena no galvenajām ielejām, kurā lietus sezonā nokļūst ievērojams daudzums nokrišņu, un tā saskaras arī ar pārtuksnešošanos. Tāpēc ir nepieciešams efektīvs risinājums, lai mazinātu pārtuksnešošanās problēmu. Zemes aizsprosts ir viens no paņēmieniem lietus ūdens saglabāšanai lietus periodos, lai to izmantotu sausos periodos, un tas tiek uzskatīts par efektīvu veidu, kā Irākā izveidot ilgtspējīgu ūdens apgādi.

3. Datu prasības

Šajā pētījumā izmantotie dati ir minimāli, un tos var iedalīt trīs galvenajās kategorijās, tas ir, satelītattēli, meteoroloģiskie dati un augsnes īpašības. Satelītattēlus, kas ietver operatīvo zemes attēla sensoru (Landsat 8), tematisko kartētāja sensoru un 30 metru atspoļu radara topogrāfijas misijas (SRTM) digitālo pacēluma modeli, nodrošināja ASV Ģeoloģijas dienests (USGS). OLI un ETM + sniedz datus ar telpisko izšķirtspēju 30 m redzamiem, tuvu infrasarkanajiem (NIR) un īsviļņu infrasarkanajiem, un 15 m pankromatiskajām joslām [25, 26]. Pētījuma apgabals sakrita ar Landsat attēlu ainas apjomu (ceļš/rinda: 169/037, 169/038, 170/037, 170/038, 171/037 un 171/038). Kopā 6 OLI attēli un 6 no Landsat 7 ETM + pētījuma teritorijā tika lejupielādēti no Amerikas Savienoto Valstu Ģeoloģijas dienesta (USGS) (https://earthexplorer.usgs.gov/). Attēli tika iegūti sausā un mitrā sezonā. Attēli tika laboti ģeometriski un atmosfērā. Saskaņā ar UTM-WGS84 38. zonas Z projekciju visu izmantoto datu koordinātu sistēmas bija vienotas. Šajā pētījumā tiek izmantoti arī ilgtermiņa un ticami dienas un mēneša nokrišņu dati par 34 gadiem no 1980. līdz 2013. gadam. Visā pētījuma teritorijā tika savākti 23 paraugi, un laboratorijā tika noteiktas augsnes īpašības. Galvenie šajā pētījumā izmantoto datu avoti ir parādīti 1. tabulā.

4. Metodika

Pētījuma metodoloģiju var iedalīt divās galvenajās sadaļās: (1) LDI un NDVI izmaiņu analīze, izmantojot ģeotelpiskos datus 1999. un 2014. gadā, lai noteiktu esošo zemes degradāciju, un (2) piemērotu vietu noteikšana RWH samazināt pārtuksnešošanās ietekmi, izmantojot modeļa veidotāju ArcGIS 10.2. Tas ietver piemērotu vietu izvēli, atbilstības klasificēšanu katram kritērijam un ĢIS analīzi piemērotības karšu ģenerēšanai, pamatojoties uz svērtās lineārās kombinācijas (WLC) un Būla operatoru kombināciju, lai pasūtītu alternatīvās zonas pēc ranžēšanas attiecībā uz vērtēšanas kritēriji.Kopējā metodoloģija ir parādīta 2. attēlā, savukārt katras galvenās sadaļas specifika ir sniegta turpmākajās sadaļās.

4.1. Pārtuksnešošanās apjoma noteikšana

NDVI un LDI tika izmantoti kā pārtuksnešošanās fenomena rādītāji pētījuma teritorijā. Tematiskās kartes tika izstrādātas laika posmam no 1999. līdz 2013. gadam, un detalizēta metodika ir sniegta turpmākajos punktos.

4.1.1. Normalizēts veģetācijas atšķirību indekss (NDVI)

NDVI pielietojums ir iekļāvis dažādu atmosfēras apstākļu ietekmi uz veģetāciju [27–29], sausuma uzraudzību [30], augkopības un ražas noteikšanu [31] un pārtuksnešošanās pētījumus [32, 33]. Lielākā daļa no šiem pētījumiem aprobežojās ar pārtuksnešošanās pakāpes noteikšanu, izmantojot NDVI. Šis indekss ir efektīvs līdzeklis, lai kvantitatīvi noteiktu pārtuksnešošanās risku un uzraudzītu izmaiņas, jo tas novērtē veģetācijas izmaiņas atbilstoši zemes seguma spektrālajai reakcijai [34, 35]. Veģetācijas blīvuma izmaiņu un zonu noteikšanai laika posmā no 1999. līdz 2013. gadam tika izmantota ERDAS IMAGINE programmatūra. NDVI tika novērtēts, izmantojot šādus vienādojumus [36].

No tematiskā kartētāja sensora:

kur B3 ir 3. joslas spektrālās atstarošanas vērtība (0,63–0,69) μm, un B4 ir 4. joslas spektrālais atstarojums (0,77–0,90) μm. No darbināmā zemes attēla sensora:

kur B4 ir 4. joslas spektrālais atstarojums (0,64–0,67) μm, un B5 ir 5. joslas spektrālais atstarojums (0,85–0,88) μm.

NDVI vērtības svārstījās no −1 līdz +1. Vērtības, kas lielākas par 0, atspoguļo esošo veģetāciju. Precīzāk, vērtības no 0,0 līdz 0,2 apzīmē zemas veģetācijas teritorijas, un vērtības, kas lielākas par 0,2, apzīmē blīvas veģetācijas zonas. NDVI vērtības no −1 līdz 0 apzīmē neapaugušas teritorijas, tas ir, pamestu zemi un pilsētu zemi. Blīvuma griešanas metode tika izmantota, lai klasificētu NDVI diapazona līmeni, lai novērtētu veģetācijas izmaiņu efektivitāti laikā no 1999. līdz 2013. gadam.

4.1.2. Zemes degradācijas indekss (LDI)

Zemes degradācijas indekss (ZSI) atspoguļo stendu stāvokli, kuru dēļ degradēta zeme un zemes segums, un tam ir skaidra fiziskā un bioloģiskā nozīme [37]. LDI atspoguļo kopējo grūtību pakāpi, lai noteiktā reģionā atkārtoti izglītotu degradēto zemi [38]. LDI var izmantot, lai vēl vairāk uzlabotu un parādītu pārtuksnešošanās fenomenu pētījuma teritorijā. Daudzi pētnieki [3, 39] ir izmantojuši LDI, lai novērtētu un analizētu augsnes degradācijas paplašināšanās draudus. LDI izmantoja Meng et al. [40], lai noteiktu augsnes degradāciju, pamatojoties uz tematiskā kartētāja sensora 2. un 3. joslu un operatīvā zemes attēla sensora 3. joslu un 4. joslu. Katra no šīm divām joslām tika izmantota, jo tās labi atspoguļo augsnes degradāciju. Mengs u.c. [40] ieteica četras augsnes degradācijas klases, proti, & lt30 (ārkārtējs), (30–60) spēcīgs, (60–90) mērens un & gt90 viegls. LDI novērtējums, izmantojot tematisko kartētāja sensoru, ir dots kā

kur B2 ir 2. joslas spektrālais atstarojums (0,52–0,60) μm un B3 ir 3. joslas spektrālais atstarojums (0,63–0,69) μm.

LDI novērtējums, izmantojot operatīvo zemes attēla sensoru (Landsat 8), ir dots kā

kur B3 ir 3. joslas spektrālās atstarošanas vērtība (0,53–0,59) μm un B4 ir 4. joslas spektrālais atstarojums (0,64–0,67) μm.

4.2. RWH konstrukcijām vispiemērotākās vietas noteikšana

Dažādi kritēriji un ierobežojumi tieši ietekmē lēmumu pieņemšanas procesu attiecībā uz vietas izvēli. Šis pētījums piedāvā spēcīgu metodi, lai atvieglotu šo procesu, apvienojot WLC ar Būla operatoriem, lai pasūtītu alternatīvās zonas atbilstoši izlasei attiecībā uz novērtēšanas kritērijiem. Šīs metodes ir visizplatītākā lēmumu pieņemšana ĢIS [41–43].

4.2.1. Svērtā lineārā kombinētā darbība

WLC integrē kartes, katrai kategorijai piešķirot normalizētu punktu skaitu un piešķir svaru pašiem kritērijiem [44]. WLC tehnika ir veikta divos posmos: (i) katra parametra svaru reizinot ar tā paša parametra kategorijas likmēm un (ii) pievienojot visus kritēriju slāņus rastra kalkulatorā. WLC metode tika pieņemta, jo tā bija elastīga, izvēloties piemērotas vietas. Vairāki pētnieki ir pieņēmuši šo metodi, tostarp [45–48]. Šajā pētījumā tika ņemti vērā seši kritēriji, nosakot lietus ūdens savākšanai vispiemērotākās vietas, proti, slīpums, nokrišņi un notece, zemes izmantošana/segums, augsnes struktūra, attālums no apūdeņotās zemes un attālums no ceļiem. Kritērijus mēra, izmantojot dažādas skalas un mērījumus. Katrs kritērijs vispirms tika klasificēts atsevišķi, izmantojot pikseļu vērtības no 0 līdz 10, kā detalizēti norādīts 2. tabulā. Vismazāk ērti tika klasificēti kā 1, bet vispiemērotākie apgabali tika klasificēti kā 10. Svari, klasifikācija, piemērotības skalas un rādītāji ir balstīti uz iepriekšējiem pētījumiem, kas veikti tāda paša rakstura pētījumu jomās [45, 46, 49–51].

Katram kritērijam tika izveidota mērogota karte ar pikseļu daudzumu robežās no 0 līdz 10. Kombinētā piemērotības karte tika izveidota, apvienojot šos kritēriju slāņus, izmantojot rastra kalkulatoru. Piemērotības summas pēc tam tika iedalītas piecās kategorijās, proti, ļoti zema, zema vidēja, augsta un ļoti augsta piemērotība. Seši kritēriji, kas ir svarīgi, lai izvēlētos RWH potenciālās vietas, ir aplūkoti turpmāk (3. attēls). caur noteci [20, 52]. Lai novērtētu noteces dziļumu, tika izmantots līknes numurs (CN), kas ir sagaidāms no zemes seguma un augsnes veida ietekmes uz nokrišņu/noteces attiecību [52–54]. Šie dati tika apstrādāti ĢIS, izmantojot telpiskās analīzes modeli, lai ģenerētu noteces dziļuma digitālo karti pētījuma apgabalā, pamatojoties uz šādu vienādojumu:

kur Q apzīmē noteces dziļumu (mm) Lpp ir nokrišņi (mm) S attēlo iespējamo maksimālo aizturēšanu pēc noteces sākuma (mm) un Esa apzīmē primāro ieguvi (mm), kas satur visus zaudējumus pirms infiltrācijas sākuma, noteces, iztvaikošanas un ūdens aizturēšanas veģetācijas ceļā, un ir norādīta kā Esa = 0.2S analizējot informāciju par nokrišņiem mazā ūdensšķirtnē [55]. Tāpēc vienādojumu (5) var izteikt kā

kur S var aprēķināt, izmantojot CN

CN ir no 0 līdz 100, un šī vērtība nozīmē noteci, kas ierobežota ar noteiktu nokrišņu daudzumu. Augstās CN vērtības liecina, ka ievērojamai lietus daļai būs virszemes notece [56]. Pētījuma apgabala CN karte un nokrišņu dati tika izmantoti, lai secinātu noteces dziļuma slāni, ņemot vērā visas pētāmās teritorijas ekstremālos nokrišņu daudzumus stundā (3. attēls (a)). Minimālās un maksimālās noteces dziļuma vērtības svārstās no 7 līdz 35 mm, aizplūšanai pieaugot lejteces daļā. Pirmā kategorija zem <20 mm veido 17%, otrā kategorija 20–25 mm ir 22%, trešā 25–30 mm kategorija ir 32%, ceturtā kategorija 30–35 mm ir 16%, un pēdējā kategorija & gt35 mm veido 13% no visas platības. (2) Slīpums: noteces veidošanās lielā mērā ir atkarīga arī no slīpuma, kas ietekmē plūsmas ātrumu, sedimentācijas apjomu un būvmateriālu daudzumus, kas nepieciešami RWH struktūras uzcelšanai. Kritlijs u.c. [57] ieteica, ka RWH konstrukcija nav piemērota nogāzēm, kas pārsniedz 5%, jo erozijas ātrums ir lielāks un nepieciešami lielāki zemes darbi [46]. DEM, kas ģenerēts no SRTM datiem pētniecības apgabalā, tika izmantots, lai izveidotu slīpuma karti, kas tika iedalīta piecās kategorijās (3. b) attēls): pirmā kategorija <2%ir 9%, otrā - 2%līdz 3. % ir 9%, trešā kategorija no 3% līdz 4% ir 10%, ceturtā kategorija no 4% līdz 5% ir 10%, un galīgā kategorija & gt5% veido 62% no visas platības. (3) Augsnes struktūra: augsnes tekstūras kategoriju nosaka pēc māla, dūņu un smilšu procentuālā daudzuma, kas ietekmē infiltrācijas un virszemes noteces ātrumu. Vidējas un smalkas tekstūras augsnes parasti ir vairāk piemērotas RWH, jo tās uzlabo ūdens aizturi. Tā kā māla zemā caurlaidība un spēja noturēt novākto ūdeni, vietas ar māla augsni izrādījās vislabākās ūdens uzglabāšanai [58]. Tāpēc augsnes struktūra ir kritisks faktors, lai izvēlētos vietas RWH. Tika izveidota augsnes karte, pamatojoties uz augsnes paraugiem, kas tika ņemti no 23 pētījuma apgabala vietām, izmantojot gliemežvāku, ar dziļumu no 20 līdz 40 cm. Daļiņu izmēru sadalījumi tika izmantoti augsnes paraugu klasificēšanai saskaņā ar USGS tekstūras klasifikācijas metodi. Augsnes kartes izstrādei tika izmantots telpiskās analīzes rīks ar ĢIS platformu (3. attēls (c)). Lielu daļu pētāmās teritorijas klāj smilšmāls, kas ir auglīga augsne, ja ir pieejams ūdens. Kā parādīts 3. (c) attēlā, augsnes karte tika iedalīta piecās klasēs, tas ir, pirmā kategorija (smilšmāla smilts) veido 30%, otrā kategorija (smilšmāla smilšmāls) pārstāv 59%, trešā kategorija (dubļains māls) smilšmāls) veido 5%, ceturtā kategorija (mālsmāls) veido 3%, bet pēdējā kategorija (smilšmāls) veido 3%no visas platības. (4) Zemes izmantošanas zemes segums (LULC): Kahinda et al. [59] atklāja, ka blīvāka veģetācija nozīmē augstāku infiltrācijas līmeni un zemāku noteci. Zemes izmantošanas/seguma karte tika iegūta no Landsat 8 satelītattēla, kas uzņemts 2019. gada jūnijā. Uzraudzītās klasifikācijas rezultātā zemes izmantojums/segums pētījuma teritoriju iedalīja trīs galvenajās kategorijās: zāle un veģetācija (17%), dzīvojamā platība (2%) un neauglīgā zeme (81%) (3. att. d)). (5) Attālums no apūdeņotās zemes: ir ļoti svarīgi, lai RWH struktūras vietas būtu tuvu kultivējamai zonai [21]. Tāpēc šajā pētījumā tika pieņemts attālums no apūdeņotajām zemēm. NDVI tika izmantots, lai identificētu zaļo zonu (apūdeņota/augoša veģetācija). Veģetācijas seguma karte tika iegūta no Landsat 8 satelīta attēla, kas uzņemts 2019. gada aprīlī. (6) Attālums no ceļiem: ceļiem ir ievērojama sociālekonomiska nozīme apgabala iedzīvotājiem pētījuma reģionā, nodrošinot piekļuvi ūdenim un zālei viņu mājlopiem. Esošie ceļi netālu no ierosinātās vietas palīdz samazināt transporta izmaksas. Cilvēki, tur var vadīt savas kravas automašīnas un tankkuģus pa šiem ceļiem no vienas vietas uz otru. Attālums no ceļa tika iedalīts četrās klasēs: 250–500, 500–1000, 1000–2000 un & gt2000 m (3. attēls (f)). Mazāk par 250 m neiesaka aizliegt jebkādu neatbilstību starp RWH struktūru un ceļiem [50]. Šī parametra karte tika iegūta, pamatojoties uz buferzonas, kas pieņemtas 1. tabulā, no Landsat 8 attēliem, kas uzņemti 2019.

4.2.2. Būla pārklājuma darbība

Būla pārklājuma metode atdala vietnes atlases darbību, pamatojoties uz (VAI) vai (UN) izmantošanu, kraukšķīgu (nepatiesu vai patiesu), un tā ir ierobežota nelielā vietā. Daudzi pētnieki [15, 60] ir pieņēmuši šo pieeju. Būla pārklājuma pieeja ir svarīga metode, lai novērstu noteiktu apgabalu, kas identificēts ar WLC metodi. Šajā metodē tiek izmantota plūsmas secība un attālums no kļūdām. Sīkāka informācija par diviem kritērijiem tiek apspriesta šādi (4. attēls): (1) Attālums no kļūmēm: defekti ir galvenais šķērslis, nosakot RWH sistēmu. Bojājumu atrašanās vietu nosaka, izmantojot iegūstamu izpētes apgabala ģeoloģisko karti. Bojājuma zonas izslēgšana no pieņemtajām vietām ir būtiska, nosakot vietu RWH [46]. Līdz ar to apgabaliem, kas atrodas 1000 m vai mazāk no bojājuma vietas, tiek piešķirta vērtība 0, savukārt 1 - apgabaliem, kas atrodas tālāk par 1000 m (4. attēls). (2) Plūsmas secība: plūsmas secība nozīmē hierarhisku saikni starp straumes posmiem un ļauj klasificēt drenāžas ūdensšķirtni pēc to lieluma. RWH piemērotība lielā mērā ir atkarīga no vadu blīvuma, un vispiemērotākie ir ļoti blīvi reģioni. Plūsmas secības analīze ir ļoti svarīga, lai izvēlētos vietu RWH, zemākas plūsmas secībai ir lielāka infiltrācija un caurlaidība. Straumes pasūtījumam, kas ir lielāks par ceturto kārtību, šajā pētījumā tiek piešķirta vērtība 1, savukārt straumes pasūtījumam, kas mazāks par trešdaļu, šajā pētījumā tiek piešķirta vērtība 0 [52]. Plūsmas secības tematiskā karte ir klasificēta kā ļoti zema (2), zema (3), mērena (4), augsta (5) un ļoti augsta (6). Augstāka straumes secība (sestā) tika uzrādīta ziemeļaustrumu daļā ar kopējo garumu 214,7 km, piektās kārtas kopējais garums ir 152,2 km, ceturtās kārtas kopējais garums ir 296,4 km, trešās kārtas kopējais garums ir 643 km (4. attēls (b)).

4.3. Potenciālo vietu izstrāde lietus ūdens savākšanai

Lai identificētu iespējamās RWH vietas, vektora un rastra ĢIS datu bāze tika izveidota, izmantojot modeļa veidotāju ArcGIS 10.2. Pēc šī procesa pabeigšanas tika izstrādātas piemērotības kartes. Atbilstošās RWH zonas tika noteiktas, mainot visus WLC kritēriju slāņus, ti, slīpumu, nokrišņu daudzumu un noteci, zemes izmantošanu/segumu, augsnes struktūru, attālumu no apūdeņotās zemes un attālumu no ceļiem, un tos apvienojot ar telpiskās analīzes rīku. ArcGIS platforma 10.2. Būla kritērijiem, tas ir, plūsmas secībai un attālumam līdz defektiem, tika izmantoti telpiskie analītiķu rīki ar rastra kalkulatoriem, lai iegūtu vietnes ar vērtībām 1, kas bija piemērotas RWH. Pēc tam kombinēto WLC un Būla metožu zemes piemērotība tika klasificēta, pamatojoties uz NDVI un LDI, lai noteiktu apgabalus, kas vispirms būtu jāņem vērā un kas būtu vispiemērotākie RWH struktūrām.

5. Rezultāti un diskusija

NDVI pielietošana ir efektīvs līdzeklis, lai kvantitatīvi noteiktu pārtuksnešošanās risku un uzraudzītu izmaiņas, kas ietver dažādu atmosfēras apstākļu ietekmi uz veģetāciju, un sausuma uzraudzību. Blīvuma sagriešanas metode tika izmantota, lai klasificētu NDVI izmaiņas no 1999. līdz 2013. gadam. Rezultāti rāda, ka platība ar būtiskām NDVI izmaiņām ir 6981 km 2, kas veido 82% no kopējās pētāmās platības, bet platība ar zemām izmaiņām no NDVI ir 1 532 km 2, kas veido 18% no visas pētāmās platības. Veģetācijas seguma pasliktināšanās ātrums nepilnu 15 gadu laikā sasniedza 18%. Tāpēc pieauga to zemju procentuālā daļa, kas klasificētas kā veģetācija, un paredzams, ka tās paātrināsies pētāmā reģiona pārtuksnešošanās parādības rezultātā (5. attēls).

Izņemot NDVI, LDI varētu izmantot arī, lai vēl vairāk uzlabotu un pierādītu pārtuksnešošanās fenomenu pētījuma teritorijā. LDI izmaiņu rezultāti lielākoties tika klasificēti kā ārkārtēja degradācija (766 km 2, kas ir 9%), spēcīga degradācija (5363 km 2, kas ir 63%), kam seko mērena degradācija (2299 km 2, kas ir 27%), un nav degradācijas (85 km 2, kas ir 1%) laika posmā no 1999. līdz 2013. gadam (6. attēls). Izmaiņas zemes degradācijā pieauga pārtuksnešošanās parādības rezultātā pētījuma reģionā.

NDVI un LDI analīzes rezultātā pieauga to zemju procentuālā daļa, kuras tika klasificētas kā veģetācija, un paredzams, ka pētāmā reģiona pārtuksnešošanās dēļ tās paātrināsies. Tāpēc RWH ir nozīmīgs komponents, lai samazinātu pārtuksnešošanās risku. Šī pētījuma mērķis bija vienkāršot piemērotu vietu noteikšanas procesu, pamatojoties uz WLC metodes un Būla pārklājuma kombināciju, lai pasūtītu alternatīvo zonu atbilstoši izlasei attiecībā uz vērtēšanas kritērijiem. Pēc ūdensšķirtnes īpašību noteikšanas ĢIS stadijā RWH piemērotības vietas tika noteiktas, izmantojot daudzkritēriju novērtējumu sešiem kritērijiem, tas ir, noteces dziļumam, augsnes tekstūrai, slīpumam, zemes izmantošanai (LULC), attālumam no ceļiem un attālumam no apūdeņotās zemes, kas pieņemtas WLC posmā. Visi kritēriju slāņi tika apvienoti rastra kalkulatorā, lai iegūtu galīgo WLC kritēriju karti (7. attēls). Rezultātu karte parāda, ka maksimālā vērtība, kas aprēķināta, izmantojot WLC metodi, ir 46, bet minimālā vērtība ir 16. Atšķirības starp WLC metodes maksimālo un minimālo vērtību var iedalīt trīs klasēs. Šim darbam pētījuma jomā vērtības, kas svārstījās no 36 līdz 46, ir piemērota platība (16%), vērtības no 26 līdz 36 ir vidēji piemērotas platības (60%), un vērtības no 16 līdz 26 ir nepiemērotas platības (24 %) visai pētījuma teritorijai (7. attēls). WLC kritēriju karte rāda, ka pētāmās teritorijas lejteces zona ir piemērota RWH. Galvenā augsnes struktūra piemērotajos reģionos bija māls, mālsmāls un dubļains mālsmāls, un tā tika intensīvi kultivēta. Turklāt reģioniem, kas piemēroti RWH, noteces dziļuma daudzveidība bija no 30 līdz 40 mm, un nogāzes svārstījās no 2% līdz 4%. Rezultātu karte atbilst Adham et al. un Mbilinyi et al. [20, 58]. Šie pētījumi parādīja, ka apgabali ar smalkām vai mērenām nogāzēm, kas apvienotas ar māliem un māliem, bija piemērotas RWH.

Irākas rietumu tuksnesī virszemes ūdens resursu trūkums un augstās investīcijas gruntsūdeņos 200 m dziļuma dēļ kādā reģionā prasa īpašu efektīvu ūdens resursu pārvaldību [9, 21]. Zemes aizsprosts ir viena no metodēm lietus ūdens saglabāšanai lietus periodos, lai to izmantotu sausos periodos, un to uzskata par efektīvu veidu, kā Irākā attīstīt ilgtspējīgu ūdens apgādi. Tāpēc tika izmantota Būla pārklājuma metode, lai ierobežotu RWH potenciālās vietas visā sezonas drenāžas tīklā. Pamatojoties uz kļūdām, kas izplatītas visā pētījuma apgabalā un plūsmas secībā, tika izveidota Būla pārklājuma atrašanas karte, kā parādīts 8. attēlā. Šī ir nozīmīga metode, lai izslēgtu noteiktas WLC procesā identificētās zonas.Būla pārklājuma konstatējumi, kuriem vērtība 1 ir 35% un vērtība 0 ir 65%, liecina, ka ļoti augsts potenciāls attiecībā uz RWH vietām ir visaugstākā plūsma (sestā kārtība), kas tika parādīta sateces baseina izejā. pētījuma zona.

WLC kritēriju atklājumu karte un Būla pārmērīgie kritēriji tika reizināti, lai iegūtu noslēguma rastra karti (9. attēls). Iegūtajā kartē tika iekļautas trīs vienības, kuras to piemērotības dēļ ir izmantotas kā marķieri iespējamām RWH vietām: piemērotas, mērenas un nepiemērotas. Šīs vienības nozīmēja, ka tikai 2% sateces baseina ir piemēroti, 24% sateces baseina ir vidēji piemēroti un 74% sateces baseina nav piemēroti.

Saskaņā ar analīzi par potenciālajām RWH vietām sateces baseinā ar NDVI un LDI izmaiņām tika pierādīts, ka 65% ļoti piemērotu vietu atrodas apgabalos ar lielām NDVI izmaiņām un 35% ļoti piemērotu vietu atrodas apgabalos ar nelielu NDVI izmaiņu, savukārt 90% vidēji piemērotu vietu atrodas apgabalos ar lielām NDVI izmaiņām, un 10% vidēji piemērotu vietu atrodas apgabalos ar nelielām NDVI izmaiņām, 85% ļoti piemērotu vietu atrodas apgabalos ar mērenām LDI izmaiņām 12% ļoti piemērotu vietu atrodas apgabalos ar lielām izmaiņām, un tikai 3% ļoti piemērotu vietu atrodas apgabalos bez izmaiņām.

Salīdzinot ar literatūru, WLC un Būla metožu pielāgošana ĢIS vidē un NDVI analīze ar LDI izmaiņām var dot iespēju hidrologiem, lēmumu pieņēmējiem un plānotājiem ātri noteikt un samazināt pārtuksnešošanās risku un noteikt prioritāti noteikšanai piemērotas vietas RWH. Turklāt šī metodika var palīdzēt lēmumu pieņēmējiem un plānotājiem novērtēt iespējamo pārtuksnešošanās risku, noteikt visneaizsargātākās teritorijas un noteikt vispiemērotākās vietas RWH.

6. Secinājums

Ir ļoti grūti atdzīvināt reģionu, kurā ir liela varbūtība ciest no daļējas vai pilnīgas pārtuksnešošanās. Tāpēc ir efektīvāk un ekonomiskāk aizsargāt zemi pirms tās degradācijas un līdz minimumam samazināt pārtuksnešošanās negatīvo ietekmi. To var izdarīt vairākos veidos, tostarp, saglabājot ūdens resursus, eksportējot šos resursus un izmantojot tehnoloģiski progresīvas metodes, lai pasargātu tos no kopējiem zaudējumiem.

Šajā pētījumā galvenā uzmanība tika pievērsta RS izmantošanai ar ĢIS, lai samazinātu pārtuksnešošanos Irākas rietumu tuksnesī, ņemot vērā esošos augsnes degradācijas apstākļus un paredzamās RWH vietas. Rezultāti rāda, ka laikposmā no 1999. līdz 2013. gadam LDI izmaiņas ar ārkārtēju, spēcīgu un mērenu degradāciju palielinājās attiecīgi par 9%, 63%un 27%. Turklāt būtiskas NDVI izmaiņas aptvēra 6981 km 2. ir 82% no visas pētāmās platības, savukārt apgabali ar NDVI minimālām izmaiņām bija 1 532 km 2 (18% no visas pētāmās platības). Veģetācijas seguma pasliktināšanās ātrums nepilnu 15 gadu laikā sasniedza 18%. Kombinētās lietus ūdens savākšanas piemērotības kartes un veģetācijas un degradācijas izmaiņu karšu rezultāti atklāja, ka 65% ļoti piemērotu vietu atrodas apgabalos ar lielām NDVI izmaiņām, un 35% ļoti piemērotu vietu atrodas apgabalos ar nelielām izmaiņām. NDVI, savukārt 90% vidēji piemērotu vietu atrodas apgabalos ar lielām NDVI izmaiņām un 10% vidēji piemērotu vietu ir apgabalos ar nelielām NDVI izmaiņām. Turklāt 85% ļoti piemērotu vietu atrodas apgabalos ar mērenām LDI izmaiņām, 12% ļoti piemērotu vietu ir apgabalos ar spēcīgām izmaiņām, un tikai 3% ļoti piemērotu vietu atrodas apgabalos bez izmaiņām.

Piemērotības karte ir izdevīga lēmumu pieņēmējiem un hidrologiem, lai ātri uzzinātu un noteiktu iespējamo pārtuksnešošanās risku, kā arī noteiktu piemērotas vietas RWH, lai samazinātu pārtuksnešošanās risku. Ierosinātā metode ir efektīva laika un izmaksu ziņā, jo īpaši apjoma izpētes jomās, kur datu pieejamība ir ierobežota. Šīs pieejas validācija tika pierādīta, izmantojot pētāmās teritorijas raksturu un īpašības.

Datu pieejamība

Dati ir iekļauti manuskriptā.

Interešu konflikti

Autori paziņo, ka viņiem nav interešu konfliktu.

Autoru ieguldījums

KNS, SOS, NA, AHK, NSM un JA bija atbildīgi par konceptualizāciju, KNS, SOS, NA, AHK, NSM un JA bija iesaistīti datu apkopošanā KNS, SOS, NA, AHK, NSM un JA palīdzēja formālā analīzē KNS, SOS, NA, AHK, NSM un JA pētīja pētījumu KNS, SOS, NA, AHK, NSM un JA, ja metodoloģija NA veica projektu administrēšanu KNS, SOS, NA, AHK, NSM un JA ieguldīja resursus KNS , SOS, NA, AHK, NSM un JA apstiprināja pētījumu, KNS, SOS, NA, AHK, NSM un JA bija atbildīgi par vizualizāciju KNS, SOS, NA, AHK, NSM un JA uzrakstīja sākotnējo projektu, KNS, SOS, NA, AHK, NSM un JA izskatīja un rediģēja manuskriptu. Visi autori ir izlasījuši un piekrituši manuskripta publicētajai versijai.

Atsauces

  1. N. Zengs un Džons Jons: “Pasaules tuksnešu izplešanās veģetācijas un albedo atgriezeniskās saites dēļ globālās sasilšanas laikā” Ģeofizisko pētījumu vēstules, sēj. 36, nē. 17, Raksta ID L17401, 2009. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  2. W. C. Futrell, “ANO konference par vidi un attīstību,” Zaļā politika: ceļvedis no A līdz Z, SAGE Publications, Inc., Thousand Oaks, CA, ASV, 1992. Skatīt vietnē: Google Scholar
  3. M. d’Angelo, G. Enne, S. Madrau un L. Perčičs, „Zemes degradācijas mazināšana Vidusjūras agro-silvo-pastorālās sistēmās: uz ĢIS balstīta pieeja” Catena, sēj. 40, nē. 1, 37. – 49. Lpp., 2000. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  4. Apvienoto Nāciju konvencija cīņai pret pārtuksnešošanos tajās valstīs, kurās ir nopietns sausums un/vai pārtuksnešošanās, it īpaši Āfrikā, ANO, lpp. 1 v. (Dažādi lappuši), 1994.
  5. S. O. Sulaiman, N. Al-Ansari, A. Shahadha, R. Ismaeel un S. Mohammad, „Nogulumu transportēšanas empīrisko vienādojumu novērtējums: gadījuma izpēte par Eifratas upi Rietumirākā,” Arabian Journal of Geosciences, sēj. 14, nē. 10, 1. – 11. Lpp., 2021. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  6. J. C. Katyal un P. L. G. Vlek, “Pārtuksnešošanās: jēdziens, cēloņi un uzlabošana”, Bonna, sēj. 33, 2000. Skatīt vietnē: Izdevēja vietne | Google Scholar
  7. J. P. Chauzy un G. Appave, “Efektīva komunikācija par migrāciju, IOM World migrācijas ziņojums”, Ziņošana pie dienvidu robežām: žurnālistika un sabiedriskās debates par imigrāciju ASV un ES, Routledge Studies in Global Information, London, UK, 2012. Skatīt vietnē: Google Scholar
  8. N. Al-Ansari, M. Ezz-Aldeen, S. Knutsson un S. Zakaria, “Ūdens ieguve un rezervuāru optimizācija atlasītajos Dienviddzjaras kalnu apgabalos Irākā,” Hidroloģiskās inženierijas žurnāls, sēj. 18, nē. 12, 1607. – 1616. Lpp., 2013. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  9. S. O. Sulaiman, A. H. Kamel, K. N. Sayl un M. Y. Alfadhel: „Ūdens resursu pārvaldība un ilgtspējība Irākas rietumu tuksnesī” Vides Zemes zinātnes, sēj. 78, nē. 16. lpp. 495, 2019. Skatīt vietnē: Publisher Site | Google Scholar
  10. A. Agarvals un S. Narains, “Ūdens apsaimniekošanas padarīšana par katra biznesa: ūdens ieguve un lauku attīstība Indijā” Vārtsargs ser., Nr. 87, Starptautiskais vides un attīstības institūts, Londona, Lielbritānija, 1999. Skatīt vietnē: Google Scholar
  11. S. Kolekar, S. Chauhan, H. Raavi, D. Gupta un V. Chauhan: „Ūdens saglabāšanas pasākumu vietas izvēle, izmantojot RS un ĢIS: pārskats,” Sasniegumi skaitļošanas zinātnēs un tehnoloģijās, sēj. 10, nē. 5, 805. – 813. Lpp., 2017. Skatīt vietnē: Google Scholar
  12. K. N. Sayl, N. S. Muhammad, Z. M. Yaseen un A. El-shafie: “Lietus ūdens savākšanas sistēmas fizisko mainīgo novērtēšana, izmantojot integrētu uz ĢIS balstītu tālvadības pieeju” Ūdens resursu pārvaldība, sēj. 30, nē. 9, 3299–3313, 2016. Skatīt vietnē: Publisher Site | Google Scholar
  13. S. O. Sulaiman, G. Al-Dulaimi un H. Al Thamiry: „Dabisko upju gareniskās izkliedes koeficienta simulācija, izmantojot hibrīda mīkstās skaitļošanas modeli”, 2018. gada 11. starptautiskās konferences par attīstību e -sistēmu inženierijā (DeSE) materiāli, 280–283. lpp., Kembridža, Lielbritānija, 2018. gada septembris. Skatīt vietnē: Google Scholar
  14. M. Mekonnen, A. M. Melesse un S. D. Keesstra, “Iespējamo ūdens ieguves vietu telpiskās noteces novērtējums un kartēšana: ĢIS un attālās izpētes perspektīva, Etiopijas ziemeļrietumi”. Ainavu dinamika, augsne un hidroloģiskie procesi dažādos klimatiskajos apstākļos, A. M. Melesse un W. Abtew, Eds., Springer International Publishing, Berlīne, Vācija, 2016, Springer Geography. Skatīt vietnē: Google Scholar
  15. K. N. Sayl, N. S. Muhammad un A. El-Shafie, “Robustā pieeja optimālai lietus ūdens savākšanas struktūras (RWH) pozicionēšanai un ranžēšanai: Irākas gadījuma izpēte” Arabian Journal of Geosciences, sēj. 10, nē. 18, Raksta ID 413, 2017. Skatīt vietnē: Publisher Site | Google Scholar
  16. A. B. A. Najms, I. M. Abdulhameeds un S. O. Sulaimans: “Ūdens prasības kultūraugiem, izmantojot dažādas kc koeficienta pieejas, izmantojot ūdens novērtēšanu un plānošanu (WEAP),” International Journal of Design & amp Nature and Ecodynamics, sēj. 15, nē. 5, 739. – 748. Lpp., 2020. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  17. M. G. Kumars, A. K. Agarvals un R. Bali: “Potenciālo ūdens ieguves struktūru vietu noteikšana, izmantojot tālvadību un ĢIS”, Indijas Attālās izpētes biedrības žurnāls, sēj. 36, nē. 4, 323. – 334. Lpp., 2008. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  18. A. S. Mustafa, S. O. Sulaimans un O. M. Huseins: „SWAT modeļa pielietojums nogulumu slodzēm no ielejām, kas pārnestas uz haditas rezervuāru”, Inženierzinātņu žurnāls, sēj. 22, nē. 1, 184. – 197. Lpp., 2016. Skatīt: Google Scholar
  19. A. K. Kadam, S. S. Kale, N. N. Pande, N. J. Pawar un R. N. Sankhua: “Potenciālu lietus ūdens ieguves vietu noteikšana daļēji sausā, bazalta reģionā Indijas rietumos, izmantojot SCS-CN metodi,” Ūdens resursu pārvaldība, sēj. 26, nē. 9, 2537–2554, 2012. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  20. A. Adham, K. N. Sayl, R. Abed et al., “Uz ĢIS balstīta pieeja, lai identificētu iespējamās lietus ūdens ieguves vietas Irākas rietumu tuksnesī” Starptautiskie augsnes un ūdens saglabāšanas pētījumi, sēj. 6, nē. 4, 297. – 304. Lpp., 2018. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  21. K. Sayl, A. Adham un C. J. Ritsema, “Uz ĢIS balstīta daudzkritēriju analīze, modelējot optimālas vietas lietus ūdens savākšanai,” Hidroloģija, sēj. 7, nē. 3, raksta ID 51., 2020. Skatīt vietnē: Publisher Site | Google Scholar
  22. A. Ammar, M. Riksen, M. Ouessar un C. Ritsema, “Piemērotu vietu noteikšana lietus ūdens savākšanas struktūrām sausos un daļēji sausos reģionos: pārskats” Starptautiskie augsnes un ūdens saglabāšanas pētījumi, sēj. 4, nē. 2, 108. – 120. Lpp., 2016. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  23. A. Pandey, V. M. Chowdary, B. C. Mal un P. P. Dabral, “Attālā izpēte un ĢIS, lai identificētu piemērotas vietas augsnes un ūdens saglabāšanas struktūrām” Zemes degradācija un pastiprināšana, sēj. 22, nē. 3, 359. – 372. Lpp., 2011. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  24. K. N. Sayl, N. S. Muhammad un A. El-Shafie, “Platības-tilpuma-pacēluma līknes optimizācija, izmantojot GIS-SRTM metodi lietus ūdens savākšanai sausās vietās” Vides Zemes zinātnes, sēj. 76, nē. 10. lpp. 368, 2017. Skatīt vietnē: Publisher Site | Google Scholar
  25. G. Modica, F. Solano, A. Merlino et al., „Lands 8 attēlu izmantošana korķa ozola noteikšanā (Kverkuss ir suber L.) meži: gadījuma izpēte Kalabrijā (Itālija), ” Lauksaimniecības inženierijas žurnāls, sēj. 47, nē. 4, 205. – 215. Lpp., 2016. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  26. E. Ozelkans, G. Čens un B. B. Ustundags, “Daudzlīmeņu objektu sausuma monitorings un salīdzinājums lietus un apūdeņotā lauksaimniecībā no Landsat 8 OLI attēliem”, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, sēj. 44., 159. – 170. Lpp., 2016. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  27. V. Soufflet, D. Tanré, A. Begue, A. Podaire un P. Y. Deschamps, “Atmosfēras ietekme uz NOAA AVHRR datiem Sāhelas reģionos” Starptautiskais tālvadības žurnāls, sēj. 12, nē. 6, 1189. – 1203. Lpp., 1991. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  28. J. R. G. Townshend un C. O. Justice, “Attēlu telpiskā mainība un normalizētās veģetācijas indeksa izmaiņu pārraudzība,” Starptautiskais tālvadības žurnāls, sēj. 16, nē. 12, 2187–2195, 1995. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  29. J. M. Paruelo, M. F. Garbulsky, J. P. Guerschman un E. G. Jobbágy: „Divas desmitgades normalizētas veģetācijas indeksa izmaiņas Dienvidamerikā: globālo pārmaiņu nospieduma identificēšana” Starptautiskais tālvadības žurnāls, sēj. 25, nē. 14, 2793. – 2806. Lpp., 2004. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  30. Z. Wan, P. Wang un X. Li: “MODIS zemes virsmas temperatūras un normalizētās veģetācijas indeksa produktu izmantošana sausuma uzraudzībai dienvidu lielajos līdzenumos, ASV,” Starptautiskais tālvadības žurnāls, sēj. 25, nē. 1, 61. – 72. Lpp., 2004. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  31. V. K. Bokens un C. F. Šaivičs, “Kviešu ražības darbības modeļa uzlabošana, izmantojot uz fenoloģisko fāzi balstītu normalizēto veģetācijas indeksu” Starptautiskais tālvadības žurnāls, sēj. 23, nē. 20, 4155–4168, 2002. Skatīt vietnē: Publisher Site | Google Scholar
  32. R. Becerril-Piña, C. Díaz-Delgado, C. A. Mastachi-Loza un E. González-Sosa, “Attālās izpētes metožu integrācija pārtuksnešošanās uzraudzībai Meksikā” Cilvēka un ekoloģiskā riska novērtējums: starptautisks žurnāls, sēj. 22, nē. 6, 1323. – 1340. Lpp., 2016. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  33. J. Tomasella, R. M. Silva Pinto Vieira, A. A. Barbosa, D. A. Rodriguez, M. d. Oliveira Santana un M. F. Sestini, “pārtuksnešošanās tendences Brazīlijas ziemeļaustrumos laika posmā no 2000. līdz 2016. gadam”, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, sēj. 73, 197–206, 2018. lpp. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  34. M. Dagnachew, A. Kebede, A. Moges un A. Abebe: “Klimata mainīguma ietekme uz normalizēto veģetācijas indeksu (NDVI) Gojebas upes sateces baseinā, omo-gibe baseinā, Etiopija,” Meteoroloģijas sasniegumi, sēj. 2020. lpp. 16, 2020. Skatīt: izdevēja vietnē | Google Scholar
  35. X. Zhang, Y. Yamaguchi, F. Li, B. He un Y. Chen: “Novērtējot 2009./2010. Gada sausuma ietekmi uz veģetācijas indeksiem, normalizēto ūdens indeksu un zemes virsmas temperatūru Ķīnas dienvidrietumos,” Meteoroloģijas sasniegumi, sēj. 2017. gads, 1. lpp. 9., 2017. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  36. J. Wright, T. M. Lillesand un R. W. Kiefer, “Attālā izpēte un attēlu interpretācija” Ģeogrāfiskais žurnāls, sēj. 146, nē. 3, 448.-449. Lpp., 1980. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  37. Y. Yue, M. Li, A.-x. Zhu et al., “Zemes degradācijas monitorings Ķīnas Ordo plato, izmantojot ekspertu zināšanas un uz BP-ANN balstītu pieeju,” Ilgtspējība, sēj. 8, nē. 11, raksta ID 1174, 2016. Skatīt vietnē: Publisher Site | Google Scholar
  38. A. M. Fadhils, “Zemes degradācijas noteikšana, izmantojot ģeoinformācijas tehnoloģiju dažām Irākas vietām”, J. Al-Nahreinas Universitātes Zinātnes žurnāls, sēj. 12, nē. 3, 94. – 108. Lpp., 2009. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  39. R. Halbac-Cotoara-Zamfir, D. Smiraglia, G. Quaranta, R. Salvia, L. Salvati un A. Giménez-Morera, “Zemes degradācijas un mazināšanas politika Vidusjūras reģionā: īss komentārs,” Ilgtspējība, sēj. 12, nē. 20, raksta ID 8313, 2020. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  40. B. Meng, J. Ge, T. Liang et al., “Tālvadības inversijas kļūdas novērtējums Alpu pļavu zālāju virszemes biomasai, pamatojoties uz vairāku avotu satelīta datiem,” Tālvadība, sēj. 9, nē. 4, raksta ID 372, 2017. Skatīt vietnē: Publisher Site | Google Scholar
  41. J. Malczewski, “ĢIS balstīta zemes izmantošanas piemērotības analīze: kritisks pārskats”, Progress plānošanā, sēj. 62, nē. 1, 3. – 65. Lpp., 2004. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  42. D. I. Heywood, S. C. Cornelius un S. J. Carver, Ievads ģeogrāfiskās informācijas sistēmās, Pearson Prentice Hall, Londona, Lielbritānija, 2011.
  43. Dž. R. Īstmens, Idrisi operētājsistēmai Windows: lietotāja rokasgrāmata: versija 2.0, Klārka universitāte, Ģeogrāfijas katedra, Vorčestera, MA, ASV, 1997.
  44. A. Yalcin, “ĢIS balstīta jutība pret zemes nogruvumiem, izmantojot analītiskās hierarhijas procesu un divfaktoru statistiku Ardesenā (Turcija): rezultātu salīdzinājumi un apstiprinājumi,” Catena, sēj. 72, nē. 1, 1. – 12. Lpp., 2008. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  45. S. M. J. Baban un K. Wan-Yusof, “Optimālu vietu modelēšana rezervuāru izvietošanai tropu vidē” Ūdens resursu pārvaldība, sēj. 17, nē. 1, 1. – 17. Lpp., 2003. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  46. R. Al-Adamat, A. Diabat un G. Shatnawi: “ĢIS apvienošana ar daudzkritēriju lēmumu pieņemšanu ūdens ieguves dīķu izvietošanai Jordānijas ziemeļos” Sausās vides žurnāls, sēj. 74, nē. 11, 1471–1477, 2010. Skatīt vietnē: Izdevēja vietne | Google Scholar
  47. H. Q. Hašims un K. N. Sails: “Piemērotu vietu noteikšana lietus ūdens savākšanai plānošanai sausā reģionā, izmantojot ģeogrāfiskās informācijas sistēmu,” Lietišķā ģeomātika, sēj. 13, nē. 2, 235. – 248. Lpp., 2020. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  48. K. N. Sayl, A. S. Mohammed un A. D. Ahmed, “ĢIS balstīta pieeja lietus ūdens savākšanas vietas izvēlei” IOP konferenču sērija: Materiālzinātne un inženierija, sēj. 737, nē. 1, raksta ID 012246, 2020. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  49. M. A. Khudhair, K. N. Sayl un Y. Darama: “Vietas izvēle lietus ūdens savākšanas struktūrai, izmantojot tālvadību un ĢIS”, IOP konferenču sērija: Materiālzinātne un inženierija, sēj. 881, nē. 1, raksta ID 012170, 2020. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  50. R. Al-Adamat, S. Al-Ayyash, H. Al-Amoush et al., “Vietējo zināšanu un ģeoinformātikas kombinācija ūdens ieguves izvietošanai Jordānijas badijā” Ģeogrāfiskās informācijas sistēmas žurnāls, sēj. 4, nē. 4, 366. – 376. Lpp., 2012. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  51. V. K.Rana un T. M. V. Suryanarayana: “Uz ĢIS balstīta daudzkritēriju lēmumu pieņemšanas metode, lai noteiktu potenciālās noteces uzglabāšanas zonas ūdensšķirtnē” ĢIS gadagrāmatas, sēj. 26, nē. 2, 149. – 168. Lpp., 2020. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  52. K. N. Sayl, N. S. Muhammad un A. El-Shafie, “Iespējamo noteces vietu noteikšana noteces ūdens savākšanai”, Būvinženieru institūcijas raksti-ūdenssaimniecība, sēj. 172, nē. 3, 135. – 148. Lpp., 2019. Skatīt vietnē: Publisher Site | Google Scholar
  53. A. S. Muneers, K. N. Sīls un A. H. Kamels: “Noteces modelēšana sausos reģionos, izmantojot attālās izpētes un ģeogrāfiskās informācijas sistēmu (ĢIS)”, International Journal of Design & amp Nature and Ecodynamics, sēj. 15, nē. 5, 691. – 700. Lpp., 2020. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  54. H. Q. Hašims un K. N. Sails: “Radiālā pamata tīkla modeļa, ĢIS un spektrālās atstarošanas joslas atpazīšanas pielietošana noteces aprēķināšanai” International Journal of Design & amp Nature and Ecodynamics, sēj. 15, nē. 3, 441. – 447. Lpp., 2020. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  55. A. M. Melesse un S. F. Shih, “Vētras noteces dziļuma novērtējums telpiski, izmantojot Landsat attēlus un ĢIS”, Datori un elektronika lauksaimniecībā, sēj. 37, nē. 1–3, 173. – 183. Lpp., 2002. Skatīt vietnē: Publisher Site | Google Scholar
  56. J. Kroiss un A. Šulte: “Uz ĢIS balstīts daudzkritēriju novērtējums, lai identificētu potenciālās augsnes un ūdens saglabāšanas metožu vietas ronquillo ūdensšķirtnē Peru ziemeļos” Lietišķā ģeogrāfija, sēj. 51., 131. – 142. Lpp., 2014. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  57. V. Kritlijs, K. Zīgerts un C. Čepmens, Ūdens novākšana, FAO, Roma, Itālija, 1991, https://www.fao.org/docrep/U3160E/u3160e00.HTM.
  58. B. P. Mbilinyi, S. D. Tumbo, H. F. Mahoo un F. O. Mkiramwinyi, “Uz ĢIS balstīta lēmumu atbalsta sistēma, lai identificētu iespējamās lietus ūdens ieguves vietas”. Zemes fizika un ķīmija, A/B/C daļa, sēj. 32, nē. 15–18, 1074. – 1081. Lpp., 2007. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  59. J. M. Kahinda, E. S. B. Lillie, A. E. Taigbenu, M. Taute un R. J. Boroto: „Izstrādāt piemērotības kartes lietus ūdens savākšanai Dienvidāfrikā” Zemes fizika un ķīmija, A/B/C daļa, sēj. 33, nē. 8–13, 788. – 799. Lpp., 2008. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar
  60. I. A. Alvans, N. A. Azizs un M. N. Hamoodi: “Potenciālo ūdens ieguves vietu noteikšana, izmantojot telpisko daudzkritēriju novērtējumu Maizanas provincē, Irākā,” ISPRS International Journal of Geo-Information, sēj. 9, nē. 4, raksta ID 235., 2020. Skatīt: izdevēja vietne | Google Scholar

Autortiesības

Autortiesības © 2021 Khamis Naba Sayl et al. Šis ir atvērtas piekļuves raksts, kas tiek izplatīts saskaņā ar Creative Commons attiecinājuma licenci, kas ļauj neierobežoti izmantot, izplatīt un reproducēt jebkurā datu nesējā, ja vien oriģināldarbs ir pareizi citēts.


Skriptu sintakse

HDFSDSToArcGISRaster_GeoEco (inputFile, outputRaster, sdsName, xLowerLeftCorner, yLowerLeftCorner, cellSize, nodataValue, transpose, spogulis, flip, swapHemispheres, koordinateSystem, projectionCoordinateSystem, buildSystemSystemTrip, TranslationTriptionization

Šī rīka rakstīšanas laikā divas galvenās HDF versijas tika pilnveidotas: HDF, kas tika publicēts 4.2r1, un HDF5, kas tika publicēts 5-1.6.5. Šis rīks var apstrādāt HDF failus, bet ne HDF5 failus. Tas var arī apstrādāt HDF-EOS, specializētu HDF versiju, bet ne HDF5-EOS.

Plašāku informāciju par HDF formātiem skatiet vietnē http://www.hdfgroup.org.

Ja sniedzat saspiestu failu atbalstītā saspiešanas formātā, tas tiks automātiski atspiests. Ja tas ir arhīvs (piemēram, .zip vai .tar), tam jābūt tieši vienam failam, kas nedrīkst atrasties apakšdirektorijā.

Zinātnisko datu kopas (SDS) nosaukums HDF failā.

Ja jūs nezināt SDS nosaukumu, sniedziet vislabāko minējumu. Ja SDS ar šādu nosaukumu nepastāv, tiks parādīta ValueError kļūda. Kļūdas ziņojumā tiks uzskaitīti visu ievades failā esošo SDS nosaukumi. Izvēlieties vienu no šiem nosaukumiem un mēģiniet vēlreiz.

Varat arī izmantot rīku Extract HDF Header, lai izmestu HDF galveni uz teksta failu. Šajā failā katra SDS tiks saukta par "mainīgo". To nosaukumus varat atrast, failā meklējot vērtības “Mainīgā nosaukuma bezgalība” (INF) vai “nav skaitlis” (NAN). Ja tiks atklātas šīs vērtības, tiks radīta kļūda.

ArcGIS rastra formāts atbalsta 32 bitu peldošo datu tipu, bet ne 64 bitu dubultā datu tipu. Ja jūs sniedzat SDS ar dubultu datu tipu, tas tiks pārvērsts par 32 bitu pludiņu rastru, izmantojot ArcGIS ASCII uz rastra ģeopārstrādes rīku. Instrumenta uzvedība šajā situācijā nav dokumentēta. ArcGIS 9.1 šķiet:

Vērtības, kurās eksponents svārstās no -38 līdz +38, ir pareizi attēlotas iegūtajā 32 bitu pludiņa rastrī, lai gan neliela precizitāte tiek zaudēta 32 bitu pludiņa datu tipa mazākās mantisas dēļ.

Vērtības, kurās eksponents ir mazāks par -38 (piemēram, -39, -40 utt.), Tiek pārvērstas par 0.

Vērtības, kurās eksponents ir lielāks par +38, tiek pārvērstas par -INF vai +INF atkarībā no vērtības zīmes (piemēram, -5.3083635279597874e -212 parādās kā -1.#INF ArcCatalog GUI, bet parādās 2.5502286890301497e +084 kā 1.#INF).

ArcGIS 9.1 ASCII uz rastra rīks arī parāda dažas dīvainības, konvertējot veselus skaitļus.

8 bitu parakstītiem vesela skaitļa datiem rīks izveidos 16 bitu rasteri, ja parādās vērtība -128, ja vien -128 nav norādīta kā NODATA vērtība. Norādot citu NODATA vērtību, piemēram, 0, joprojām tiek iegūts 16 bitu rastrs, ja parādās -128.

Līdzīgi, 16 bitu parakstītiem veseliem skaitļiem, rīks izveidos 32 bitu rastru, ja ASCII failā parādās vērtība -32768, ja vien tā nav norādīta kā NODATA vērtība.

Vēl ļaunāk, ja 32 bitu parakstīti veseli skaitļi, rīks ziņos par kļūdu, ja parādīsies vērtība -2147483648, ja vien tā nav norādīta kā NODATA vērtība. Pat dīvaini, vērtība -2147483647 vienmēr tiek tulkota NODATA, neatkarīgi no tā.

Visu veidu veseliem datiem rīks rada dīvainu uzvedību, norādot NODATA vērtību, kas nav mazākā iespējamā datu tipa vērtība. Piemēram, ja datu diapazons no 0 līdz 255 un 0 tiek apzīmēts kā NODATA vērtība, rīks izveido 8 bitu neparakstītu veselu skaitļu rastru. Bet, ja 1 tiek apzīmēta kā NODATA vērtība, tas rada 16 bitu rastru, un ArcCatalog sadaļā Rastra datu kopas rekvizīti parāda, ka NoData vērtība ir -32768, lai gan rīks Identificēt parāda šūnas, kurām bija vērtība 1, patiesībā ir NODATA. Līdzīgus dīvainus rezultātus var iegūt arī ar citu datu tipu veseliem skaitļiem, norādot NODATA, kas nav mazākā iespējamā vērtība.

Rastra apakšējā kreisā stūra X koordināta.

Koordināta ir apakšējās kreisās šūnas stūrim, nevis šīs šūnas centram. Piemēram, ja rastrs ir visas Zemes ģeogrāfiskā projekcija, apakšējā kreisā stūra koordināta būtu -180,0, kas atbilst 180 grādu rietumu garumam.

Rastra apakšējā kreisā stūra Y koordināta.

Koordināta ir apakšējās kreisās šūnas stūrim, nevis šīs šūnas centram. Piemēram, ja rastrs ir visas Zemes ģeogrāfiskā projekcija, apakšējā kreisā stūra koordināta būtu -90,0, kas atbilst 90 grādu dienvidu platumam.

Piemēram, ja rastrs ir visas Zemes ģeogrāfiska projekcija ar 720 kolonnām un 360 rindām, tā šūnas izmērs ir 0,5, kas atbilst 1/2 ģeogrāfiskās pakāpes.

Pamata datu formāts prasa, lai šūnas būtu kvadrātveida. Katrai dimensijai nav iespējams norādīt šūnas izmēru.

Vērtība, kas norāda, ka šūnai nav datu.

Ja ir taisnība, attēls pirms pārvēršanas tiks transponēts (apvērsts ap diagonālo asi). Izmantojiet šo opciju, lai labotu attēlu, kura austrumu/rietumu ass virzās uz augšu un uz leju, nevis pa kreisi un pa labi.

Ja ir taisnība, attēls pirms konvertēšanas tiks apvērsts ap vertikālo asi. Izmantojiet šo opciju, lai labotu attēlu, kas ir tā spoguļattēls.

Ja ir taisnība, attēls pirms konvertēšanas tiks apgriezts ap horizontālo asi. Izmantojiet šo opciju, lai labotu otrādi apgrieztu attēlu.

Ja tā ir taisnība, attēla austrumu un rietumu puslodes tiks apmainītas. Izmantojiet šo opciju, lai mainītu globālā attēla orientāciju no 0 uz 360 orientāciju, kuras centrā ir Klusais okeāns, uz -180 līdz +180 orientāciju, kuras centrā ir Atlantijas okeāns, vai otrādi.

Koordinātu sistēma izejas rastra definēšanai.

Ja vērtība nav norādīta, izejas rastra koordinātu sistēma paliks nenoteikta.

Jauna koordinātu sistēma izejas rastra projicēšanai.

Rastri var projicēt uz jaunu koordinātu sistēmu tikai tad, ja ir definēta sākotnējā projekcija. Ja norādīsit jaunu koordinātu sistēmu, nenosakot sākotnējo koordinātu sistēmu, tiks parādīta kļūda.

Projekcijas veikšanai tiek izmantots ArcGIS Project Raster rīks. Šī rīka dokumentācija iesaka arī norādīt šūnas lielumu jaunajai koordinātu sistēmai.

Esmu ievērojis, ka noteiktām koordinātu sistēmām rīks ArcGIS 9.2 Project Raster, šķiet, patvaļīgā apjomā, kas ir pārāk mazs, noķer prognozēto rastru. Piemēram, projicējot globālu MODIS Aqua 4 km hlorofila attēlu ģeogrāfiskās koordinātās uz Lambert_Azimuthal_Equal_Area ar centrālo meridiānu -60 un izcelsmes platumu -63, iegūtais attēls tiek apgriezts, lai parādītu tikai vienu ceturtdaļu planētas. Šī problēma nerodas, ja Project Raster tiek izsaukts interaktīvi no ArcGIS lietotāja saskarnes, tā rodas tikai tad, kad rīks tiek izsaukts programmatiski (ģeoprocesora ProjectRaster_management metode). Tādējādi jūs, iespējams, to neredzēsit, ja pats izmantosit Project Raster, bet tas var notikt, ja izmantojat MGET rīkus, kas atsaucas uz Project Raster kā daļu no viņu ģeoprocesa darbībām.

Ja rodas šāda problēma, varat to novērst šādi:

Vispirms palaidiet šo rīku, nenorādot jaunu koordinātu sistēmu, lai iegūtu izejas rastru sākotnējā koordinātu sistēmā.

ArcCatalog izmantojiet rīku Project Raster, lai projicētu rastru uz jauno koordinātu sistēmu. Pārbaudiet, vai viss rastrs ir klāt un vai tas nav apgriezts pārāk mazā apjomā.

ArcCatalog skatiet prognozētā rastra apjomu, ar peles labo pogu noklikšķinot uz tā kataloga kokā, atlasot Rekvizīti un ritinot uz leju līdz Extent.

Tagad, pirms palaidat MGET rīku, kas projicē rastru, iestatiet vides lieluma iestatījumu uz jūsu meklētajām vērtībām. Ja interaktīvi izsaucat MGET rīku no ArcCatalog vai ArcMap, rīka dialoglodziņā noklikšķiniet uz pogas Vides, atveriet Vispārīgie iestatījumi, mainiet nolaižamo izvēlni Paplašinājums uz "Kā norādīts zemāk" un ierakstiet meklētās vērtības. Ja jūs to izsaucat no ģeopārstrādes modeļa, ar peles labo pogu noklikšķiniet uz modeļa rīka, atlasiet Izveidot mainīgu, No vides, Vispārīgie iestatījumi, Apjoms. Tādējādi jūsu modelī Extent tiks ievietots kā mainīgais, kas pievienots MGET rīkam. Atveriet mainīgo lielumu, mainiet to uz “Kā norādīts zemāk” un ierakstiet meklētās vērtības. Ja jūs programmiski izsaucat MGET rīku, ģeoprocesora rekvizītam Extent ir jāiestata vērtības, kuras jūs meklējāt. Lūdzu, skatiet ArcGIS dokumentāciju, lai iegūtu plašāku informāciju par šo un vides iestatījumiem kopumā.

Palaidiet rīku MGET. Izejas rastra apjomam tagad jābūt atbilstoša izmēra.

Pārveidošanas metode, ko izmanto, lai pārveidotu starp sākotnējo koordinātu sistēmu un jauno koordinātu sistēmu.

Šis parametrs ir jauna opcija, ko ieviesa ArcGIS 9.2. Lai izmantotu šo parametru, jums jābūt ArcGIS 9.2.

Šis parametrs ir vajadzīgs tikai tad, ja norādāt, ka rastrs jāprojektē uz jaunu koordinātu sistēmu un ka jaunā sistēma izmanto citu atskaites punktu nekā sākotnējā koordinātu sistēma, vai arī pastāv kāda cita atšķirība starp abām koordinātu sistēmām, kas prasa pārveidošanu. Lai noteiktu, vai transformācija ir nepieciešama, es iesaku šādu procedūru:

Vispirms palaidiet šo rīku, nenorādot jaunu koordinātu sistēmu, lai iegūtu izejas rastru sākotnējā koordinātu sistēmā.

Pēc tam izmantojiet izvades rastra rīku ArcGIS 9.2 Project Raster, lai to projicētu vēlamajā koordinātu sistēmā. Ja ir nepieciešama ģeogrāfiska pārveidošana, šis rīks jums to prasīs. Pierakstiet precīzu izmantotās transformācijas nosaukumu.

Visbeidzot, ja bija nepieciešama pārveidošana, ierakstiet šajā rīkā precīzu nosaukumu, palaidiet to vēlreiz un pārbaudiet, vai izvades rastrs tika projicēts tā, kā vēlaties.

Atkārtotas paraugu ņemšanas algoritms, kas jāizmanto sākotnējā rastra projicēšanai uz jaunu koordinātu sistēmu. ArcGIS Project Raster rīks tiek izmantots projekcijas veikšanai un pieņem šādas vērtības:

TUVĀKĀ - tuvākā kaimiņa interpolācija

BILINEAR - bilineārā interpolācija

Lai projicētu uz jaunu koordinātu sistēmu, jums jānorāda viens no šiem algoritmiem. Ja norādīsit jaunu koordinātu sistēmu, neizvēloties algoritmu, tiks parādīta kļūda.

Projicētās koordinātu sistēmas šūnas lielums. Lai gan šis parametrs nav obligāts, lai iegūtu vislabākos rezultātus, ArcGIS dokumentācija iesaka to vienmēr norādīt, projicējot uz jaunu koordinātu sistēmu.

X un y koordinātas (izvades telpā), ko izmanto pikseļu izlīdzināšanai.

Šis parametrs ir jauna opcija, ko ieviesa ArcGIS 9.2. Lai izmantotu šo parametru, jums jābūt ArcGIS 9.2. Tas tiek ignorēts, ja nenorādāt, ka rastrs jāprojektē jaunā koordinātu sistēmā.

Taisnstūris, pie kura jāapgriež rastrs.

Ja tika norādīta projicēta koordinātu sistēma, griešana tiek veikta pēc projekcijas un taisnstūra koordinātas jānorāda jaunajā koordinātu sistēmā. Ja netika norādīta prognozētā koordinātu sistēma, koordinātas jānorāda sākotnējā koordinātu sistēmā.

ArcGIS Clip rīks tiek izmantots klipa izpildīšanai. Izgriezuma taisnstūris ir jānodod šim rīkam kā četru skaitļu virkne, kas atdalīta ar atstarpēm. ArcGIS lietotāja interfeiss automātiski formatē virkni, izsaucot šo rīku no ArcGIS lietotāja interfeisa, jums nav jāuztraucas par formātu. Bet, atsaucoties uz to programmatiski, uzmanieties, lai nodrošinātu pareizi formatētu virkni. Skaitļi ir sakārtoti pa kreisi, apakšā, pa labi, uz augšu. Piemēram, ja rastrs atrodas ģeogrāfiskajā koordinātu sistēmā, to var apgriezt līdz 10 W, 15 S, 20 E un 25 N ar virkni:

Var norādīt veselus skaitļus vai decimāldaļas.

Kartējiet algebra izteiksmi, kas jāizpilda izvades rastrī.

BRĪDINĀJUMS: ArcGIS ģeoprocesoru modeļu veidotājs var nejauši un klusi izdzēst šī parametra vērtību. Šī ir kļūda ArcGIS. Pirms saglabāta modeļa palaišanas atveriet šo rīku un pārbaudiet, vai parametra vērtība joprojām pastāv.

Izteiksme tiek izpildīta pēc konvertētā rastra projicēšanas un apgriešanas (ja šīs opcijas ir norādītas). Izmantojiet reģistrjutīgo virkni inputRaster, lai attēlotu rastru, kuram tagad vēlaties veikt kartes algebru. Piemēram, lai pārvērstu rastru par veselu skaitli un pievienotu 1 visām šūnām, izmantojiet šo izteiksmi:

Virknes inputRaster ir reģistrjutīgs. Pirms kartes algebra izteiksmes izpildes virkne tiek aizstāta ar ceļu uz pagaidu rasteri, kas attēlo ģenerējamo izejas rastru. Galīgajā izteiksmē jābūt mazāk par 4000 rakstzīmēm, pretējā gadījumā ArcGIS ziņos par kļūdu.

ArcGIS vienas izvades kartes algebra rīks tiek izmantots, lai izpildītu kartes algebra izteiksmi. Lai veiktu kartes algebru, jums ir jābūt ArcGIS Spatial Analyst paplašinājuma licencei.

Kartes algebra sintakse var būt ļoti izvēlīga. Šeit ir daži padomi, kas palīdzēs jums gūt panākumus, izmantojot šo rīku:

Pirms šī rīka izmantošanas izveidojiet un pārbaudiet savas kartes algebra izteiksmi, izmantojot rīku ArcGIS Single Output Map Algebra. Pēc tam ielīmējiet izteiksmi šajā rīkā un rediģējiet to, lai izmantotu mainīgo inputRaster, nevis testa vērtību, ko izmantojāt ar vienas izvades kartes algebru.

Ja jūs izstrādājat savu izteiksmi tieši šajā rīkā, sāciet ar ļoti vienkāršu izteiksmi. Pārbaudiet, vai tas darbojas pareizi, nedaudz pievienojiet tam un vēlreiz pārbaudiet. Atkārtojiet šo procesu, līdz esat izveidojis pilnu izteiksmi.

Vienmēr atdaliet matemātiskos operatorus no rastra ceļiem, izmantojot atstarpes. Iepriekš minētajā piemērā / operators satur atstarpi abās pusēs. Izpildiet šo modeli. Dažos gadījumos ArcGIS nespēs apstrādāt rastra algebras izteiksmes, kas neatdala rastra ceļus no operatoriem, izmantojot atstarpes. Ziņotais kļūdas ziņojums parasti nenorāda, ka tā ir problēma, un tās izsekošana var būt ļoti nomākta.

Ja ir taisnība, izejas rastram tiks veidotas piramīdas, kas uzlabos tā attēlošanas ātrumu ArcGIS lietotāja saskarnē. Šis ir pēdējais posms, kas veikts apstrādē pēc konversijas.


FindAndConvertToArcGISRasters Metode

Atrod attēlus CoastWatch POES AVHRR failos direktorijā un pārvērš tos par ArcGIS rasteriem.

Klase:CoastWatchAVHRR
Paredzētais lietojums:Ieteicams ārējiem zvanītājiem
COM:Atklāts kā COM klases GeoEco.CoastWatchAVHRR metode FindAndConvertToArcGISRasters
ArcGIS:Pakļauts kā rīks Atrast CoastWatch attēlus un pārveidot par ArcGIS Rasters ģeopārstrādes rīku
Metodes veids:Klases metode

Lietošana

updatedOutputWorkspace = CoastWatchAVHRR.FindAndConvertToArcGISRasters( inputDirectory, outputWorkspace [ , aizstājējzīme [ , searchTree [ , minizmērs [ , maxSize [ , minDateCreated [ , maxDateCreated [ , minDateModified [ , maxDateModified [ , mainīgie [ , regionCodes [ , satelīti [ , minImageDate [ , maxImageDate [ , minDayOfYear [ , maxDayOfYear [ , sceneTimes [ , izlaistMaskingForGraphicsVariable [ , izlaistCloudMaskingForCloudVariable [ , maskaZeme [ , mākonisMainīgs [ , sunZenithMainīgs [ , useDayCloudTest1 [ , izmantojietDayCloudTest2 [ , izmantojietDayCloudTest3 [ , izmantojietDayCloudTest4 [ , izmantojietDayCloudTest5 [ , useDayCloudTest6 [ , izmantojietDayCloudTest7 [ , maskWhenDayCloudMaskExceeds [ , useNightCloudTest1 [ , izmantojietNightCloudTest2 [ , useNightCloudTest3 [ , izmantojietNightCloudTest4 [ , izmantojietNightCloudTest5 [ , useNightCloudTest6 [ , useNightCloudTest7 [ , maskWhenNightCloudMaskExceeds [ , minMākoņainiKaimiņi [ , projectionCoordinateSystem [ , geographicTransformation [ , atkārtota paraugu ņemšanaTehnika [ , projectionCellSize [ , reģistrācijas punkts [ , griešanaTašstūris [ , mapAlgebraExpression [ , buildPyramids [ , outputRasterPythonExpression [ , modulesToImport [ , izlaist [ , pārrakstītEsošais ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] )

Argumenti

outputWorkspace

Python tips:unikods
Minimālais garums:1
Maksimālais garums:255
Jābūt:

Darbvieta, lai saņemtu ArcGIS rasterus.

aizstājējzīme

Python tips:unikods
Noklusējuma vērtība: u '*. [CcHh] [WwDd] [Ff]*'
Minimālais garums:1

UNIX stila aizstājējzīmes "glob", norādot atrodamos CoastWatch failus.

Globālā sintakse atbalsta šādus modeļus:

  • ? - atbilst jebkurai atsevišķai rakstzīmei
  • * - atbilst nullei vai vairāk rakstzīmēm
  • [seq] - atbilst jebkurai atsevišķai rakstzīmei sek
  • [! seq] - atbilst jebkurai atsevišķai rakstzīmei, kas nav iekļauta sek

sek ir viena vai vairākas rakstzīmes, piemēram, abc. Jūs varat norādīt rakstzīmju diapazonus, izmantojot domuzīmi. Piemēram, a-z0-9 norāda visas angļu alfabēta rakstzīmes un ciparus no 0 līdz 9.

Globālajā izteiksmē varat norādīt apakšdirektorijus. Piemēram, izteiksme CoastWatch*/2006* atradīs visus failus, kas sākas ar 2006. gadu un atrodas katalogos, kas sākas ar CoastWatch.

Operētājsistēma nosaka, vai / vai tiek izmantots kā direktoriju atdalītājs. Operētājsistēmā Windows abi darbosies. Lielākajā daļā UNIX garšu ir jāizmanto /.

Operētājsistēma nosaka, vai saskaņošana ir reģistrjutīga. Operētājsistēmā Windows atbilstības noteikšana nav reģistrjutīga. Lielākajā daļā UNIX versiju saskaņošana ir reģistrjutīga.

Tas ir labi, ja jūsu izteiksme atbilst failiem, kas nav CoastWatch faili. Piemēram, izteiksme *.hdf var atbilst dažiem HDF failiem, kas nav CoastWatch. Šie faili tiks ignorēti.

searchTree

Python tips:bool
Noklusējuma vērtība: Nepatiess

Ja ir taisnība, tiks meklētas apakšdirektorijas.

minSize

Python tips:int vai Nav
Noklusējuma vērtība:Nav
Minimālā vērtība: 0

Atrasto failu minimālais lielums baitos. Ja tiek nodrošināts, tiks atrasti tikai šāda izmēra vai lielāki faili.

maxSize

Python tips:int vai Nav
Noklusējuma vērtība:Nav
Minimālā vērtība: 0

Atrasto failu maksimālais lielums baitos. Ja tiek nodrošināts, tiks atrasti tikai šāda izmēra vai mazāki faili.

minDateCreated

Python tips:datuma laiks.datuma laiks vai Nav
Noklusējuma vērtība:Nav

Minimālais atrasto failu izveides datums vietējā laika joslā, kā ziņo operētājsistēma. Ja tiek nodrošināts, tiks atrasti tikai faili, kas izveidoti šajā datumā vai pēc šī datuma. Jūs varat norādīt datumu ar laiku vai bez tā. Ja nenorādāt laiku, tiek pieņemts, ka ir pusnakts.

maxDateCreated

Python tips:datuma laiks.datuma laiks vai Nav
Noklusējuma vērtība:Nav

Maksimālais atrasto failu izveides datums vietējā laika joslā, kā ziņo operētājsistēma. Ja tiek nodrošināts, tiks atrasti tikai faili, kas izveidoti šajā datumā vai pirms tā. Jūs varat norādīt datumu ar laiku vai bez tā. Ja nenorādāt laiku, tiek pieņemts, ka ir pusnakts.

minDateModified

Python tips:datuma laiks.datuma laiks vai Nav
Noklusējuma vērtība:Nav

Minimālais atrasto failu modifikācijas datums vietējā laika joslā, kā ziņo operētājsistēma. Ja tiek nodrošināts, tiks atrasti tikai faili, kas tika mainīti šajā datumā vai pēc šī datuma. Jūs varat norādīt datumu ar laiku vai bez tā. Ja nenorādāt laiku, tiek pieņemts, ka ir pusnakts.

maxDateModified

Python tips:datuma laiks.datuma laiks vai Nav
Noklusējuma vērtība:Nav

Maksimālais atrasto failu pārveidošanas datums vietējā laika joslā, kā ziņoja operētājsistēma. Ja tiek nodrošināts, tiks atrasti tikai faili, kas tika mainīti šajā datumā vai pirms tā. Jūs varat norādīt datumu ar laiku vai bez tā. Ja nenorādāt laiku, tiek pieņemts, ka ir pusnakts.

mainīgie

Python tips:sarakstu no unikods, vai Nav
Noklusējuma vērtība:Nav
Minimālais garums:0

CoastWatch mainīgie, kas atrodami atrastajos failos. Katrs mainīgais atbilst attēlam failā. Ja ir norādīti kādi mainīgie, failos tiks atrasti tikai šo mainīgo attēli. Ja neviens nav norādīts, tiks atrasti visi failu attēli.

Šīs rakstīšanas laikā bija zināms, ka CoastWatch programma ir publicējusi failus ar šiem mainīgajiem:

Lūdzu, skatiet CoastWatch dokumentāciju, lai iegūtu plašāku informāciju par šiem mainīgajiem. Kopumā lielāko daļu lietotāju interesē mainīgais "sst", kas ir paredzamā jūras virsmas temperatūra, un mainīgais "mākonis", kas ir bitu maska, kas norāda, kuri mākoņu testi šim pikselam neizdevās. Mākoņu mainīgā vērtība 0 norāda, ka visi mākoņa testi ir nokārtoti un CoastWatch ir ļoti pārliecināti par šī pikseļa SST vērtības derīgumu.

regionCodes

Python tips:sarakstu no unikods, vai Nav
Noklusējuma vērtība:Nav
Minimālais garums:0

CoastWatch reģiona kodi failiem, kas jāatrod. Ja tiek sniegti kādi reģioni, tiks atrasti tikai faili, kas atbilst šiem reģioniem. Ja neviens nav norādīts, visi faili tiks atrasti.

Šī funkcija atrod reģiona kodus, pārbaudot CoastWatch metadatus failos, nevis faila nosaukumu. Tādējādi tas pareizi darbosies ar vecākiem CoastWatch failiem, kas faila nosaukumā neietver reģionu.

Tā kā CoastWatch metadatos nav skaidri iekļauts reģiona kods, tas ir jāizsecina no citiem attēla metadatiem. Pašreizējā šīs funkcijas ieviešana atpazīst šādus reģionus:

Šie reģioni tika ņemti no NOAA KLM lietotāja rokasgrāmatas 9.5. Sadaļas, kas grozīta 2005. gada 7. novembrī. Ja fails nav paredzēts vienam no šiem reģioniem, tas tiks atrasts tikai tad, ja nenorādīsit nevienu reģiona kodu. Ja vēlaties, lai šim rīkam tiktu pievienoti vairāk reģionu kodu, lūdzu, sazinieties ar autoru.

satelīti

Python tips:sarakstu no unikods, vai Nav
Noklusējuma vērtība:Nav
Minimālais garums:0

Satelīti failu atrašanai. Ja tiek nodrošināti kādi satelīti, tiks atrasti tikai faili, kas satur datus no šiem satelītiem. Ja neviens nav norādīts, visi faili tiks atrasti.

Šīs rakstīšanas laikā bija zināms, ka CoastWatch programma ir publicējusi datus no šādiem satelītiem:

Minimālais attēla datums UTC, lai faili tiktu atrasti. Ja tiek nodrošināts, tiks atrasti tikai faili, kas satur attēlus, kas uzņemti šajā datumā vai pēc šī datuma. Jūs varat norādīt datumu ar laiku vai bez tā. Ja nenorādāt laiku, tiek pieņemts, ka ir pusnakts.

maxImageDate

Python tips:datuma laiks.datuma laiks vai Nav
Noklusējuma vērtība:Nav

Maksimālais attēla datums (UTC), lai faili tiktu atrasti. Ja tiek nodrošināts, tiks atrasti tikai faili, kuros ir attēli, kas uzņemti šajā datumā vai pirms tā. Jūs varat norādīt datumu ar laiku vai bez tā. Ja nenorādāt laiku, tiek pieņemts, ka ir pusnakts.

minDayOfYear

Python tips:int vai Nav
Noklusējuma vērtība:Nav
Minimālā vērtība: 1

Minimālā attēla diena gadā UTC, lai faili tiktu atrasti. Ja tiek nodrošināts, tiks atrasti tikai faili, kuros ir attēli, kas uzņemti šajā gada dienā vai pēc tās. Gada pirmā diena vienmēr ir 1, un gada pēdējā diena ir 365 nepilnajos gados un 366-garajos gados.

maxDayOfYear

Python tips:int vai Nav
Noklusējuma vērtība:Nav
Minimālā vērtība: 1

Maksimālā gada attēla diena (UTC), lai faili tiktu atrasti. Ja tiek nodrošināts, tiks atrasti tikai faili, kuros ir attēli, kas uzņemti šajā gada dienā vai pirms tās. Gada pirmā diena vienmēr ir 1, un gada pēdējā diena ir 365 nepilnajos gados un 366-garajos gados.

sceneTimes

Python tips:sarakstu no unikods, vai Nav
Noklusējuma vērtība:Nav
Minimālais garums:0

CoastWatch "ainas laiki", lai atrastu failus. Ja tiek nodrošināts, tiks atrasti tikai faili, kas satur attēlus ar šo ainas laiku. Ja neviens nav norādīts, visi faili tiks atrasti.

Šīs rakstīšanas laikā bija zināms, ka CoastWatch programma ir publicējusi datus ar šādiem sižeta laikiem:

Sižeta laiks cita starpā ietekmē to, kādus mākoņa testus izmanto, lai ģenerētu mākoņa maskas attēlu. Lūdzu, skatiet CoastWatch dokumentāciju, lai iegūtu vairāk informācijas.

skipMaskingForGraphicsVariable

Python tips:bool
Noklusējuma vērtība: Taisnība

Ja True un grafiskais mainīgais tiek pārveidots, atlikušās maskas opcijas tiks ignorētas un maskēšana netiks veikta. Izejas rastrs parādīs grafisko mainīgo pilnā, neatmaskotā apjomā. Ja ir kļūdains vai tiek mainīts kāds cits mainīgais, tiks veikta maskēšana.

skipCloudMaskingForCloudVariable

Python tips:bool
Noklusējuma vērtība: Taisnība

Ja True un mākoņa mainīgais tiek pārvērsts, mākoņa maskas opcijas tiks ignorētas un netiks veikta mākoņu maskēšana (lai gan tiks izmantotas citas masku opcijas). Ja ir kļūdains vai tiek pārveidots kāds cits mainīgais, tiks izmantotas mākoņa maskas opcijas.

maskaZeme

Python tips:bool
Noklusējuma vērtība: Taisnība

Ja tā ir taisnība, pikseļi, kurus CoastWatch grafiskais mainīgais klasificē kā zemi, tiks maskēti.

Grafikas mainīgo iegūst, ievades failā izsaucot programmu CoastWatch Utilities cwgraphics. Esmu novērojis, ka šī programma ne vienmēr rada zemes masku, kas ir 100% identiska grafikas mainīgajam, ko satur ievades fails. Piemēram, kad izpildīju cwgraphics vietnē 2005_108_1841_n16_er.hdf, es pamanīju, ka vairāki pikseļi, galvenokārt attēlu malu tuvumā, atšķiras no tiem, kas iegūti, apskatot grafisko mainīgo 2005_108_1841_n16_er.hdf, izmantojot programmu cdat.

Es nezinu šīs neatbilstības iemeslu. Mana teorija ir tāda, ka programma cwgraphics vispār neizlasa grafisko mainīgo no ievades faila. Drīzāk tas nolasa tikai ģeogrāfisko apjomu un pēc tam no savas datu bāzes CoastWatch Utilities instalācijas direktorijā izveido jaunu zemes masku. Jaunākās CoastWatch Utilities versijas var ietvert atjauninātas zemes maskas, kas atšķiras no tām, kuras CoastWatch izmantoja agrāk. Bet šī ir tikai teorija. Jebkurā gadījumā neatbilstība šķiet diezgan nenozīmīga un tai nevajadzētu skart lielāko daļu lietotāju.

mākonisMainīgs

Python tips:unikods vai Nav
Noklusējuma vērtība: tu esi mākoņains
Minimālais garums:1

Mainīgā CoastWatch nosaukums, ko izvilkt no ievades CoastWatch faila un izmantot kā mākoņa masku (piemēram, “mākonis”). Ja ievades failā nav mākoņa mainīgā, šim failam netiks veikta mākoņa maskēšana.

Šī rīka ierobežojums ir tāds, ka tas var iegūt tikai mākoņa mainīgo no ievades CoastWatch faila, bet ne to no cita faila. Tādējādi šis rīks nevar veikt mākoņu maskēšanu CWF failiem (izņemot tos, kas satur mākoņa mainīgo), jo CWF papildus grafiskajam mainīgajam parasti ir tikai viens mainīgais (piemēram, sst). Ja jums ir jāveic CWF failu mākoņu maskēšana, es iesaku pārvērst CWF, kas satur mākoņa mainīgo un citus interesējošos mainīgos, vienā HDF un pēc tam apstrādāt HDF.

Šī rīka pašreizējā ieviešana tika izstrādāta, lai darbotos ar 8 bitu CLAVR mākoņa masku, ko CoastWatch failos attēlo mainīgais "mākonis". Tas nebija paredzēts darbam ar mainīgo "cloudx", kas ir jauna eksperimentāla CLAVR-x mākoņa maska, kas pieejama jaunākajos CoastWatch HDF failos. Tomēr, ja vēlaties darboties ar mainīgo cloudx, varat to norādīt mākoņa vietā un izvēlēties tam piemērotas maskas opcijas.

sunZenithMainīgs

Python tips:unikods vai Nav
Noklusējuma vērtība: u'sun_zenith '
Minimālais garums:1

Mainīgā CoastWatch nosaukums, kas jāizņem no ievades CoastWatch faila un jāizmanto kā saules zenīta attēls (piemēram, "sun_zenith").

Šī rīka ierobežojums ir tāds, ka tas var iegūt tikai saules zenīta attēlu no ievadītā CoastWatch faila, bet ne to no cita faila. Tāpēc, tā kā šis rīks izmanto saules zenīta attēlu, veicot mākoņu maskēšanu attēliem ar dienas/nakts ainas laiku, nevar veikt mākoņu maskēšanu CWF failos, jo CWF parasti papildus grafiskajam mainīgajam satur tikai vienu mainīgo (piemēram, sst). Ja jums ir jāveic CWF failu mākoņu maskēšana, es iesaku pārvērst CWF, kas satur mākoni, sun_zenith un citus interesējošos mainīgos, vienā HDF un pēc tam apstrādāt HDF.

Saskaņā ar CoastWatch pētnieku Pīteru Hollemansu, kad attēla sižeta laiks ir "diena", visi mākoņa maskas pikseļi izmanto dienas mākoņa testus, un, kad ir "nakts", visi pikseļi izmanto nakts mākoņa testus. Ja ainas laiks ir “diena/nakts”, lēmums par to, kādus testus izmantot, ir balstīts uz šī pikseļa saules zenītu.

Pēc Pētera teiktā, CoastWatch HDF failiem pikseļi ar saules zenītu un gt 80 grādiem izmanto nakts mākoņa testus, un & lt = 80 izmanto dienas mākoņa testus. Šis rīks īsteno šo loģiku. Ja norādāt, ka dienas/nakts attēlam ir jāveic mākoņu maskēšana, bet nav pieejams saules zenīta attēls, šis rīks pieņems, ka nakts mākoņa testi tika izmantoti katram pikselim un tiks izsniegts brīdinājums. Kādu iemeslu dēļ CoastWatch laiku pa laikam ražo dienas/nakts attēlus bez saules_zenīta vai citiem mainīgajiem, kas ir dienas attēlos. Es atceros, ka Pēteris teica, ka šiem attēliem var droši pieņemt, ka visi pikseļi ir nakts.

Saules zenīta attēls tiek ignorēts, ja ainas nav “diena/nakts” (piemēram, “diena” vai “nakts”).

Pēc nelielas izmeklēšanas es uzskatu, ka mākoņu maskas pikseļi pie 80 grādu saules zenīta līnijas ir problemātiski divu iemeslu dēļ:

  • Pēc Pētera teiktā, saules zenīta & lt = 80 robežlīnija nebūs perfekti saskaņota ar pārslēgšanos no dienas uz nakts mākoņa testiem, jo, ierakstot HDF failā, saules zenīta leņķi ir noapaļoti līdz tuvākajam 0,01, tāpēc daži pikseļi ar vērtības, piemēram, 80.003, tiks noapaļotas līdz 80, lai gan tās tika apstrādātas, veicot nakts mākoņa testus. Pēteris teica: "Es domāju, ka tas ir trūkums, saglabājot leņķa datus HDF kā mērogotus veselus skaitļus (šis lēmums galvenokārt bija saistīts ar faila lieluma problēmām)."
  • Pārslēgšanās starp dienas testiem un nakts pārbaudēm neizpaužas kā tīra pāreja mākoņa maskas pikseļos. Šķiet, ka dienas pikseļi nesaskaras ar nakts pikseļiem. Drīzāk pikseļu josla ar dīvainām vērtībām abus nodala nelāgi. Pēteris sacīja: "Acīmredzamā netīrā pāreja starp dienas un nakts testiem ir saistīta ar apkārtnes funkcijām. Lai pārbaudītu, vai nosacījums ir patiess, viendabīguma testi izmanto 2x2 datu vērtību lodziņu pa labi un zem noteiktas vērtības masīvā. viendabīguma testa rezultāti atzīmē visus 2x2 lodziņa pikseļus ar testa rezultātiem neatkarīgi no tā, vai visi šie pikseļi ir dienā vai naktī. Gan dienā, gan naktī tiek veikti viendabīguma testi, tāpēc vienveidības testu rezultāti pie dienas/nakts robežas ir dažādi . Sajaukšana parasti ir pieņemama, jo rezultātus paredzēts izmantot SST maskēšanai, nevis mākoņa tipa novērtēšanai, un sajaukšana notiek tikai mākoņainā, nevis skaidrā SST apstākļos. "

Pīters teica, ka viņš nezina, kas tika darīts, izmantojot CoastWatch dienas/nakts CWF failus. Es pārbaudīju dažus no tiem no Ziemeļaustrumu reģiona, un izrādījās, ka tie arī pārslēdzās no dienas uz nakts mākoņa testiem attēla vidū. Bet šķiet, ka NOAA izplatīšanas vietnē (http://www.class.noaa.gov) bija tikai CWF, kas satur mainīgo sun_zenith par datumiem pēc 1999. gada beigām.

Pīters minēja, ka programma CWangles no CoastWatch Utilities var aprēķināt saules zenītu, bet vērtības būs tikai aptuvenas, jo programmā tika pieņemts, ka visus pikseļus sensors ieguva vienā un tajā pašā laikā. Es mēģināju šo pieeju, bet 80 grādu saules zenīta līnija nesakrita ar līniju, kurā mākoņu testi pārslēdzās. Šī iemesla dēļ es neticu, ka dienas/nakts CWF faili būs izmantojami lietotājiem, kuri vēlas izmantot dažus mākoņa testus un ignorēt citus.

useDayCloudTest1

Python tips:bool
Noklusējuma vērtība: Taisnība

Ja tā ir patiesa, dienas pikseļi, kas neizturēja CLAVR-1 atstarojošo bruto mākoņa testu (mākoņa maskas 1. bits), tiks maskēti. Ja ir kļūdains, šis mākoņa tests tiks ignorēts.

Kā norāda CoastWatch pētnieks Pīters Hollemans, viens un tas pats CLAVR-1 tests tiek izmantots gan CWF, gan HDF failiem, bet HDF failiem tiek izmantoti CLAVR-x sliekšņi, nevis CLAVR-1 sliekšņi.

Šis parametrs nakts pikseļiem tiek ignorēts. Lai apspriestu, kā pikseļi tiek klasificēti kā dienas vai nakts, lūdzu, skatiet mākoņa maskas faila parametra dokumentāciju.

CoastWatch mākoņa maskās 1. bits ir vismazāk nozīmīgais bits, un 0 vērtība bitam norāda, ka mākoņa tests ir nokārtots, bet 1 norāda, ka tas neizdevās. Lai iegūtu sīkāku informāciju par mākoņa testiem, lūdzu, skatiet CoastWatch un CLAVR dokumentāciju.

useDayCloudTest2

Python tips:bool
Noklusējuma vērtība: Taisnība

Ja tā ir patiesa, dienas pikseļi, kas neizturēja CLAVR-1 atstarošanas vienveidības testu (mākoņa maskas 2. bits), tiks maskēti. Ja ir kļūdains, šis mākoņa tests tiks ignorēts.

Kā norāda CoastWatch pētnieks Pīters Hollemans, viens un tas pats CLAVR-1 tests tiek izmantots gan CWF, gan HDF failiem, bet HDF failiem tiek izmantoti CLAVR-x sliekšņi, nevis CLAVR-1 sliekšņi.

Šis parametrs nakts pikseļiem tiek ignorēts. Lai apspriestu, kā pikseļi tiek klasificēti kā dienas vai nakts, lūdzu, skatiet mākoņa maskas faila parametra dokumentāciju.

CoastWatch mākoņa maskās 1. bits ir vismazāk nozīmīgais bits, un 0 vērtība bitam norāda, ka mākoņa tests ir nokārtots, bet 1 norāda, ka tas neizdevās. Lai iegūtu sīkāku informāciju par mākoņa testiem, lūdzu, skatiet CoastWatch un CLAVR dokumentāciju.

useDayCloudTest3

Python tips:bool
Noklusējuma vērtība: Taisnība

Ja tā ir patiesa, dienas pikseļi, kas neizturēja CLAVR-1 atstarošanas koeficienta mākoņa testu (mākoņa maskas 3. bits), tiks maskēti. Ja ir kļūdains, šis mākoņa tests tiks ignorēts.

Kā norāda CoastWatch pētnieks Pīters Hollemans, viens un tas pats CLAVR-1 tests tiek izmantots gan CWF, gan HDF failiem, bet HDF failiem tiek izmantoti CLAVR-x sliekšņi, nevis CLAVR-1 sliekšņi.

Šis parametrs nakts pikseļiem tiek ignorēts. Lai apspriestu, kā pikseļi tiek klasificēti kā dienas vai nakts, lūdzu, skatiet mākoņa maskas faila parametra dokumentāciju.

CoastWatch mākoņa maskās 1. bits ir vismazāk nozīmīgais bits, un 0 vērtība bitam norāda, ka mākoņa tests ir nokārtots, bet 1 norāda, ka tas neizdevās. Lai iegūtu sīkāku informāciju par mākoņa testiem, lūdzu, skatiet CoastWatch un CLAVR dokumentāciju.

useDayCloudTest4

Python tips:bool
Noklusējuma vērtība: Taisnība

Ja tā ir patiesa, dienas pikseļi, kas neizturēja CLAVR-1 3. kanāla Albedo testu (mākoņa maskas 4. bits), tiks maskēti. Ja ir kļūdains, šis mākoņa tests tiks ignorēts.

Šis parametrs nakts pikseļiem tiek ignorēts.Lai apspriestu, kā pikseļi tiek klasificēti kā dienas vai nakts, lūdzu, skatiet mākoņa maskas faila parametra dokumentāciju.

CoastWatch mākoņa maskās 1. bits ir vismazāk nozīmīgais bits, un 0 vērtība bitam norāda, ka mākoņa tests ir nokārtots, bet 1 norāda, ka tas neizdevās. Lai iegūtu sīkāku informāciju par mākoņa testiem, lūdzu, skatiet CoastWatch un CLAVR dokumentāciju.

useDayCloudTest5

Python tips:bool
Noklusējuma vērtība: Taisnība

Ja tā ir patiesa, dienas pikseļi, kas neizturēja CLAVR-1 termiskās vienveidības testu (mākoņa maskas 5. bits), tiks maskēti. Ja ir kļūdains, šis mākoņa tests tiks ignorēts.

Šis parametrs nakts pikseļiem tiek ignorēts. Lai apspriestu, kā pikseļi tiek klasificēti kā dienas vai nakts, lūdzu, skatiet mākoņa maskas faila parametra dokumentāciju.

CoastWatch mākoņa maskās 1. bits ir vismazāk nozīmīgais bits, un 0 vērtība bitam norāda, ka mākoņa tests ir nokārtots, bet 1 norāda, ka tas neizdevās. Lai iegūtu sīkāku informāciju par mākoņa testiem, lūdzu, skatiet CoastWatch un CLAVR dokumentāciju.

useDayCloudTest6

Python tips:bool
Noklusējuma vērtība: Taisnība

Ja tā ir patiesa, dienas pikseļi, kas neizturēja CLAVR-1 četru mīnus piecu testu (mākoņa maskas 6. bits), tiks maskēti. Ja ir kļūdains, šis mākoņa tests tiks ignorēts.

Šis parametrs nakts pikseļiem tiek ignorēts. Lai apspriestu, kā pikseļi tiek klasificēti kā dienas vai nakts, lūdzu, skatiet mākoņa maskas faila parametra dokumentāciju.

CoastWatch mākoņa maskās 1. bits ir vismazāk nozīmīgais bits, un 0 vērtība bitam norāda, ka mākoņa tests ir nokārtots, bet 1 norāda, ka tas neizdevās. Lai iegūtu sīkāku informāciju par mākoņa testiem, lūdzu, skatiet CoastWatch un CLAVR dokumentāciju.

useDayCloudTest7

Python tips:bool
Noklusējuma vērtība: Taisnība

Ja tā ir patiesa, dienas pikseļi, kas neizturēja CLAVR-1 termisko bruto mākoņu testu (mākoņa maskas 7. bits), tiks maskēti. Ja ir kļūdains, šis mākoņa tests tiks ignorēts.

Šis parametrs nakts pikseļiem tiek ignorēts. Lai apspriestu, kā pikseļi tiek klasificēti kā dienas vai nakts, lūdzu, skatiet mākoņa maskas faila parametra dokumentāciju.

CoastWatch mākoņa maskās 1. bits ir vismazāk nozīmīgais bits, un 0 vērtība bitam norāda, ka mākoņa tests ir nokārtots, bet 1 norāda, ka tas neizdevās. Lai iegūtu sīkāku informāciju par mākoņa testiem, lūdzu, skatiet CoastWatch un CLAVR dokumentāciju.

maskWhenDayCloudMaskExceeds

Python tips:int vai Nav
Noklusējuma vērtība:Nav
Minimālā vērtība: 0

Ja tiek norādīta vērtība, dienas pikseļi, kuru mākoņa maskas vērtība ir lielāka par šo vērtību, tiks maskēti.

CoastWatch mākoņa maska ​​ir bitmaska, kur katrs bits attēlo konkrētā CLAVR mākoņa testa panākumus (0) vai neveiksmi (1). Tādējādi mākoņa maskas vērtības NAV paredzētas kā diapazons, piemēram, spektrs, kur 0 apzīmē "ļoti skaidru" un 255 - "ļoti duļķainu". Neskatoties uz to, daži šī rīka lietotāji noteica, ka viņu pētījumam labākais kompromiss starp SST kļūdas samazināšanu un mākoņu maskēto pikseļu skaita samazināšanu tika iegūts, maskējot visus pikseļus, kuros mākoņa maska ​​pārsniedza noteiktu vērtību. Šī opcija tika ieviesta īpaši šiem lietotājiem un nav ieteicama vispārējai lietošanai. Ja izmantojat šo opciju, pirms vērtības izvēles noteikti izpētiet daudzus mākoņu masku attēlus.

Ja vērtība ir norādīta gan šim parametram, gan iepriekšējiem parametriem norādītajiem mākoņa testa bitiem, visi šie parametri būs efektīvi. Citiem vārdiem sakot, duļķainu pikseļu var maskēt, neveicot konkrētu mākoņa testu vai pārsniedzot minimālo mākoņa maskas vērtību, vai abus. .

Šis parametrs nakts pikseļiem tiek ignorēts. Lai apspriestu, kā pikseļi tiek klasificēti kā dienas vai nakts, lūdzu, skatiet mākoņa maskas faila parametra dokumentāciju. Lai iegūtu papildinformāciju par mākoņa testiem, lūdzu, skatiet CoastWatch un CLAVR dokumentāciju.

useNightCloudTest1

Python tips:bool
Noklusējuma vērtība: Taisnība

Ja tā ir taisnība, nakts pikseļi, kas neizturēja CLAVR-1 termisko bruto mākoņu testu (mākoņa maskas 1. bits), tiks maskēti. Ja ir kļūdains, šis mākoņa tests tiks ignorēts.

Šis parametrs dienas pikseļiem tiek ignorēts. Lai apspriestu, kā pikseļi tiek klasificēti kā dienas vai nakts, lūdzu, skatiet mākoņa maskas faila parametra dokumentāciju.

CoastWatch mākoņa maskās 1. bits ir vismazāk nozīmīgais bits, un 0 vērtība bitam norāda, ka mākoņa tests ir nokārtots, bet 1 norāda, ka tas neizdevās. Lai iegūtu sīkāku informāciju par mākoņa testiem, lūdzu, skatiet CoastWatch un CLAVR dokumentāciju.

useNightCloudTest2

Python tips:bool
Noklusējuma vērtība: Taisnība

Ja tā ir taisnība, nakts pikseļi, kas neizturēja CLAVR-1 termiskās vienveidības testu (mākoņa maskas 2. bits), tiks maskēti. Ja ir kļūdains, šis mākoņa tests tiks ignorēts.

Šis parametrs dienas pikseļiem tiek ignorēts. Lai apspriestu, kā pikseļi tiek klasificēti kā dienas vai nakts, lūdzu, skatiet mākoņa maskas faila parametra dokumentāciju.

CoastWatch mākoņa maskās 1. bits ir vismazāk nozīmīgais bits, un 0 vērtība bitam norāda, ka mākoņa tests ir nokārtots, bet 1 norāda, ka tas neizdevās. Lai iegūtu sīkāku informāciju par mākoņa testiem, lūdzu, skatiet CoastWatch un CLAVR dokumentāciju.

useNightCloudTest3

Python tips:bool
Noklusējuma vērtība: Taisnība

Ja tā ir taisnība, nakts pikseļi, kas neizturēja CLAVR-1 vienveidīgo zemā slāņa testu (mākoņa maskas 3. bits), tiks maskēti. Ja ir kļūdains, šis mākoņa tests tiks ignorēts.

Šis parametrs dienas pikseļiem tiek ignorēts. Lai apspriestu, kā pikseļi tiek klasificēti kā dienas vai nakts, lūdzu, skatiet mākoņa maskas faila parametra dokumentāciju.

CoastWatch mākoņa maskās 1. bits ir vismazāk nozīmīgais bits, un 0 vērtība bitam norāda, ka mākoņa tests ir nokārtots, bet 1 norāda, ka tas neizdevās. Lai iegūtu sīkāku informāciju par mākoņa testiem, lūdzu, skatiet CoastWatch un CLAVR dokumentāciju.

useNightCloudTest4

Python tips:bool
Noklusējuma vērtība: Taisnība

Ja tā ir taisnība, nakts pikseļi, kas neizturēja CLAVR-1 četru mīnus piecu testu (mākoņa maskas 4. bits), tiks maskēti. Ja ir kļūdains, šis mākoņa tests tiks ignorēts.

Šis parametrs dienas pikseļiem tiek ignorēts. Lai apspriestu, kā pikseļi tiek klasificēti kā dienas vai nakts, lūdzu, skatiet mākoņa maskas faila parametra dokumentāciju.

CoastWatch mākoņa maskās 1. bits ir vismazāk nozīmīgais bits, un 0 vērtība bitam norāda, ka mākoņa tests ir nokārtots, bet 1 norāda, ka tas neizdevās. Lai iegūtu sīkāku informāciju par mākoņa testiem, lūdzu, skatiet CoastWatch un CLAVR dokumentāciju.

useNightCloudTest5

Python tips:bool
Noklusējuma vērtība: Taisnība

Ja tā ir taisnība, nakts pikseļi, kas neizturēja CLAVR-1 Cirrus testu (mākoņa maskas 5. bits), tiks maskēti. Ja ir kļūdains, šis mākoņa tests tiks ignorēts.

Šis parametrs dienas pikseļiem tiek ignorēts. Lai apspriestu, kā pikseļi tiek klasificēti kā dienas vai nakts, lūdzu, skatiet mākoņa maskas faila parametra dokumentāciju.

CoastWatch mākoņa maskās 1. bits ir vismazāk nozīmīgais bits, un 0 vērtība bitam norāda, ka mākoņa tests ir nokārtots, bet 1 norāda, ka tas neizdevās. Lai iegūtu sīkāku informāciju par mākoņa testiem, lūdzu, skatiet CoastWatch un CLAVR dokumentāciju.

useNightCloudTest6

Python tips:bool
Noklusējuma vērtība: Taisnība

Ja tā ir taisnība, nakts pikseļi, kas neizturēja CLAVR-x 3.B kanāla Albedo testu (mākoņa maskas 6. bits), tiks maskēti. Ja ir kļūdains, šis mākoņa tests tiks ignorēts.

Saskaņā ar CoastWatch pētnieku Pīteru Hollemansu, šis tests netika izmantots CoastWatch CWF failiem, un tādējādi 6. bits vienmēr būs 0, kas norāda uz panākumiem, CWF nakts mākoņa maskas pikseļiem.

Šis parametrs dienas pikseļiem tiek ignorēts. Lai apspriestu, kā pikseļi tiek klasificēti kā dienas vai nakts, lūdzu, skatiet mākoņa maskas faila parametra dokumentāciju.

CoastWatch mākoņa maskās 1. bits ir vismazāk nozīmīgais bits, un 0 vērtība bitam norāda, ka mākoņa tests ir nokārtots, bet 1 norāda, ka tas neizdevās. Lai iegūtu sīkāku informāciju par mākoņa testiem, lūdzu, skatiet CoastWatch un CLAVR dokumentāciju.

useNightCloudTest7

Python tips:bool
Noklusējuma vērtība: Taisnība

Ja tā ir taisnība, nakts pikseļi, kas neizturēja CLAVR-x 3.B kanāla Albedo vienveidības testu (mākoņa maskas 7. bits), tiks maskēti. Ja ir kļūdains, šis mākoņa tests tiks ignorēts.

Saskaņā ar CoastWatch pētnieku Pīteru Hollemansu, šis tests netika izmantots CoastWatch CWF failiem, un tādējādi 7. bits vienmēr būs 0, kas norāda uz panākumiem, CWF nakts mākoņa maskas pikseļiem.

Šis parametrs dienas pikseļiem tiek ignorēts. Lai apspriestu, kā pikseļi tiek klasificēti kā dienas vai nakts, lūdzu, skatiet mākoņa maskas faila parametra dokumentāciju.

CoastWatch mākoņa maskās 1. bits ir vismazāk nozīmīgais bits, un 0 vērtība bitam norāda, ka mākoņa tests ir nokārtots, bet 1 norāda, ka tas neizdevās. Lai iegūtu sīkāku informāciju par mākoņa testiem, lūdzu, skatiet CoastWatch un CLAVR dokumentāciju.

maskWhenNightCloudMaskExceeds

Python tips:int vai Nav
Noklusējuma vērtība:Nav
Minimālā vērtība: 0

Ja tiek norādīta vērtība, tiks maskēti nakts pikseļi ar mākoņa maskas vērtību, kas lielāka par šo vērtību.

CoastWatch mākoņa maska ​​ir bitmaska, kur katrs bits attēlo konkrētā CLAVR mākoņa testa panākumus (0) vai neveiksmi (1). Tādējādi mākoņa maskas vērtības NAV paredzētas kā diapazons, piemēram, spektrs, kur 0 apzīmē "ļoti skaidru" un 255 - "ļoti duļķainu". Neskatoties uz to, daži šī rīka lietotāji noteica, ka viņu pētījumam labākais kompromiss starp SST kļūdas samazināšanu un mākoņu maskēto pikseļu skaita samazināšanu tika iegūts, maskējot visus pikseļus, kuros mākoņa maska ​​pārsniedza noteiktu vērtību. Šī opcija tika ieviesta īpaši šiem lietotājiem un nav ieteicama vispārējai lietošanai. Ja izmantojat šo opciju, pirms vērtības izvēles noteikti izpētiet daudzus mākoņu masku attēlus.

Ja vērtība ir norādīta gan šim parametram, gan iepriekšējiem parametriem norādītajiem mākoņa testa bitiem, visi šie parametri būs efektīvi. Citiem vārdiem sakot, duļķainu pikseļu var maskēt, neveicot konkrētu mākoņa testu vai pārsniedzot minimālo mākoņa maskas vērtību, vai abus. .

Šis parametrs dienas pikseļiem tiek ignorēts. Lai apspriestu, kā pikseļi tiek klasificēti kā dienas vai nakts, lūdzu, skatiet mākoņa maskas faila parametra dokumentāciju. Lai iegūtu papildinformāciju par mākoņa testiem, lūdzu, skatiet CoastWatch un CLAVR dokumentāciju.

minMākoņainsKaimiņi

Python tips:int vai Nav
Noklusējuma vērtība:Nav
Minimālā vērtība: 1

Minimālais kaimiņu skaits, kāds ir jābūt duļķainam pikselim, lai šis pikselis tiktu maskēts.

Varat izmantot šo opciju, lai ignorētu atsevišķus duļķainus pikseļus, kas nav salikti kopā. Piemēram, ja norādāt vērtību 1, mākoņainie pikseļi tiks ignorēti un netiks izmantoti maskēšanas procesā, ja vien vismaz viens no astoņiem kaimiņiem arī nebūs duļķains.

Ja kaimiņš nav duļķains, bet tas ir maskēts kāda cita iemesla dēļ (piemēram, tā ir zeme), tas netiek uzskatīts par duļķainu.

Šī opcija tiek ignorēta, ja netiek veikta mākoņu maskēšana.

projectionCoordinateSystem

Python tips:unikods vai Nav
Noklusējuma vērtība:Nav
Minimālais garums:1

Jauna koordinātu sistēma rastra projicēšanai.

Rastri var projicēt uz jaunu koordinātu sistēmu tikai tad, ja ir definēta sākotnējā projekcija. Ja norādīsit jaunu koordinātu sistēmu, nenosakot sākotnējo koordinātu sistēmu, tiks parādīta kļūda.

Projekcijas veikšanai tiek izmantots ArcGIS Project Raster rīks. Šī rīka dokumentācija iesaka arī norādīt šūnas lielumu jaunajai koordinātu sistēmai.

Esmu ievērojis, ka noteiktām koordinātu sistēmām rīks ArcGIS 9.2 Project Raster, šķiet, patvaļīgā apjomā, kas ir pārāk mazs, noķer prognozēto rastru. Piemēram, projicējot globālu MODIS Aqua 4 km hlorofila attēlu ģeogrāfiskās koordinātās uz Lambert_Azimuthal_Equal_Area ar centrālo meridiānu -60 un izcelsmes platumu -63, iegūtais attēls tiek apgriezts, lai parādītu tikai vienu ceturtdaļu planētas. Šī problēma nerodas, ja Project Raster tiek izsaukts interaktīvi no ArcGIS lietotāja saskarnes, tā rodas tikai tad, kad rīks tiek izsaukts programmatiski (ģeoprocesora ProjectRaster_management metode). Tādējādi jūs, iespējams, to neredzēsit, ja pats izmantosit Project Raster, bet tas var notikt, ja izmantojat MGET rīkus, kas atsaucas uz Project Raster kā daļu no viņu ģeoprocesa darbībām.

Ja rodas šāda problēma, varat to novērst šādi:

  • Vispirms palaidiet šo rīku, nenorādot jaunu koordinātu sistēmu, lai rastru iegūtu sākotnējā koordinātu sistēmā.
  • ArcCatalog izmantojiet rīku Project Raster, lai projicētu rastru uz jauno koordinātu sistēmu. Pārbaudiet, vai viss rastrs ir klāt un vai tas nav apgriezts pārāk mazā apjomā.
  • ArcCatalog skatiet prognozētā rastra apjomu, ar peles labo pogu noklikšķinot uz tā kataloga kokā, atlasot Rekvizīti un ritinot uz leju līdz Extent.
  • Tagad, pirms palaidat MGET rīku, kas projicē rastru, iestatiet vides lieluma iestatījumu uz jūsu meklētajām vērtībām. Ja interaktīvi izsaucat MGET rīku no ArcCatalog vai ArcMap, rīka dialoglodziņā noklikšķiniet uz pogas Vides, atveriet Vispārīgie iestatījumi, mainiet nolaižamo izvēlni Paplašinājums uz "Kā norādīts zemāk" un ierakstiet meklētās vērtības. Ja jūs to izsaucat no ģeopārstrādes modeļa, ar peles labo pogu noklikšķiniet uz modeļa rīka, atlasiet Izveidot mainīgu, No vides, Vispārīgie iestatījumi, Apjoms. Tādējādi jūsu modelī Extent tiks ievietots kā mainīgais, kas pievienots MGET rīkam. Atveriet mainīgo lielumu, mainiet to uz “Kā norādīts zemāk” un ierakstiet meklētās vērtības. Ja jūs programmiski izsaucat MGET rīku, ģeoprocesora rekvizītam Extent ir jāiestata vērtības, kuras jūs meklējāt. Lūdzu, skatiet ArcGIS dokumentāciju, lai iegūtu plašāku informāciju par šo un vides iestatījumiem kopumā.
  • Palaidiet rīku MGET. Tagad rastra izmēram jābūt atbilstoša izmēra.

Pārveidošanas metode, ko izmanto, lai pārveidotu starp sākotnējo koordinātu sistēmu un jauno koordinātu sistēmu.

Šis parametrs ir jauna opcija, ko ieviesa ArcGIS 9.2. Lai izmantotu šo parametru, jums jābūt ArcGIS 9.2.

Šis parametrs ir vajadzīgs tikai tad, ja norādāt, ka rastrs jāprojektē uz jaunu koordinātu sistēmu un ka jaunā sistēma izmanto citu atskaites punktu nekā sākotnējā koordinātu sistēma, vai arī pastāv kāda cita atšķirība starp abām koordinātu sistēmām, kas prasa pārveidošanu. Lai noteiktu, vai transformācija ir nepieciešama, es iesaku šādu procedūru:

  • Vispirms palaidiet šo rīku, nenorādot jaunu koordinātu sistēmu, lai rastru iegūtu sākotnējā koordinātu sistēmā.
  • Pēc tam izmantojiet rastra rīku ArcGIS 9.2 Project Raster, lai to projicētu vēlamajā koordinātu sistēmā. Ja ir nepieciešama ģeogrāfiska pārveidošana, šis rīks jums to prasīs. Pierakstiet precīzu izmantotās transformācijas nosaukumu.
  • Visbeidzot, ja bija nepieciešama pārveidošana, ierakstiet šajā rīkā precīzu nosaukumu, palaidiet to vēlreiz un pārbaudiet, vai rastrs tika projicēts tā, kā vēlaties.

Atkārtotas paraugu ņemšanas algoritms, kas jāizmanto sākotnējā rastra projicēšanai uz jaunu koordinātu sistēmu. ArcGIS Project Raster rīks tiek izmantots projekcijas veikšanai un pieņem šādas vērtības:

  • TUVĀKĀ - tuvākā kaimiņa interpolācija
  • BILINEAR - bilineārā interpolācija
  • CUBIC - kubiskā konvolūcija

Lai projicētu uz jaunu koordinātu sistēmu, jums jānorāda viens no šiem algoritmiem. Ja norādīsit jaunu koordinātu sistēmu, neizvēloties algoritmu, tiks parādīta kļūda.

projectionCellSize

Python tips:peldēt vai Nav
Noklusējuma vērtība:Nav

Projicētās koordinātu sistēmas šūnas lielums. Lai gan šis parametrs nav obligāts, lai iegūtu vislabākos rezultātus, ArcGIS dokumentācija iesaka to vienmēr norādīt, projicējot uz jaunu koordinātu sistēmu.

reģistrācijas punkts

Python tips:unikods vai Nav
Noklusējuma vērtība:Nav
Minimālais garums:1
Jāatbilst regulārajai izteiksmei: ([-+]? [0-9]*.? [0-9]+([eE] [-+]? [0-9]+)?) S+([-+]? [0- 9]*.? [0-9]+([eE] [-+]? [0-9]+)?)

X un y koordinātas (izvades telpā), ko izmanto pikseļu izlīdzināšanai.

Šis parametrs ir jauna opcija, ko ieviesa ArcGIS 9.2. Lai izmantotu šo parametru, jums jābūt ArcGIS 9.2. Tas tiek ignorēts, ja nenorādāt, ka rastrs jāprojektē jaunā koordinātu sistēmā.

griešanas taisnstūris

Python tips:unikods vai Nav
Noklusējuma vērtība:Nav
Minimālais garums:1
Jāatbilst regulārajai izteiksmei: ([-+]? [0-9]*.? [0-9]+([eE] [-+]? [0-9]+)?) S+([-+]? [0- 9]*.? [0-9]+([eE] [-+]? [0-9]+)?) S+([-+]? [0-9]*.? [0- 9]+([eE] [-+]? [0-9]+)?) S+([-+]? [0-9]*.? [0-9]+([eE] [- +]? [0-9]+)?)

Taisnstūris, pie kura jāapgriež rastrs.

Ja tika norādīta projicēta koordinātu sistēma, griešana tiek veikta pēc projekcijas un taisnstūra koordinātas jānorāda jaunajā koordinātu sistēmā. Ja netika norādīta prognozētā koordinātu sistēma, koordinātas jānorāda sākotnējā koordinātu sistēmā.

ArcGIS Clip rīks tiek izmantots klipa izpildīšanai. Izgriezuma taisnstūris ir jānodod šim rīkam kā četru skaitļu virkne, kas atdalīta ar atstarpēm. ArcGIS lietotāja interfeiss automātiski formatē virkni, izsaucot šo rīku no ArcGIS lietotāja interfeisa, jums nav jāuztraucas par formātu. Bet, atsaucoties uz to programmatiski, uzmanieties, lai nodrošinātu pareizi formatētu virkni. Skaitļi ir sakārtoti pa kreisi, apakšā, pa labi, uz augšu. Piemēram, ja rastrs atrodas ģeogrāfiskajā koordinātu sistēmā, to var apgriezt līdz 10 W, 15 S, 20 E un 25 N ar virkni:

Var norādīt veselus skaitļus vai decimāldaļas.

mapAlgebraExpression

Python tips:unikods vai Nav
Noklusējuma vērtība:Nav
Minimālais garums:1
Maksimālais garums:4000

Kartējiet algebra izteiksmi, kas jāizpilda rastrī.

BRĪDINĀJUMS: ArcGIS ģeoprocesoru modeļu veidotājs var nejauši un klusi izdzēst šī parametra vērtību. Šī ir kļūda ArcGIS. Pirms saglabāta modeļa palaišanas atveriet šo rīku un pārbaudiet, vai parametra vērtība joprojām pastāv.

Izteiksme tiek izpildīta pēc konvertētā rastra projicēšanas un apgriešanas (ja šīs opcijas ir norādītas). Izmantojiet reģistrjutīgo virkni inputRaster, lai attēlotu rastru, kuram tagad vēlaties veikt kartes algebru. Piemēram, lai pārvērstu rastru par veselu skaitli un pievienotu 1 visām šūnām, izmantojiet šo izteiksmi:

Virknes inputRaster ir reģistrjutīgs. Pirms kartes algebra izteiksmes izpildes virkne tiek aizstāta ar ceļu uz pagaidu rasteri, kas attēlo ģenerējamo rastru.Galīgajā izteiksmē jābūt mazāk par 4000 rakstzīmēm, pretējā gadījumā ArcGIS ziņos par kļūdu.

ArcGIS vienas izvades kartes algebra rīks tiek izmantots, lai izpildītu kartes algebra izteiksmi. Lai veiktu kartes algebru, jums ir jābūt ArcGIS Spatial Analyst paplašinājuma licencei.

Kartes algebra sintakse var būt ļoti izvēlīga. Šeit ir daži padomi, kas palīdzēs jums gūt panākumus, izmantojot šo rīku:

  • Pirms šī rīka izmantošanas izveidojiet un pārbaudiet savas kartes algebra izteiksmi, izmantojot rīku ArcGIS Single Output Map Algebra. Pēc tam ielīmējiet izteiksmi šajā rīkā un rediģējiet to, lai izmantotu mainīgo inputRaster, nevis testa vērtību, ko izmantojāt ar vienas izvades kartes algebru.
  • Ja jūs izstrādājat savu izteiksmi tieši šajā rīkā, sāciet ar ļoti vienkāršu izteiksmi. Pārbaudiet, vai tas darbojas pareizi, nedaudz pievienojiet tam un vēlreiz pārbaudiet. Atkārtojiet šo procesu, līdz esat izveidojis pilnu izteiksmi.
  • Vienmēr atdaliet matemātiskos operatorus no rastra ceļiem, izmantojot atstarpes. Iepriekš minētajā piemērā / operators satur atstarpi abās pusēs. Izpildiet šo modeli. Dažos gadījumos ArcGIS nespēs apstrādāt rastra algebras izteiksmes, kas neatdala rastra ceļus no operatoriem, izmantojot atstarpes. Ziņotais kļūdas ziņojums parasti nenorāda, ka tā ir problēma, un tās izsekošana var būt ļoti nomākta.

Ja True, rastram tiks uzbūvētas piramīdas, kas uzlabos tā attēlošanas ātrumu ArcGIS lietotāja saskarnē.

outputRasterPythonExpression

Python tips:unikods vai Nav
Noklusējuma vērtība: u'os.path.join (outputWorkspace, metadati ['Reģiona kods'], metadati ['Satellite'], metadati ['Variable'], metadati ['Image datetime']. strftime ('%Y'), metadati [ 'Saīsinājums'] + metadati ['Attēla datuma laiks']. Strftime ('%Y%j%H%M')) '
Minimālais garums:1

Python izteiksme, ko izmanto, lai aprēķinātu izejas rastra absolūto ceļu. Izteiksme var būt jebkurš Python paziņojums, kas piemērots nodošanai funkcijai eval, un tai jāatgriež Unicode virkne. Izteiksme var atsaukties uz šādiem mainīgajiem:

  • directoryToSearch - vērtība, kas norādīta direktorija meklēšanas parametram
  • outputWorkspace - vērtība, kas paredzēta izvades darbvietas parametram
  • inputFile - absolūtais ceļš uz ievadīto CoastWatch failu
  • metadati - CoastWatch metadatu vārdnīca par failu un mainīgo (skatīt zemāk)

saglabā rastru izvades darbvietā apakšdirektorija struktūrā, pamatojoties uz CoastWatch reģiona kodu, satelītu un tā tālāk. Piemēram, ja mainīgais sst no faila 2007_066_0459_n17_wn.hdf tika izvilkts izvades direktorijā C: CoastWatch ar iepriekš minēto izteiksmi, izejas rastra ceļš būtu šāds:

Metadatu vārdnīcā ir pieejami šādi taustiņi. Iekavās tiek parādīts atslēgas vērtības Python datu tips. Atcerieties, ka, ja vērtība nav virkne, tā ir jāpārvērš par vienu, lai to varētu izmantot Python funkcijā os.path:

    Mainīgais (str) - mainīgā CoastWatch mainīgais, kas tika izvilkts no faila apstrādei. Šīs rakstīšanas laikā bija zināms, ka CoastWatch programma ir publicējusi failus ar šiem mainīgajiem:

Lai iegūtu papildinformāciju par Python sintaksi, lūdzu, skatiet Python dokumentāciju.

modulesToImport

Python tips:sarakstu no unikods, vai Nav
Noklusējuma vērtība: [u'os.path ']
Minimālais garums:0

Python moduļi, kas jāimportē pirms izteiksmes novērtēšanas. Ja jums ir nepieciešams piekļūt Python funkcijām vai klasēm, kuras nodrošina modulis, nevis iebūvēts tulkā, uzskaitiet moduli šeit. Piemēram, lai savā izteiksmē varētu izmantot datuma un laika klasi, šeit uzskaitiet datuma un laika moduli. Savā izteiksmē jums ir jāatsaucas uz klasi, izmantojot tās pilnībā kvalificēto nosaukumu datetime.datetime.

izlaistPastāv

Python tips:bool
Noklusējuma vērtība: Nepatiess

Ja ir taisnība, reklāmguvumi tiks izlaisti jau esošajiem izlaides izkārtojumiem.

pārrakstītEsošais

Python tips:bool
Noklusējuma vērtība: Nepatiess

Ja True un skipExisting ir False, esošie izvades rasteri tiks pārrakstīti.


Skatīties video: Eksports. Imports. Attīstība 2017