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So projizieren Sie Shapefiles neu, um mit Openlayers-Satellitenbildern kompatibel zu sein

So projizieren Sie Shapefiles neu, um mit Openlayers-Satellitenbildern kompatibel zu sein


Das Ziel: Visualisieren Sie eine Karte mit dem Google-Satelliten (und der Projektion) unter Verwendung meiner gesammelten Punkte.

Im Moment habe ich ein Shapefile meiner gesammelten Punkte aus der Vermessung. Ich habe es erstellt, indem ich meine CSV-Datei hinzugefügt habe. Das Shapefile funktioniert und hat eine Projektion von WGS 84/UTM 48N. Meine Koordinaten sind in Dezimalgrad.

Wenn ich die On-the-Fly-Projektion auf EPSG:3857 versuche, indem ich die Schritte in dieser beantworteten Frage befolge: OpenLayers-Plugin-Fehler: Breitengrad oder Längengrad überschritten Grenzen

Ich erhalte meine Punkte in der gleichen relativen Position, kann aber nur bei einem Maßstab von 11:1 oder größer gesehen werden. Dadurch werden die Punkte auch an der falschen Stelle angezeigt. (13N 112E taucht auf Sumatra auf - die Insel) Warum ist das / wie kann ich es reparieren? Der Maßstab sollte eher 1:1000 sein.

Mit Mac OSX Yosemite, QGIS 2.6.1 (habe 2.4.x und 2.6.0 ausprobiert), OpenLayers 1.3.6


WGS 84/UTM 48N. Meine Koordinaten sind in Dezimalgradist ein Widerspruch.

Wenn sie in Dezimalgrad angegeben sind, sind Sie muss Setzen Sie den Layer CRS auf EPSG:4326, kein UTM-System, das Meter als Einheiten hat.

Verwenden Sie ab diesem ZeitpunktRechtsklick, Speichern unter…zu einem anderen Dateinamen und EPSG:3857 als CRS.

Mit dem Projekt CRS auf EPSG:3857 und Oepnlayers-Hintergrundkacheln eingestellt, werden die Punkte dort angezeigt, wo Sie sie erwarten.

Und bitte, noch nie benutzenCRS für Layer festlegennochmal. Es tut nicht die Koordinaten neu projizieren.


Staatliches HIU

Die Mission der Humanitarian Information Unit (HIU) besteht darin, als interinstitutionelles Zentrum der US-Regierung zu dienen, um Informationen aus allen Quellen zu identifizieren, zu sammeln, zu analysieren und zu verbreiten, die für Entscheidungsträger und Partner der US-Regierung zur Vorbereitung und Reaktion auf humanitäre Notfälle weltweit von entscheidender Bedeutung sind , und Förderung innovativer Technologien und bewährter Verfahren für das humanitäre Informationsmanagement.

Um diese Mission zu erfüllen, führt das HIU die folgenden Aufgaben aus:

  • Identifiziert die wichtigsten Quellen für georäumliche und georeferenzierte Daten, die am besten geeignet sind, um die Informationsanforderungen unserer Verbraucher zu erfüllen
  • Sammelt zeitnahe, überprüfbare und relevante Daten mithilfe eines umfassenden Netzwerks von Informationspartnerschaften
  • Analysiert Daten mit behördenübergreifendem Know-how und unter Anwendung bewährter Technologien, um signifikante Trends und Beziehungen zu ermitteln und
  • Verbreitet wertvolle Informationen an alle Verbraucherebenen, von politischen Entscheidungsträgern auf nationaler Ebene bis hin zu operativen Außendienstleitern.

Open Source Software mit Bezug zu Geowissenschaften und Fernerkundung

Senden Sie eine E-Mail an [email protected] mit Ihren Vorschlägen.

ANN
Approximate Nearest Neighbors (ANN) ist eine Bibliothek, die in der Programmiersprache C++ geschrieben wurde, um sowohl die genaue als auch die ungefähre Suche nach dem nächsten Nachbarn in Räumen verschiedener Dimensionen zu unterstützen.

Die skalierbare Array-Engine rasdaman (“raster data manager”) bietet agile Analysedienste für massive räumlich-zeitliche Raster (“datacubes”), wie 2D-Satellitenbildkarten, 3D-x/y/t-Bildzeitreihen und x/ y/z geophysikalische Voxeldaten und 4D x/y/z/t Wetter- und Ozeandaten. Rasdaman zeichnet sich durch seine Flexibilität, Leistung, Skalierbarkeit, Sicherheit und Unterstützung offener Standards aus. Seine Abfragesprache, die die Blaupause für ISO-Array-SQL- und OGC-Datenwürfel darstellt, bietet ein Paradigma für “jede Abfrage zu jeder Zeit”. Benutzer können in ihrer Komfortzone bekannter Clients wie OpenLayers, NASA WebWorldWind, QGIS, ArcGIS, Python und R bleiben. Mit seinen Föderationsfähigkeiten ermöglicht rasdaman die verteilte Abfrageverarbeitung und die freie Kombination massiver Datenwürfel, die überall in der Föderation sitzen.

ASF MapReady
Das MapReady Remote Sensing Tool Kit akzeptiert erfasste SAR-Daten der Stufe 1, komplexe SAR-Daten mit einem einzigen Blick und optische Daten von ASF und einigen anderen Einrichtungen. Es kann das Gelände korrigieren, geokodieren, polarimetrische Zerlegungen auf Multipol-SAR-Daten anwenden und in mehreren gängigen Bildformaten, einschließlich GeoTIFF, speichern. Andere im Paket enthaltene Software sind ein Bildbetrachter, ein Metadatenbetrachter, ein Projektionskoordinatenkonverter und eine Vielzahl von Befehlszeilentools.

ASF SAR-Trainingsprozessor
Der SAR-Trainingsprozessor (STP) ist ein grafisches Werkzeug, das geschrieben wurde, um das Erlernen und Lehren des Flusses der SAR-Verarbeitung zu unterstützen.

STRAHL
BEAM ist eine Toolbox zum Betrachten, Analysieren und Verarbeiten von Fernerkundungsdaten.

Matlab-Kollektion von Beril Sirmacek
Diese Sammlung umfasst Matlab-Codes für die aktive 2D-Box-Anpassung mit wachsender Form, die intensitätswertbasierte Box-Anpassung, die Schattenerkennung und farbinvariante Funktionen für die Objekt- (Straßen-) Erkennung.

CIMES
Ein Paket von Programmen zur Bestimmung der Baumkronengeometrie und der Sonnenstrahlungsregime durch halbkugelförmige Fotografien.

CLASlite
Die Überwachung der tropischen Entwaldung und Walddegradation mit Satelliten kann eine alltägliche Aufgabe für Nicht-Experten sein, die sich für Umweltschutz, Waldbewirtschaftung und Entwicklung von Ressourcenpolitiken einsetzen. Durch umfassende Beobachtung der Benutzerbedürfnisse haben wir CLASlite entwickelt, um Regierungen, Nichtregierungsorganisationen und akademische Institutionen bei der hochauflösenden Kartierung und Überwachung von Wäldern mit Satellitenbildern zu unterstützen.

Toolkit zur Klimaresilienz
Es stehen Tools zur Verfügung, die Ihnen helfen, Ihre klimabezogenen Risiken und Chancen zu managen und Sie beim Aufbau von Widerstandsfähigkeit gegenüber Extremereignissen zu unterstützen.

CloudCompare
3D-Punktwolken- und Netzverarbeitungssoftware.

Devis Tuia-Codes
MATLAB Active Learning Toolbox für die Klassifikation von Fernerkundungsbildern, einschließlich: Semisupervised Manifold Alignment of Multimodal Remote Sensing Images, Active-Set-Methode, klassenregulierter optimaler Transport (Python).

DORIS
Das Delft Institute of Earth Observation and Space Systems der Delft University of Technology hat einen Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) Prozessor namens Doris (Delft Object-Oriented Radar Interferometric Software) entwickelt.
Interferometrische Produkte und Endprodukte wie digitale Höhenmodelle und Displacement Maps können mit dieser Software aus Single Look Complex-Daten generiert werden. Mit der Doris-Software können Daten der Satelliten ERS, ENVISAT, JERS und RADARSAT verarbeitet werden.

Verehren
Automated DORIS Environment (adore) ist ein Satz von Bash-Skripten, um die Verwendung der DORIS-Software von TU-DELFT zu vereinfachen. ADORE steht für Automated DORIS Environment. Diese Entwicklung begann an der Geodesy Group der University of Miami, um Forschern dabei zu helfen, Interferogramme mit Leichtigkeit zu erstellen. Genau wie DORIS ist es ein Open-Source-Projekt und wird mit der gleichen Lizenz geliefert. ADORE versucht mit DORIS eine optimierte Benutzeroberfläche zur Erzeugung von Interferogrammen bereitzustellen und bietet einige zusätzliche Funktionen für die Anzeige und den Export der Ergebnisse sowie die Zeitreihenanalyse.

ESMF
Das Earth System Modeling Framework (ESMF) ist eine Software zum Erstellen und Koppeln von Wetter-, Klima- und verwandten Modellen.

FDO
Feature-Datenobjekte:
Die FDO Data Access Technology ist eine API zum Manipulieren, Definieren und Analysieren von Geoinformationen, unabhängig davon, wo sie gespeichert sind. FDO verwendet ein anbieterbasiertes Modell zur Unterstützung einer Vielzahl von Geodatenquellen, wobei jeder Anbieter normalerweise ein bestimmtes Datenformat oder einen bestimmten Datenspeicher unterstützt.

FMAPS
Eine Datenbank und GUI, die Operationen für GIS- und Fernerkundungsverarbeitung und -forschung unterstützt.

VERSCHMELZUNG
Software-Suite für LIDAR/IFSAR-Datenkonvertierung, -analyse und -anzeige.

FWTools
FWTools ist ein Satz von Open Source GIS-Binärdateien für Windows (win32) und
Linux (x86 32bit) Systeme, produziert von Frank Warmerdam. Die Kits sollen für Endbenutzer einfach zu installieren und zu verwenden sein. Kein Fummeln mit dem Bauen aus der Quelle oder das Sammeln vieler zusammenhängender Pakete. FWTools enthält OpenEV, GDAL, MapServer, PROJ.4 und OGDI sowie einige unterstützende Komponenten.

GCTP
Das General Cartographic Transformation Package (GCTP) ist ein System von Softwareroutinen, die entwickelt wurden, um die Transformation von Koordinatenpaaren von einer Kartenprojektion in eine andere zu ermöglichen. Das GCTP ist die Standard-Computersoftware, die seit 1998 von der National Mapping Division für Kartenprojektionsberechnungen verwendet wird.

GDAL/OGR
GDAL ist eine Übersetzerbibliothek für Raster-Georaumdatenformate. Als Bibliothek präsentiert sie der aufrufenden Anwendung ein einziges abstraktes Datenmodell für alle unterstützten Formate. Es kommt auch mit einer Vielzahl nützlicher Befehlszeilen-Dienstprogramme für die Datenübersetzung und -verarbeitung. Die zugehörige OGR-Bibliothek (die sich im GDAL-Quellbaum befindet) bietet eine ähnliche Fähigkeit für einfache Merkmalsvektordaten.

GDL
GNU Data Language (GDL) ist ein Free/Libre/Open Source inkrementeller Compiler, der mit IDL und in gewissem Maße mit PV-WAVE kompatibel ist. Zusammen mit seinen Bibliotheksroutinen dient es als Werkzeug zur Datenanalyse und -visualisierung in Disziplinen wie Astronomie, Geowissenschaften und medizinischer Bildgebung.

GEOMS2
GEOMS2 ist eine geostatistische und geowissenschaftliche Modellierungssoftware. Bietet eine Schnittstelle für Gitter- (Netz-), Punkt-, Oberflächen- und Datenobjekte (nicht-räumlich). Es verfügt über einen 3D-Viewer und 2D-Plots mit den bekannten Python-Engines Mayavi und Matplotlib. Es verfügt über mehrere Funktionen, um Ihre Daten zu bearbeiten sowie univariate und multivariate Analysen bereitzustellen.

Geometrische Werkzeuge
Eine Bibliothek mit Quellcode für Computer in den Bereichen Mathematik, Grafik, Bildanalyse und Physik. Die Engine unterstützt auch High-Performance-Computing unter Verwendung von General Purpose GPU-Programmierung (GPGPU). SIMD-Code ist auch mit Intel Streaming SIMD Extensions (SSE) verfügbar.

GeoNetzwerk
GeoNetwork ist eine Kataloganwendung zur Verwaltung von raumbezogenen Ressourcen. Es bietet leistungsstarke Metadaten-Bearbeitungs- und Suchfunktionen sowie einen interaktiven Webkarten-Viewer. Es wird derzeit in zahlreichen Spatial Data Infrastructure-Initiativen auf der ganzen Welt verwendet.

GEOS
GEOS (Geometry Engine – Open Source) ist eine C++-Portierung der Java Topology Suite (JTS). Als solches zielt es darauf ab, die vollständige Funktionalität von JTS in C++ zu enthalten. Dies umfasst alle OpenGIS Simple Features für SQL räumliche Prädikatfunktionen und räumliche Operatoren sowie spezielle erweiterte JTS-Topologiefunktionen.

GeoServer
GeoServer ist ein Java-basierter Softwareserver, mit dem Benutzer Geodaten anzeigen und bearbeiten können. Durch die Verwendung offener Standards des Open Geospatial Consortium (OGC) ermöglicht GeoServer eine große Flexibilität bei der Kartenerstellung und dem Datenaustausch.

GeoTools
GeoTools ist eine Open Source (LGPL) Java-Codebibliothek, die standardkonforme Methoden zur Manipulation von Geodaten bereitstellt, um beispielsweise Geographische Informationssysteme (GIS) zu implementieren. Die GeoTools-Bibliothek implementiert die Spezifikationen des Open Geospatial Consortium (OGC), während sie entwickelt werden.

GEOTRANS
MSP (Mensuration Services Program) GEOTRANS (Geographic Translator) ist ein Anwendungsprogramm, mit dem Sie auf einfache Weise geographische Koordinaten in eine Vielzahl von Koordinatensystemen, Kartenprojektionen und Datumsangaben konvertieren können. GEOTRANS läuft in Microsoft Windows-, LINUX- und UNIX-Umgebungen und ab MSP GEOTRANS 3.4 ist jetzt eine Android-App verfügbar.

GeoPy
GeoPy macht es Entwicklern leicht, die Koordinaten von Adressen, Städten, Ländern und Sehenswürdigkeiten auf der ganzen Welt mithilfe von Geokodierern von Drittanbietern und anderen Datenquellen wie Wikis zu finden.

mittlere Greenwich-Zeit
GMT (Generic Mapping Tools) ist eine Open-Source-Sammlung von etwa 80 Befehlszeilentools zum Bearbeiten von geografischen und kartesischen Datensätzen (einschließlich Filtern, Trendanpassung, Rasterung, Projektion usw.) und zum Erstellen von PostScript-Illustrationen von einfachen XY-Plots über Konturkarten bis hin zu künstlich beleuchteten Oberflächen und 3D-Perspektivansichten fügen die GMT-Ergänzungen weitere 40 weitere spezialisierte und disziplinspezifische Werkzeuge hinzu. GMT unterstützt über 30 Kartenprojektionen und -transformationen und enthält unterstützende Daten wie GSHHG-Küsten, Flüsse und politische Grenzen.

GMTSAR
GMTSAR ist ein Open-Source-InSAR-Verarbeitungssystem, das für Benutzer entwickelt wurde, die mit Generic Mapping Tools (GMT) vertraut sind. Der Code ist in C geschrieben und wird auf jedem Computer kompiliert, auf dem GMT und NETCDF installiert sind.

GRAS
GRASS GIS, allgemein als GRASS (Geographic Resources Analysis Support System) bezeichnet, ist eine kostenlose und quelloffene Softwaresuite für das Geoinformationssystem (GIS), die für die Verwaltung und Analyse von Geodaten, die Bildverarbeitung, die Erstellung von Grafiken und Karten, die räumliche Modellierung und Visualisierung.

GSLIB
GSLIB ist ein Akronym für Geostatistical Software LIBrary. Dieser Name wurde ursprünglich für eine Sammlung geostatistischer Programme verwendet, die in den letzten 15 Jahren an der Stanford University entwickelt wurden.

Gstat
Geostatistische Bibliothek in C. Siehe R-Gstat.

R-Gstat
Implementiert Routinen für die räumliche und räumlich-zeitliche geostatistische Modellierung, Vorhersage und Simulation, einschließlich: Variogrammmodellierung einfaches, gewöhnliches und universelles Punkt- oder Block-(Co)Kriging, sequentielle Gauß- oder Indikator-(Co)Simulations-Variogramm- und Variogramm-Kartenplot-Nutzfunktionen.

GSTL
GsTL ist eine C++-Bibliothek, die einen umfassenden Satz von Werkzeugen und Algorithmen für die Geostatistik bereitstellt. Die bereitgestellten Algorithmen umfassen:
Kriging : einfaches Kriging (SK), gewöhnliches Kriging (OK) und Kriging mit Trend (KT)
Cokriging : einfach oder gewöhnlich, entweder mit dem vollständigen Cokriging-System oder einem der Markov-Modelle MM1 oder MM2
Sequentielle Simulation: Gaußsche Simulation, Indikatorsimulation oder Mehrpunkt-Statistiksimulation,
P-Feld-Simulation.
Objektbasierte Simulationstechniken und simuliertes Annealing werden derzeit nicht behandelt.

gvSIG
gvSIG ist ein Geographisches Informationssystem (GIS), d. h. eine Desktop-Anwendung zum Erfassen, Speichern, Handhaben, Analysieren und Bereitstellen jeglicher Art von referenzierten geographischen Informationen, um komplexe Management- und Planungsprobleme zu lösen. gvSIG ist bekannt für eine benutzerfreundliche Oberfläche, die auf die gängigsten Formate zugreifen kann, sowohl Vektor- als auch Rasterformate. Es bietet eine breite Palette von Werkzeugen für die Arbeit mit geografisch ähnlichen Informationen (Abfragewerkzeuge, Layouterstellung, Geoverarbeitung, Netzwerke usw.), was gvSIG zum idealen Werkzeug für Benutzer im Landbereich macht.

ILWIS
Integriertes Land- und Wasserinformationssystem, ILWIS, die weltweit benutzerfreundlichste integrierte Software mit Rasterverarbeitungsfunktionen für die Arbeit mit fernerfassten Satellitenbildern und Vektorverarbeitungsfunktionen für die Erstellung von Vektorkarten und unzähligen Fähigkeiten zur räumlichen Modellierung. Sein vollständig integrierter Raster- und Vektoransatz und seine Benutzerfreundlichkeit machen es besonders geeignet für Naturressourcenmanager, Feldwissenschaftler, Biologen, Ökologen usw. sowie für Pädagogen.

Bildanalyse, Klassifizierung und Veränderungserkennung in der Fernerkundung
Dies ist eine Sammlung von Codes sowohl in ENVI/IDL als auch in Python, die dem gleichnamigen Buch beigefügt sind. Diese Sammlung wurde 2014 von Morton J. Candy verfasst und stellt Techniken vor, die bei der Verarbeitung digitaler Fernerkundungsbilder verwendet werden. Es betont die Entwicklung und Implementierung statistisch motivierter, datengesteuerter Techniken. Dies erreicht der Autor durch eine enge Verzahnung von Theorie, Algorithmen und Computercodes. Das Material ist in sich abgeschlossen und mit vielen Programmierbeispielen illustriert

Das Buch behandelt sowohl multispektrale als auch polarimetrische Radarbildanalysetechniken in einer Weise, die sowohl die Unterschiede als auch die Parallelen deutlich macht und die Bedeutung der Auswahl geeigneter statistischer Methoden unterstreicht. Jedes Kapitel endet mit Übungen, von denen einige kleine Programmierprojekte sind, die die vorangegangene Entwicklung veranschaulichen oder begründen sollen, wodurch dieser in sich geschlossene Text ideal für das Selbststudium oder den Unterricht geeignet ist.

ImageMagick
ImageMagick ist eine Software-Suite zum Erstellen, Bearbeiten, Verfassen oder Konvertieren von Bitmap-Bildern. Es kann Bilder in einer Vielzahl von Formaten (über 100) lesen und schreiben, einschließlich DPX, EXR, GIF, JPEG, JPEG-2000, PDF, PNG,
Postscript, SVG und TIFF. Verwenden Sie ImageMagick zum Ändern der Größe, Spiegeln, Drehen, Verzerren, Scheren und Transformieren von Bildern, Anpassen der Bildfarben, Anwenden verschiedener Spezialeffekte oder Zeichnen von Text, Linien, Polygonen, Ellipsen und Bézier-Kurven.

iNVT
Das iLab Neuromorphic Vision C++ Toolkit (iNVT, ausgesprochen “invent”) ist ein umfassender Satz von C++-Klassen für die Entwicklung neuromorpher Sehmodelle. Neuromorphe Modelle sind computergestützte neurowissenschaftliche Algorithmen, deren Architektur und Funktion eng von biologischen Gehirnen inspiriert sind. Das iLab Neuromorphic Vision C++ Toolkit umfasst nicht nur Basisklassen für Bilder, Neuronen und Hirnareale, sondern auch ausgereifte Modelle wie unser Modell der visuellen Aufmerksamkeit von unten nach oben und der Bayesschen Überraschung.

ITK
Das Insight Segmentation and Registration Toolkit (ITK) der National Library of Medicine. ITK ist ein plattformübergreifendes Open-Source-System, das Entwicklern eine umfangreiche Suite von Softwaretools für die Bildanalyse zur Verfügung stellt. ITK wurde mit extremen Programmiermethoden entwickelt und verwendet modernste Algorithmen zur Registrierung und Segmentierung mehrdimensionaler Daten.

José Gómez-Dans-Codes
Dieser Forscher am University College London bietet eine Vielzahl von Paketen an, darunter: Python-Bindungen für das PROSAIL Canopy Reflectance-Modell Hilfsmodule für den Umgang mit Satellitenfernerkundungsbeobachtungen für eoldas_ng Ein Tool zum Herunterladen von EO-Daten aus Archiven Gaussian Process Emulatoren in Python Eine Python-Version des DALEC-Ökosystemmodells Ein Datenassimilationsexperiment mit dem DALEC-Ökosystemmodell Ein Datenassimilationstool für Land EO-Tool zum Herunterladen von MODIS-Daten aus dem USGS-Repository Generieren eines einfachen Zeitreihendiagramms von Fernerkundungssensoren Ein Strahlungsübertragungsmodellprojekt zur Ermittlung des Einflusses der Vegetation Struktur auf dem TOC SIF Signal Das 2stream RT Modell MERIS Datenanalyse Gradientenbasierte Optimierungsalgorithmen in Python Simulation von Kohlenstoff, Stickstoff & Wasserdynamik auf einem täglichen Zeitschritt Das SPA (Soil-Plant-Atmosphere) Modell von MWilliams et al. Python-Raytracing-Bibliothek Ein Earth Observation Land Data Assimilation System (EO-LDAS) Python-Bindungen für das semidiskrete RT-Modell von Gobron et al. Simultane stochastische Perturbations-Approximation Python-Code Morrris, Campolongo und andere’-Ansatz zur Sensitivitätsanalyse von ModellenEin Python-Treiber zum Ausführen des JULES-Modells.

MESSER
KNIME ist eine modulare Rechenumgebung, die eine einfache visuelle Zusammenstellung von Verarbeitungsabläufen, interaktive Datenanalyse und Datenverarbeitung ermöglicht. Es ermöglicht auch Datenintegration und prädiktive Analysen, wodurch der Aufwand für die Vorverarbeitung, statistische Analyse und Modellierung verringert wird.

LAS
Das Land Analysis System (LAS) ist ein Bildanalysesystem, das entwickelt wurde, um digitale Bilddaten aufzunehmen, zu manipulieren und zu analysieren und dem Benutzer ein breites Spektrum an Funktionen und statistischen Werkzeugen zur Bildanalyse zur Verfügung zu stellen. Es wurde entwickelt, um Forschungs- und Produktionsbemühungen in den Bereichen Fernerkundung, Bildverarbeitung und geografische Informationssysteme (GIS) zu unterstützen. LAS bietet einen flexiblen Rahmen für die Entwicklung von Algorithmen sowie die Verarbeitung und Analyse von Bilddaten.

LASTools
Es gibt Werkzeuge zum Konvertieren von/nach ASCII oder Shapefiles, zum Anzeigen, Ausdünnen, Konturieren, Zusammenführen, Filtern, TIN-Triangulieren, DEM-Rastern, Grenzpolygonerstellung, … Plus LASLib zum Lesen und Schreiben von LIDAR aus und in Standard-LAS oder komprimierte LAZ.

Matlab Hyperspektral-Toolbox
Die Toolbox soll ein kompaktes Repositorium aktueller State-of-the-Art-Verwertungsalgorithmen für Lern- und Forschungszwecke sein. Die Toolbox enthält (wird) Funktionen für: Zielerkennung, Generierung der Materialhäufigkeitskarte (MAM), Spectral Unmixing, Automatisierte Verarbeitung, Änderungserkennung, Visualisierung, Lesen/Schreiben von Dateien (.rfl, .asd usw.).

Kartenserver
MapServer ist eine Open-Source-Plattform für die Veröffentlichung von Geodaten und interaktiven Kartenanwendungen im Internet. Ursprünglich Mitte der 1990er Jahre an der University of Minnesota entwickelt, wird MapServer unter einer MIT-Lizenz veröffentlicht und läuft auf allen gängigen Plattformen (Windows, Linux, Mac OS X). MapServer ist kein vollwertiges GIS-System und strebt es auch nicht an.

Micmac
Die automatische Berechnung der Entsprechung zwischen zwei ähnlichen Bildern ist ein Problem, das unter vielen Bedingungen bei der geometrischen Verarbeitung von Bildern auftritt. Dies ist insbesondere im Bereich der Kartierung der Fall, wo das Bild von dem Moment an Wert hat, in dem Sie die darin enthaltenen Informationen georeferenzieren können. Das Ziel der MicMac-Software besteht darin, eine einheitliche Lösung bereitzustellen, um die meisten dieser Probleme zu lösen. Die von MicMac verwendete allgemeine Strategie ist ein Ansatz mit mehreren Auflösungen, und bei einer gegebenen Auflösung besteht der Ansatz darin, eine Energiefunktion zu minimieren, die den Datenterm und a-priori-Wissen über die Regularität kombiniert.

MintPy
Die Miami INsar Time-Series-Software in PYthon (MintPy) ist ein Open-Source-Paket für die Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR)-Zeitreihenanalyse. Es liest den Stapel von Interferogrammen (koregistriert und unverpackt) im ISCE-, ARIA-, FRInGE-, SNAP-, GAMMA- oder ROI_PAC-Format und erzeugt eine dreidimensionale (2D im Raum und 1D in der Zeit) Bodenoberflächenverschiebung in Sichtlinienrichtung. Es umfasst einen routinemäßigen Small-Baseline-Ansatz für die Zeitreihenanalyse (smallbaselineApp.py) und eine unabhängige Toolbox.

MMM-Py
Die National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) erstellt über ihr Multi-Radar/Multi-Sensor (MRMS)-System regelmäßig nationale 3D-Radarreflexionsmosaike. Diese Mosaike eignen sich wunderbar für Sturm- und Niederschlagsanalysen und -forschungen, aber sie werden in seltsamen Formaten verteilt, die die NOAA ständig ändert. Manchmal möchten Sie einfach nur eine Datei lesen und einen Plot erstellen! Dafür ist MMM-Py da. Damit können Sie jede Version der MRMS-Radarmosaiken aus der Vergangenheit oder Gegenwart lesen und Ihre eigenen benutzerdefinierten Mosaike analysieren, plotten, unterteilen und ausgeben, die MMM-Py später aufnehmen kann. MMM-Py ist kostenlos und Open Source. Es ist in der Lage, publikationsreife Zahlen und Analysen zu erstellen, aber es kann auch Quicklook-Plots erstellen, damit Sie den kühlen Sturm, der gerade passiert ist, überprüfen können.

BEWEGT
MOVES (Motor Vehicle Emission Simulator) Das Amt für Verkehr und Luftqualität (OTAQ) der EPA hat den Motor Vehicle Emission Simulator (MOVES) entwickelt. Dieses neue Emissionsmodellierungssystem schätzt die Emissionen für mobile Quellen, die ein breites Spektrum von Schadstoffen abdecken, und ermöglicht Analysen auf mehreren Ebenen. MOVES schätzt derzeit die Emissionen von Autos, Lastwagen und Motorrädern. Wir planen, in zukünftigen Versionen die Möglichkeit hinzuzufügen, mobile Quellen außerhalb von Autobahnen zu modellieren.

FRAU
MRS ist ein Satz von MATLAB-Codes, der dem 2013 erschienenen Buch Microwave Radar and Radiometric Remote Sensing von Ulaby und Long beiliegt. Das Paket enthält Codes zur Berechnung vieler verschiedener Dinge, einschließlich Dielektrizitätskonstanten von Wasser, Eis und Vegetation, und auch die Radar- und radiometrischen Antworten von Vegetations- und Atmosphärenmodellen. Die Site verfügt auch über Online-Versionen der Codes, die Diagramme basierend auf Benutzereingaben bereitstellen.

NCAR-Grafiken
NCAR Graphics ist ein Fortran- und C-basiertes Softwarepaket zur wissenschaftlichen Visualisierung:
Konturdiagramme, XY-Diagramme, Vektordiagramme, Stromliniendiagramme, Dreiecksnetze, Wetterkarten, Histogramme, Oberflächen/Isooberflächen, Karten.

NCL
NCAR Command Language ist eine interpretierte Sprache, die speziell für die wissenschaftliche Datenanalyse und Visualisierung entwickelt wurde.

NeoGeography-Toolkit
Die NASA Ames Stereo Pipeline ist eine Suite automatisierter Geodäsie & Stereogrammetrie-Tools, die für die Verarbeitung von Planetenbildern entwickelt wurden, die von umkreisenden und gelandeten Roboterforschern auf anderen Planeten aufgenommen wurden. Verwandte Tools sind im NeoGeography Toolkit enthalten.

NEST
Die Next ESA SAR Toolbox (NEST) ist eine Open-Source-Toolbox der ESA unter der GNU GPL-Lizenz zum Lesen, Verarbeiten, Analysieren und Visualisieren von ESA (ERS-1/2, ENVISAT, SENTINEL-1) und anderen weltraumgestützten (TerraSAR-X, RADARSAT .) 1-2, COSMO-SkyMed, JERS-1, ALOS PALSAR) SAR-Daten, die auf Level-1 oder höher verarbeitet wurden.

netCDF
netCDF ist eine Reihe von Softwarebibliotheken und selbstbeschreibenden, maschinenunabhängigen Datenformaten, die die Erstellung, den Zugriff und die gemeinsame Nutzung von Array-orientierten wissenschaftlichen Daten unterstützen. Die Konventionen für Klima- und Vorhersagemetadaten (CF) sollen die Verarbeitung und den Austausch von netCDF-Dateien fördern. Die Konventionen definieren Metadaten, die eine definitive Beschreibung dessen liefern, was die Daten darstellen, sowie die räumlichen und zeitlichen Eigenschaften der Daten.

NLSAR
Nicht-lokaler Rahmen für (Pol)(In)SAR-Rauschunterdrückung. NL-SAR ist eine allgemeine Methode, die erweiterte nicht-lokale Nachbarschaften zum Entrauschen von Amplituden-, polarimetrischen und/oder interferometrischen SAR-Bildern erstellt. Diese Nachbarschaften werden auf der Grundlage der Pixelähnlichkeit definiert, wie sie durch einen Mehrkanalvergleich von Patches bewertet wird. Mehrere nicht-lokale Schätzungen werden durchgeführt und die beste wird lokal ausgewählt, um ein einzelnes wiederhergestelltes Bild mit guter Erhaltung von Radarstrukturen und Diskontinuitäten zu bilden.

OGDI
OGDI ist die Open Geographic Datastore-Schnittstelle. OGDI ist eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), die standardisierte Zugriffsmethoden verwendet, um in Verbindung mit GIS-Softwarepaketen (der Anwendung) und verschiedenen Geodatenprodukten zu arbeiten. OGDI verwendet eine Client/Server-Architektur, um die Verbreitung von Geodatenprodukten über jedes TCP/IP-Netzwerk zu erleichtern, und einen treiberorientierten Ansatz, um den Zugriff auf verschiedene Geodatenprodukte/-formate zu erleichtern.

OpenCV
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) wurde entwickelt, um eine gemeinsame Infrastruktur für Computer Vision-Anwendungen bereitzustellen und die Nutzung der maschinellen Wahrnehmung in kommerziellen Produkten zu beschleunigen. Die Bibliothek verfügt über mehr als 2500 optimierte Algorithmen, die einen umfassenden Satz sowohl klassischer als auch hochmoderner Computer Vision- und Machine Learning-Algorithmen umfassen.

OpenEV
OpenEV ist eine Softwarebibliothek und Anwendung zum Anzeigen und Analysieren von Raster- und Vektor-Georaumdaten.

OpenGTS
OpenGTS (“Open GPS Tracking System”) ist das erste verfügbare Open-Source-Projekt, das speziell entwickelt wurde, um webbasierte GPS-Tracking-Dienste für eine “Flotte” von Fahrzeugen bereitzustellen.

OpenLayers
OpenLayers macht es einfach, eine dynamische Karte in jede Webseite einzufügen. Es kann Kartenkacheln und Markierungen anzeigen, die aus einer beliebigen Quelle geladen wurden. OpenLayers wurde entwickelt, um die Nutzung von geografischen Informationen aller Art zu fördern. OpenLayers ist völlig kostenloses Open Source JavaScript, das unter der 2-Klausel-BSD-Lizenz (auch bekannt als FreeBSD) veröffentlicht wird.

OpenStreetMap
OpenStreetMap ist eine Datenbank mit Geodaten aus der ganzen Welt, einschließlich einer Reihe von Bibliotheken und Programmen zur Nutzung der Daten.

Optik
Opticks ist eine erweiterbare Softwareplattform für Fernerkundung und Bildanalyse, die kostenlos und quelloffen ist. Bei Interesse können Sie sich über die Geschichte von Opticks informieren. Wenn Sie kommerzielle Tools wie ERDAS IMAGINE, RemoteView, ENVI oder SOCET GXP verwendet haben, müssen Sie Opticks ausprobieren. Im Gegensatz zu anderen konkurrierenden Tools können Sie Opticks Funktionen hinzufügen, indem Sie eine Erweiterung erstellen. Opticks bietet die fortschrittlichste Erweiterungsfähigkeit aller anderen Fernerkundungstools auf dem Markt.

Orfeo-Toolbox
Die Orfeo Toolbox ist eine C++-Bibliothek für die hochauflösende Fernerkundungsbildverarbeitung. Es wird von CNES im Rahmen des ORFEO-Programms entwickelt. Es basiert auf der medizinischen Bildverarbeitungsbibliothek ITK und bietet besondere Funktionalitäten für die Fernerkundungsbildverarbeitung im Allgemeinen und für hochauflösende Bilder im Besonderen. Gezielte Algorithmen für hochauflösende optische Bilder (SPOT, Quickbird, Worldview, Landsat, Ikonos), Hyperspektralsensoren (Hyperion) oder SAR (TerraSarX, ERS, Palsar) stehen zur Verfügung.

OSSIM
OSSIM ist eine leistungsstarke Suite von Geodatenbibliotheken und Anwendungen zur Verarbeitung von Bild-, Karten-, Gelände- und Vektordaten. Die Software wird seit 1996 aktiv weiterentwickelt und bei einer Reihe von privaten, bundesstaatlichen und zivilen Behörden eingesetzt.

PolSARPro
Das Polarimetric SAR Data Processing and Educational Tool zielt darauf ab, den Zugang und die Nutzung von multipolarisierten SAR-Datensätzen zu erleichtern.

PostGIS
PostGIS fügt der objektrelationalen PostgreSQL-Datenbank Unterstützung für geografische Objekte hinzu. Tatsächlich aktiviert PostGIS den PostgreSQL-Server “räumlich, sodass er als räumliche Backend-Datenbank für geografische Informationssysteme (GIS) verwendet werden kann, ähnlich wie die SDE von ESRI oder die Spatial-Erweiterung von Oracle. PostGIS folgt der OpenGIS “Simple Features Specification for SQL” und wurde als konform mit dem Profil “Types and Functions” zertifiziert.

PPB
Probabilistischer Patch-basierter Filter. Diese Arbeit wurde von Charles Deledalle unter der Leitung von Florence Tupin und Loïc Denis geleistet. Ziel war es, den Filter für nicht-lokale Mittelwerte (NL-Mittelwerte) an SAR-Bilder anzupassen. Dann wurde ein effizienter Filter entwickelt, der in der Lage ist, nicht-Gaußsches Rauschen, mehrdimensionale Bilder und insbesondere die verschiedenen vorhandenen SAR-Bilder zu bewältigen.

Proj4
PROJ.4 ist eine Bibliothek zum Durchführen von Konvertierungen zwischen kartografischen Projektionen. Die Bibliothek basiert auf der Arbeit von Gerald Evenden von der USGS, ist aber jetzt ein OSGeo-Projekt, das von Frank Warmerdam betreut wird.

PROSAIL
Das kombinierte PROSPECT-Modell der optischen Eigenschaften von Blättern und das bidirektionale Reflexionsmodell der SAIL-Baldachin, auch als PROSAIL bezeichnet, wird seit etwa sechzehn Jahren verwendet, um das spektrale und gerichtete Reflexionsvermögen von Pflanzenkronen im Sonnenbereich zu untersuchen. PROSAIL wurde auch verwendet, um neue Methoden zur Ermittlung biophysikalischer Eigenschaften der Vegetation zu entwickeln. Es verbindet die spektrale Variation des Blätterdachreflexionsgrades, die hauptsächlich mit den biochemischen Inhalten der Blätter zusammenhängt, mit seiner Richtungsänderung, die hauptsächlich mit der Baumkronenarchitektur und dem Boden/Vegetation-Kontrast zusammenhängt. Diese Verbindung ist der Schlüssel zur gleichzeitigen Schätzung biophysikalischer/struktureller Variablen der Baumkronen für Anwendungen in der Landwirtschaft, Pflanzenphysiologie und Ökologie auf verschiedenen Skalen. PROSAIL hat sich aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit, allgemeinen Robustheit und konsistenten Validierung durch Labor-/Feld-/Weltraumexperimente im Laufe der Jahre zu einem der beliebtesten Strahlungsübertragungswerkzeuge entwickelt.

Pulswellen
Die neueste PulseWaves-Version ist 0.3 (Revision 11) und eine DLL zum Schreiben und Lesen ist vorhanden (inklusive Beispielprogrammen). Der PulseTools-Ordner enthält auch die ersten sechs PulseTools pulseinfo.exe, pulseview.exe, pulse2pulse.exe, pulsezip.exe, pulsesort.exe und pulseextract.exe können verschiedene LiDAR-Formate für vollständige Wellenformen analysieren (z. B. LVIS, LAS 1.3 FWF, GeoLas Waveform , und PulseWaves).

QuantumGIS
QGIS ist ein benutzerfreundliches Open Source Geographic Information System (GIS), das unter der GNU General Public License lizenziert ist. QGIS ist ein offizielles Projekt der Open Source Geospatial Foundation (OSGeo). Es läuft unter Linux, Unix, Mac OSX, Windows und Android und unterstützt zahlreiche Vektor-, Raster- und Datenbankformate und -funktionen.

RadarsatLib
Eine Python-Bibliothek zum Verarbeiten, Kalibrieren und Filtern von RADARSAT-2 SAR-Daten.

RAMADDA
Ob Sie im Labor, im Außendienst oder im Büro arbeiten, Ihr Team ertrinkt wahrscheinlich in einem Meer von Dokumenten, Informationen und Daten. RAMADDA hilft Ihnen bei der Organisation Ihrer digitalen Assets und bietet umfassende Unterstützung bei der Verwaltung, Analyse und Visualisierung fast jeder Art von Daten.


Zufällige Wälder
Random Forests sind ein Ensemble-Lernverfahren zur Klassifizierung (und Regression), das so funktioniert, dass es zur Trainingszeit eine Vielzahl von Entscheidungsbäumen konstruiert und die Klasse ausgibt, die der Modus der Klassen ist, die von einzelnen Bäumen ausgegeben werden. Der Algorithmus zum Induzieren eines Random Forest wurde von Leo Breiman und Adele Cutler entwickelt und “Random Forests” ist ihr Markenzeichen. Der Begriff stammt aus Random Decision Forests, der erstmals 1995 von Tin Kam Ho von Bell Labs vorgeschlagen wurde. Die Methode kombiniert Breimans “bagging”-Idee und die zufällige Auswahl von Funktionen, die unabhängig voneinander von Ho und Amit und Geman der Reihe nach eingeführt wurden um eine Sammlung von Entscheidungsbäumen mit kontrollierter Varianz zu konstruieren.

RATTE
Radar Tools (oder RAT) ist ein leistungsstarkes Open-Source-Softwaretool zur Verarbeitung von SAR-Fernerkundungsdaten.

RITSAR
Synthetic Aperture Radar (SAR) Bildverarbeitungs-Toolbox für Python.
Zu den aktuellen Fähigkeiten gehören die Modellierung der Phasenhistorie für eine Sammlung von Punktzielen sowie die Verarbeitung von Phasenhistorien unter Verwendung des Polarformats, der Rückprojektion und der Omega-k-Algorithmen. Autofokus kann auch mit dem Phasengradienten-Algorithmus durchgeführt werden. The current version can interface with AFRL Gotcha and DIRSIG data as well as a data set provided by Sandia.

RivWidth
RivWidth provides continuous measurements of river width extracted from binary masks of inundated area derived using remotely sensed imagery or another source. Written in Exelis VIS IDL.

R-Landsat
R package for radiometric and topographic correction of satellite imagery. For processing of Landsat or other multispectral satellite imagery. Includes relative normalization, image-based radiometric correction, and topographic correction options.

ROI_PAC
The Repeat Orbit Interferometry PACkage is used to process synthetic aperture radar data and produce differential interferograms. The package is managed by researchers at JPL and Caltech in conjunction with members of the scientific community.

RSGISLib
The Remote Sensing and GIS software library (RSGISLib) is a collection of tools for processing remote sensing and GIS datasets. The tools are accessed using Python bindings or an XML interface.

S4PM
The Simple, Scalable, Script-based Science Processor for Measurements (S4PM) is a system for highly automated processing of science data. It is the main processing engine at the Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC).In addition to being scalable up to large processing systems such as the GES DISC, it is also scalable down to small, special-purpose processing strings.

SAGA
SAGA is the abbreviation for System for Automated Geoscientific Analyses. It is a Geographic Information System (GIS) software and has been designed for an easy and effective implementation of spatial algorithms. It offers a comprehensive, growing set of geoscientific methods as well as providing an easily approachable user interface with many visualisation options.

SDTS
The Spatial Data Transfer Standard, or SDTS, is a robust way of transferring earth-referenced spatial data between dissimilar computer systems with the potential for no information loss. It is a transfer standard that embraces the philosophy of self-contained transfers, i.e. spatial data, attribute, georeferencing, data quality report, data dictionary, and other supporting metadata all included in the transfer.

Sentinel-1 Toolbox
The SENTINEL-1 Toolbox (S1TBX) consists of a collection of processing tools, data product readers and writers and a display and analysis application to support the large archive of data from ESA SAR missions including SENTINEL-1, ERS-1 & 2 and ENVISAT, as well as third party SAR data from ALOS PALSAR, TerraSAR-X, COSMO-SkyMed and RADARSAT-2. The various processing tools could be run independently from the command-line and also integrated within the graphical user interface. The Toolbox includes tools for calibration, speckle conversion, polarimetry and interferometry.

SNAP
SNAP is ESA’s SentiNel Application Platform. This contains a number of toolboxes for processing data from various platforms such as the Sentinel mission, and SMOS. The source code is available here, and binary installers for various platforms are available here.

SGEMS
The Stanford Geostatistical Modeling Software (SGeMS) is an open-source computer package for solving problems involving spatially related variables. It provides geostatistics practitioners with a user-friendly interface, an interactive 3-D visualization, and a wide selection of algorithms.

Formschön
Shapely is a BSD-licensed Python package for manipulation and analysis of planar geometric objects. It is based on the widely deployed GEOS (the engine of PostGIS) and JTS (from which GEOS is ported) libraries.

SOP
The SAR Ocean Processor is free software to extract ocean wind, wave and current from SAR data. The software was coded in ANSI-C language and is provided “as it is”, which means that the author of this program will not take any responsibility on its quality or accuracy. Currently, it only takes Radarsat-1 SLC (Single-Look Complex) data as an input. The output is designed to be easily accessible by ERMapper. SOP could be developed further to deal with various kind of SAR data or be made compatible with other remote-sensing data-handling software upon user’s sincere requests or by cooperative works such as algorithm developments, program coding, or obtaining vor Ort Daten.

SoPI
El Software de Procesamiento de Imágenes (SoPI) de la Comision Nacional de Actividades Espaciales (CONAE) ofrece al usuario un entorno de trabajo tipo Sistema de Informacion de Geográfica (SIG) para el procesamiento de datos provenientes de sensores remotos.

SpatiaLite
SpatiaLite is an open source library that extends the SQLite relational database core to support fully fledged Spatial SQL capabilities. SQLite is intrinsically simple and lightweight.

Spectral Python (SPy)
Spectral Python (SPy) is a pure Python module for processing hyperspectral image data. It has functions for reading, displaying, manipulating, and classifying hyperspectral imagery. It can be used interactively from the Python command prompt or via Python scripts.

StarSpan
StarSpan is designed to bridge the raster and vector worlds of spatial analysis using fast algorithms for pixel level extraction from geometry features (points, lines, polygons). StarSpan generates databases of extracted pixel values (from one or a set of raster images), fused with the database attributes from the vector files. This allows a user to do statistical analysis of the pixel vs. attribute data in many existing packages and can greatly speed up classification training and testing. See the documentation for more details about commands, operations, and options.

TAUSCHEN
SWAP (Soil, Water, Atmosphere and Plant) simulates transport of water, solutes and heat in unsaturated/saturated soils. The model is designed to simulate flow and transport processes at field scale level, during growing seasons and for long term time series. It offers a wide range of possibilities to address both research and practical questions in the field of agriculture, water management and environmental protection.

Schwarm
Swarm is the name of an open-source agent-based modeling simulation package, useful for simulating the interaction of agents (social or biological) and their emergent collective behaviour. Swarm was initially developed at the Santa Fe Institute in the mid-1990s, and since 1999 has been maintained by the non-profit Swarm Development Group.

TopoGrabber
Although TopoGrabber was created with high-res topography and land use data in mind, it can be used to obtain any available USGS data in any available format.

TRAIN
Toolbox for Reducing Atmospheric InSAR Noise. One of the main challenges in InSAR processing is related to atmospheric delays, especially tropospheric delays. Different correction methods are applied today based on auxiliary data, including GNSS, weather models (e.g. ECMWF ERA-I, WRF, NARR, etc), spectrometer data (MERIS and MODIS), or combinations of different sources. Alternative methods exist to estimate the tropospheric delays from the radar data themselves. The success rate of the different techniques is dependant on multiple factors like temporal and spatial resolution, cloud cover, signal contamination, local topography, etc. Below we provide a set of MATLAB tools that can be use to correct for tropospheric delays in InSAR data.

Tucumã
A toolbox for spatiotemporal remote sensing image analysis.
The toolbox is composed of four main components:
1) data acquisition manager (DAM), which supports time-series retrieval based on sequences of images.
2) time-series retriever (TSR), a tool to support time-series retrieval based on time-series dissimilarity functions.
3) genetic programming-based classifier (GPC), a tool that implements a GP framework to support the discovery of time-series dissimilarity functions for binary classification problems.
4) a recently proposed time-series analysis tool based on the “breaks for additive season and trend” (BFAST) method, called BFAST explorer (BE).

uDig
The goal of uDig is to provide a complete Java solution for desktop GIS data access, editing, and viewing.

VLFeat
The VLFeat open source library implements popular computer vision algorithms specializing in image understanding and local features extraction and matching. Algorithms include Fisher Vector, VLAD, SIFT, MSER, k-means, hierarchical k-means, agglomerative information bottleneck, SLIC superpixels, quick shift superpixels, large scale SVM training, and many others.

VTP
The goal of VTP is to foster the creation of tools for easily constructing any part of the real world in interactive, 3D digital form. This goal will require a synergetic convergence of the fields of CAD, GIS, visual simulation, surveying and remote sensing. VTP gathers information and tracks progress in areas such as procedural scene construction, feature extraction, and realtime rendering algorithms. VTP writes and supports a set of software tools, including an interactive runtime environment (VTP Enviro). The tools and their source code are freely shared to help accelerate the adoption and development of the necessary technologies.

WAIR
Wavelet Analysis of Image Registration.
A tool for the quantitative analysis of various n-dimensional (n-D) image registration techniques. The series of ‘C’ subroutines which comprise the WAIR library can be easily incorporated into the user’s site specific programs and adapted to their particular needs.

Whitebox-Tools für die Geoanalyse
The Whitebox GAT project is an exciting new open-source GIS project written in Java. Whitebox is as much a philosophical approach to geomatics as it is a GIS/Remote Sensing package.


CV: GIS Data Engineer

○ Maintenance and flight controls for the ​DJI Phantom 3 Professional Quadcopter Compared proprietary ​Agisoft Photoscan​ software to open source structure-from-motion alternatives - ​Bundler SfM​ and ​Meshlab

GIS-Analyst
U.S. Department of Defense (USDoD) - Northrop Grumman Corporation West Point Military Academy, West Point, NY 10996

● Create digital and print maps for the Department of Public Works with projects in many disciplines, such as maintenance, master planning, fire safety, infrastructure, utilities, and environmental management

● Performed GPS data collection using Trimble DGPS and Pathfinder Software

● Feature digitization and geo-rectification using high resolution aerial imagery

● ArcSDE geodatabase management and extensive CAD drawings database upkeep

● Department of Public Works GIS website management

● DWG to SHP file conversion

● Wide format plotter/scanner maintenance

Intern
Intelligent Robotics Group (IRG)
Planetary Analogue Terrain Laboratory (PATLab), Aberystwyth University, Aberystwyth, UK | ​map

● Radiometric Correction of the Aberystwyth University Panoramic Camera (PanCam) emulator using dark-frame subtraction and flat-field correction techniques (Tungsten Integrating Sphere)

● Determined spectral signatures of mineral samples using digital spectroscopy

● Contributed to further research for the ESA's proposed 2018 ExoMars Mission

​January 2012 - February 2012

M.Sc. Remote Sensing and GIS ​August 2011 &ndash September 2012

Aberystwyth University, Aberystwyth, United Kingdom | ​map

● Received the Aberystwyth International Excellence Scholarship

● Relevant Courses: ​Spatial Data Acquisition, Geographic Information Systems, Remote Sensing,

Information Technologies, Remote Sensing Issues

B.S. Cartography and GIS ​magna cum laude September 2009 &ndash December 2011

Salem State University, Salem, MA, United States | ​map

● Graduated with honors - GPA 3.63

● Received the J. Michael Ruane Award for Excellence in Digital Cartography

● Inducted into Gamma Theta Upsilon, Geography Honor Society

● Relevant Courses: ​Cartography, Advanced Computer Cartography, Quantitative Geography, GIS,

Advanced GIS, Remote Sensing, Geography of Europe, Geographic Research, Air Photo Interpretation, Land Use Planning and Analysis, Calculus I, Physics I, Physics II, Engineering Tools

Minor, Political Science and Government ​August 2007 &ndash May 2009 Gordon College, Wenham, MA

Berufliche Entwicklung

2019 Spatial Data Science Conference ​October 16, 2019 Columbia University, NY | ​map

● Comprised of presentations by numerous organizations using Spatial Data Modelling, including Facebook, Airbnb, WeWork, Salesforce, Uber and many others.

2017 Fall NEARC Conference ​November 5 - 8, 2017 Newport, RI | ​map

● Attended the Northeast Arc User Group Conference in Newport, RI.

● Consisted of user seminars, Esri technical sessions, and discussions about ArcGIS Enterprise

2017 ArcGIS User Seminar ​March 02, 2017 Albany, NY | ​map

● Attended Esri&rsquos 2017 ArcGIS User Seminar in Albany, NY.

● Learned tips and tricks directly from Esri experts, saw best practice demonstrations for Esri apps, and discovered what&rsquos new in ArcGIS version 10.5

2015 UAS Workshop ​May 19 - 21, 2015
USGS Headquarters, Reston, VA | ​map

● Attended the 2015 Unmanned Aerial Systems (UAS) Workshop at the USGS Headquarters in Reston, Virginia.

● Developed better understanding of UAS policy and regulation as well as UAS technology and best practices.

2014 Fall AGU Conference ​December 15 &ndash 19, 2014 Moscone Center, San Francisco, CA | ​map

● Attended the 2014 Fall American Geophysical Union Conference in San Francisco as a USGS co-author

● Developed greater knowledge and understanding of current and future research topics for many fields of scientific study.

2014 Piping Plover and Least Tern Workshop ​February 3-6, 2014

National Conservation and Training Center, Shepherdstown, WV | ​map

● Attended a three-day workshop presented by the US Fish and Wildlife Service to engage in conservation efforts for Piping Plover and Least Tern coastal nesting habitats.

● Developed greater knowledge of coastal bird species and explored improvements in GIS and remote sensing techniques for habitat mapping.

Software Carpentry Workshop ​November 14 - 15, 2013 Northeast Fisheries Science Center, Woods Hole, MA | ​map

● Attended a two-day Software Carpentry workshop to further develop core skills needed to be successful within a small research team.

● Developed a better understanding of the Unix shell, Python, Git and Github, and SQL.

Notable software and hardware that I have used at some point in my career. Plus some relevant skills.

● Esri ArcGIS (Desktop/Server/Online/Enterprise)

● Python(2.7+, 3+)
● SQL
● Javascript
● HTML5,XML, JSON ● AJAX, ASP

● (Geo)Pandas
● SQLAlchemy
● . Too many Python modules
● Kafka
● Trifacta
● Spatial Analysis/management
● Probabilistic Modelling (Bayesian Networks)
● Problem Solving

● Remote Sensing (Multi/Hyperspectral/IR Aerial/Satellite Imagery, Lidar, SAR,GPR, GPS)

● Radiometry/Photometry (Tungsten Integrating Sphere)

● Optical Spectroscopy (Jaz Series spectrometer)

● Unmanned Aerial Systems (UAS) ● Trimble DGPS
● Digital photography (DSLR)

● Surfer by Golden Software

● jQuery JS API (including UI and Mobile)

● Bootstrap
● Dojo (AMD)
● Openlayers JS API
● ArcGIS JS API
● Leaflet JS
● Google Maps JS API ● RESTful API

● Pannellum ​JS API ● Materialize
● Responsive design

● Git (Github, Gitlab, Bitbucket) ● AWS S3
● Subversion (SVN)
● Metadata (ISO, SDSFIE)

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Please note that the posting of academic positions is free of charge. All you need to do is email us your job description and we will post it for you.

Spacelinks is based in France so the following European Union regulations regarding electronic commerce apply:
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For sales enquiries and general information, you can call us on +33(0)622757477.
Support is available Mon-Fri on +33(0)622757477 or via email. Out-of-hours support is provided only via email.

Please also note that we are located in France. Our normal office hours are 09:00 to 18:00 Monday to Friday. France timezone is GMT+1.

We are very serious about our job seekers privacy so only legitimate recruiters and employers are eligible for a recruiter account. All subscriptions requests will be manually approved and recruiter accounts constantly monitored. Users who enter inaccurate or incomplete information will not gain access to post jobs or search resumes. Sharing of login details with a third party will result in the suspension of the recruiter's account with no subscription refund.


9 - Satellite data: big data extraction and analysis

Over the last few years the remote-sensing (RS) program has seen great improvement of space- and airborne RS sensor systems for several science and application studies. The Indian Space Programme has been conducted with a key objective of national development. In addition, the series of earth observation systems are launched in both geo and polar synchronous orbits starting from the Bhaskara. Moreover, a large amount of passive and active sensors is detected in the microwave and optical spectral regions, which provides valuable data at various spatial resolutions for atmospheric and land-ocean applications. However, the satellite observations during the human- and natural-induced hazards become critical to protect the global environment, attained sustainable development, and mitigating disaster losses. Nowadays, India has the world’s largest constellation of the RS satellites, which is utilized for the resource management with integrated planning of national development. This chapter presents some basic ideas of RS data, sensors, data characteristics, data resolution characteristics, and data representation. In addition, data mining and their types are highlighted with some of the future developments for enhancing the scientific study of satellite data.


This report contains data layers (or themes) that can be used to create views of the sidescan-sonar imagery. Enhanced grayscale GeoTIFFs produced from the NOAA sidescan-sonar surveys are provided in geographic and Universal Transverse Mercator (Zone 19). Supplied vector data consists of a polygon data layer that provides the coastline for the Massachusetts project area.

Data layers are provided with geographic coordinates to allow the data to be integrated into a GIS (Geographic Information System). A GIS is defined as a system of hardware and software to support the display, manipulation, and analysis of spatial data for mapping and complex data solving. This integrated package provides researchers with the ability to integrate, analyze, and map data sets, and support the process of making economic and social policy decisions regarding the environment.

Data layers archived here should not require additional processing to be utilized within the Environmental Systems Research Institute's (ESRI) ArcView and ArcGIS software. This does not mean that a user will not wish to do additional processing, especially if utilizing a different GIS software package or spheroid, but this effort is not necessary simply to utilize the data in its minimum archive format.

For those who do not have the ESRI software or a compatible GIS data browser available on their computer, a free viewer, ArcExplorer, is available from ESRI. Please note that the ArcExplorer software must be used with the Microsoft Windows operating systems. The key functionality of ArcExplorer is the viewing of spatial data. The user will need to add the selected data layers by using ArcExplorer's add data Taste.

Each GIS data layer from this publication is cataloged and described below for easy access. The individual data layers include the GeoTIFF, grid, or shapefile name (for example, h11079_utm19_1mrsss.tif), which is linked to a browse graphic showing the data layer extent and coverage. Selecting the data layer name will result in the browse graphic being displayed in a separate browser window.

When this report is accessed from the DVD-ROM, the top level contains an ArcView project file (ofr2008_1196.apr) created in ArcView 3.3 and an ESRI ArcMap document (ofr2008_1196.mxd) created in ArcMap 9.2 but saved as an ArcMap 9.0/9.1 document to make it accessible by older versions of the software.

Federal Geographic Data Committee (FGDC) metadata for the individual data layers is provided in HTML, FAQ, and text versions. Selecting associated metadata files from the table below will open the information in a new browser window.

A compressed, downloadable, archive ZIP file containing the components of the ArcView shapefile for each data layer is also provided. Compressed downloadable files were created by the Windows program WINZIP v. 8.0. Users who do not have software capable of uncompressing the archived ZIP files may obtain a free version of the software from Winzip Computing, Inc. oder Pkware, Inc.

SIDESCAN-SONAR IMAGERY

h11076_ geo_1mrsss -- Enhanced 455-kHz sidescan-sonar imagery of NOAA survey H11076 (geographic)

h11076 _utm19_1mrsss -- Enhanced 455-kHz sidescan-sonar imagery of NOAA survey H11076 (UTM, Zone 19)

h11079_ geo_1mrsss -- Enhanced 455-kHz sidescan-sonar imagery of NOAA survey H11079 (geographic)

h11079 _utm19_1mrsss -- Enhanced 455-kHz sidescan-sonar imagery of NOAA survey H11079 (UTM, Zone 19)

BASISKARTENDATEN

US-Innenministerium | U.S. Geologische Befragung
URL: https://pubs.usgs.gov/of/2008/1196/html/catalog.html
Seite Kontaktinformationen: Kontakt USGS
Page Last Modified: Wednesday, December 07, 2016, 09:36:57 PM


Geographisches Informationssystem

This report contains Geographic Information System (GIS) data in both vector and raster format. The vector data are provided in shapefile format compatible with ArcView and ArcGIS software from Environmental Systems Research Institute, Inc. (ESRI). These data are in the Geographic, WGS84 coordinate system. The raster data are provided in GeoTIFF format and ESRI binary grid format. These raster data are provided in both the Geographic, WGS84 coordinate system and a Universal Transverse Mercator (UTM), Zone 19, NAD 83 projection. Data layers archived here should not require additional processing to be used in ESRI software.

For users who do not have the ESRI software or a compatible GIS data browser available on their computer, a free viewer, ArcExplorer, is available from ESRI. The key functionality of ArcExplorer is the display of spatial data. The user will need to add the selected data layers by using ArcExplorer's "add data" button.

Daten Beschreibung

This report includes links to several data layers (or themes) that can be used to create views of the study area offshore of southeastern Massachusetts in central Nantucket Sound. GeoTIFFs der Bathymetrie werden als farbige Reliefbilder mit Schummerung bereitgestellt. ArcRaster binary grids of the multibeam bathymetric data are included at a 1-meter resolution.

Ancillary vector data consist of (1) polygon data layers that provide base maps of the coastline for the Nantucket Sound GIS project area, an outline of the survey area, an interpretation of sea-floor sedimentary environments, and an interpretation of sea-floor features and (2) point data layers of the sediment data and locations of bottom photos. Die fotografischen Daten werden im JPEG-Bildformat mit mittlerer und voller Auflösung bereitgestellt.

Jede GIS-Datenschicht aus dieser Veröffentlichung ist unten katalogisiert, um einen einfachen Zugriff zu ermöglichen. The individual data layers are described below and include the GeoTIFF, grid, or shapefile name (for example, h12007_1mmb_utm19.tif), which is linked to a browse graphic showing the data-layer extent and coverage. Die Auswahl des Datenschichtnamens führt dazu, dass die Browse-Grafik in einem separaten Browserfenster angezeigt wird.

The top level of this report on the DVD-ROM contains an ArcView project file (h12007.apr) created in ArcView 3.3 and an ESRI ArcMap document (h12007.mxd) created in ArcMap 9.2, but saved as an ArcMap 9.0/9.1 document to make it accessible to older versions of the software.

Federal Geographic Data Committee compliant metadata for the individual data layers are provided in HTML, FAQ HTML, and text versions. Selecting associated metadata files from the table below will result in the information being displayed in a separate browser window.

Eine komprimierte (.zip), herunterladbare Archivdatei mit den Komponenten des Shapefiles, Rasters oder Bildes für jede Datenschicht wird ebenfalls bereitgestellt. Compressed, downloadable files were created by using the Windows program WINZIP v8.0. Users who do not have software capable of uncompressing the archived files may obtain a free version of the software from Pkware, Inc (2011).

BATHYMETRISCHE BILDER

NAME UND BESCHREIBUNG DER DATENSCHICHT

h12007_1mmb_geo -- full-color, hill-shaded multibeam bathymetric imagery of NOAA survey H12007 (geographic, WGS84) generated from the 1-meter grid

h12007_1mmb_utm19 -- full-color, hill-shaded multibeam bathymetric imagery of NOAA survey H12007 (UTM, Zone 19, NAD 83) generated from the 1-meter grid

BATHYMETRISCHE GITTER

NAME UND BESCHREIBUNG DER DATENSCHICHT

h12007_geo -- 1-meter bathymetric grid of the multibeam bathymetry from NOAA survey H12007 (geographic, WGS84)

h12007_utm -- 1-meter bathymetric grid of the multibeam bathymetry from NOAA survey H12007 (UTM Zone 19, NAD 83)

VERIFIZIERUNGSDATENSCHICHTEN

NAME UND BESCHREIBUNG DER DATENSCHICHT

2011_006_crseddata -- locations and sediment grain-size analysis data (provided in shapefile, text, and Excel (.xls) formats) for samples collected during USGS cruise 2011-006-FA for verification of NOAA survey H12007 (geographic, WGS84)

2011_006_crbotphotos -- locations of bottom photographs (provided in shapefile, text, and Excel (.xls) formats) collected during USGS cruise 2011-006-FA for verification of NOAA survey H12007 (geographic, WGS84)

2010_006_crphotographs -- bottom photographs in two resolutions collected during USGS cruise 2011-006-FA for verification of NOAA survey H12007 (geographic, WGS84)

INTERPRETIVE DATENSCHICHTEN

NAME UND BESCHREIBUNG DER DATENSCHICHT

h12007_sedenv -- interpretation of the sedimentary environments from NOAA survey H12007 (geographic, WGS84)

h12007_interp -- interpretation of the sea-floor features from NOAA survey H12007 (geographic, WGS84)

BASEMAP DATA

NAME UND BESCHREIBUNG DER DATENSCHICHT

nos80k -- digital vector shoreline shapefile for the Nantucket Sound GIS project area (geographic, WGS84)

h12007outline -- boundary of NOAA survey H12007 (geographic, WGS84)

Zip
(46 KB)

NAVIGATION DATA LAYER

NAME UND BESCHREIBUNG DER DATENSCHICHT

2011_006_hypack -- all text files of the raw GPS navigation for USGS cruise 2011_006-FA during June 2011

Individuals interested in accessing the NOAA Descriptive Report, which contains descriptions of survey operations, can view it at h12007_dr.pdf.

Individuals interested in accessing the NOAA Data Acquisition and Processing Report, which contains detailed descriptions of the data-acquisition and data-processing methods, can view it at OPR-B356-TJ-09.pdf.


This report contains several data layers (or themes) to create a geographic planar view of the Long Island Sound region. Data layers have geographic coordinates to allow the data to be integrated into a Geographic Information System (GIS). A GIS is defined as a system of hardware and software to support the display, manipulation, and analysis of spatial data for mapping and complex data solving. This integrated package provides researchers the ability to integrate, analyze and map the various data sets to help with economic and social policy-making decisions regarding the environment.

This project has used the Environmental Systems Research Institute's (ESRI) ArcView und ArcGIS software as its Geographic Information System (GIS) mapping tool. Data layers archived here should not require additional processing to be utilized within the ESRI software. A user may wish to do additional processing, especially if utilizing a different GIS software package or spheroid, but additional processing is not necessary to utilize the data in its archive format.

The vector data consist of a polygon data layer, nos80k, that provides the coastline for the Long Island Sound GIS project area.

For those who don't have the ESRI software or a compatible GIS data browser available, a free viewer, ArcExplorer, is available from ESRI hier. Please note that the ArcExplorer software is limited to the Microsoft Windows operating systems. The key functionality of ArcExplorer is the viewing of spatial data. The user will need to add the selected data layers by using ArcExplorer's add data button.

Jede GIS-Datenschicht aus dieser Veröffentlichung ist unten katalogisiert, um einen einfachen Zugriff zu ermöglichen. The individual data layers are described below and include the shapefile name (for example, Texture) which is linked to a browse graphic showing the data layer extent and coverage. Selecting the data layer name will result in the browse graphic being displayed in a separate browser window.

Eidgenössisches Geodatenkomitee (FGDC) metadata for the individual data layers is provided in three versions (HTML, FAQ, text). Selecting associated metadata files from the table below will open the information in a new browser window. A 'zip' compressed, downloadable archive file containing the components of the ArcView shapefile for each data layer is also provided. Compressed downloadable files were created using the Windows program WINZIP v8.0. For those users who do not have software capable of uncompressing the archived zip files, they may obtain a free version of the software from Winzip Computing, Inc. oder Pkware, Inc.


[GSoC2019|PlaneSpotting|Shoumik] Introduction: Self – Synchronisation

My name is Shoumik Dey. I am currently a second year student at Manipal Institute of Technology, India. I preserve strong interest in aviation, aeromodelling and maybe this is the reason that I have chosen to work on this project, this summer, for Google Summer of Code 2019.

Sie finden mich auch hier:

This is the first blog post for this project. This post will describe the work done so far, the current outcomes, hurdles faced and also they were/can be be solved.

Einführung

‚ADS-B‘ stands for Automatic Dependent Surveillance–Broadcast. The aircraft automatically brodcasts each frame on the 1090MHz frequency periodically which contains navigational data, such as, location, altitude, airspeed etc.

All ADS-B frames do not contain location information in them, therefore the ultimate goal of this project can be described in two parts:

  • Self-syncronisation of the ground stations in focus without an external agent.
  • Determining the location of the aircraft when location data is not received using multi-lateral positioning

Self-synchronisation

The current and widely used method of synchronising the clock of any ground based station is by using GNSS(Global Navigation Satellite System)-receiver interrogation. The local clocks gets aligned with the atomic clocks in the satellite.

But in this case, the synchronisation takes place by calculating the actual point of time when an aircraft broadcasts a message. This serves as the reference time at all ground stations, and since this time value is same all over, hence all the stations become self-synchronised.

Data required for self synchronisation:

  • Time of arrival of the message at the ground station
  • Time difference of arrival at that station.

Calculating the time difference of arrival(TDOA):

  1. The receiver provides the time at which the frame(with location) is received.
  2. The time of travel of the frame is calculated by using simple math and that is subtracted from the time of arrival.

where x1, y1, z1: Latitude, longitude and altitude of ground station x2, y2, z2: Latitude, longitude and altitude reported by aircraft.

Data that we have for self-synchronisation:

We have decided on using dump1090 for generating the ADS-B messages from the IQ stream as recorded by the SDR radio. Dump1090 provides the mlat(multilateration) data in avr format. The first 6 bytes of the message provides the sample position of the last bit of that message.

Next, we shift the sample position record from the last bit of the message to the first bit.

Typical recording of a 112 bit ADS-B message Typical recording of a 56 bit ADS-B message

As we can see, the length of the messages is exactly half of each other.

The sample position reported by dump1090 is exactly 240 samples ahead of the preamble (You can see the preamble at the beginning, by 4 spikes in the signal).

So, the sample position is taken back by 240 samples for both the cases to reach the beginning of the preamble.

  • Start time of the stream
  • Sample position of the beginning of the message in the stream.

Therefore the time of arrival(TOA) can thus be calcualted.

Work done so far

  • A plugin to import the mlat output of dump1090 (ADS-B raw) has been created, which imports the message and the sample position into the main program
  • The raw data is reorganised in our suitable format and terms.
  • With each frame present( for 112 bit frames as of now)
    • Determination of the type of frame and it’s content
    • Decoding those data present in that frame

    Next up….

    The next blog post will contain the implementation of the calculation layer of the project. In this layer, the data in the frames will be processed and information such as position, velocity, altitude will be covered.

    The post will also contain the unusual findings and irregularities that were found in the stream and how we have decided to deal with it.


    3 Antworten 3

    You need different layer groups. I do it this way:

    where setMapType is a function that I call with the necessary string attribute when I want to change the style. map is my ol.Map variable.

    You might arrange the layer groups in an array, and access them by name as you did already with the layers instead of the if/else construct I used. But I have only 2 different layer groups.

    not directly an answer, but might be helpful for you or others:

    to change the layer by using the name of the visible layer use:

    Here a JSfiddle to see what I mean.

    I'm working on something similar using Bootstrap. This isn't "simpler", but it should be along the lines of what you're looking for.

    So first in the HTML, I have this within my right sidebar for the basemaps:

    Under the div where is where I dynamically add my basemap radio buttons.

    I declared my basemaps in a similar fashion yours with type: 'base'. Once I've completed the initializing the map and layers, I call a javascript function to add the layers to the sidebar panel and also bind a radio button change event so the basemap changes to what's selected:

    As my code indicates, I also have a Bootstrap compatible slider which can adjust the basemap opacity.

    If you can use what I've written, you should be able to modify it for a dropdown list in the sidebar vs using radio buttons. As I had developed a page previously using jQuery mobile with radio buttons for basemap selection, I just adapted that code for Bootstrap and OpenLayers 3. Just for info, OL3 version is 3.14.1, Bootstrap is 3.3.6, jQuery is 1.11.3.


    SAGA GIS

    No meetings today, but I couldn't even find time to update the blog!! We have many projects going on and it's been a long day. Anyway, enough crying. The girlfriend and I are off to the Great Texas Balloon Race here in Longview. That is the largest hot air balloon event in Texas and it should be a good time. When it gets dark tonight they do what they call the balloon glow which is supposed to be beautiful. Habe ein schönes Wochenende.

    "SAGA – System for Automated Geoscientific Analyses- is a hybrid GIS software. The first objective of SAGA is to give (geo-)scientists an effective but easy learnable platform for the implementation of geoscientific methods, which is achieved by SAGA's unique Application Programming Interface (API). The second is to make these methods accessible in a user friendly way. This is mainly done by the Graphical User Interface (GUI). Together this results in SAGA's true strength: a fast growing set of geoscientifc methods, bundled in exchangeable Module Libraries.The figure shows SAGA's system architecture. SAGA is written in the widespread and powerful C++ programming language and follows an object oriented approach. Moreover it relies on the GNU Public License, which means it is an open source project. All this designates SAGA to be a first choice tool for everybody who works in the field of geosciences, in particular for those who want transparent state of the art methods." Check it out at http://www.saga-gis.uni-goettingen.de/html/index.php.

    2 comments:

    I am working on getting a Virtual Pipeline model using saga with a database/gis program which is fairly obscure (PICS). I have a question if anyone would like to lend an ear.

    I have a pipeline 128 miles. The line crosses two state planes and two utm's. Using saga we grab .dems from tnris to create the VPM. My challenge is to figure out why in SAGA the shapefile for the line is not being overlayed onto the .dems from tnris. I am assuming the .dems are correct and my shapefile has issues. We use arcgis to create the shapefile and have it in NAD 83. A PICS tech loads this shape into SAGA and then loads the .dem. The shapefile seems correct in ArcMap but for some reason isn't read correctly or is errored in .prj file perhaps.

    Another spin-off question would be how does saga read the .prj file and what does it do with in?

    I'm glad to know that you use C++ programming language its the best ever made.


    Schau das Video: WebGIS Development from scratch using Geoserver, Openlayers 6 and Postgis