OpenStreetMap
Реки Сахалина
Posted by Xmypblu on 12 December 2016 in Russian (Русский). Last updated on 19 December 2016.
Примерно так выглядят 5-10% рек и ручьев Сахалинской области
по сравнению с соседними регионами, теперь выглядит неплохо,
если не смотреть в сторону Японии…
* Все картинки кликабельны
Год назад сгорел комп и появилось время на чтение документации и форума Gis-Lab.
Давно собирался разобраться, что за зверь - GRASS GIS и как его хотя бы запустить…
В течении года пробовал разные подходы, настройки, аддоны и версии GRASS GIS - короче, развлекался по полной.
Так как уже почти 2 года сижу на Ubuntu, каждый шаг превращался в мини-квест… в целом забавно, но местами выбешивает.
В качестве цели ставил себе задачу - пройтись по Сахалину и геокодировать реки, без детальной прорисовки.
Кстати, можно обойтись и без GRASS GIS для этой задачи.
По наводке gamm с форума Gis-Lab, можно воспользоваться Whitebox GAT
http://www.uoguelph.ca/~hydrogeo/Whitebox/download.shtmlалгоритм расписан на gis.stackexchange.com
http://gis.stackexchange.com/a/113645
Из источников данных использовал:
Государственный каталог географических названий (ГКГН)
генпланы и СТП (у меня) https://cloud.mail.ru/public/bf9fa72b7373/ДФО
генпланы и СТП (у Jake Strine) https://cloud.mail.ru/public/bc5a62323e39/ДФО
схемы лесоустройства http://les.admsakhalin.ru/?page=950
SRTM:
Полученный в итоге GPX использовал в качестве направляющих и подсказок, а порой и в качестве ограничителей детализации… как по минимуму, так и по максимуму. Что особенно заметно на верхней половине острова.
Конечно, пробовал результат обработки SRTM и в SHP выгружать, а его открывать в JOSM с помощью плагина opendata. Там сразу встает ряд проблем, которые хотя и можно решить, но в итоге тратишь столько сил и времени, что обрисовать в ручную и проще, и гораздо быстрее.
Хотя… есть пара трюков, если сильно озадачится.
Потратив некоторое время на изучение wiki и написав несколько скриптов под разные задачи, подбор параметров стал проще и быстрее.
Во время различных экспериментов, обратил внимание, что подобрав параметры площади водосборного бассейна, можно получить что-то похожее на пирог региона для http://mapcraft.nanodesu.ru/.
Что отлично подходит для мапинг-пати по отрисовке гидрографии или дорог во всем регионе.
Черновой вариант пирога, что получился у меня
Набор файлов, что были использованы для создания картинок:
https://yadi.sk/d/uBulKlZI3398ge
включая файл GPX всех дорог Сахалинской области:
https://yadi.sk/d/i5-6097Y3396sF
В районе Александровск-Сахалинск - Тымовское отрисовал часть лесных дорог, но остров покрыт ими полностью… есть чем заняться.
Спасибо за мотивацию, идеи и переводы:
UPDATE (2016.12.19): выложил в папку с файлами
- исходник первой картинки в формате *.XCF
- скрипты на Python 2.* для GRASS GIS 7.* - для создания речной сети в формате *.GPX и для создания “пирога” в формате *.SHP
- анимированную гифку… из-за “упитанности” (57 Мб) её не приняли в Я.Фотки
Discussion
Comment from imagico on 12 December 2016 at 15:26
That looks interesting but if i understand it correctly you are inferring the hydrographic network from relief data at least initially without any confirmation that a waterway actually exists there.
May i advise a bit of caution here. If you cross check with imagery afterwards that is fine (and having a pre-generated network to start with is probably very useful). But without any visual confirmation this can lead to pretty large errors like here:
http://mc.bbbike.org/mc/?lon=142.895006&lat=52.311073&zoom=14&num=3&mt0=bing-satellite&mt1=mapnik&mt2=mapbox-satellite
Even in areas where no high resolution imagery exists this can be avoided by using available images.
Comment from BushmanK on 12 December 2016 at 17:06
@Xmypblu, вот это обсуждение вы, вероятно, пропустили: https://forum.openstreetmap.org/viewtopic.php?pid=419475
Comment from siberiano on 12 December 2016 at 17:30
Офигеть. А есть скрипты для обработки этого на Grass GIS?
Comment from siberiano on 12 December 2016 at 17:30
И вопрос, как рисовали картинки синие для поста?
Comment from BushmanK on 12 December 2016 at 17:43
@siberiano, “синие картинки” можно нарисовать с равным успехом в любом растровом или векторном редакторе (предварительно экспортировав геоданные в понимаемый им формат), если умеешь им пользоваться. Если не умеешь, как всегда, ничто не поможет, кроме как научиться.
Comment from Xmypblu on 13 December 2016 at 13:21
@imagico ok
@BushmanK по ссылке, на что-то конкретное должен обратить внимание?
Тема обсуждения там слишком широкая.
@siberiano картинки делались в QGIS, дальше делал послойно скриншоты и минимально обрабатывал в GIMP. Могу выложить XCF первой картинки, например.
К сожалению, Inkscape с трудом импортировал речную сеть Сахалина и стал глючить при экспорте в растр. Решения проблемы я не нашел, к сожалению…
По поводу скриптов - предлагаю обмен ;) на консультации по Django… пару вопросов (не по коду) не знаю как загуглить.
А если серьезно, то ближе к ночи могу закинуть пару скриптов для GRASS GIS 7, к уже выложенным файлам. Для создания речной сети в виде GPX и создание “пирога” региона в виде SHP
Comment from BushmanK on 13 December 2016 at 16:00
@Xmypblu, про обсуждение по ссылке - это я к тому, что автоматическая генерация водотоков на форуме обсуждалась, соответственно, можно было, по крайней мере, упомянуть это там и обсудить.
Что касается втягивания речной сети в Inkscape - предварительно нужно генерализовать данные. В QGIS это делает модуль Generalizer, в GRASS - v.generalize.
Comment from Xmypblu on 13 December 2016 at 21:48
выложил скрипты
@BushmanK я и сейчас в терминологии не силен, а тогда вообще непонятно, что надо было спрашивать и про что.
Comment from BushmanK on 13 December 2016 at 22:56
@Xmypblu, ну, за вопрос “а можно ли как-то автоматически вычислить положение рек и ручьев по SRTM” вас бы точно никто не съел.
Собственно, касательно данного “импорта”, хотел добавить, что очень надеюсь, что у вас source подробно расставлен на самих объектах, чтобы можно было понять, что они автоматически сгенерированы и если кто будет корректировать участки - соответственно, можно было бы проставить указание на Bing или что-то еще.
Есть еще одно развлечение - взять модель местности более высокого разрешения и попробовать ее интерполировать (сгладить) разными способами, а потом попытаться что-нибудь сгенерировать по ней. Но тут, конечно, очень много всего делается по ощущениям.
Comment from Xmypblu on 19 December 2016 at 15:03
хм… псевдо-статистика от “Яндекс.Фото”,
за неделю они насчитали паразитного трафика на 14500 просмотров
…но все равно - рост просмотров есть, по сравнению с предыдущими годами.