Veel

QGIS-i API abil saate punktide koordinaadid kaardilõuendilt hankida

QGIS-i API abil saate punktide koordinaadid kaardilõuendilt hankida


Püüan luua pistikprogrammi, mis kõigepealt jäädvustab kaardi koordinaadid.

Olen proovinud kohandada selles postituses selgitatud kaardivahendit: Kuidas QGIS-is programmeeritavalt kontrollida hiire klõpsamist

Põhifunktsiooni jaoks kasutatav kood on allpool:

def canvasReleaseEvent (ise, sündmus): # Hankige klõps x = event.pos (). x () y = event.pos (). y () canvas = self.canvas canvas.mapRenderer (). setProjectionsEnabled (True) lõuend .mapRenderer (). setDestinationCrs (QgsCoordinateReferenceSystem (27700)) espg = canvas.mapRenderer (). destinationCrs (). authid () point = self.canvas.getCoordinateTransform (). toMapCoordinates (x, y)

Kahjuks naaseb punkti printimisel alati väärtus (0,0). Olen proovinud erinevaid viise punktide crs seadmiseks, kuid ükski neist ei toimi. Mida tuleb selle toimimiseks teha?


See peaks seda tegema:

klassi PointTool (QgsMapToolEmitPoint): def __init __ (ise, lõuend): QgsMapToolEmitPoint .__ init __ (ise, lõuend) def canvasReleaseEvent (self, mouseEvent): qgsPoint = self.toMapCoordinates (mouseEvent.pos ()) print ('x:', qgs .x (), ', y:', qgsPoint.y ())

Kuna teie küsimus on tõenäoliselt selle postituse duplikaat.


Juurdepääs kaardi lõuendile, kaardi ühikute muutmine ja kihtide kaudu kordamine

Selles eelvaate peatüki jaotises Dünaamiliste kaartide loomine QGIS Pythoni programmeerimise kokaraamatust vaadeldakse, kuidas objekti juhtida kaardilõuendi kaudu, muuta kaardiüksusi ja kuidas kaardikihtide vahel ringi liikuda. QGIS-i georuumiliste protsesside automatiseerimiseks on 140 lühikest ja korduvkasutatavat retsepti. QGIS Pythoni programmeerimise kokaraamat õpetab lugejatele Pythoni ja QGIS-i kasutamist andmete loomiseks ja teisendamiseks, atraktiivsete GIS-visualiseerimiste loomiseks ja keerukate kaardipaigutuste loomiseks.


Seda ei saa kuidagi teha peamise api abil ega peaks proovima, kuna peamine api on mõeldud peamiselt toimetajatele.

Mida soovite, on geokooder, Nominatim. Selle üksikasjad leiate wikist, kuid põhimõtteliselt soovite kasutada sellist päringut:

Mis tagastab XML-dokumendi, kus on loetletud võimalikud vasted ja nende asukohad.

Kui kasutate Pythoni, saate koordinaatide hankimiseks kasutada geokooderi moodulit:


Täpsem kasutamine¶

Aastal Kogumine vahekaart, alajaotis Kogu redaktor pakub piltidele juurdepääsuks kasutatavat pythoni koodi ja võimaldab kasutaja poolt käivitatud koodi täielikku kontrolli. Näiteks võiksime enne kavandamist ja visualiseerimist filtreerida määratud kogu.

Vaadake Earth Engine'i kataloogis olevaid andmekogumeid, klõpsates nuppu . Praegu kaaluge järgmist MOD13Q1 16-päevane taimestikuindeksi toode (https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/MODIS_006_MOD13Q1). Ava Kogu redaktor ja esitage pythoni kood, mis laadib kogu ja rakendab kasutaja määratud pilve varjamise funktsiooni. Tähtis: Lõpliku ImageCollection'i muutuja nimi peab olema imageCollection et plugin saaks sellest aru.


Vaikekonstruktor loob sobimatu QgsCoordinateTransformi.

Parameetrid

allikasallikas CRS, tavaliselt kihi koordinaatide süsteem
sihtkohtCRS, tavaliselt kaardi lõuendi koordinaatide süsteem, haldab õigesti kasutaja nullpunkti teisenduse seadistust. Selle asemel tuleks kasutada konstruktori varianti, mis aktsepteerib argumendi QgsCoordinateTransformContext või QgsProject. Suure tõenäosusega eemaldatakse see konstruktor tulevastes QGIS-i versioonides.
Märkus. Pole saadaval Pythoni köites. Katkestatud: Selle konstruktori kasutamist ei soovitata, kuna see nii ei ole

Konstrueerib QgsCoordinateTransformi teisendamiseks allikas kuni sihtkoht koordinaatide võrdlussüsteem.

The Sisu argument määrab konteksti, milles teisendust rakendatakse, ja seda kasutatakse vajalike lähtepunktide teisenduste arvutamiseks.

Pythoni skriptid peaksid selle konstruktori asemel tavaliselt kasutama konstruktori varianti, mis aktsepteerib QgsProjecti eksemplari.

Hoiatus ÄRGE kasutage QgsCoordinateTransform-objektide loomisel tühja / vaikekonstrueeritud QgsCoordinateTransformContext () objekti. See hoiab ära nullpunkti teisendamise õige käitlemise ja võib põhjustada ebatäpseid teisendusi. Veenduge alati, et objekt QgsCoordinateTransformContext on praeguse koodikonteksti põhjal õigesti otsitud, või kasutage selle asemel konstruktori varianti, mis aktsepteerib QgsProjecti argumenti. Alates QGIS 3.0-st

Konstrueerib QgsCoordinateTransformi teisendamiseks allikas kuni sihtkoht koordinaatide tugisüsteem, kui seda kasutatakse etteantud süsteemiga projekti.

Puudub viide projekti salvestatakse või kasutatakse väljaspool konstruktorit ja seda kasutatakse ainult projekti teisenduskonteksti hankimiseks.

Pythoni skriptid peaksid QgsCoordinateTransformi loomisel kasutama projektieksemplari QgsProject.instance (). See tagab, et kõiki projektis määratletud nullpunktide teisendusi peetakse koordinaatide teisendamisel õigesti kinni. Nt

Konstrueerib QgsCoordinateTransformi teisendamiseks allikas kuni sihtkoht koordinaatide referentssüsteem koos määratud nullpunktide teisendustega (vt QgsDatumTransform).


Läbivaatamine: lähteandmete hankimine OpenStreetMapilt

Andmete hankimine OpenStreetMapist (OSM) pakub rohkem tehnilisi väljakutseid kui andmete sisestamine OSM-i. Andmete sisestamisel OSM-i saate kasutada mitut tüüpi redaktorite valikut. Võite kasutada mis tahes silte, mida soovite, püüdes loomulikult kleepida sildistamise konventsioonidele.

Seevastu OSM-ist andmete hankimisel peate tegelema järgmisega:

  • Ainult vajalike siltide hankimine
  • Vajaliku andmevormingu hankimine
  • Ei koormaks ennast ega serverit liiga palju andmeid küsides

Asja teeb keeruliseks asjaolu, et OSM tagastab andmed oma XML-i struktuuris, mida paljud GIS-rakendused pole kohe loetavad. Seetõttu hõlmab andmete hankimine OSM-ist sageli selle XML-i teisendamist mõnda muusse vormingusse.

OSM-i andmete allalaadimiseks on erinevaid mehhanisme. Lihtsaimad lahendavad väljakutsed, pakkudes viisi soovitud siltide filtreerimiseks, võimaldades teil määrata väljundvormingu ja võimaldades teil nõutavate andmete jaoks määrata geograafilise piiramise kasti, nii et te ei too liiga palju.

Üks kasutajasõbralikumaid GUI-le suunatud viise, mille olen leidnud OSM-i andmete hankimiseks, on BBBike.org-i server. See väike veebipõhine tööriist võimaldab teil interaktiivselt joonistada piirikasti ja määrata soovitud väljundvormingu. Mõne aja pärast saate e-kirja, millel on link andmete allalaadimiseks.

Läbimärgis kasutame siiski OSM-i allalaadimismehhanismi, mis on QGIS-is saadaval OSMDownloaderi pistikprogrammi kaudu. Kuigi see viis on BBBike'i ekstraktiteenusest veidi arenenum, on see kohesem ning võimaldab valitud andmete ja siltide hulga osas suuremat paindlikkust.

OSM-i andmete allalaadimine QGIS-i abil

Uurige allpool olevat pilti Prantsuse Guajaanas asuvast Cayenne'ist. Märkate, et linnas on saadaval üksikasjalikud hoone jalajälje hulknurgad. Oletame, et tahame saada QGIS-i abil nende hoone jalajälgede kuju.

Pange tähele, et soovitud OSM-i andmete filtreerimiseks määratlesime oma kolm olulist teavet:

  • Soovitavad sildid: mis tahes hulknurk, millel on hoonemärgend, asustatud muu kui ehitis = ei (mõnevõrra harvaesinev väärtus, kuid seda kasutatakse aeg-ajalt)
  • Vorming, mida me tahame: shapefile
  • Andmete piiramine, mida me tahame: lihtsalt Cayenne'i linn

QGIS-i eelmises versioonis integreeriti OSM-i andmete allalaadimine põhiprogrammi ja oli saadaval all Vector & gt OpenStreetMap & gt Andmete allalaadimine, see funktsioon on eemaldatud ja nõuab nüüd pistikprogrammi installimist. Positiivne on see, et need pistikprogrammid nõuavad nüüd andmete saamiseks palju vähem samme. Saadaval on mitu pistikprogrammi, mida saab kasutada OSM-i andmete allalaadimiseks. Näitame siin toiminguid OSMDownloaderi pistikprogrammi abil. Jätkake ja installige see pistikprogramm QGIS-i pistikprogrammihaldurist. Selle peaksite leidma jaotisest "Pole installitud". Aktiveerimisel lisab pistikprogramm QGIS-i ühe nupuga tööriistariba: Kui klõpsate sellel, tõstetakse see nupp esile ja saate seejärel kaardilõigus valida ala, mille jaoks soovite OSM-i andmed alla laadida.

Nüüd tehke järgmised toimingud:

  1. Andmete allalaadimiseks looge uus andmekaust, näiteks c: data Cayenne.
  2. QGIS-s alustage uut projekti ja kasutage koordinaatide referentssüsteemi jaoks EPSG: 4326. See on lihtsalt selleks, et kõik QGIS-i kuvatud koordinaadid oleksid WGS84 laius- ja pikkuskraadide koordinaadid.
  3. Lisage projektile OSM-i põhikaart ja seejärel navigeerige Lõuna-Ameerika põhjarannikul Prantsuse Guajaanas asuvasse Cayenne'i. Alloleval pildil olevad koordinaadid aitavad teid, kui teil on probleeme linna kaardilt leidmisega.
  4. Aktiveerige eelmises lõigus kirjeldatud nupp OSMDownloader ning seejärel klõpsake ja lohistage kaardil lõuendil, et valida linnast koosnev ristkülikukujuline ala. See avab allpool näidatud dialoogiboksi OSMDownloader. Kui soovite kasutada täpselt sama ala, mida siin kasutame, muutke laiuse ja pikkuse koordinaatide ülemist ja alumist piiri käsitsi samaks, mis ekraanipildil.

    Joonis 9.8

Vajutage jaotises Salvesta asukoht nuppu Salvesta fail ja navigeerige 1. toimingus loodud kausta. Seejärel kasutage nuppu cayenne.osm failinime jaoks.

Klõpsake nuppu OK, mis käivitab allalaadimisprotsessi. Ilmub edenemisriba ja lõpuks aken, mis teavitab teid allalaadimise lõppemisest.

Joonis 9.9

Oleme nüüd allalaadimise pistikprogrammi kasutanud. Järgmisena lisame allalaaditud .osm-faili koos OSM-i andmetega meie QGIS-i projekti. Selleks saate lihtsalt lohistada faili cayenne.osm Windows File Explorerist QGIS-is kaardilõuendile. .Osm-fail sisaldab erinevat tüüpi geomeetriat. QGIS-i lisatav kiht võib siiski sisaldada ainult ühe geomeetriatüübi funktsioone. Seetõttu kuvatakse teile dialoogiaken, kus peate valima selle geomeetria tüübi. Kuna meid huvitab polügoonide ehitamine, peaksite siin valima "multipolügoonid" ja seejärel klõpsama nuppu OK.

Joonis 9.10

Andmete allalaadimine Overpass OpenStreetMapi päringu API abil

OSM-i andmete otsimise mehhanismi taga on veebiteenuse taotlus. Need taotlused saate saata otse oma veebibrauserist või automatiseeritud programmist, kasutades OSM-i päringu API-d. Nendest API-dest üks võimsamaid nimetatakse Overpassiks. Proovige järgmist.

  1. Kleepige järgmine URL veebibrauserisse ja oodake minut, kuni teid faili salvestamiseks palutakse: Pange tähele, mida see taotleb. See peaks tunduma tuttav.
  2. Kui teil palutakse fail salvestada, salvestage see saidina buildings.osm.
  3. Avage tekstiredaktoris buildings.osm ja vaadake, kuidas kõik Cayenne'i hooned OSM-vormingus XML-il väljendatuna välja näevad.

Nende taotluste automaatseks esitamiseks võite kasutada Pythoni või muid skriptikeeli. Näiteks saate siin Pythoni abil küsida OSM-i kõigi Philadelphia põllumeeste turgude kohta ja salvestada need .osm-faili. (Te ei pea seda koodi käitama).

Pythoni narkomaanide jaoks: ülaltoodud kood kasutab teeki nimega urllib, mis on võimeline esitama veebipäringuid ja lugema vastuseid. Peate lihtsalt esitama päringu URL-i. Selleks, et neid ei tõlgendataks loendi määratlemisena, pääsevad tähemärgid "[" ja "]" kasutades vastavalt järjestusi% 5B ja% 5D, kuid vastasel juhul on päringul sama süntaks kui eespool Cayenne'i hoonete jaoks välja antud . Saadud XML kirjutatakse seejärel faili, kasutades standardset Pythoni kirjutusmeetodit.

Selline skript võib olla kasulik, kui soovite perioodiliselt värskendada ühte või mitut andmekogumit. Skripti võiks kombineerida GDAL-i töötlemisega, et saada andmed teie veebikaardile sobivasse vormingusse. GDAL-i hiljutised versioonid (1.10 ja uuemad) saavad lugeda OSM-i XML-i ja teisendada selle erinevatesse vormingutesse, näiteks GeoJSON või shapefiles. (Olge siiski shapefile'ide suhtes ettevaatlik, sest GDAL koondab enamuse vähem levinud "muudest siltidest" ühte välja, mis lõigatakse ära 256 tähemärgiga, mis on shapefile'i vormingu piirang.)

Hüüumärgina kogu selle geeki lõpus mängige mõni minut graafilise tööriista ülesõiduturboga. See annab teile interaktiivse keskkonna OSM-i päringute esitamiseks ja tulemuste kaardil nägemiseks. Kõik huvitavad tulemused saate salvestada populaarsetesse vormingutesse, näiteks KML-i. See on kasulik, kui soovite OSM-ile lihtsalt ühekordse päringu teha mõne konkreetse funktsioonitüübi jaoks.

OSM-ist andmete hankimise viisi võivad mõjutada mitmed asjaolud ja vajadused. Loodetavasti on see ülevaade pakkunud piisavalt võimalusi, et saaksite teha teadliku otsuse selle kohta, kuidas kõige paremini saada vajalike andmete ulatus ja ulatus. Nüüd läheme tunni ülesandele, kus saate kogemusi asjade teise küljega: andmete sisestamine sisse OSM.


Punktkoordinaatide hankimine kaardilõuelt, kasutades QGIS API - geograafilisi infosüsteeme

Selles õpetuses kasutatakse QGIS 3-d töölaua kaardistamise tarkvara põhitõdede õpetamiseks algajatele, kellel pole varasemat kaardistamiskogemust.

Selle töötoa kohta on saadaval mitu salvestust:

  • 30. aprill 2019 koos QGIS 3.4 UC Davis DataLabi YouTube'i kanaliga
  • 14. aprill 2020 koos QGIS 3.12 UC Davis DataLabi YouTube'i kanaliga
  • 17. juuli 2020 koos QGIS 3.14 QGIS Põhja-Ameerika YouTube'i kanaliga

Peaksite QGIS-i versiooni 3.14 või uuema oma arvutisse alla laadima ja installima.

Andmed, mida selles töötoas kasutame, on saadaval selles Box Folder Online'is.

See sissejuhatava taseme töötuba keskendub põhilistele mõistetele ja oskustele, mis on vajalikud geograafiliste infosüsteemide (GIS) tarkvara kasutamise alustamiseks ruumiandmete uurimiseks ja analüüsimiseks QGIS-i platvormi abil.

Eelnev kogemus QGIS-i ega muu GIS-tarkvara kasutamiseks pole vajalik, kuigi osalejatel peaks olema mugav õppida uusi arvutirakendusi, töötada arvutustabelite põhitõdesid ja hallata / korraldada arvutifaile.

Selle töötoa lõpuks saate:

  • Määratlege GIS ja georuumilised mõisted ning terminoloogia.
  • Teadke erinevust vektori ja rastri andmetüüpide vahel
  • QGIS-projekti korralikult ühendage ja lisage andmeid
  • Tea, kust leida oma andmete atribuudid QGIS-is
  • Tehke QGIS-is põhivalikud ja päringud
  • Sümboliseeri andmeid atribuutide järgi
  • Koguge ekspordiks põhikaart

GIS tähistab kas geoinfosüsteemi või geoinfoteadust, sõltuvalt sellest, milline termini aspekt meid huvitab.

Geograafiline teave Süsteem viitab tavaliselt tarkvarale, nagu QGIS, mida me kasutame ruumiandmete loomiseks ja nende andmete ruumiliste seoste uurimiseks.

Geograafiline teave Teadus on raamistik, mida kasutame andmete vaheliste ruumiliste suhete kohta küsimuste esitamiseks.

Erinevusest on hea aru saada, kuid harva kuulete, kuidas inimesed neid kahte eristavad. Teeme täna mõlemad - töötame tarkvaraga ja esitame küsimusi meie valitud andmekogumite ruumiliste suhete kohta.

QGIS-i veebisaidilt on "QGIS kasutajasõbralik avatud lähtekoodiga geograafiline infosüsteem (GIS), millel on litsents GNU üldise avaliku litsentsi alusel. QGIS on avatud lähtekoodiga georuumide sihtasutuse (OSGeo) ametlik projekt. See töötab Linuxis, Unixis, Macis OSX, Windows ja Android ning toetab arvukaid vektori-, raster- ja andmebaasivorminguid ning funktsionaalsusi. "

QGIS on töölaua GIS. See tähendab, et saate programmi, mis avaneb arvutis aknana, kus on nupud, millel saate klõpsata, vormid, mille saate ülesannete täitmiseks täita, ja see on üldiselt visuaalne interaktiivne kogemus (erinevalt terminali käsurea programmeerimisest). Sageli nimetatakse sellist liidest lühidalt graafiliseks kasutajaliideseks või GUI-ks (sageli hääldatakse "gooey").

QGIS on avatud lähtekoodiga. See tähendab, et kui soovite, on kood teile lugemiseks või muutmiseks saadaval, kuid te ei pea seda tegema. Mis on selle eelis? See tähendab, et igaüks saab parandada, kui midagi on valesti või keegi saab uusi funktsioone lisada. Te ei pea ootama, kuni tasuline arendaja midagi lisab.

QGIS on avatud lähtekoodiga Geospatial Foundationi (OSGeo) ametlik projekt. "Avatud lähtekoodiga georuumiline sihtasutus (OSGeo) on mittetulunduslik organisatsioon, mille missiooniks on soodustada avatud georuumilise tehnoloogia ülemaailmset kasutuselevõttu, olles kaasav tarkvara sihtasutus, mis on pühendatud avatud filosoofiale ja osalusühiskonna juhitud arengule." OSGeo toetab ja abistab avatud lähtekoodiga georuumilisi projekte, mis pakuvad infrastruktuuri ja korraldust ning konverentse ja suhtlusviise laiema avalikkuse ja haridusega.

QGIS on avatud lähtekoodiga kogukonnapõhine GIS-tarkvara, mis võimaldab kasutajatel ruumiandmeid mitmel viisil visualiseerida ja analüüsida. QGIS-i kasutamiseks on palju põhjuseid, kuid siin on mõned:

  • See on jõuline ja võimas töölaua GIS
  • Töötab kõigis suuremates versioonides: Mac, Linux ja Windows
  • Tasuta, kogu juurdepääs (tasulisi lisandmooduleid ega laiendusi pole)
  • Sagedased värskendused ja veaparandused
  • Vastutulelik, entusiastlik kogukond
  • Integreerimine teiste georuumiliste tööriistade ja programmeerimiskeeltega, nagu R, Python ja amp amp PostGIS
  • Juurdepääs analüüsitööriistadele muust väljakujunenud tarkvarast nagu GRASS ja SAGA
  • Natiivne juurdepääs avatud andmevormingutele, nagu geoJSON ja amp GeoPackage
  • Tuleb enam kui 40 keeles, mis muudab suurema hulga kaasautoritega töötamise lihtsamaks
  • Kohalike, osariikide, föderaalsete ja rahvusvaheliste valitsuste kasvav kasutus

Andmetüübid - vektor vs raster vs muud tüüpi ruumiandmed

Ruumiandmetega töötamisel võib tekkida mitu andmeruumiandmete mudelit. Neid kahte, mida tõenäoliselt kõige sagedamini kohtate, nimetatakse vektori- ja rasterandmeteks.

Vektorandmed tähistavad diskreetseid objekte reaalses maailmas koos punktide, joonte ja hulknurkadega andmestikus.

Kui joonistaksite sõbrale oma maja jaoks kaarti, kasutaksite tavaliselt vektorandmeid - teed oleksid jooned, olulise maamärgina kaasatud kaubanduskeskus võiks olla omamoodi ristkülik ja teie maja võiks olla punkt (võib-olla täht või majaikoon).

Rastriandmed tähistavad võrgus olevaid pidevaid välju või diskreetseid objekte, salvestades mõõtmised või kategooriate nimed ruudustiku igasse lahtrisse.

Digifotod on teile juba tuttavad rasterandmed. Kui suumite digifotot piisavalt kaugele, näete, et foto koosneb pikslitest, mis kuvatakse värviliste ruutudena. Pikslid on lahtrid tavalises ruudustikus ja igaüks sisaldab digitaalset koodi, mis vastab värvile, mida seal kuvatakse. Satelliidipildid on väga sarnane olukord.

Selles töötoas kasutame järgmisi andmeid:

  1. San Francisco digitaalne kõrguse mudel (DEM)
  2. Tänavad
  3. Puud
  4. Seismilised ohutsoonid
  5. San Francisco linna piir (rannajoon)

Kõik need andmed saate sellest veebikaustast alla laadida.

Käivitage QGIS ja avage uus projekt

Käivitage QGIS nii, nagu tavaliselt oma konkreetse arvuti opsüsteemis mis tahes programmi avate. See on normaalne, et avamiseks võib kuluda minut.

QGIS-i avanedes võite näha hiljutiste projektide loendit või kui see on uus install, ei pruugi neid olla. Pole tähtis, kumba te näete, sest me tahame alustada uut projekti. Selleks klõpsake nuppu Projekt menüü akna vasakus ülanurgas ja valige Uus - või võite klõpsata valge lehe ikoonil, mis tavaliselt asub Projekt menüü tööriistaribal.

Alustame rastriandmete laadimisega:

  1. Klõpsake nuppu Avage Datta allikahaldur tööriistariba nuppu. Tundub, et kolm kaarti (üks punane, üks kollane ja üks sinine) oleks välja tõmmatud.
  2. Klõpsake nuppu Raster nuppu (see näeb välja nagu kontrolllauale) Andmeallika haldur aken.
  3. Klõpsake nuppu ".", Seejärel navigeerige kohta, kuhu oma töökoja andmed salvestasite, ja valige DEM_SF.tif faili.
  4. Klõpsake nuppu Avatud.
  5. Lõpuks klõpsake nuppu "Lisa" ja peaksite nägema, et mustvalge rasterpilt ilmub kaardil lõuendil dialoogi all, milles töötate.

Võite lahkuda Andmeallika haldur aken on avatud, et saaksime veel andmeid lisada.

Shapefiles on väga populaarne vektorandmete vorming. Laadime oma shapefile'i andmed.

  1. Aastal Andmeallika haldur, klõpsake nuppu Vektor vasakul.
  2. Aastal Allikas jaotises klõpsake "." ja navigeerige kausta, mis sisaldab teie vektorandmeid.
  3. Hoides klõpsamise ajal klaviatuuri nuppu Ctrl all, valige StreetCenterlines.shp, SeismicHazardZones.shpja Shoreline.shp. Seejärel klõpsake nuppu Avatud.
  4. Aastal Andmeallika haldur klõpsake Lisama.

Punktandmete hankimine CSV-faili on üsna tavaline, eriti kui ruumiandmeid tähistatakse laius- ja pikkuskraadide koordinaatidega. CSV tähistab komadega eraldatud väärtust. Tavaliselt on need tabeliandmed, kus tabeli iga lahtri serva tähistab koma. Mõnikord kasutavad inimesed koma asemel erinevat tähemärki, näiteks semikoolon, vaheleht või piip. Lahtrite serva tähistamiseks kasutatavat tähist nimetatakse eraldajaks. Kui failil on näiteks vahekaardid eraldajana, nimetaksite seda faili vahekaardiga eraldatud failiks.

  1. Aastal Andmeallika haldur, klõpsake nuppu Piiratud tekst vasakul. Pange tähele, et ikoon on koma.
  2. Kõrval Faili nimi tekstiväljal klõpsake nuppu "." ja seejärel navigeerige oma Tänavapuu_kaart.csv fail ja klõpsake nuppu Avatud.
  3. Aastal Failiformaat jaotises jätame vaikevaliku CSV (komaga eraldatud väärtused), kuid kui teil oleks mõne muu eraldajaga fail, saaksite eraldajat muuta, kasutades Kohandatud eraldajad.
  4. Aastal Salvestiste ja väljade valikud jaotises veenduge Esimesel kirjel on väljade nimed on kontrollitud. Kui teie andmetel ei olnud tabeli päiseid, soovite selle ruudu tühistada.
  5. Aastal Geomeetria määratlus jaotis näitab, millist geomeetriat meil on. Meie jaoks valige Punkti koordinaadid ja X väli, valige "Pikkuskraad" ja Y väli vali "Laiuskraad".
  6. Vaadake üle Näidisandmed jaotises, et vaadata, kuidas atribuutide tabel välja näeb. See on hea viis teada saada, kas valisite õige eraldaja või kas teie andmetel on probleeme vormindamisega (näiteks keegi pani komad tekstiväljale ja kasutage eraldajatena komasid).
  7. Kui kõik näeb hea välja, klõpsake nuppu Lisama. See on üsna mahukas fail, nii et olge selle laadimisel kannatlik.
  8. Sulgege Andmeallika haldur kuna oleme andmete lisamise lõpetanud.

Nüüd, kui oleme oma projekti andmed lisanud, salvestame need, et saaksime nende juurde hiljem tagasi tulla.

  1. Klõpsake sinisel disketiikoonil (või ikoonil Fail menüüs valige Salvesta).
  2. Liikuge sinna, kuhu soovite projektifaili salvestada.
  3. Aastal Faili nimi Tippige väljale nimi, mille soovite oma failile lisada. Pange sellele kirjeldav nimi, nii et mäletate, milleks fail oli mõeldud.
  4. Klõpsake nuppu Salvesta.

Märkus ESRI kasutajatele: QGIS-failid .qgs ja .qgz on analoogsed ArcMapi failidega .mxd.

Alustame mõningate Rasteri andmete vaatamisest. Teeme koostööd San Francisco jaoks mõeldud digitaalse kõrguse mudeliga (DEM). DEM on raster, milles iga ruudustiku lahter sisaldab selle asukoha kõrgust.

Praegu lülitame kõik jaotises olevad kihid välja Kihid paneel, välja arvatud kiht DEM_SF, tühjendades ruudud kihi nimede kõrval Kihid Paneel ekraani vasakul küljel.

Nüüd peaksite nägema halli skaalaga pilti, mis näeb välja umbes nagu San Francisco poolsaar. See on digitaalse kõrguse mudel (DEM). Rastri igas lahtris on number, mis tähistab kõrgust selles kohas.

  1. Ava Kihi kujundamine Paneelil klõpsates nuppu Vaade menüü Paneelidja märkige ruut Kihi kujundamine.
  2. Avaneva paneeli ülaosas valige rippmenüüst DEM või tõstke see kiht esile Kihid paneel.
  3. Klõpsake nuppu Sümboolika vasakul küljel (ikoon näeb välja nagu vikerkaart maaliv pintsel).
  4. Jaoks Renderduse tüüp rippmenüü (vahetult selle koha all, kus kihi valisite), valige Singlebandi pseudokolor.
  5. Laiendage ala * Min / Max Value Settings " Statistika ulatus rippmenüüst valige Terve raster. Sest Täpsus, valige Tegelik (aeglasem).
  6. Jaoks Värviline kaldtee, valige Loo uus värviramp
  7. Valige Kataloog: cpt-city rippmenüüst ja klõpsake nuppu Okei
  8. Valima Topograafia vasakul olevate valikute hulgast.
  9. Valima cd-a meie kallakule. Või valige mõni teine ​​skeem, mis teie arvates sobib topograafia esitamiseks hästi. Klõpsake nuppu Okei.
  10. Näete, et kihtide atribuutide värviriba on uuendatud. Klõpsake nuppu Rakenda et näha, kuidas see meie andmetega välja näeb, või märkige ruut kõrval Reaalajas värskendus muudatuste rakendamiseks nende tegemise ajal.

See tulemus on ok, kuid arvan, et rannajoone paremaks nägemiseks saame veel mõned parandused teha.

  1. Aastal Kihi kujundamine uuesti paneeli jaoks Interpoleerimine rippmenüüst valige Diskreetne.
  2. Jaoks Režiim, valige Võrdne intervall. Sest Klassid, sisend 10.
  3. Muuda Väärtus madalaima kategooria arvuks 0. Ja siis klõpsake nuppu Rakenda jaotises Kihi omadused, et näha, kuidas see välja näeb. Peaksite nägema täpsemat rannajoont, mis sarnaneb rohkem kui dokid linna ümber.
  4. Jätkake värvide ja / või pauside reguleerimist, kuni olete oma välimusega rahul, ja seejärel klõpsake nuppu Okei. (Vaadake ühe võimaluse kohta allolevat pilti.)

Valisin vaheajad 0, 50, 75, 125, 175, 225, 275, 325, 350 ja inf.

Märkus: Min väärtus on -9.36748 ja Max väärtus on 399.963. Vajadusel saate selle lähtestada, valides Min / max raadionupp Min / Max väärtuse seaded uuesti.

Nüüd olete esmalt uurinud, kuidas rasterandmeid vaataja paremaks mõistmiseks kujundada. Seal on väga erinevaid analüüse ja andmetöötlusi, mida me täna piiratud aja jooksul õppida ei saa. Rasterandmetega töötamise kohta lisateabe saamiseks vaadake QGIS-i koolitusjuhendi rastermoodulit.

Nüüd õpime vektorandmetega töötamise kohta. Aastal Kihid paneel, lülitage DEM välja ja lülitage tänavate kiht sisse. Pange tähele, et tänavad on kujutatud joontega.

Teie tänavakiht laaditakse vaikimisi juhuslikult valitud värviga. Alustame oma vektoritööd oma tänavate stiili muutmisega millekski sobivamaks.

  1. Kui sinu Kihi kujundamine paneel pole veel avatud, avage see uuesti Vaade menüü valimisega Paneelid ja siis märkige ruut kõrval Kihi kujundamine.
  2. Veenduge, et kihtide valimiseks oleks rippmenüü valitud tänavate andmetele.
  3. Andmete sümboliseerimise meetodi valimiseks jätke rippmenüü Üksik sümbol. Mõningaid muid võimalusi vaatleme hiljem.
  4. Ülaosas valges kastis näete seda sõna Rida ja Lihtne joon. Klõpsake sõnadel Lihtne joon. See võimaldab meil kasutada paljusid võimalusi selle joonekomplekti sümboliseerimiseks.
  5. Aastal Värv klõpsake värvivaliku dialoogi avamiseks värvilist kasti.
  6. Värvide valimise dialoogil on värvide valimise jaoks mitu võimalust. Võtke minut, et tunda, kuidas kõik need toimivad. Leian, et kõigil neist on teatud olukordades eeliseid.
  7. Valige värv, mis teie arvates esindab teid hästi. Kasutasin tumehalli. Võite sisestada #666666 sisse HTML-i tähistus kasti sama värvi kasutamiseks, kui soovite.
  8. Kui olete värvi valinud, kasutage nuppu Mine tagasi põhidialoogi naasmiseks.

Vektorandmed koosnevad tavaliselt kahest osast: (1) punktidest, joontest või hulknurkadest, mis tähistavad reaalseid üksusi, mida nimetatakse geomeetriaks, ja (2) teave nende üksuste kohta, tavaliselt tabelivormingus, mida nimetatakse atribuutideks.

Vaatame oma tänavate atribuutide tabelit:

  1. Aastal Kihid paneelil paremklõpsake tänavate kihil ja valige Avage atribuutide tabel.
  2. Selles tabelis oleva teabe uurimiseks kerige paremale. Meil on teavet, näiteks tänava nimi, olenemata sellest, kas see on ühesuunaline tänav või mitte, ja naabruskonna nimi, kus see asub.
  3. Iga selle tabeli rida on seotud meie andmekogumi tänavaga. Klõpsake suvalise rea rea ​​numbrit. Programm tõstab selle tänava kaardi lõuendil automaatselt esile. Paljud neist tänavatest on väikesed, nii et me ei pruugi seda kohe näha. Saame suumida valitud rida, klõpsates nuppu Suumige kaardil valitud rida nuppu.
  4. Minimeerige atribuutide tabel ja kasutage suumimise ja vähendamise tööriistu oma vaate kohandamiseks. The Pan tööriist aitab ka navigeerida.
  5. Valiku saab tühistada (midagi ei tehta) Tühistage funktsioonide valik tööriist. See tööriist lihtsalt ei tee midagi valitud, see ei kustuta andmeid.
  6. Kui soovite kõigi tänavate andmete nägemiseks suumida, paremklõpsake tänavate kihil Kihid ja valige Suum kihini.

Tänavate käsitsi valimine on kasulik, kuid sõltuvalt sellest, mida me teha tahame, võiksime soovida automatiseeritud viisi tänavate valimiseks, mida soovime esile tõsta. Uurime klassi kood veerg.

  1. Klõpsake tänavate kihi atribuutide tabelis nuppu Funktsioonide valimine avaldise abil avamiseks Valige väljendiga tööriist.
  2. Ehitame avaldise tööriista vasakule küljele valgesse kasti. Laiendage keskpaneelil Väljad ja väärtused nimekirja.
  3. Topeltklõpsake nuppu klassi kood väljal, et lisada see vasakule väljundikastile.
  4. Seejärel klõpsake nuppu = nupp võrrandisse võrdusmärgi lisamiseks.
  5. Samuti võime klõpsata nuppu Kõik ainulaadsed Parempoolne nupp kõigi väärtuste kuvamiseks, mis on leitud klassi kood veerg. Ma ei soovita seda valikut kasutada pidevate andmete korral, see on kõige parem kategooriliste andmete jaoks, millel on suhteliselt väike arv kordumatuid väärtusi. Klõpsake nuppu '1' loendis. Pange tähele, et kui me arvame selle loendi üksusi numbritena, siis see veerg määratleti tekstina, seega on numbrid pakitud jutumärkidesse. Kui prooviksime numbrit kasutada jutumärkideta, ei leidnud GIS vasteid, sest see otsis numbrit 1, mitte teksti 1. Teie avaldis peaks välja nägema "klassikood" = '1'.
  6. Klõpsake nuppu Valige funktsioonid. Märkate, et kaardil olevad atribuuditabeli read ja read on esile tõstetud. Mis sa arvad a klassi kood 1-st tähendab?

Väljakutse: Erineva valimiseks proovige avaldist muuta klassi kood kategooriad. Mis sa arvad, mida iga kategooria tähendab?

Metaandmete / andmete sõnastikku saate vaadata andmete avalehe vahekaardil Teave. 1 Kiirtee 2 Maantee 3 Suured tänavad 4 Teisetänavad 5 Kohalikud tänavad 6 Kiirtee kaldteed 0 Eratänavad

Meie andmete valimine atribuuditeabe põhjal on hea viis andmete uurimiseks ja mõistmiseks, kuid see on vaid ajutine viis andmete esiletõstmiseks. Atribuutide andmete erinevuste kasutamiseks kaardil peame töötama kihisümboolikaga.

Kihtide sümboliseerimine atribuutide järgi

Stiilime need tänavaandmed tänava tüübi järgi. See on hea visualiseerimine konteksti andmiseks mõnele teisele andmetele, millega peame töötama.

  1. Tühjendage kõik valikud, mis teil on Tühistage funktsioonide valik tööriist.
  2. Aastal Kihi kujundamine Paneelil valige rippmenüüst tänavaandmed, nii et töötame nende andmetega.
  3. Selle asemel Üksik sümbol, valima Liigitatud dialoogi ülaosa lähedal asuvast rippmenüüst.
  4. Jaoks Väärtus valige rippmenüü klassi kood veergu, et saaksime neid andmeid oma kategooriate jaoks kasutada.
  5. Klõpsake nuppu Klassifitseerima nupp meie kategooriate nägemiseks.

Okei! Näeme iga teed selle järgi liigitatud klassi kood. Värvid on vaikimisi Juhuslikud värvid paleti jaoks. Saame värve muuta vastavalt oma vajadustele ja paremini suhelda. Kasutame tee tüübi tähistamiseks joone laiust, mitte värvi.

  1. Sümbolite loendis saate tühistada 7. rida. See kategooria on mõeldud andmetele nr klassi kood.
  2. Valige sümbolite loendist kõik sümbolitasemed, valides esimese ja seejärel viimase rea, hoides samal ajal all Shift-klahvi.
  3. Paremklõpsake esiletõstetud sümbolitel ja valige Muuda värvi.
  4. Valige hall värv. ma valisin HTML-kood # a0a0a0. Klõpsake nuppu Rakenda. Kõik teed on nüüd sama halli värviga.
  5. Klõpsake nuppu Mine tagasi põhiaknasse naasmiseks.

Meie töö juhendamiseks muudame legendi teksti. Topeltklõpsake iga legendiüksuse sildil ja muutke numbrisilt järgmiseks tekstiks:

Väärtus Legend
0 Eratänavad
1 Kiirteed
2 Maanteed
3 Major tänavad
4 Sekundaarsed tänavad
5 Kohalikud tänavad
6 Kiirtee kaldteed

Järgmisena muudame joone laiust (tuntud ka kui joone kaal).

  1. Legendi iga rea ​​jaoks topeltklõpsake rea sümbolil, et avada Sümbolite valija dialoogiboks.
  2. Muuda Laius allolevas tabelis oleva joone kaaluga.

Oleme just näinud, kuidas saame andmete sümboloogia muutmiseks kasutada automatiseeritud klassifitseerimismeetodit. Vaatame nüüd, kuidas saaksime atribuutide põhjal reegleid koostada, et luua kohandatud sümboloogia. Tänavapuu kihil on palju-palju puude asukohti - liiga palju kõigi puude jaoks kasuliku kaardi koostamiseks, nii et peame valima kaasatavate andmete alamhulga.

Here's a real-world scenario for us to think about: in recent years, a number of non-native bark beetles have been introduced to California. These beetles can damage and kill trees. Let's make a map of one species of tree that might be affected, Canary Pine (Pinus canariensis) to see the spatial distribution and think about where you might want to concentrate monitoring efforts. The UC IPM site has more information about bark beetle species and tree species affected by them.

Let's look at rule-based symbology:

  1. Aastal Layer Styling panel, select the street tree data.
  2. Valige Rule-Based from the drop-down menu for the symbology method.
  3. Click the green + button (near the bottom) to add a rule.
  4. Aastal Label box, type "Canary Pine". This will give our new rule a name we can easily understand.
  5. Next to the Filter box, click on the Väljendus button to open the Expression String Builder dialog. This should look familiar - it's very similar to how we selected rows by their attributes earlier.
  6. Lisage qSpecies field to the expression window from the Fields & Values nimekirja.
  7. Next, type the word LIKE. LIKE is a comparison operator for strings. You might think of this as = for text.
  8. Finally, we need to say which species we want. You may have noticed that the species column typically contains a long string with several pieces of information. We can search for a portion of the text by using a wildcard character to match part of the string in the column. Tüüp '%Pinus canariensis%' pärast LIKE in your expression. The single quotes indicate that the words we just typed are a string (and not another variable or field from the attribute table) and the % means "it doesn't matter what text is here". So the program will search for rows that contain the sting Pinus canariensis, regardless of what else the column says.
  9. Your expression string should look like this: "qSpecies" LIKE '%Pinus canariensis%' Klõpsake nuppu Okei when you are done.
  10. Aastal Rule Editing dialog, you can also make changes to the color, size, and shape.
  11. Click the back button when you are done.

Based on where the Canary Pines are in the city, where would you want to focus your monitoring efforts? Are there places you think might be impacted more quickly if a bark beetle came to the city?

Challenge: Choose another species to add to your map. Add another rule-based classification with a different map symbol.

To learn more about processing and analyzing vector data, see the QGIS Training Manual's Module on Vector Analysis. To learn about creating vector data, see the QGIS Training Manual's Module on Creating Vector Data.

Making a map with the print composer

One common task in any desktop GIS is to produce a map to include in a document or presentation. In QGIS we create maps in the Print Composer. Let's make a finished map of our tree locations.

The first thing we need to do is add all the layers we want in our finished map to our Map Canvas in the main QGIS window. Turn on your trees and roads layers and add in any other data you think will help support the tree locations such as the shoreline data.

We also need to style our layers here as well. Take some time to work with your layer symbology. Make choices that you feel help communicate the data well. Simple or plain choices are often better than complicated or fancy symbology. For example, you could use a tree-shaped icon to represent your trees, but this would probably make a rather busy map. A simple circle icon might be better.

Just get to a point where you have a solid draft. We can always make changes later if we decide we need to adjust.

Working in the Print Composer

Once you've added all the layers you need to your Map Canvas and styled them in a way you like, we can start composing our map.

  1. Ava Print Composer by clicking on the Projekt menu and choosing New Print Layout.
  2. Give your new Print Layout a name. I'll call mine "Canary Pine Locations". You can have multiple map layouts using the data in this map document, so pick a name that will remind you of the purpose of this map. Klõpsake nuppu Okei when you've picked a name. The Print Composer will now open.
  3. The white box in the middle of the window is where you will compose your map. Right click in this white space and choose Page Properties ilmuvast menüüst. The menu on the right will now let us adjust the page size and orientation. Let's use size Kiri ja Landscape orientation for this map.
  4. Add a map to your layout by clicking the Add Map tool and then clicking and dragging on your map layout. You can adjust the size so don't worry if it's not perfect at first. The Move Item tool moves and adjusts items in your map.
  5. Adjust the scale of your map by selecting your map. Aastal Item Properties on the right, adjust the scale number to zoom in or out of your map data. I used a scale of about 40,000.
  6. Add other items to your map as needed: title, legend, scale bar, etc. The item properties for each item you add are available by selecting the item and editing the properties in the pane on the right side of the Print Composer aken.
  7. When you've made a layout you like, you can export the map to a variety of formats. On Layout menu, select Save as Image. Navigate to where you would like to save the image, name the file, and choose the type of image. Let's pick .png for this image. Klõpsake nuppu Salvesta.
  8. Make any adjustments to the image parameters you would like. Klõpsake nuppu Salvesta to finish the process.

Your map might look something like this. I added an Outer Glow aastal Draw Effects menu to the Shoreline data to achieve the fading blue outline.

You may want to add background layers such as coastlines or land masses from data sources like:

So far, we've seen analysis that relies mainly on cartographic choices. There are many other kinds of analysis we could do. Let's look at an example were we need to undertand the spatial relationship between two different layers: identify large trees inside areas designated as earthquake hazard zones.

One way to measure the size of a tree is by measuring the width of the trunk, about 4 feet off the ground. This measurement is called the Diameter at Breast Height või DBH for short. The street tree data has a column in the attribute table called DBH so we can use this to identify the larger trees.

First, let's use the Select By Attributes process we learned earlier today to select trees with a DBH of 36 inches or larger. A quick reminder of the process: open the attribute table and use the query tool to write a query. Vihje: We can write "greater than or equal to" as >= in the selection interface.

Because the street tree dataset is so large, let's save our large tree selection as a new file to make processes run faster with this subset of the data. Now that you have the trees with a DBH of 3 feet or more selected:

  1. Right click on the layer in the Layers Panel.
  2. Valige Export from the menu that pops up and then Save selected features as.
  3. For the format, choose ESRI kujundfail, or any of the vector formats you prefer (I personally like geojson because it's one text file, but geopackage is also pretty handy. KML is only a good choice if you're going to use the file in a Google application).
  4. Next to the File Name box, click the ". " button to pick a folder to save the file in and give the file a name. I called my "LargeTrees". Klõpsake nuppu Salvesta when you're done.
  5. Make sure the Save only Selected Features ja Add saved file to map boxes are checked, then click Okei.
  6. You should have a file with only the features we had previously selected.
  7. You can uncheck the full street trees layer in the Layers Panel.

Now we can find which of the large trees are inside seismic hazard zones:

  1. On Vector menu, select Research Tools ja siis Select by Location avamiseks Select by Location tööriist.
  2. Select features from Large Trees, see Intersect Seismic Hazards layer and create a new selection.
  3. Klõpsake nuppu Jookse.

The large trees that fall inside the seismic hazard zones are now selected. But how to we record this information in a way that we can keep and use in a map? Let's add a column with this information in our attribute table:

  1. Open the attribute table for the large trees layer.
  2. Klõpsake nuppu Field Calculator nuppu.
  3. Check the box next to "Only update selected features" at the top of the window.
  4. Name your new field "EarthQZone" so we remember what information it contains.
  5. For the field type, select Tekst.
  6. In the expression field, type 'yes'. This will add the word "yes" to the EarthQZone column where the record is currently selected.
  7. Klõpsake nuppu Okei and then inspect your attribute table to see the new column.
  8. When we started the Field Calculator, QGIS automatically turned on editing for our shapefile. Save the edits we made by clicking the Save Edits button (blue floppy disk on the attribute table) and turn off the editing mode by clicking the Toggle Editing Mode button (yellow pencil).

Use your new symbology skills to syle this layer to show which large trees are in seismic hazard zones.

Change your settings back to Stop algorithm execution when a geometry is invalid.

Further Reading & Resources

QGIS Documentation: includes the User Guide, Training Manual, and Gentle Introduction to GIS

Open Source Geospatial Foundation: includes news and information about projects, conferences, and community


We’re going to start by writing a program to load in some raster-format data and analyze its contents. To make this more interesting, we’ll use a Digital Elevation Model (DEM) file, which is a raster format data file that contains elevation data.

The Global Land One-Kilometer Base Elevation Project (GLOBE) provides free DEM data for the world, where each pixel represents one square kilometer of the Earth’s surface. GLOBE data can be downloaded from http://www.ngdc.noaa.gov/mgg/topo/gltiles.html. Download the E tile, which includes the western half of the USA. The resulting file, which is named e10g, contains the height information you need. You’ll also need to download the e10g.hdr header file so that QGIS can read the file—you can download this from http://www.ngdc.noaa.gov/mgg/topo/elev/esri/hdr. Once you’ve downloaded these two files, put them together into a convenient directory.

You can now load the DEM data into QGIS using the following code:

Unfortunately, there is a slight complexity here. Since QGIS doesn’t know which coordinate reference system is used for the data, it displays a dialog box that asks you to choose the CRS. Since the GLOBE DEM data is in the WGS84 CRS, which QGIS uses by default, this dialog box is redundant. To disable it, you need to add the following to the top of your program:

Now that we’ve loaded our raster DEM data into QGIS, we can analyze. There are lots of things we can do with DEM data, so let’s calculate how often each unique elevation value occurs within the data.

Notice that we’re loading the DEM data directly using QgsRasterDataProvider. We don’t want to display this information on a map, so we don’t want (or need) to load it into QgsRasterLayer.

Since the DEM data is in a raster format, you need to iterate over the individual pixels or cells to get each height value. The provider.xSize() and provider.ySize() methods tell us how many cells are in the DEM, while the provider.extent() method gives us the area of the Earth’s surface covered by the DEM.

Using this information, we can extract the individual elevation values from the contents of the DEM in the following way:

The returned block variable is an object of type QgsRasterBlock, which is essentially a two-dimensional array of values. Let’s iterate over the raster and extract the individual elevation values:

Now that we’ve loaded the individual elevation values, it’s easy to build a histogram out of those values. Here is the entire program to load the DEM data into memory, and calculate, and display the histogram:

Note that we’ve added a no data value check to the code. Raster data often includes pixels that have no value associated with them. In the case of a DEM, elevation data is only provided for areas of land pixels over the sea have no elevation, and we have to exclude them, or our histogram will be inaccurate.


Sisu

1. Installation of QGIS

  • System requirements to install QGIS
  • Add QGIS repositories on Ubuntu Linux OS
  • Installation of QGIS on Ubuntu Linux OS
  • Visit the Official QGIS Website
  • Download QGIS installer for Windows 10
  • Installation of QGIS on Windows 10
  • Download QGIS installer for Mac OS X
  • Installation of QGIS on Mac OS X
  • Open and show QGIS interface

2. Downloading GIS Datasets

  • Basic introduction to GIS
  • Download open source vector datasets from Natural Earth Data website
  • About geospatial data
  • About vector data
  • View vector data in QGIS
  • Save the map in .qgs format
  • Download raster dataset from Bhuvan website
  • About raster data
  • View raster data in QGIS

3. Coordinate Reference Systems

  • Add layers to the projections in QGIS
  • Change the color of the layer
  • Resize the panels on the canvas
  • View metadata information for layers in QGIS
  • Save selected features from a layer to a new layer
  • Re-project and overlay data layers of different projections together
  • Delete a layer from the dataset


4. Digiiizing Map Data

  • Create Point and Polygon shape files
  • Digitize Point and Polygon shape files
  • About Toggle editing and Add Feature tools
  • Open attribute table for Point feature
  • Open attribute table for Polygon feature
  • Change style and color for Point and Polygon features


5. Importing Spreadsheets

  • Import speadsheets in CSV format to create a Point layer
  • Convert Point layer to a Polyline layer
  • About QGIS Geoalgorithm
  • About WMS layers
  • Select a WMS map from Bhuvan website
  • Load WMS (Web Map Service) layers in QGIS


6. Vector Data Styling

  • Load vector data in QGIS
  • Open attribute table for the layer
  • Learn to style vector layers using,

Single symbol styling Categorized styling Graduated styling

7. Geometric Properties of Vectors

  • Show attribute table for a shapefile layer
  • Show selected features from attribute table on the map
  • Change the CRS of the layer
  • Add columns to the attribute table
  • Calculate statistics for the attributes using Field Calculator tool

8. Raster Data Styling

  • Information about download and save example files from the Code files link
  • Change Coordinate Reference System for the given layer
  • Use Identify Features tool to view the pixel value
  • Change the style of the raster map
  • About raster properties
  • View metadata information
  • Write an expression in the raster calculator
  • Information on how to download the example files given in Code files link
  • Add vector layer on the canvas
  • Show labels for the cities on the map
  • About Print Composer tool
  • Show how to show and hide panels
  • Create a map using Print Composer
  • Add map elements in the composer (add a new map, grid, images, label, scale, inset map)
  • Export the map

10. Creating Dataset using Google Earth Pro

About Google Earth Pro program Download and install Google Earth Pro on Ubuntu Linux 16.04 Navigate Google Earth Pro Create a point dataset for a few locations in Maharashtra Use Google Earth Pro to create a boundary layer for Maharashtra state About Kml and Kmz file formats Save the layers in Kml format Open the points layer and boundary layer in QGIS


One option would be to process the GeoJson as it is loaded using the "addfeature" event, then displaying the text on the map using the third party InfoBox library

a google.maps.LatLng has its coordinates in the order Latitude,Longitude, GeoJson is in the opposite order.

  1. to "process" the GeoJson as it is loaded use an event listener on the Data addFeature event:
  1. to rotate the text, code from this related question: Show Value next to line in google maps

code snippet:

Sounds like you will want to be using MarkerWithLabel

Is something that I've used in the past.

You'll note that the label is classed on the fourth line of the object's instantiation: labelClass In your corresponding CSS, you should use transform to angle it appropriately. Of course you'll want to use JQuery here, so something like $('.Label').css('transform','rotate('+yourAngle+'deg)')

For the coordinates, instead of using parameters, just use the two coordinates given. Niisiis


Vaata videot: Lesson 3: QGIS Tutorial to clip vector layer in Hindi