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Análise de Principais Componentes para Detecção de Alterações em Imagens O PCA4CD é um plugin QGIS para construir a camada de detecção de mudança usando o método de componentes principais. Projetado principalmente com o objetivo de:
gerar ou carregar os componentes principais (PCA) e construir a camada de detecção de alterações com base nas propriedades de redução da dimensionalidade. Versão QGIS e Python Este plugin só funciona na versão QGIS >= 3.4, é muito recomendado usar a versão mais recente disponível do QGIS 3 com o ambiente Python 3.7 devido às dependências e alguns problemas com a biblioteca Dask.
QTRANUS - TRANUS Provider Plugin for QGIS 3.x QTRANUS é a GUI desenvolvida para o modelo integrado de uso de solos e transporte do TRANUS no ambiente QGIS. Ele assume a forma de um plug-in para o QGIS, de modo que o usuário do modelo pode exibir resultados em vários formulários de mapa, criar ou editar dados e executar execuções de modelo.
Processing R Provider Plugin for QGIS 3.x Exemplos Histograma R script
##Vector processing=group ##showplots ##Layer=vector ##Field=Field Layer hist(Layer[[Field]],main=paste("Histogram of",Field),xlab=paste(Field)) Resultado A Processing provider for connecting to the R statistics framework R Syntax in Processing scripts R Notebook x <- 1:500 # atribui ao objeto X o intervalo de 1 a 500 y <- sin(x/10)*exp(x*-0.01) plot(x,y) # plota o gráfico Referências: Processing R Provider QGIS resources repository - A repository with scripts and models downloadable from the Processing toolbox
Recommended Practice: Burn Severity Mapping (UN-SPIDER) Curso aberto online self-paced das Nações Unidas! Mapeamento de Severidade de Queimadas Os dados e os mapas da severidade das queimadas podem ajudar no desenvolvimento de planos de reabilitação e restauração de emergência pós-incêndio. A metodologia proposta é recomendada para avaliar a severidade da queimadura de grandes áreas que são afetadas por incêndios florestais. A severidade da queima pode também ser usada para estimar a severidade da queima do solo e a probabilidade de futuros impactos à jusante devido a inundações, deslizamentos e erosão do solo.
Estrutura de Processamento para Aprendizado de Máquina em Python Earth observation processing framework for machine learning in Python
O eo-learn torna fácil a extração de informações valiosas de imagens de satélite eo-learn é uma coleção de pacotes Python de código aberto que foram desenvolvidos para acessar e processar continuamente seqüências de imagens espaço-temporais adquiridas por qualquer frota de satélites de maneira oportuna e automática.
Geoportal do Exército Brasileiro Apresenta conhecimentos teóricos e práticos no uso da Geoinformação, com ênfase no software QGIS 2.18 O Caderno de Instrução de Geoinformação (CI Geoinfo) apresenta uma série de conhecimentos teóricos e práticos no uso da Geoinformação. O documento vem sendo usado como material de estudo no Estágio de Geoinformação para Corpo de Tropa ministrado no 1º Centro de Geoinformação (1º CGEO).
Next Generation ILWIS – a modular application framework ILWIS 4 - estrutura modular de aplicativo de nova geração Ilwis4 é um software de código aberto baseado em Windows, de SIG e Sensoriamento Remoto integrados. Ele contém um aplicativo de desktop altamente interativo baseado em arrastar-e-soltar, miniaturas de mapas e funcionalidade de catálogo avançada. A estrutura por trás do ILWIS 4 é denominada ILWIS-Objects, que suporta a extensão das funcionalidades por meio de scripts Python ou criando novos -assim chamados- conectores para novos formatos de dados, outras linguagens de programação ou bibliotecas de software.
TanDEM-X - Digital Elevation Model (DEM) - Global (90m) O modelo de elevação digital TanDEM-X 90m TanDEM-X (TerraSAR-X add-on para Medidas Digitais de Elevação) é uma missão de radar de observação da Terra que consiste em um interferômetro SAR construído por dois satélites quase idênticos voando em formação próxima. Com uma separação típica entre os satélites de 120m a 500m, foi gerado um modelo global de elevação digital (DEM).
QGIS and Open Data for Hydrological Applications Open Source Software for Preprocessing GIS Data for Hydrological Models O curso é projetado para profissionais (engenheiros e cientistas) ativos no setor de água/meio ambiente, especialmente os envolvidos no planejamento e gestão de sistemas de água, bem como modelagem numérica. Os pré-requisitos são um conhecimento básico de computação e temas relacionados à água.
Introduction to mapping and visualisation in QGIS Development Frontiers in Crime, Livelihoods and Poverty in Sub-Saharan Africa Estes tutoriais são projetados como um curso introdutório para ajudar os usuários a estar familiarizado com QGIS mapeamento básico e capacidades de geoprocessamento. O curso visa fornecer aos usuários orientação prática para o mapeamento de indicadores referenciados espacialmente – com um enfoque particular em dados relacionados à criminalidade, privação socioeconômica e pobreza urbana em menor renda ou configurações de recursos em África. As técnicas neste curso irão variar de simples a complexo geoprocessamento, e análise espacial de dados agregados e interpolados. Os tutoriais e dados associados são Open Source e, portanto, livre para usar.
