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QGIS Processing R Provider Plugin

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 Referências: Processing R Provider QGIS resources repository - A repository with scripts and models downloadable from the Processing toolbox

Burn Severity Mapping

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.

EO-Learn

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. O eo-learn é fácil de usar, é modular e incentiva a colaboração - compartilhamento e reutilização de tarefas específicas em fluxos de trabalho típicos de extração de valor, como mascaramento de nuvens, co-registro de imagens, extração de feições, classificação, etc.

Caderno de Instrução de Geoinformação (QGIS)

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). A edição atual tem ênfase no software QGIS 2.

ILWIS 4

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.

Modelo de Elevação Digital TanDEM-X 90m

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 e dados abertos para aplicações hidrológicas

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. Usando QGIS para pré-processamento QGIS e dados abertos para aplicações hidrológicas - manual de exercício (v 3.

Tutorial do QGIS 3.2 Bonn

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.

GeoWE

GeoWE (GeoData Web Editing): WebGIS Open Source Do ponto de vista tecnológico, o GeoWE pretende integrar avanços técnicos da comunidade Open Source como parte do desenvolvimento Web, apoiado em JBoss Errai, GWT, GXT e OpenLayers, bem como serviços Web RESTful, com o objetivo de oferecer uma arquitetura de Negócios que permitirão que a plataforma cresça no futuro. Este projeto visa trazer a edição de dados espaciais para qualquer usuário, no maior número de dispositivos (PC, Tablet, celular,…) e sem a necessidade de amplo conhecimento sobre sistemas SIG, de uma forma simples e promover a usabilidade.

Python Programming free books

Python in Hydrology - by Sat Kumar Tomer Python in Hydrology é escrito para aprender Python usando seus aplicativos em hidrologia. O livro cobre as aplicações básicas da hidrologia e também o tópico avançado como o uso de copulas¹ Conteúdo: Aplicações básicas em Hidrologia (Vapor de Água, Precipitação, Precipitação [Rainfall], Evaporação, Infiltração, Águas superficiais); Estatística (Medida de dependência estatística, Regressão linear, Regressão polinomial, Interpolação, Autocorrelação, Intervalos de incerteza); Dados espaciais (geoinformação, leitura / escrita raster, leitura / escrita de vetores, filtragem, NDVI); Modelagem Numérica; Estatísticas avançadas (copula, distribuição multivariada) ¹ O teorema de Sklar afirma que “qualquer distribuição multivariada de juntas pode ser escrita em termos de funções de distribuição marginal univariadas e uma copula que descreve a estrutura de dependência entre as duas variáveis”