GRASS-Wiki - User contributions [en]

Analytical data visualizations at ICC 2017/es

2016-08-03T20:00:08Z

⚠️Dat:

HOWTO get centroid coordinates/es

2016-08-03T19:59:31Z

⚠️Dat: HOWTO get centroid coordinates/es

'''P:''' Tengo un mapa vectorial con polígonos y quiero crear un mapa vectorial de puntos con los centroides de los polígonos, que además tenga una tabla de atributos que contenga solamente sus coordenadas. ¿Cuál es la manera más sencilla de realizar esto?

'''R:''' En Grass 7:

# 1) Extraer centroides de un mapa de polígonos
v.extract in=poly out=centr type=centroid
# 2) Si es necesario, convertir los centroides a puntos
v.type in=centr out=centr_pts from_type=centroid to_type=point
# 3) Transferir categorías de la tabla 1 a una tabla nueva
v.category option=transfer input=centr_pts output=centr_pts2 layer=1,2
# 4) Añadir tabla de atributos a los puntos
v.db.addtable centr_pts2 col="x double,y double,z double" layer=2
# 4) Insertar coordenadas en la tabla
v.to.db centr_pts2 option=coor col=x,y,z layer=2

En Grass 7, adicionalmente se puede exportar de manera directa:

v.out.ascii in=poly type=centroid

[[Category:FAQ]]
[[Category:HowTo]]
[[Category:Vector]]
[Category:Languages/es]]

Changing Region/es

2016-08-03T19:19:50Z

⚠️Dat: Changing Region/es

'''P:''' Estoy tratando de hacer una interpolación de superficies, y toma mucho tiempo (en un conjunto de datos grande). Dado que el programa no corre en el fondo, ¿qué puede pasar con mis cálculos si cambio la región mientras está corriendo?

'''R:''' Probablemente nada, pero no necesariamente... la mayoría de los programas leen la región casi al inicio. Si el archivo WIND cambia luego de que esto sucede, entonces no importará. Pero, no hay garantía de que todos los módulos funcionen así...

Fuente: http://op.gfz-potsdam.de/GRASS-List/Archive/msg06684.html

[[Category:FAQ]]
[[Category: Languages/es]]

DEM to contour lines/es

2016-08-03T15:17:53Z

⚠️Dat:

== Líneas de contorno a partir de un MDE ==

La extracción de isolíneas (contornos, en el caso de una superficie de elevación), se puede derivar de datos ráster usando el módulo {{cmd|r.contour}}.De manera predeterminada, el módulo determina el valor máximo y mínimo de las isolíneas para un mapa ráster dado. El intervalo de isolínea/contorno debe ser definido con el parámetro "step".

Ejemplo: generar contornos con un intervalo de 10m a partir del mapa ráster "elevation" (conjunto de datos de muestra de [http://grass.osgeo.org/download/sample-data/ North Carolina]):

<source lang="bash">
# Establecer la región computacional:
g.region rast=elevation -p

r.contour elevation out=elev_contour_10m step=10

# visualizar
d.mon x0
d.erase
d.rast elevation
d.vect elev_contour_10m
d.barscale -mt
</source>

Las líneas de contorno resultantes están guardadas en un mapa vectorial llamado "elev_contour_10m".

[[Image:Contour lines from DEM.png|center]]

== Vea también ==
* [[Contour lines to DEM]]

[[Category: FAQ]]
[[Category: Documentation]]
[[Category: Vector]]
[[Category: Languages/es]]

2016-07-28T14:47:55Z

⚠️Dat:

Vea también la wiki de [[LANDSAT]].

'''Propósitos de este tutorial:'''

* Transformar una imagen Landsat ETM+ de los valores de Números Digitales (DN) a valores de radiancia.
* Realizar una corrección atmosférica de las imágenes Landsat usando el módulo {{cmd|i.atcorr}} en GRASS GIS y convertir la radiancia a reflectancia.

== Introducción ==

Los pasos estándar de pre procesamiento de imágenes satelitales son:

# Convertir los '''Números Digitales''' (DN) a '''Radiancia por encima de la atmósfera''' (ToAR).
#* para las imágenes Landsat, aplicar la ecuación de abajo o usar el módulo {{cmd|i.landsat.toar}}.
#* Los Números Digitales --en realidad valores de pixel-- son el resultado de la cantidad cuantificada de energía obervada y medida en el sensor.
#* El módulo {{cmd|i.landsat.toar}} soporta todos los sensores Landsat incluyendo MSS, TM y ETM+.
# Para convertir '''Radiancia por encima de la atmósfera''' a '''Reflectancia por encima de la copa''' (ToCR) → use el módulo {{cmd|i.atcorr}}.
#* La conversión a ''Reflectancias'' intenta medir y eliminar los efectos atmosféricos, proceso denominado ''corrección atmosférica''.
#* La ''corrección atmosférica'' es un tema muy común de discusión en Sensores Remotos. Sin embargo, dependiendo de la calidad de los datos, puede ser un proceso complejo que no siempre da el un buen resultado, en cuando a la exactitud de los siguientes pasos (ej. segmentación o clasificación de las imágenes).

'''Recuerde''' revisar si las zonas con agua están representadas por valores <code>>0</code>, dado que la reflectancia siempre es positiva. Si encuentra un valor negativo en la reflectacia tiene un problemilla. Esto significa que las ecuaciones usadas para la transformación, no corresponden a la imagen procesada.

Un resumen de las opciones que tiene para "corregir" las reflectancias espectrales:

<nowiki>+------------------------------------------------------------------------------+
| |
| Números digitales |
| | |
| +-----v-----+ |
| | i.*.toar | ---> Reflectancia |
| +-----+-----+ (no corregida)~~~(métodos DOS)--+ |
| | + | Reflectancia |
| (bandera -r) (bandera -r) +--> "Corregida" |
| | | | |
| v +-----v----+ | |
| Radiancia -----> i.atcorr +--------------------+ |
| +----------+ |
| |
+------------------------------------------------------------------------------+</nowiki>

== Requisitos ==

* GRASS 6.4.0 o superior
* Conjunto de datos de muestra de North Carolina (NC) (localización): https://grass.osgeo.org/download/sample-data/

Luego de bajar los datos, debe descomprimirlos y ponerlos en su base de datos SIG. Cuando inicie GRASS GIS, seleccione esta base de datos, abra la lcalización ´nc_spm_08´ como Localización, y ´PERMANENT´ como Directorio de mapas.

== Calculando valores de radiancia ==

El conjunto de datos de muestra de NC, entre otras cosas contiene imágenes de Landsat ETM+ del 24 de mayo de 2002. Cada pixel de esta imagen contiene un número digital (DN) o valor de gris. Para poder hacer los cálculos con las imágenes satelitales, o comparar valores entre diferentes sensores, es necesario covertir estos valores a radiancias o reflectancias. Las fórmulas para hacer esta conversión para las imágenes de Landsat se describen a continuación (o use el módulo {{cmd|i.landsat.toar}}).

La conversión de Número digitales a radiancias por encima de la atmósfera se hace de la siguiente manera:

<math>L\lambda = \frac{L_{MAX}λ - L_{MIN}λ}{QCAL_{MAX} - QCAL_{MIN}} * (QCAL - QCAL_{MIN}) + L_{MIN}\lambda</math>

<ul>donde:

* <math>Lλ</math> - Radiancia espectral en la apertura del sensor en watts/metro cuadrado * ster * μm), esta es la radiancia aparente registrada por el sensor;
* <math>QCAL</math> - el valor del pixel calibrado en <math>DN</math>;
* <math>LMINλ</math> - la radiancia espectral que es escalada a <math>QCALMIN</math> en watts/(metro cuadrado * ster * μm);
* <math>LMAXλ</math> - la radiancia espectral que es escalada a <math>QCALMAX</math> en watts/(metro cuadrado * ster * μm);
* <math>QCALMINM</math> - el valor mínimo cuantificado de pixel (correspondiente a <math>LMINλ</math>) en <math>DN</math> ;
* <math>QCALMAX</math> - el valor mínimo cuantificado de pixel (correspondiente a <math>LMAXλ</math>) en <math>DN=255</math>.
</ul>

<math>LMINλ</math> y <math>LMAXλ</math> son las radiancias relacionadas a los valores máximos y mínimos de los números digitales <math>DN</math>, y son reportados en el archivo de metadatos de la imagen, o en la tabla 1. La ganancia superior e inferior también se reporta en el archivo de metadatos de cada imagen. El valor mínimo del <math>DN</math> (<math>QCALMIN</math>) es 1 para imágenes Landsat ETM+ (1), y el máximo (<math>QCALMAX</math>) es de 255. <math>QCAL</math> es el <math>DN</math> para cada pixel independiente en la imagen Landsat.

Accesando los metadatos:

{{cmd|r.info}} <source lang="bash" enclose=none>lsat7_2002_xx</source>

Por debajo de ´coments´, se da el valor míimo y máxmio de la radiancia para cada banda (LMAX y LMIN).

Los usuarios más experimentados puede usar esto para obtener una salida legible (ej. para el canal 1):

<source lang="bash" enclose=none>CHAN=1</source>
{{cmd|r.info}} <source lang="bash" enclose=none>lsat7_2002_${CHAN}0 -h | tr '\n' ' ' | sed 's+ ++g' | tr ':' '\n' | grep "LMIN_BAND${CHAN}\|LMAX_BAND${CHAN}"
</source>

La conversión a radiancia (aquí se hace solamente para la banda 1, para las otras bandas, los números en itálicas tienen que ser reemplazados por valores adecuados):

{{cmd|g.region}} <source lang="bash" enclose=none>rast=lsat7_2002_10 -p</source>
{{cmd|r.mapcalc}} <source lang="bash" enclose=none>"lsat7_2002_10_rad=((''191.6'' - (''-6.2'')) / (255.0 - 1.0)) * (lsat7_2002_10 - 1.0) + (''-6.2'')"</source>

Para cálculos más rápidos, usar un MDE de enteros:

{{cmd|r.mapcalc}} <source lang="bash" enclose=none>"elev_int = round(elevation)"</source>

Encontrar la elevación promedio para iniciar los cálculos (necesario para el archivo 'icnd' que se muestra abajo):

{{cmd|r.univar}} <source lang="bash" enclose=none>elev_int</source>

== Estimando el tiempo de sobrevuelo ==
Este valor es necesario para el archivo de control. Para más detalles, vea la wikipedia en [http://en.wikipedia.org/wiki/Decimal_time#Scientific_decimal_time Scientific decimal time].
En caso de que este parámetro no esté reportado en el archivo de metadatos, hay dos maneras de obtenerlo.

=== Desde la posición del sol ===

El tiempo de sobrevuelo del satélite puede ser estimado de manera precisa por la posición del sol reportada por los metadatos, usando el módulo {{cmd|r.sunmask}}.
El [http://www.grassbook.org/wp-content/uploads/ncexternal/landsat/2002/p016r035_7x20020524.met.gz archivo de metadatos] para el siguiente ejemplo contiene: <source lang="bash" enclose="none">SUN_AZIMUTH = 120.8810347, SUN_ELEVATION = 64.7730999</source>.

# de manera iterativa cambiar la hora y minuto para obtener un buen resultado, es necesario corregir la zona horaria:
{{cmd|r.sunmask}} <source lang="bash" enclose=none>-s elev=elevation out=dummy year=2002 month=5 day=24 hour=10 min=42 sec=7 timezone=-5</source>

El comando reporta:

Solar position: sun azimuth: 121.342461, sun angle above horz.(refraction corrected): 65.396652

El tiempo local de sobrevuelo resultante es <code>10:42:07</code> que corresponde a <code>15:42</code> en GMT, que corresponde a <code>15.70</code> en horas GMT decimales (minutos decimales: <math>42 * 100 / 60</math>).

=== A partir de la herramienta web de la NASA ===

El [http://cloudsgate2.larc.nasa.gov/cgi-bin/predict/predict.cgi NASA LaRC Satellite Overpass Predictor] puede calcular el tiempo de sobrevuelo del satélite a partir de la ''fecha de adquisición'' y las ''coordenadas centrales de la escena''. El [http://www.grassbook.org/wp-content/uploads/ncexternal/landsat/2002/p016r035_7x20020524.met.gz archivo de metadatos] para el siguiente ejemplo contiene: <source lang="bash" enclose="none">ACQUISITION_DATE = 2002-05-24, SCENE_CENTER_LAT = +36.0512847, SCENE_CENTER_LON = -79.3280820</source>.

# Seleccione la zona del mundo en y de clic en <code>Go >></code>.
# Ingrese las coordenadas Lat/Long (grados decimales, sin signo ''más'' pero sí con el signo ''menos'')
# Seleccione el satélite adecuado
# Ingrese la fecha de adquisición
# ''Opcional:'' seleccione "Day" o "Night" para restingir el cálculo a sobrevuelos de día o de noche (locales) del satélite

''Ejemplo:'' calculo para la escena Landsata de NC: vea aquí [http://www.grassbook.org/wp-content/uploads/ncexternal/landsat/landsat_overpass_time_list_NC.txt here].

--- Solamente para LANDSAT ---

El USGS provee la página web [http://landsat.usgs.gov/consumer.php Landsat Bulk Metadata Service] de donde es posible extraer los metadatos (incluyendo el tiempo de sobrevuelo) para todas las misiones Landsat.

== Corrección atmosférica ==

Los valores de radiancia pueden ser convertidos a reflectancias al realizar la corrección atmosférica aplicando el algoritmo <math>6S</math>. El algoritmo transformará los valores de Radiancia por encima de la atmósfera a valores de Reflectancia por encima de la copa (Top-of-canopy), usando la información del contenido de aerosoles y la composición atmosférica del momento en que la imagen fue tomada. Lo que sigue describe el método para usar este algoritmo en GRASS GIS. De nuevo, solamente se hacen los cálculos para la banda 1, los número(s) a cambiar para otras bandas espectrales, se muestran en red. El archivo de control <code>icnd_lsat1.txt</code> consiste en los siguientes parámetros, y es escrito en un editor de texto:

8 # indica que es una imagen ETM+
05 24 15.67 -78.691 35.749 # imagen tomada el 24 de mayo, a las 15:42 GMT en decimales; el centro de la imagen está en 78.691°O y 35.749°N
2 # the midlatitude summer atmospheric model
1 # el modelo de aerosoles continentales
50 # la visibilidad para el modelo de aerosoles [km]
-0.110 # el terreno está 110 metros por encima del nivel del mar [km] * -1
-1000 # imagen tomada de un sensor de satélite (1000)
61 # banda espectral, aquí la 1: azul

De manera alternativa, en caso de que no se tenga un mapa de visibilidad, se puede usar una estimación de Profundidad óptica de aerosoles (Aerosol Optical Depth estimation) a 550nm. El archivo de control debe ser modificado de acuerdo a esto, ingresando 0 para la visibilidad, y en la siguiente línea, ingresar la profundidad óptica de aerosoles. El archivo de control debe ser estructurado de la siguiente manera:

8 # indica que es una imagen ETM+
05 24 15.67 -78.691 35.749 # imagen tomada el 24 de mayo, a las 15:42 GMT en decimales; el centro de la imagen está en 78.691°O y 35.749°N
2 # the midlatitude summer atmospheric model
1 # el modelo de aerosoles continentales
0 # establece visibilidad = 0
0.112 # ej. profundidad óptica de aerosoles
-0.110 # el terreno está 110 metros por encima del nivel del mar [km] * -1
-1000 # imagen tomada de un sensor de satélite (1000)
61 # banda espectral, aquí la 1: azul

El archivo se usa después en el módulo {{cmd|i.atcorr}}:

{{cmd|i.atcorr}} <source lang="bash" enclose=none>-a -o iimg=lsat7_2002_10_rad ialt=elev_int icnd=icdn_lsat1.txt oimg=lsat7_2002_10_atcorr</source>

o, usando GRASS 7.x:

{{cmd|i.atcorr}} <source lang="bash" enclose=none>-a input=lsat7_2002_10_rad elevation=elev_int parameters=icdn_lsat1.txt output=lsat7_2002_10_atcorr</source>

Donde:
* <tt>'''-a'''</tt> se refiere a una imagen Landsat tomada luego de julio 2000
* <tt>'''-o'''</tt> activa la aceleración caché (solamente GRASS 6.x)
* <tt>'''iimg/input'''</tt> es la imagen a corregir
* <tt>'''ialt/elevation'''</tt> es el mapa de altitud que sobreescribe el valor inicial de 110 metros
* <tt>'''icnd/parameters'''</tt> es la ruta al archivo icnd.txt
* <tt>'''oimg/output'''</tt> es el nombre de la imagen de salida

Se puede encontrar información detallada en el manual de {{cmd|i.atcorr}}.

'''Nota,''' {{cmd|i.atcorr}} no se quejará si el modelo de elevación definido (parámetro <code>elevation=</code>) no cubre toda la extensión de la escena Landsat a que se sujeta el proceso -- dará valores NaN (Not a Number). ''[Maybe this can be requested as an enhancement?]''

== Fuentes para estimaciones de profundidad óptica de aerosoles ==

* [http://aeronet.gsfc.nasa.gov AERONET] - provee observaciones distribuidas globalmente de profundidad óptica de aerosoles (AOD), productos de inversión (inversion products), y agua precipitable en diversos regímenes de aerosoles.
* Producto MODIS MOD08 [http://modis.gsfc.nasa.gov/data/dataprod/dataproducts.php?MOD_NUMBER=08 MOD08 - Gridded Atmospheric Product].
** Los productos MOD08 diarios pueden ser descargados directamente a partir del servidor FTP de la NASA: [ftp://ladsweb.nascom.nasa.gov/allData/51/MOD08_D3/ '''ftp://ladsweb.nascom.nasa.gov/allData/51/MOD08_D3/'''].
** Están disponibles las especificaciones del Archivo y capa, por ejemplo, en [http://www.atmos.washington.edu/~robwood/modis/filespecs/MOD08_D3.CDL.fs MODIS HDF File Specification MOD08_D3: MODIS Level 3 Daily Atmosphere Gridded Product]
** La capa '''Optical_Depth_Land_And_Ocean_Mean''', descrita como ''Aerosol Optical Thickness at 0.55 microns for both Ocean (best) and Land (corrected): Mean'', probablemente pueda ser usada como entrada para {{cmd|i.atcorr}}. '''Nota,''' los valores de la capa deben ser escalados usando el factor de escalamiento ''Optical_Depth_Land_And_Ocean_Mean:scale_factor ='' '''0.001d''', como se reporta en las especificaciones.
* [http://www.cesbio.ups-tlse.fr/multitemp/?p=1710 How to estimate Aerosol Optical Thickness]



== Referencias ==

=== Algoritmo 6S ===

* [http://6s.ltdri.org 6S Web site]
* [http://modis-sr.ltdri.org/ Land Surface Reflectance Science Computing Facility website - 6S]

=== Radiancia/reflectacia espectral ===

* [http://landsat.usgs.gov/how_is_radiance_calculated.php How is radiance calculated?], question on USGS' [http://landsat.usgs.gov/tools_faq.php Landsat Missions - Frequently Asked Questions]
* (1) http://landsathandbook.gsfc.nasa.gov/handbook/handbook_htmls/chapter11/chapter11.html
* (2) http://landsat.usgs.gov/documents/L5TM_postcal_v11.pdf

=== Whitepapers ===

* Various [http://apollomapping.com/about-us/whitepapers Whitepapers] about conversion and atmospheric correction of High Resolution Satellite Imagery
* Song, C., Woodcock, C.E., Seto, K.C., Lenney, M.P., Macomber, S.A., 2001. Classification and Change Detection Using Landsat TM Data: When and How to Correct Atmospheric Effects? Remote Sensing of Environment 75, 230-244. [http://www.unc.edu/courses/2008spring/geog/577/001/www/Song01_RSE.pdf PDF]

=== Herramientas on-line relacionadas ===

* [http://cloudsgate2.larc.nasa.gov/cgi-bin/predict/predict.cgi NASA LaRC Satellite Overpass Predictor]
* [http://landsat.usgs.gov/consumer.php Landsat Bulk Metadata Service]
* NASA's [http://atmcorr.gsfc.nasa.gov/ Atmospheric Correction Parameter Calculator]

=== Cómo añadir sensores a i.atcorr ===

Cómo añadir sensores a {{cmd|i.atcorr}}:
<ul>
* ver http://trac.osgeo.org/grass/browser/grass/trunk/imagery/i.atcorr/README
</ul>

[[Category: Documentation]]
[[Category: Tutorial]]
[[Category: Image processing]]
[[Category: Languages/es]]

2016-07-22T18:19:40Z

⚠️Dat:

Vector Buffer/es

2016-07-22T18:19:17Z

⚠️Dat: vector buffer/es

'''P:''' ¿Cómo crear un buffer vectorial alrededor de un área/polígono/punto vectorial?

'''R:''' Se usa el comando {{cmd|v.buffer}}, por ejemplo para hacer un buffer alrededor de un área:
v.buffer input=polygonmap out=polygonmap_buf buffer=200 type=area

[[Category:FAQ]]
[[Category:Vector]]
[[Category:Languages/es]]

Computational region/es

2016-07-22T16:36:31Z

⚠️Dat: Computational region/es

La región actual o región computacional es la configuración actual de los límites de la región y la resolución ráster actual.

Como regla general, en GRASS:

#Los mapas ráster siempre son importados de '''manera completa''' con su propia resolucióntheir (a excepción de capas WMS importadas).
#Los mapas vectoriales siempre son importados de '''manera completa'''
#En los cálculos,
##los mapas ráster de '''entrada''' ('''input''') son automáticamente recortados y reescalados (usando el método de remuestreo de vecino más cercano) para igualar a la región actual y producir el mapa ráster de salida o para consultar valores.
##Los mapas ráster de '''salida''' ('''output''') tienen su contorno y resolución igual a la de la región computacional actual.
##Los mapas vectoriales siempre son considerados '''de manera completa'''.

'''Consejo''' para usuarios que están migrando desde otros softwares: 
La región actual o región computacional puede ser considerada como la '''región de interés''' (ROI).

=== FAQs ===

'''P:''' ¡No veo nada!

'''R:''' Normalmente se debe a que la región computacional se establece a un área que no cubre el mapa ráster de interés. Use el comando {{cmd|g.region}} para ajustar la configuración de la región, por ejemplo al definirla de acuerdo a un mapa ráster:

<source lang="bash">
g.region rast=myrastermap -p
</source>

'''Usando la interfaz gráfica de usuario:'''

Acercar al mapa seleccionado:

[[Image:Wxgui zoom to raster.png|350px|center|thumb|wxGUI: acercar al mapa seleccionado (menú desplegable con el botón derecho del ratón sobre el nombre del mapa)]]

Definir la región computacional a partir de un mapa seleccionado:

[[Image:Wxgui computat region to raster.png|350px|center|thumb|wxGUI: definir la región computacional a partir de un mapa seleccionado (menú desplegable con el botón derecho del ratón sobre el nombre del mapa)]]

 '''P:''' !La resolución de mi región no es la que yo quisiera¡

'''R:''' Algunas veces la resolución de la región computacional no coincide exactamente con la resolución ingresada en {{cmd|g.region}}. Aquí hay un ejemplo:

<source lang="bash">
g.region rast=myrastermap res=1 -p
(...)
nsres: 0.9993515
ewres: 1.00025576
(...)
</source>

Para forzar a que la región computacional coincida con la resolución ingresada, use la bandera -a:

<source lang="bash">
g.region rast=myrastermap res=1 -ap
(...)
nsres: 1
ewres: 1
(...)
</source>

 '''P:''' El mapa ráster se ve muy feo.

'''A:''' La resolución de la región computacional no coincide con la resolución del mapa ráster. Use {{cmd|g.region}} para ajustar la configuración de la resolución de la región computacional o defínala de acuerdo a un mapa ráster (ver arriba).

 '''P:''' Obtengo "xyz module: G_malloc error"

'''R:''' Seguramente se intentó usar más memoria de lo que tu computadora ofrece, lo cual es causado normalmente por una resolución ráster demasiado grante (o una región computacional demasiado grande). Por ejemplo, no tiene sentido calcular datos de un MDE a ua resolución de ráster de nanómetros. Establecer la extensión de la región y la resolución de manera adecuada con {{cmd|g.region}} (en la wxGUI: menú Configuraciones -> Región -> Mostrar región | Establecer región).

'''P:''' !Quiero hacer un recorte de un mapa ráster!

'''R:''' Esto se hace al vuelo definiendo la región computacional de manera adecuada, puede crear un recorte de un mapa ráster copia con:

<source lang="bash">
r.mapcalc "subset = original_map"
</source>

=== See also ===

* [[Location and Mapsets]]

[[Category: Documentation]]
[[Category: FAQ]]
[[Category: Tutorial]]
[[Category:Languages/es]]

Crop a shapefile during import/es

2016-07-22T15:53:06Z

⚠️Dat: Crop a shapefile during import/es

'''P:''' ¿Es posible recortar un archivo SHAPE durante la importación a GRASS (importar solamente una subregión)?

'''R:''' Sí, es muy sencillo:

Primero defina la [[región computacional]] de interés, con

{{cmd|g.region}} -p e=<borde este> w=<borde oeste> n=<norte> s=<sur>

Luego simplemente limita la importación del archivo SHAPE a la región actual:

{{cmd|v.in.ogr}} -r vectmap.shp out=vectmap

[[Category: FAQ]]
[[Category: Import]]
[[Category: Vector]]
[[Category:Languages/es]]

Cropping maps/es

2016-07-22T15:48:24Z

⚠️Dat: Creating Cropping maps/es

El recortar un mapa significa agarrar el contenido de un mapa (''fuente'') y eliminar todos los datos que están fuera del área de estudio (''contorno'') para crear un nuevo mapa más pequeño (''mapa recortado''). Las técnicas difieren dependiendo de si los datos de entrada (fuente) son ráster o vectoriales y si el contorno es definido por otro mapa o si es definido por coordenadas. Quizás quiera hacerlo con datos vectoriales dado que GRASS siempre opera sobre todo el mapa vectorial, aun cuando los elementos estén fuera de la de la región en que se encuentra el usuario ([[current region]])

'''Mapa vectorial como fuente''' y '''mapa vectorial como contorno'''. Use
{{cmd|v.overlay}} operator=and

Ejemplo: tiene un mapa de carreteras de Estados Unidos y quiere un mapa que contenga solamente los caminos de California. Antes el módulo <tt>v.cutter</tt> hacía esa tarea; sin embargo, se reemplazó por {{cmd|v.overlay}} en la versión 6 de GRASS.

'''Mapa vectorial como fuente''' y '''coordenadas como contorno'''. Definir la región a las coordenas deseadas ({{cmd|g.region}}), crear un nuevo mvectorial a partir de la extensión de la región para usar el contorno {{cmd|v.in.region}}, entonces {{cmd|v.overlay}} como antes.

De otro modo, considere [[Crop a shapefile during import]].

'''Mapa ráster como fuente''' y '''mapa ráster como contorno'''. Hacer un contorno usado {{cmd|r.mask}} luego copiar mapa ráster fuente a un nuevo mapa con el comando ({{cmd|g.copy}}). Todas las celdas fuera de la máscara serán omitidas al hacer la copia. De manera alternativa se puede usar el comando {{cmd|r.mapcalc}}:

{{cmd|r.mapcalc}} "cropped = if(boundary,raster_source)"
{{cmd|r.colors}} map=cropped rast=source # puede requerir transferir la tabla de colores

'''Mapa ráster como fuente''' y '''contorno vectorial'''. Convierte el vectorial a una máscara ráster (1 en la zona dentro, null (nulo) de otro modo):

{{cmd|v.to.rast}} in=vector_boundary out=raster_boundary use=val value=1

Luego se procesa como arriba para dos mapas ráster.

[[Category:FAQ]]
[[Category:Languages/es]]

How the Open Source software development model works/es

2016-07-22T15:27:38Z

⚠️Dat: How the Open Source software development model works/es

== How the Open Source software development model works ==

GRASS difiere de muchos otros softwares SIGs usados en el mundo profesional en que su desarrollo y distribución se da de usuarios para usuarios; principalmente por volutariado, se da de manera gratuita y libre.

El énfasis se hace en la interoperabilidad y acceso no limitado a los datos así como en la flexibilidad del software y la tasa de evolución (al añadir nuevos elementos y minimizar los bugs)

''Libre'' (''Free'') puede tener muchos significados, como ilustran los enlaces siguientes, y dentro de un proyecto normalmente hay un espectro de filosofías y metas entre los desarrolladores. Pero funciona - el Software Libre ha revolucionado muchos sectores del mundo de la computación en pocos años y lo continua haciendo el día de hoy.

* [http://www.gnu.org/philosophy/philosophy.html Philosophy of the Free Software Movement]
* [http://www.opensource.org The Open Source Initiative has a good explanation]
* [http://www.fsf.org The Free Software Foundation]
* [http://www.gnu.org/copyleft/gpl.html The GNU General Public License]
* [http://producingoss.com/ Producing Open Source Software] (book)

Artículos:
* D. Rocchini, M. Neteler, 2012: Let the four freedoms paradigm apply to ecology. Trends in Ecology & Evolution, Vol. 27, No. 6. (June 2012), pp. 310-311 [http://tinyurl.com/tree-four-freedoms doi:10.1016/j.tree.2012.03.009]

== Relacionados con GRASS ==

* [http://www.slideshare.net/markusN/community-based-software-development-the-grass-gis-project Community based software development: The GRASS GIS project] (presentation)
* [http://www.slideshare.net/markusN/scaling-up-globally-30-years-of-foss4g-development-keynote-at-foss4gcee-2013-romania Scaling up globally: 30 years of FOSS4G development] (presentation)

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