क्या डीईएम पर सिंक का पता लगाने और भरने के लिए कोई खुला स्रोत या सस्ता उपकरण है? ArcGIS स्थानिक विश्लेषक मेरे मूल्य सीमा से बाहर है।
क्या डीईएम पर सिंक का पता लगाने और भरने के लिए कोई खुला स्रोत उपकरण हैं? [बन्द है]
जवाबों:
GRASS में r.fill.dir और बेहतर अभी तक, r.terraflow है , जो बड़े पैमाने पर आपदाओं पर काम करने के लिए कुछ जल विज्ञान उपकरणों में से एक है। वहाँ भी ताउदेम है , जिसमें PitRemoveभरने के लिए शामिल है।
मैंने सॉफ्टवेयर का एक टुकड़ा, रिचडेम भी लिखा है, जिसमें अवसाद भरने और अन्य हाइड्रोलॉजिकल अनुप्रयोगों के लिए कई प्रकार के तेज (कभी-कभी हजारों गुना तेज) एल्गोरिदम हैं। देखें: richdem.readthedocs.io/en/latest/depression_filling.html
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रिचर्ड
TauDem क्रॉस प्लेटफॉर्म है और लिनक्स और OS X पर ठीक काम करता है।
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mankoff
@mankoff अद्यतन के लिए धन्यवाद, यह बहुत अच्छा है। पहले रिलीज़ केवल विंडोज थे (मुझे पता है कि 3.1 था, लेकिन शायद बाद के संस्करण भी)। दुर्भाग्य से डाउनलोड पेज में इसके संदर्भ शामिल नहीं हैं, लेकिन मुझे होमपेव पैकेज के साथ-साथ एक पीपीए भी दिखाई देता है।
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scw
SAGA में कई भराव विधियाँ हैं
http://www.saga-gis.org/saga_modules_doc/ta_preprocessor/index.html
फ़्लैट डिटेक्शन
सिंक ड्रेनेज रूट डिटेक्शन
सिंक रिमूवल
फिल सिंक (प्लैन्चोन / डार्बौक्स, 2001)
फिल सिंक (वैंग & लियू)
फिल सिंक सिंक XXL (वांग एंड लियू)
ध्यान दें कि प्लैन्चोन और डार्बौक्स (2001) विधि वैंग एंड लियू (2006) के समान परिणाम पैदा करती है, बस, बहुत धीमी। यदि कोई विकल्प उपलब्ध है तो किसी को भी P & D का उपयोग नहीं करना चाहिए। बार्न्स (2014), झोउ (2016), और वेई (2018) वांग और लियू (2006) की गति में सुधार करते हैं, सामूहिक रूप से 6x या अधिक गति प्राप्त करते हैं।
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रिचर्ड
यह वास्तव में मेरे लिए सक्रिय अनुसंधान का एक क्षेत्र है।
आप इस जर्नल लेख द्वारा वर्णित प्राथमिकता-बाढ़ एल्गोरिथ्म का उपयोग कर सकते हैं , जो कि arXiv पर भी उपलब्ध है। यह आपको फ़्लोटिंग-पॉइंट डेटा के लिए O (n लॉग एन) समय में डिप्रेशन और पूर्णांक डेटा के लिए O (n) समय की अनुमति देता है। स्रोत कोड यहां उपलब्ध है ।
पूर्वगामी एल्गोरिथ्म धारावाहिक है और सौ मिलियन कोशिकाओं या इसके ऊपर अच्छी तरह से काम करता है। कभी-कभी, हालांकि, आपके डेटासेट बड़े होते हैं।
यह आलेख , arXiv पर भी उपलब्ध है , एक ट्रिलियन या अधिक कोशिकाओं तक के डेटासेट के लिए उपयुक्त उत्कृष्ट स्केलिंग के साथ एक एल्गोरिथ्म का वर्णन करता है। स्रोत यहां उपलब्ध है ।
सभी पूर्वगामी अब रिचडेम के पायथन रैपर में शामिल हैं । उदाहरण और सुंदर चित्रों के साथ प्रलेखन यहाँ उपलब्ध है ।
(डिस्क्लेमर: मैंने ऊपर लिखे लेख और कोड लिखे हैं।)
हाँ, वहाँ है मैंने अभी तक परीक्षण नहीं किया है, लेकिन मैंने अपनी आँखें स्रोत कोड गर्तित कीं। यह एक अच्छा कार्यक्रम लगता है।
Landserf (उपयोग करने के लिए मुफ़्त) - गोटो होमपेज पर क्लिक करें
मैंने इसका इस्तेमाल किया है, और इसे प्यार करता हूँ।
मुझे यह भी लगता है कि एल्गोरिदम आर्क की तुलना में लैंडर्सफ में कहीं अधिक सटीक हैं, बहुत ठोस गणित का इस्तेमाल किया गया और जो वुड ने अपने विश्लेषण के लिए इस्तेमाल किए गए गणित को सूचीबद्ध किया।