1.南胡
2合歡溪
3有勝溪
4七家灣
5松茂 等五站
預算資料調整
ESRI ASC資料處理增加9.2版與9.0之補充內容
RASTER to POINT
內水淹水資料整理 持續中
Flood Early Warning System and GIS Maintenance Engineer, Hydroinformatics, FEWS_Taiwan 一個正在學習如何更關心生活環境的工程師。期待透過熟悉的技術如雷達降雨資料應用、水文氣象資料處理與分析、模式介接、預警系統維護與開發、環境資訊應用等。讓台灣的生活環境能夠更安全與健康。
預算資料調整
ESRI ASC資料處理增加9.2版與9.0之補充內容
RASTER to POINT
內水淹水資料整理 持續中
雲林排水資料內容確認
8年8百億執行內容包含
新虎尾溪排水 11,363,000
大義崙排水 10,250,000
湳仔排水系統 5,100,000
延潭排水 5,070,000
土間厝排水系統 50,000,000
施厝寮排水 8,100,000
有才寮排水 8,500,000
馬公厝排水 6,800,000
舊虎尾溪排水 5,550,000
新街排水系統、尖山排水系統、蔦松大排排水系統、牛挑灣溪排水系統、羊稠厝排水、土間厝排水系統 31,400,000
下載5/1∼5/21水文觀測資料
進行高鐵站區地層下陷量計算
累積下陷量平均0.54427M
累積最大下陷量 0.642201M
累積最小下陷量0.448467M
結合原始高程與地層下陷量後站區
平均高程24.4871 M
最高高程26.5259 M
最低高程23.3594 M
使用200M DTM解析度進行計算
進行區域排水5M DTM資料整理
預計約需花費兩天時間進行
另一個清圖方式使用Alt+O 再按下 I (大小寫 i 均可)
勾選第一個和第二個選項將範圍設定在10公分以下
完成後點選OK
會將多餘節點與不必要或未正確鎖點的節點內容進行清理的動作
但需要整張圖進行比較理想
避免只有單一多邊形節點刪除而產生更多的縫隙
上述兩種方式相互運用可以加快相關作業效率
銷聲匿跡主要在於面對的使用者不同
寡眾專業市場難敵一般使用者
而GOOGLE MAP 中的圖資內容則變成是在精度要求不高下較佳底圖資訊來源
目前有相當多的GIS軟體利用OGC WMS的方式將GOOGLEMA當作WMS圖層影像基本底圖
例如 AUTODESK CIVIL 3D 2008 ARCGIS MAPINFO 等
想利用GOOGLE MAP影像資料作為OGC WMS圖層來源可以參考
http://www.crisisgrid.org/cgwiki/index.php/Web_Map_Service
http://www.easywms.com/easywms/?q=zh-hant/taxonomy/term/61
http://newsletter.ascc.sinica.edu.tw/news/read_news.php?nid=1193
http://www.blogjava.net/siriusfx/archive/2007/02/15/64209.html
另外應用時需要考量使用者與所需資料內容
簡單的點線面資料搭配基本的圖資利用GOOGLE MAP 或URMAP就可以完成
需要複雜運算與特定資料則可能還是要搭配地圖伺服器建置上會比較方便
資料處理步驟: 1.讀取 Raster 並計算 25 等級等值線級距 2.用 GDAL 產生等值線(Contour Lines) 3.Polygonize:Raster 轉等值面多邊形 4.將多邊形圖層載入 QGIS 5.為每個 polygon 計算其 VALUE 所屬級距(LE...