יותר

קובץ קו צורת רסטר


אני מנסה להמיר קובץ צורת קו לתמונת רסטר ב- QGis, אך ניסיונותיי לא צלחו. ניסיתי להשתמש ב- Raster/Conversion/Rasterize ו- SAGA/Grid - griding/Shapes to grid, אך ללא הועיל. האם יש דרך אחרת להשיג זאת?


GDAL Rasterize הוא כלי שעשוי להיות שימושי. להלן קישור נוסף המציג את GDAL Rasterize בשילוב עם Python והפלט המתקבל.

מאת GDAL Rasterize עזרה:

הדברים הבאים ישרוף את כל הבניינים מסוג "A" לתוך קובץ הגובה של הפלט, וימשוך את הגובה העליון מהתכונה ROOF_H.

gdal_rasterize -a ROOF_H -where 'class = "A" -l footprintss.shp city_dem.tif

אני מהמר שזה לא שחור אבל זה פשוט נראה כמו שחור.

כך נראה מסך ברירת המחדל

יש כאן כמה נושאים. הראשון הוא שהמשתמש חייב לבחור שדה תכונה אפילו שהוא אינו עשוי להכיל ערכים סבירים כדי להישרף ברסטר. הצרה הנוספת היא שהמשתמש אינו יכול לבחור תבנית פלט ואפשרויות עבורו. ניתן להימנע מהבעיה הראשונה (אם מדובר בבעיה) על ידי עריכת הבקשה ביד והשתמש בערך צריבה קבוע http://gdal.org/gdal_rasterize.html. הבקשה העריכה לשריפת ערך "200" לתוך רסטר היעד תיראה

gdal_rasterize -burn 200 -ts 3000 3000 -l קו C:  temp  line.shp C: /temp/line2raster.tif

ההשפעה של שימוש בפורמט ברירת המחדל של פלט מתבררת על ידי הפעלת gdalinfo לתוצאה:

C:  temp > gdalinfo line2raster.tif מנהל התקן: GTiff/GeoTIFF ... בלוק פס 1 = 3000x1 סוג = Float64, ColorInterp = אפור Min = 0.000 Max = 180.000 מינימום = 0.000, מקסימום = 200.000, ממוצע = 0.731, StdDev = 11.447 מטא נתונים : STATISTICS_MAXIMUM = 200 STATISTICS_MEAN = 0.73090909090909 STATISTICS_MINIMUM = 0 STATISTICS_STDDEV = 11.446807776165

הו יקירי, gdal_rasterize משתמש בסוג Float64 כברירת מחדל ושריפנו קווים עם ערך 200 שהוא קרוב מאוד לשחור לגמרי עם סולם זה. על מנת להפוך את הקו לגלוי עלינו להתאים את QGIS כדי לעבד את התמונה בהתאם להיסטוגרמה.

עיבוד מתיחה למינימום מקסימלי וקווים יוצגו. עם זאת, מה שאתה כנראה רוצה לעשות הוא ליצור TIF של 8 סיביות במקום Float64 וזה יכול להיעשות על ידי עריכת הפקודה gdal_rasterize עוד על ידי הוספת פרמטר "-ב בית". שורת הפקודה האחרונה תראה

gdal_rasterize -burn 200 -ts 3000 3000 -ot byte -l line C:  temp  line.shp C: /temp/line2raster.tif

הייתי יוצר בקשה לתכונות QGIS: תן למשתמש לבחור ערך צריבה וסוג נתוני פלט באופן ידני. Float64 הוא ברירת מחדל גרועה עבור רוב המשתמשים.


עבודה על גרסת QGis 2.8.2-Wien ניסיתי לסדר קובץ צורת שורה באמצעות התסריט טיפול> ארגז כלים> GDAL/OGR> המרה> Rasterize (וקטור לרסטר). גרסת GDAL/OGR שלי היא 1.11.2.

קלט הפרמטרים היה די קדימה וזה החזיר לי תמונה של GeoTIFF. אתה יכול לבחור את מספר הביס, הפורמט, ... הקוד גם נוצר ותוכל לעשות שימוש חוזר במסוף GDAL/OGR (אבל אני לא ממש יודע איך).


שימוש ב- QGIS: ראשית צור קובץ רסטר מתוך קובץ קו השורה (באמצעות תכונה קבועה adhoc).

לאחר מכן השתמש בכלי Raster/Analysis/Proximity כדי להמיר את קובץ ה- raster לקובץ raster בקרבה.


קו עדיין מופיע אך אינו קיים במטא נתונים של קובץ עיצוב

לצורך פרויקט, הייתי צריך למזג את התאים של רשת כדי לשדרג אותו. אפשר היה למזג את כל מה שרציתי אבל יש סוג של בעיה בתצוגה: יש שורה זו שמופיעה ויזואלית אך אינה קיימת במטא נתונים או בשום מקום (ראו להלן, כפי שניתן לראות יש 2 שורות לא רצויות, הראשונה בעמודה של התא הנבחר והשני יותר מימין)

מה שמוזר הוא שכשאני בוחר את התא, הוא נבחר כתא אחד כאילו השורה הזו לא קיימת. אותו דבר במטא נתונים, אין מידע על השורה הזו.

זה לא מהווה בעיה לניתוח שלי מכיוון שקו זה לא באמת קיים, אך ברצוני להציג אותו כראוי, האם תהיה לך הצעה כיצד למחוק (אפילו ידנית) את השורה הזו?

תשובה אחת

בהתבסס על ההערות התכונות שיש להן את הגבול הן תכונות מרובות חלקים. אלה תכונות בודדות עם גיאומטריות מרובות.

אם החלקים השונים של התכונות מרובי החלקים נוגעים בצורה מושלמת אז שימוש בגיאומטריה Vectory & gt Fix צריך למזג אותם יחד לתכונה חד -צדדית.

אם זה לא עובד, עבור אל Vector & gt Geoprocessing Tools & gt Buffer וחץ אותו ב -0, בדוק אם זה עובד.


נוֹהָג

נקודות (אובייקט SpatialPoints*, או מטריצה ​​בת שתי עמודות (או data.frame)), SpatialLines*, SpatialPolygons*או אובייקט Extent

מספר או תו. הערך / ים שיש להעביר. זה יכול להיות מספר יחיד, או וקטור מספרים שאורכו זהה למספר התכונות המרחביות (נקודות, קווים, מצולעים). אם x הוא מסגרת נתונים מרחבית*, זה יכול להיות שם העמודה של המשתנה שיש להעביר. אם חסר, נעשה שימוש במדד התכונות (כלומר מספרים מ -1 למספר התכונות). תוכל גם לספק וקטור באורך זהה למספר התכונות המרחביות, או מטריצה ​​שבה מספר השורות תואם את מספר התכונות המרחביות

פונקציה או דמות. לקבוע אילו ערכים להקצות לתאים המכוסים בתכונות מרחביות מרובות. אתה יכול להשתמש בפונקציות כגון מינימום, מקסימום או ממוצע, או באחד מערכי התווים הבאים: 'ראשון', 'אחרון', 'ספירה'. ערך ברירת המחדל הוא 'אחרון'. במקרה של SpatialLines*מותר גם 'אורך' (כרגע למערכות קואורדינטות מישוריות בלבד).

אם x מייצג נקודות, כיף חייב לקבל טיעון na.rm, במפורש או באמצעות 'נקודות'. המשמעות היא שכיף = אורך נכשל, אבל כיף = פונקציה (x.) אורך (x) עובד, אם כי הוא מתעלם מהטיעון na.rm. כדי להשתמש בטיעון na.rm אתה יכול להשתמש בפונקציה כזו: fun = function (x, na.rm) if (na.rm) אורך (na.omit (x)) else (אורך (x), או השתמש ב- פונקציה המסירה ערכי NA בכל המקרים, כמו פונקציה זו לחישוב מספר הערכים הייחודיים לכל תא "רשת": fun = function (x,.) . אם אתה רוצה לספור את מספר הנקודות בכל תא רשת, תוכל להשתמש ב- fun = 'count' או ב- fun = function (x.) .

אתה יכול גם להעביר מספר פונקציות באמצעות משפט כמו fun = function (x,.) C (אורך (x), ממוצע (x)), ובמקרה זה האובייקט שהוחזר הוא RasterBrick (שכבות מרובות).

מספרי. ערך להכניס לתאים שאינם מכוסים באף אחת מהתכונות של x. ברירת המחדל היא NA

הגיוני. אם TRUE הערכים של אובייקט Raster הקלט 'מוסווים' על ידי התכונות המרחביות של x. כלומר, תאים שחופפים מרחבית עם התכונות המרחביות שומרים על ערכיהם, התאים האחרים הופכים ל- NA. ברירת המחדל היא שקר. לא ניתן להשתמש באפשרות זו בעת עדכון = TRUE

הגיוני. אם TRUE, הערכים של האובייקט Raster* מתעדכנים עבור התאים החופפים את התכונות המרחביות של x. ברירת המחדל היא שקר. לא ניתן להשתמש כאשר מסכה = TRUE

מספריים (בדרך כלל מספר שלם) או תו. רלוונטי רק בעת עדכון = TRUE. בחר, לפי הערכים שלהם, את התאים שיש לעדכן אותם עם הערכים של התכונות המרחביות. ערכי תווים חוקיים הם 'הכל', 'NA' ו- '! NA'. ברירת המחדל היא 'הכל'

דמות. פלט שם קובץ (אופציונלי)

אם TRUE, ערכי NA מוסרים אם כיף מכבד את הטיעון na.rm

הגיוני. אם TRUE, החלק של כל תא רשת המכוסה במצולעים מוחזר (ומתעלמים מהערכים של שדה, כיף, מסכה ועדכון. השבר המכוסה מוערך על ידי חלוקת כל תא ל -100 תאי משנה וקביעת נוכחות/היעדרות. של המצולע במרכז כל תא משנה

הגיוני. אם TRUE, משוב על ספירת המצולע נדחק. ברירת המחדל היא שקר


מתוך ויקיפדיה: פורמט ה- shapefile הוא פורמט נתונים וקטוריים פופולריים של תוכנות מערכת מידע גיאוגרפית (GIS). הוא פותח ומוסדר על ידי Esri כמפרט פתוח (ברובו) של יכולת פעולה הדדית בין Esri ומוצרי תוכנת GIS אחרים. בפועל, הוא למעשה מספר קבצים, שלכולם יש אותו שם וההיקפים הבאים:

  • .shp - עיצוב עיצוב הגאומטריה של התכונה עצמה
  • .shx - פורמט אינדקס צורה אינדקס מיקום של הגיאומטריה של התכונה כדי לאפשר חיפוש קדימה ואחורה במהירות
  • .dbf - פורמט תכונה תכונות עמודות לכל צורה, בפורמט dBase IV
  • .prj - פורמט הקרנה של מערכת הקואורדינטות ומידע הקרנה, קובץ טקסט רגיל המתאר את ההקרנה באמצעות פורמט טקסט ידוע.

(רשימה זו אינה מלאה - עיין בדף ויקיפדיה).


קובץ צורת קו רסטר - מערכות מידע גיאוגרפיות

להשתמש רסטר נתוני נקודות לבצע אינטרפולציה של נתונים על רשת לא סדירה לתמונת רסטר. פונקציית ההחלקה של ENVI משתמשת במשולש Delaunay של קבוצת נקודות מישורית. לאחר שילוש נקודות הנתונים המחורצות באופן לא סדיר, הן נכללות ברשת אינטרפולוגית. ניתן להשתמש באינטרפולציה פולינומית קווינטית או חלקה. ניתן גם לבחור אקסטרפולציה עבור נקודות רשת מחוץ לאזור הטריאנגולציה. ENVI קורא את נקודות הרשת מקובץ ASCII, ותומך בתחזיות קלט ופלט שונות.

  1. מתוך ארגז הכלים, בחר שטח> נתוני נקודת רסטר. מופיעה תיבת הדו -שיח Enter ASCII Grid Points File Name.
  2. בחר את קובץ ASCII הקלט. מופיע תיבת הדו -שיח קלט נקודות רשת לא סדירות.
  3. הזן את מספרי העמודות המכילות את מיקומי x ו- y וערכי הנתונים z.
  4. בחר את סוג הקרנת הקלט מהרשימה והזן א אֵזוֹר מספר.


תכונות ניתוח התמונה המבוססות על אובייקטים ב- RSGISLib מבוססות על אחסון תכונות אובייקט כטבלת תכונות Raster (RAT), כמתואר במאמר הבא:

קליוולי, ד 'באנטינג, פ' שפרד, ג'יי גילינגהם, ס 'פלוד, נ' דימונד, ג'יי לוקאס, ר 'ארמסטון, ג'יי מוגדהאם, מ' מערכת קוד פתוח המבוססת על פייתון לניתוח תמונות מבוססות אובייקטים גיאוגרפיים. (GEOBIA) שימוש בטבלאות תכונת רסטר. חישה מרחוק 2014, 6, 6111-6135. (גישה חופשית)

עם זאת, נתונים שישמשו אותם כחלק מהניתוח נשמרים לעתים קרובות כתכונות של קובץ עיצוב. ניתן ליצור RAT מתוך קובץ shape באמצעות הפקודה gdal_rasterize והפונקציה copyShapefile2RAT ב- RSGISLib באמצעות השלבים הבאים:

    וקטור Rasterise
    ניתן לעשות זאת ישירות משורת הפקודה או על ידי התקשרות ל- gdal_rasterize מתוך סקריפט פייתון באמצעות תהליך משנה.

הקוד לעיל קובע את גודל הפיקסל של רסטר הפלט ל 30 על 30 מ 'ומשתמש בעמודה ‘BGL ’ מתוך קובץ העיצוב (שהוא מספר שלם) עבור ערכי הפיקסלים.

שים לב שתמונה זו משמשת רק כדי לקבל את היקף וגודל הפיקסלים של תמונת ה- RAT הסופית. אם יש לך תמונה אחרת אתה רוצה להתאים את המידה ואת גודל הפיקסלים לזה ניתן להשתמש במקום לסדר את הווקטור, במקרה זה דלג על שלב זה והשתמש בתמונה הקיימת במקום ‘rasterised_vector ’.

פעולה זו תעתיק את כל התכונות מקובץ צורת הקלט ל- RAT. שים לב שתבנית הפלט היא תמיד KEA מכיוון שהיא תומכת בטבלאות תכונות גדולות ומאחסנת אותן בדחיסה.


2.1.5 הערות פרסום לנתוני זרימת שיא

איווה: רשת הזרימה של הזרם ("stral_ia") במאגר הנתונים של ThreshR אינה נכונה. כפתרון זמני, נעשה ריצות בסיסיות לרבעון השני באמצעות משוואות הרגרסיה של נגר וגיאורגאקקוס, 1993 (עמ '20). יש צורך בקובץ שורות של זרמי סדר ראשון באיווה.

קולורדו: המשוואות לאזורי הניקוז של מישור קולורדו המזרחי שפחות מ 20 מייל 2 עדיין לא נכללו. עבור כל אגן הגודל במישורי קולורדו המזרחיים, אין משוואות רגרסיה שניתנו ב- USGS WRIR 94-4002 לרבעון השני.

טקסס: במאגר הנתונים של ThreshR הורחבו גבולות האזורים 3 ו -4 במפת אזורי טקסס כך שיכללו את אזור הפלאה במכלול שבו משוואות רגרסיה אינן חלות. לפיכך, חישובי בסיס באזור פלייא שבמחלקת הטקסס אינם אמינים.

נברסקה: באמצעות מסד הנתונים הזמין לא ניתן להבחין בין שטח הניקוז הכולל לבין שטח הניקוז התורם.


קובץ צורת קו רסטר - מערכות מידע גיאוגרפיות

נתוני וקטור מפת USGS Topo מפה (וקטור) 29990 מונטופוליס, טקסס 2019 0724 עבור נתונים דיגיטליים וקטוריים של 7.5 x 7.5 דקות Shapefile

מערך נתונים זה מתאר תכונות גיאוגרפיות על פני כדור הארץ. זהו מערך נתונים למטרות כלליות עבור משתמשים שאינם מומחי GIS. הנתונים הגיאו -מרחביים במערך הנתונים הזה הם מתוך אחזקות נתוני מפה לאומית ומקורות ממשלתיים אחרים.

לא סדיר -97.7499999999999 -97.6249999999999 30.2500000000001 30.1250000000001 אף אחד קווי מתאר הוֹבָלָה מבנים שמות גיאוגרפיים הידרוגרפיה גְבוּל מערכת סקר מקרקעין ציבורית יער וקטור משולב 7.5 x 7.5 דקות Shapefile

מערכת מידע על שמות גיאוגרפיים

יש מגוון של מקורות נתונים לאומיים במוצר זה. למרות שדיוק הנתונים משתנה, הנתונים בדרך כלל בעלי דיוק אופקי מספיק גבוה כדי לתמוך ב- NMAS ומיפוי בקנה מידה של 1: 24,000. דיוק אופקי של NMAS דורש שלפחות 90 אחוז מהנקודות המוגדרות היטב שנבדקו נמצאות בטווח של 0.02 אינץ 'מהמיקום האמיתי. קווי מתאר נוצרים ממערך הנתונים הלאומי לגובה (NED). הנתון האחרון שפורסם בדייקנות האנכית המוחלטת הכוללת של ה- NED בתוך ארה"ב המתמשכת, מבוטא כטעות השורש הממוצעת (RMSE) של 25,310 נקודות התייחסות הוא 1.55 מטרים. עם זאת, הדיוק האנכי משתנה באופן משמעותי ברחבי ארה"ב בגלל הבדלים באיכות המקור, הקלה בשטח, כיסוי הקרקע וגורמים אחרים. פרטי ניתוח זה מתפרסמים ב"הערכה מדויקת של מערך הנתונים הלאומי של הסקר הגיאולוגי של ארה"ב, והשוואה עם מערכי נתוני גבהים גדולים אחרים-SRTM ו- ASTER: US Geological Survey Report-File Report 2014-1008 ", http: // פאבים .usgs.gov/ 2014.1008/.

כיסוי אדמה - נתונים דיגיטליים של וודלנד וקטור The Woodland Tint הוא מוצר נגזר של כיסוי קרקע שנוצר באמצעות מספר שכבות מפות לאומיות: שלוש שכבות סריקה לאומיות של National Land (NLCD) לשנת 2011 (חופה עצים, אטימות וכיסוי אדמה) ושתי שכבות וקטוריות (לאומיות מערך נתונים ותחבורה של הידרוגרפיה). התהליך מתחיל במיסוך הקרטוגרפיה של נתוני עצים NLCD 2011 עם חסינות NLCD 2011 (ערכים 1-100), וכיסוי קרקע NLCD 2011 (ערך 11 = מים פתוחים). נתוני הרסטר המתקבלים עם ערכי חופה של 20 ומעלה מומרים למצולעים וקטוריים של חורש ומחליקים באמצעות האלגוריתם פאק. מצולעי החורש מוסווים בתחבורה שנאגרו (כבישים, מסלולי מסלולים ושדות רכבת) והידרוגרפיה (אזורי NHD למעט אזור הצפה ו- NHD מים למעט ביצה/ביצה). המצולעים המתקבלים נבדקים לגבי גודל מתאים בקנה מידה (גודל מינימלי של דונם אחד), ומצולעי החורש הקטן כמו גם קרחות קטנות בתוך מצולעי החורש נמחקים. עבור הוואי ופוארטו ריקו, נעשה שימוש בשתי שכבות רסטר לאומי כיסוי אדמות לאומי (NLCD) (חופה עצים 2011 ואטימות 2001): ושתי שכבות וקטוריות (מאגר מידע ותחבורה לאומיים). נתוני הרסטר המתקבלים מתבצעים כבעבר לייצור נתוני וקטור המצולע. עבור אלסקה, גוון וודלנד הוא מוצר נגזר של כיסוי קרקע שנוצר באמצעות חמש שכבות מפה לאומיות: שכבת סריקה אחת, מסד הנתונים הלאומי לכריכת קרקע (NLCD) 2011 (כיסוי קרקע) וארבע שכבות וקטוריות (מאגר מידע לאומי של הידרוגרפיה, כבישי תחבורה, שדות תעופה ותחבורה) רכבות תחבורה). התהליך מתחיל בשילוב של שלוש כיתות V1 NLCD 2011 כיסוי אדמה (41 - יער נשיר, 42 - יער עד ועד 43 - יער מעורב). נתוני הרסטר שהתקבלו הוסבו למצולעים וקטוריים של יערות והוחלקו באמצעות האלגוריתם פאק. מצולעי החורש מוסווים בתחבורה שנאגרו (כבישים, מסלולי מסלולים ושדות רכבת) והידרוגרפיה (אזורי NHD למעט אזורי הצפה וגלמי מים NHD למעט ביצה/ביצה). המצולעים המתקבלים נבדקים לגבי גודל מתאים בקנה מידה (גודל מינימלי של דונם אחד), ומצולעי החורש הקטן כמו גם קרחות קטנות בתוך מצולעי החורש נמחקים. http://nationalmap.gov https://www.mrlc.gov/nlcd2011.php 24000 נתונים דיגיטליים 2016 2016 תאריך פרסום קרקע - Woodland National Landcover Dataset National Hydrography מערך נתוני תחבורה לאומית US Geological Survey in שיתוף פעולה עם הסוכנות להגנת הסביבה האמריקאית , USDA Forest Service, ושותפים פדרליים, ממלכתיים ומקומיים אחרים. מערך הנתונים הלאומי של הידרוגרפיה הוא מרכיב במודל נתונים גיאומטרי בסיס מקיף.

נתונים דיגיטליים של וקטור הידרוגרפיה מערך הנתונים הלאומי של הידרוגרפיה (NHD) הוא מאגר נתונים המבוסס על מאפיינים המחבר ומזהה באופן ייחודי את מקטעי הנחלים או הטרקים המרכיבים את מערכת ניקוז מי השטח של המדינה. ה- NHD ברזולוציה גבוהה נוצר במקור באמצעות נתונים בקנה מידה של 1: 24,000. מנהלי המדינה והמקומיים משפרים את הנתונים על ידי שילוב עדכונים מקומיים המבוססים על נתוני מקור עדכניים יותר ומדויקים יותר. תכונות המים בעולם האמיתי הן דינאמיות יחסית וההבדלים בזמן איסוף הנתונים גורמים לכך שתכונות המים עלולות שלא להירשם בדיוק לשכבות אחרות. שמות התכונות ההידרוגרפיות הכלולות ב- NHD ומוצגות ומופקות ומאומתות ממערכת המידע על שמות גיאוגרפיים (GNIS). ניתן לסנן או להכליל אובייקטים מרחביים כדי להשיג ייצוג בקנה מידה של 1: 24,000. http://nhd.usgs.gov/ http://nhd.usgs.gov/gnis.html http://nhdgeo.usgs.gov/metadata/nhd_high.htm 24000 נתונים דיגיטליים 20100820 20100820 תאריך פרסום תכונות ותכונה הידרוגרפיה הידרוגרפיה שמות מדידות קרח גלובליות מקרקע מיוזמת החלל (GLIMS)

נתונים דיגיטליים וקטוריים של Stations Gaging מערך נתונים זה, המכונה "GAGES II", ראשי תיבות של Geospatial Attributes of Gages for Evaluating Streamflow, גירסה II, מספק נתונים גיאו -מרחביים וסיווגים עבור 9,322 מדדי נחלים המתוחזקים על ידי המכון הגיאולוגי האמריקאי (USGS). זהו עדכון ל- GAGES המקורי בשנת 2010. מערך הנתונים של GAGES II מורכב ממדדים שהיו להם 20+ שנים שלמות (לא בהכרח רצופות) של שיא פריקה מאז 1950, או שהם פעילים כיום, החל משנת המים 2009, ואשר פרשיות המים נמצאות בתוך ארצות הברית, כולל אלסקה, הוואי ופוארטו ריקו. רק תחנות פעילות, כפי שזוהו על ידי מערך הנתונים של GAGES II, מסומנות. http://water.usgs.gov/lookup/getspatial?gagesII_Sept2011 http://water.usgs.gov/GIS/metadata/usgswrd/XML/gagesII_Sept2011.xml תאריך פרסום נתונים דיגיטליים 24000 הידרוגרפיה - תחנות גיגור תכונות הידרוגרפיה ותחנות gaging הסקר הגיאולוגי האמריקאי, מרכז הפעולות הטכניות הלאומיות הגיאו -מרחביות - מערך הנתונים הלאומי לגובה הוא מרכיב במודל נתונים גיאו -מרחבי בסיס מקיף.

היפוגרפיה נתונים דיגיטליים וקטוריים תכונת מתאר זו נוצרה מהגרסה של 1/3 קשת שנייה של תוכנית הגבהה תלת מימדית. סולם הצפייה המיועד לתכונות אלה הוא 1: 24,000. קווי המתאר נגזרים מסמל הגבהה מסונן כדי להשיג קשתות חלקות יותר. באזורים מסוימים, נתוני 3DEP עשויים להשתנות על ידי קווי הזרימה הלאומיים של מאגר המים (NHD) וגופי המים כדי להקל על האינטגרציה המשופרת בין ההיפוגרפיה וההידרוגרפיה על מוצרי מפות USGS. קווי מתאר אלה נוצרו בעיקר לשימוש כשכבה ב- GeoPDF שנוצרו בתוכנית המיפוי הדיגיטלי. מקור נתוני הסריקה של קווי המתאר הוא שכבת התלת מימד בתלת/3 קשת בשנייה. מערכי נתונים משניים כוללים קווי זרימה ברזולוציה גבוהה, גופי מים ואזורים ממערך הנתונים הלאומי של הידרוגרפיה (NHD). שכבות NHD משמשות לאכיפה הידרו של DEM לפני ייצור קווי המתאר. מטרות האכיפה ההידרונית הן מניעת קווי מתאר להתפרש על פני גופי המים וליישר את כניסת המתאר מחדש לנחלי הקו החד-קו NHD. תאי הסריקה 3DEP מומרים לנקודות. נקודות אלה, יחד עם קווי הזרימה של NHD נכנסים לכלי אינטרפולציה ליצירת משטח חדש. גופי המים והשטחים של NHD מעובדים מראש כדי לצרף את הגובה המינימלי והמקסימלי לכל מצולע. מערכים אלה המחושבים מראש, מחושב ערך מתאים לפיו ניתן להעלות את תאי הגובה מתחת למצולעים NHD. מצולעי NHD הופכים לאחר מכן לרסטרים, אשר בתורם ישמשו ליצירת פסיפס הכולל את פני השטח החדש. הפסיפס מסונן כדי לספק קווי מתאר חלקים יותר. נוצרים קווי מתאר ומזהים קווי מתאר של דיכאון ומדד. אין אחריות או אחריות בנוגע לדיוק הנתונים. משתמשים צריכים להיות מודעים לכך שייתכן שהתרחשו שינויים זמניים מאז שנאספו וייצרו נתונים אלה וכי ייתכן שחלקים מסוימים של נתונים אלה אינם מייצגים עוד תנאי שטח בפועל. אכיפת הידרו והכללה יכולים גם לשנות באופן משמעותי את המאפיינים המרחביים של קווי המתאר. משתמשים לא צריכים להשתמש בנתונים אלה ליישומים קריטיים ללא מודעות מלאה למגבלותיו. http://Hs.gov/ 24000 תאריך פרסום נתונים דיגיטליים Hypsography Contours USFS

תחבורה, כבישי USFS FSTopo נתונים דיגיטליים וקטוריים מסד הנתונים של FSTopo היה מאוכלס במקור בנתוני קובץ מאפיינים קרטוגרפיים (CFF). נתוני CFF נגזרו ממפת הסטנדרטים היסודיים של Forest Service Series (PBS) או סדרת המהדורה הבודדת (SES) כחלק מתכנית מערכת המידע הלאומי הגיאוגרפי של Forest Service National Forest. מפות PBS ו- SES פותחו מסדרת המפות הטופוגרפיות בארה"ב 1: 24,000 בקנה מידה 7.5 דקות, עם שיפורים ושינויים קבועים כדי לספק את צרכי שירות היער. פרט לאלסקה, שבה משתמשים במפות בקנה מידה של 1: 63,360, נבנו מפות המקור המקוריות של USGS 1: 24,000 בקנה מידה כדי לעמוד בתקנים הלאומיים של דיוק מפות, הדורשים כי 90 אחוזים מכלל התכונות המוגדרות היטב המוצגות על המפה נמצאות בתוך .02 אינץ 'מהמיקום האמיתי שלהם. נתוני CFF נאספו בשיטות ובטכנולוגיות הטובות ביותר הקיימות על מנת להבטיח כי אלמנטים דיגיטליים נלכדו בתוך .003 אינץ 'מרכיבים תואמים המוצגים במפות המקור. מרכז השירות והטכנולוגיה הגיאו -מרחבית של USDA (GSTC) משתמש באותו תקן דיוק איסוף נתונים לתוספות ושינויים בנתונים. רק מפות באזורי USDA Forest Service יכילו כבישי יער USDA. http://www.fs.fed.us/gstc/ 24000 נתונים דיגיטליים 2012 2015 תאריך פרסום כבישים - USFS FST קווי מרכזי כבישים, מספרי תוואי, סיווג כבישים, שמות רחובות פדרל מינהל הרכבות הפדרלי

תחבורה, מסילות ברזל נתוני נתונים דיגיטליים רכבות נרכשות מדי שנה מה- FRA. קווי רכבת ודפנות הופכים למערך הנתונים הלאומי של התחבורה. שכבת קווי הרכבת מייצגת את קווי המשא של מערכת הרכבות במדינה. מערך הנתונים מכסה את כל 50 המדינות ואת מחוז קולומביה, כמו גם שטחים ורכוש של ארצות הברית. אין קווי רכבת בסמואה האמריקאית, גואם, איי מריאנה הצפוניים ובאיי הבתולה של ארה"ב. 24000 נתונים דיגיטליים 2016 2016 תאריך פרסום מינהל הרכבות הפדרלי מסלול מרכזי קווים מרכזיים של מנהל התעופה הפדרלית

שדות תעופה וקטור נתונים דיגיטליים נקודות שדות תעופה ומצולעים על מסלול המסלול מיועדים לשדות תעופה ציבוריים ופרטיים המוכרים ברשות התעופה האמריקאית (FAA) בארצות הברית. שדות תעופה ומעצבי מסלול של FAA משמשים לעדכון שדות התעופה והמסלולים הקיימים במאגר הנתונים הלאומי לתחבורה. הנתונים הדיגיטליים נבדקו על דיוק התכונות, הדיוק המרחבי והשלמות. http://www.faa.gov 24000 נתונים דיגיטליים 2011 2012 תאריך פרסום תחבורה - מסלולי שדות תעופה סוכנויות ממשלתיות וארגוני התנדבות שונים

מסלולי פנאי נתונים דיגיטליים וקטוריים שבילי הבילוי הראשונים נוספו למפות הטופו האמריקאיות בשנת 2013. הנתונים לשבילים מגיעים ממגוון מקורות. הדיוק והמטבע באחריות בעל הנתונים USGS מעריך את סמכותיות המקור אך אינו מאמת באופן עצמאי את דיוק הנתונים. השבילים אינם שלמים, ולא יהיו שלמים בעתיד הנראה לעין. מסלולים יתווספו כאשר הנתונים יהיו זמינים מסוכנויות ניהול קרקעות וממקורות סמכותיים אחרים. כל המידע על שבילי הבילוי המוצג במפות הטופו האמריקאיות הינו נחלת הכלל, אם כי נתוני המקור המקוריים אינם בהכרח נחלת הכלל. קטע מטא נתונים זה מתעד את כל מקורות הנתונים של כל המפות, לא את המפה הספציפית הזו. אין אחריות לשבילים המפורטים כאן בכל המפות הרלוונטיות, בשל הבדלי לוח זמנים בין מסירת נתונים לבין לוחות הזמנים של ייצור טופו בארה"ב. מטא נתונים ברמת התכונה אינם מסופקים במוצר הטופו האמריקאי. אין קשר בין קו במפה למקור השביל הספציפי הזה. להלן הערות על מקורות הנתונים --------- עבור 11 שבילי הנוף הלאומיים (NST): שביל הנוף הלאומי של עידן הקרח: נתונים המסופקים על ידי ארגון המתנדבים Ice Age Trail Alliance, http://www.iceagetrail.org , בשיתוף עם שירות הפארק הלאומי ומחלקת משאבי הטבע של ויסקונסין. -שביל פסיפיק לאומי פסיפיק קרסט: נתונים שלא פורסמו על ידי שירות היערות האמריקאי-שביל הנוף הלאומי של האפלצ'ים: נתונים שפורסמו על ידי שמירת ניסוי האפלצ'ים, http://appalachiantrail.org/about-the-trail/mapping-gis-data, בשיתוף פעולה עם שירות הפארק הלאומי - שביל הטבע הלאומי בצפון הארץ: מערך נתונים שלא פורסם על ידי שירות הפארק הלאומי - שביל לאומי באריזונה של אריזונה: נתונים מ- AZGEO Clearinghouse, https://azgeo.az.gov/azgeo/, בשיתוף עם שירות היער האמריקאי - פסיפיק שביל הנוף הלאומי בצפון מערב: נתונים שלא פורסמו על ידי שירות היערות האמריקאי-שביל הטבע הלאומי Natchez Trace: מערך נתונים שלא פורסם על ידי שירות הפארק הלאומי --------- לסוגי שבילים ומקורות אחרים: אדמות שירות הדגים והטבע של ארה"ב: מלאי מסלולי הטיול של USFWS מנוהל על ידי משרד התחבורה האמריקאי של ממשל הכבישים הפדרלי, ו- Pacific Western Technologies, LTD. מטרת מערך הנתונים היא ליצור מלאי בסיסי של כל השבילים הלא ממונעים בתחנות שירות של דגים וחיות בר בארה"ב. - אדמות שירות היערות האמריקאי: שבילים בתוך היערות הלאומיים הם מנתונים שטרם פורסמו על ידי USFS. נתונים אלה מפותחים ממקורות של דיוק שונה. טופו האמריקאית אינה מציגה מידע על גישה וניהול נסיעות המציין אילו מסלולים מנוהלים או פתוחים לאופני נסיעה ספציפיים (ממונעים/לא ממונעים) או עונות שימוש נלוות. שבילי USFS (מלבד מסמכי NST נבחרים המתוארים לעיל) מוצגים כרגע בטופו האמריקאי רק בקולורדו. - האיגוד הבינלאומי לאופני הרים, IMBA, משתף את נתוני שבילי האופניים שלהם עם USGS כחלק משיתוף מתמשך. שבילים שנאספו על ידי IMBA בדרך כלל אינם מוצגים בתוך שטחים פדרליים מוגדרים (למשל, יערות לאומיים) במפות טופו בארה"ב. https://www.nps.gov/subjects/nationaltrailssystem/index.htm http://www.pnts.org http://www.fws.gov/gis/data/national/ https: //www.imba. com/ 24000 נתונים דיגיטליים 2006 2018 תאריך פרסום מסלולי נופש שביל מרכז מרכז המפקד האמריקאי, אגף הגיאוגרפיה

תחבורה, מפקדי כבישים נתונים וקטוריים נתונים דיגיטליים מקור מערך הנתונים הוא תמציות מאגרי מידע של מ.ס. קובצי ה- TIGER/Line וקבצי מסדי הנתונים הנלווים הם תמצית של מידע גיאוגרפי וקרטוגרפי שנבחר מתוך קובץ כתובות המאסטר של מפקד כתובות המאמרים האמריקאי/מאגר קידוד והפניה גיאוגרפית משולבת טופולוגית (MAF/TIGER) (MTDB). ה- MTDB מייצג קובץ לאומי חלק ללא חפיפות או פערים בין חלקים, אולם כל קובץ צורת TIGER/Line נועד לעמוד בפני עצמו כמאגר נתונים עצמאי, או שניתן לשלב אותם כדי לכסות את כל האומה. הסקר הגיאולוגי של ארה"ב מסנן כבישי מפקד כדי להסיר קטעי כבישים קצרים שאורכם פחות מ -50 רגל, אינם נקראים בשמות ומסווגים ככבישים מקומיים. מערכת סיווג הכבישים התפקודית הלאומית של USGS National Transportation Dataset מיושמת על מערכי הנתונים של המפקד. מוצרי TIGER/Line Shapefile המקוריים אינם מוגנים בזכויות יוצרים אולם TIGER/Line ו- Census TIGER הם סימנים מסחריים רשומים של לשכת המפקד האמריקאית. מידע הדיוק המרחבי האופקי הקיים בקובצי צורות TIGER/Line מסופק למטרות ניתוח סטטיסטי ומבצעים של מפקד אוכלוסין בלבד וייתכן שהנתונים אינם מתאימים ליישומי מדידה ברמת דיוק גבוהה. מטא נתונים מלאים לקובצי צורות TIGER/Line זמינים בלשכת המפקד האמריקאי http://www.census.gov/geo/maps-data/data/tiger.html 24000 נתונים דיגיטליים 2013 2018 תאריך פרסום כבישים - קווי מרכזי כביש מפקד, מספרי מסלולים, סיווג דרכים, שמות רחובות Alaska Railroad Corporation

תחבורה, מסילות ברזל נתונים דיגיטליים וקטוריים רשומה זו חלה על נתוני אלסקה בלבד. נתוני מסילת הברזל מסופקים על ידי תאגיד הרכבת של אלסקה, והם אינם עשויים לכלול תכונות רכבת של בעלים אחרים. נתונים שלא פורסמו מסופקים ישירות ל- USGS. עדכון נכון לשנת 2012. למידע נוסף, צור קשר עם תאגיד רכבת אלסקה, 327 W. Ship Creek Ave., Anchorage, AK. 99501, טלפון 907-265-3100, או דוא"ל [email protected] 25000 נתונים דיגיטליים 2012 2012 תאריך פרסום מסילות רכבת-תאגיד רכבת אלסקה מסילת המרכז הראשית קווים משרד התחבורה של אלסקה

תחבורה, כבישים ברשות הציבור נתונים וקטוריים וקטוריים רשומה זו חלה על נתוני אלסקה בלבד. כבישים התאספו ממקורות ממדינה ומקומית שונים, המשולבים על ידי משרד התחבורה של אלסקה (ADOT) ומסופקים ל- USGS לשימוש במוצרי מפות USGS. מערך נתונים ספציפי זה אינו מפורסם, אך גירסאות קודמות מתפרסמות באתר ADOT. http://www.dot.state.ak.us/stwdplng/mapping/ 25000 נתונים דיגיטליים 2013 2013 תאריך פרסום כבישים - משרד התחבורה של אלסקה קווי מרכזי כבישים, סיווג כבישים, שמות רחובות ועדת הגבול הבינלאומית

נתוני וקטור הגבול הלאומי של ארה"ב וקנדה הגבול הוא ייצוג דיגיטלי של הגבול הבינלאומי בין ארצות הברית לקנדה לפי אמנת 1908. הוא נוצר משילוב של סקרים אחרונים והמרות נתונים. הוא מיועד למטרות מיפוי כלליות בלבד. מערך הגבול מורכב מ -29 קטעים התואמים את 256 מפות הגבול המקוריות. התכונות של כל קטע מגדירות את קנה המידה שבו הקו באזור זה עשוי להיות מתואר במדויק. הוא מיוצר למטרות מיפוי בלבד ולא נועד להמחיש את הגבול מעבר לגבולות הסקאלה עבור כל קטע נתון http://www.internationalboundarycommission.org/ http://www.internationalboundarycommission.org/index-eng.html דיגיטלי data 2006 2015 תאריך פרסום ארה"ב / קנדה הגבול הבינלאומי הגבול הבינלאומי בין קנדה ובין הסקר הגיאולוגי האמריקני של ארה"ב, משרד החקלאות האמריקאי והמכון המקסיקני דה אסטדיסטיקה וגאוגרפיה של מקסיקו.

נתונים דיגיטליים וקטוריים של הגבול הלאומי בין ארה"ב למקסיקו הגבול הבינלאומי בין מקסיקו וארצות הברית, המוגדר כמיזם משותף בין משרד החקלאות האמריקאי (USDA) לבין מכון מקסיקו (INEGI) של מכון החקלאות האמריקאי (INGI), הביא לאי רשמי. מערך הגבול בין ארצות הברית למקסיקו ששופר עוד יותר על ידי יוזמת הבריאות הסביבתית של הסקר הגיאולוגי האמריקאי (BEHI). כאשר קנה המידה של מסגרת הנתונים מוגדר ל- 1: 5,000 ב- ArcMap, מרכז ריו גראנדה/ריו בראבו הופך דיגיטציה באמצעות תמונות NAIP 2004. באזורים עם עמדות צפופות של ארז מלח (תיבה מגבילה = UL -104.714 30.038, UR -104.664 30.037, LR -104.666 29.933, LL -104.717 29.934 NAD83), מרכז הערוץ היה קשה, ולעתים בלתי אפשרי, לקבוע בקלות. כדי לקבוע את מיקומו של הגבול, אנליסט GIS השווה את מיקום הקו במחלקה התכונה INEGI 1: 250K Limite עם תמונות NAIP 2004 והתאים את הגבול לתמונה, ולכן התחינה של הגבול הבינלאומי פחות בטוחה בתחומים אלה. החלק הנותר של הגבול חולץ ממחלקת התכונות INEGI 1: 250K Limite וצורף למחלקת התכונות הקו שנוצרה לאורך ריו גרנדה/ריו בראבו. הסקר הגיאולוגי של ארה"ב סקר את נתוני USDA המקוריים מול תמונות NAIP משנת 2007 וערך עוד 9 קטעי קו באזורי ריו גרנדה כך שיתאימו לתקני דיוק המפה הלאומיים. https://ibwc.gov/GIS_Maps/GIS_Program.html נתונים דיגיטליים 1972 2006 תאריך פרסום ארה"ב/מקסיקו הגבול הבינלאומי הגבול הבינלאומי בין מקסיקו לבין משרד החקלאות האמריקאי (USDA) שירות היערות - תוכנית וושינגטון אופיס אוטומטית (ALP) .

נתונים דיגיטליים וקטוריים של שירותי USDA Forest Service גבולות שירות היערות שהוגדרו על ידי שירות היערות של USDA המקיפים את שטחי מערכת היער הלאומית (NFS) בתוך היערות הלאומיים המוצהרים המקוריים, יחד עם אדמות שנוספו ל- NFS אשר קיבלו את המעמד של 'שמורות מ- נחלת הכלל 'על פי חוק החליפין הכללי. סוגי השטח הבאים נכללים: יער לאומי, אזור ניסויים, יער ניסיוני, טווח ניסויים, פרויקט ניצול קרקעות, כר דשא לאומי, יחידת רכישה ואזור ניהול מיוחד. מערך הנתונים הכללי של היער המוצהר נוצר על ידי צוות שירות היערות של USDA, צוות Office Office Lands Area Automated (ALP) של וושינגטון, מתוך נתוני מקור שנאספו על ידי המשרדים האזוריים. רק מפות באזורי USDA Forest Service יכילו גבולות USDA Forest. 24000 נתונים דיגיטליים 2009 2017 תאריך פרסום USDA גבולות שירות יערות משרד הלאומי גבולות שירות יער משרד סגן שר הביטחון להתקנות וסביבה, מנהלת שילוב ארגונים עסקיים

נתונים דיגיטליים וקטוריים של התקנות צבא ארה"ב ואזורי אימון בארה"ב. מאגר נתונים זה מתאר את הגבולות הסמכותיים של האתרים, המתקנים, הטווחים ואזורי האימונים של משרד ההגנה (DoD) הנפוצים ביותר בארצות הברית ובשטחים. אתרים אלה כוללים שטח הנמצא בבעלות פדרלית או בניהול אחר. מערך נתונים זה נערך על ידי תוכנית ההגנה על התקנת מידע מרחבי (DISDI). מערך נתונים זה מייצג את הקו הבסיסי לגבולות הפניות גיאוגרפיות של אתרים שנבחרו מתוך דוח מבנה הבסיס לשנת 2010. מיקומי הגבול מיועדים לצורכי תכנון בלבד ואינם מייצגים את גבולות המגרש החוקיים או הנסקרים. רשימה זו אינה בהכרח מייצגת אוסף מקיף של כל מתקני ה- DoD, ורק אלה בחמישים שטחי ארצות הברית וארצות הברית נחשבו להכללה. מפות המיוצרות בקנה מידה של 1: 50,000 ומעלה אשר תואמות אחרת את תקני הדיוק הלאומיים של המפות יישארו תואמות אם ישלבו נתונים אלה. Although these data have been provided by the DoD components, no warranty expressed or implied is made regarding the utility of the data on any other system, in derived products or data alterations, nor shall the act of distribution constitute such warranty. https://www.acq.osd.mil/eie/BSI/BEI_DISDI.html 50000 digital data 2011 2017 publication date U.S. Department of Defense Military Installations Boundary lines, installation names U.S. Census Bureau

State and Equivalent Boundary vector digital data The Census Bureau collects boundaries from state and county governments through the Boundary and Annexation Survey, and publishes the results as TIGER files. The USGS uses the TIGER data without editing or alteration. http://www.census.gov/geo/maps-data/data/tiger.html digital data 2013 2016 publication date State Boundaries State and Equivalent Boundary U.S. Census Bureau

County and Equivalent Boundary vector digital data The Census Bureau collects boundaries from state and county governments through the Boundary and Annexation Survey (BAS), and publishes the results as TIGER files. The USGS uses the TIGER data without editing or alteration for US Topo. http://www.census.gov/geo/maps-data/data/tiger.html digital data 2013 2017 publication date County Boundaries County and Equivalent Boundary U.S. Census Bureau

Incorporated Places Boundary vector digital data The boundaries of most incorporated places are as of January 1, 2017, as reported through the Census Bureau's Boundary and Annexation Survey. Limited updates that occurred after January 1, 2017, such as newly incorporated places, are also included. The boundaries of all Census Designated Places (CDP) were delineated as part of the Census Bureau's Participant Statistical Areas Program (PSAP) for the 2010 Census. The USGS uses the TIGER data without editing or alteration. http://www.census.gov/geo/maps-data/data/tiger.html digital data 2013 2017 publication date Incorporated Places Boundaries Incorporated Places Boundaries U.S. Census Bureau

Jurisdictional Boundary The 115th Congress is seated from January 2017 to 2019. The TIGER/Line shapefiles for the District of Columbia, Puerto Rico, and the Island Areas (American Samoa, Guam, the Commonwealth of the Northern Mariana Islands, and the U.S. Virgin Islands) each contain a single record for the non-voting delegate district in these areas. The boundaries of all other congressional districts are provided to the Census Bureau through the Redistricting Data Program (RDP). The USGS uses the TIGER data without editing or alteration for US Topo. http://www.census.gov/geo/maps-data/data/tiger.html 24000 digital data 2016 2016 publication date Jurisdictional Boundaries 115th Congressional Districts Boundaries U.S. Census Bureau

Minor Civil Divisions Boundary vector digital data The boundaries of most legal Minor Civil Divisions (MCD) are as of January 1, 2017, as reported through the Census Bureau's Boundary and Annexation Survey. The boundaries of all Census Designated Places (CDP)are those as reported as part of the Census Bureau's Participant Statistical Areas Program (PSAP) for the 2010 Census. The USGS uses the TIGER data without editing or alteration. http://www.census.gov/geo/maps-data/data/tiger.html digital data 2013 2017 publication date Minor Civil Divisions Boundaries Minor Civil Divisions Boundaries U.S. Census Bureau

Native American Area Boundary vector digital data The Native American Area boundaries are as of January 1, 2017 as reported through Census Bureau's Boundary and Annexation Survey. The USGS dataset is a combination of two Census Bureau files. It includes the American Indian/Alaska Native/Native Hawaiian Areas National (AIANNH) National TIGER/Line shapefile, including the following legal entities: federally recognized American Indian reservations and off-reservation trust land areas, state-recognized American Indian reservations, and Hawaiian home lands. Also included is the Alaska Native Regional Corporation (ANRC) State-based TIGER/Line shapefile containing a record of the 12 Alaska Native Regional Corporations used to conduct both the for-profit and non-profit affairs of Alaska Natives within a defined region of Alaska. The USGS uses the TIGER data without editing or alteration. http://www.census.gov/geo/maps-data/data/tiger.html digital data 2013 2017 publication date Native American Area Boundaries Native American Area Boundaries National Park Service - Land Resources Division

National Park Service Boundary vector digital data This dataset depicts National Park Service unit boundaries for display and general analysis purposes. The USGS converted areas of generally 3 acres or less to point features to facilitate cartographic display on the US Topo digital map product. See Source URL for link to complete dataset. This data set is complete but subject to continual updates to reflect boundary amendments, legislation, and acquisitions, and improved processing techniques. The data is being regularly updated with verified boundaries from NPS Land Resources Division. The data is intended for use as a tool for display and general GIS analysis purposes only. It is in no way intended for engineering or legal purposes. The data accuracy is checked against best available sources which may be dated. NPS assumes no liability for use of this data. Boundaries from the Land Resources Division have separate polygons for each type of unit. For example Denali National Park and Denali National Preserve are separate individual polygons. https://irma.nps.gov/App/Portal digital data 2002 2018 publication date National Park Service Boundary Current Administrative Boundaries of the National Park System Units U.S. Census Bureau

Unincorporated Places Boundary vector digital data The boundaries of most unincorporated places in this shapefile are as of January 1, 2017, as reported through the Census Bureau's Boundary and Annexation Survey (BAS). Limited updates that occurred after January 1, 2017, such as newly unincorporated places, are also included. The boundaries of all Census Designated Places (CDPs) were delineated as part of the Census Bureau's Participant Statistical Areas Program (PSAP) for the 2010 Census. The USGS uses the TIGER data without editing or alteration. http://www.census.gov/geo/maps-data/data/tiger.html digital data 2013 2017 publication date Unincorporated Places Boundaries Unincorporated Places Boundaries U.S. Department of Interior, U.S. Fish and Wildlife Service

FWS Interest Simplified Boundaries vector digital data This data set depicts simplified boundaries of lands administered by the U.S. Fish and Wildlife Service including National Wildlife Refuges, National Fish Hatcheries, FWS administrative sites, and other conservation areas. The Alaska National Wildlife Refuge Boundaries data set depicts the legislative boundary of the 16 National Wildlife Refuges in Alaska at a source scale of 1:63,360. The dataset was created by the U.S. Fish and Wildlife Service, Region 7, Division of Realty and Natural Resources. The USGS substituted the Alaska National Wildlife Refuge boundaries for the USFWS Simplified Wildlife Refuge Boundaries in Alaska for cartographic purposes. The USFWS Simplified Wildlife Refuge Boundaries are simplified from the U.S. Fish and Wildlife Service Real Estate Interest data layer containing polygons representing tracts of land (parcels) in which the Service has a property or management interest. These interests include full land ownership, secondary interests in property primarily managed and reported by other federal agencies, leased property, property managed by agreement with other parties, and, within National Wildlife Refuges, property governed by conservation easements. A conservation easement is a permanent, legally enforceable land preservation agreement between a landowner and a government agency that restricts real estate, commercial and industrial development of the land, which remains private property. Inholdings of private property within Refuge areas not covered by conservation easements are excluded from these boundaries. The Hawaiian Islands National Wildlife Refuge and Waterfowl production area easements acquired through the small wetlands program have been omitted. Interior boundaries between parcels were dissolved to produce a single set of simplified external boundaries for each feature. These are resource grade mapping representations of the U.S. Fish and Wildlife Service boundaries. For legal descriptions of the land represented here contact the USFWS Realty Office. This map layer was compiled by the U.S. Fish and Wildlife Service. The Alaska National Wildlife Refuges dataset was derived from the following digital sources and legal documents: 1) Federal Register, Vol. 48, No. 38 Thursday, February 24, 1983 Notices Pages 7890-8029. 2) USGS 1:250,000 scale Alaska Boundary Series maps entitled: Alaska National Interest Lands Conservation Act December 2, 1980 P.L. 96-487 3) Various legal documents such as survey plats, legal metes and bounds descriptions, Deeds, and Titles. 4) USGS 1:63,360 scale revised hydrography Digital Line Graphs depicting ground conditions from 1955 to 1986. Although these Fish and Wildlife boundaries represent lands administered by the U.S. Fish and Wildlife Service, not all areas are open to the public. Some fragile habitats need to be protected from human traffic, some management areas are closed, and the terms of some conservation easements preclude public access. The public is urged to contact specific Refuges or other conservation areas before visiting. digital data 1950 2017 publication date U. S. Fish and Wildlife Service Boundary Boundary polygons and names U.S. Dept. of Interior, Bureau of Land Management, Division of Support Services, Branch of Information Resource Management

Public Land Survey System vector digital data The PLSS information is for general reference purposes only, and should not be used to determine legal boundaries or land ownership. The Bureau of Land Management (BLM) is the authoritative source for PLSS information at the federal level, and the US Topo representation is derived from BLM GIS data files called Cadastral National Spatial Data Infrastructure or CadNSDI. The management of these data is not completely uniform throughout the country. Although this metadata record is included with all maps, PLSS is currently shown on US Topo Maps for only a few states. PLSS will be added to US Topo maps in more states in coming years as BLM authorized CadNSDI format is made available. The three layers USGS stores from PLSS are the Township, First Division and Special Surveys. Metadata for BLM PLSS data is at http://www.geocommunicator.gov/GeoComm/metadata/index.htm#PLSS, though this URL may change in the near future. Alternate sources of PLSS data will continued to be served mainly in western states where BLM is the data steward or the data is from a trusted source. Notes on individual states follow,----Alaska PLSS consists of protracted (computed, not surveyed) data only. For more information see http://sdms.ak.blm.gov/sdms/data_protracted_grid_gis.html----Ohio was the original PLSS state in the early 1800s, and the land network there is unusually complex. The source data include four first-division parcel types. These are all shown on US Topo maps, and are labeled according to BLM's attribution, with a leading letter followed by either a number or more letters. The meanings of the leading letters are S=Section, F=Fractional Section, L=Lot, Q=Quarter Township. https://sdms.ak.blm.gov/sdms/ https://navigator.blm.gov/home 24000 digital data 2012 2018 publication date Public Land Survey System - BLM Townships and ranges, sections Department of Veterans Affairs, National Cemetery Administration and U.S. Geological Survey

NCA National Cemeteries vector digital data This dataset represents boundaries of National cemeteries administered by the U.S. Department of Veterans Affairs, National Cemetery Administration. This layer may also contain a small number of boundaries for those managed by the Department of the Army. This data is subject to change as other national cemetery areas are authorized. This dataset is intended for general mapping and reference purposes only. https://nationalmap.gov/boundaries.html https://www.cem.va.gov/cem/cems/index.asp digital data 2013 2018 publication date National Cemetery Boundary Name, general location information from NCA, Boundaries from combination of NCA boundary data, parcel data and other mapping datasets. U.S. Geological Survey, National Geospatial Technical Operations Center

Geographic Names Information System (GNIS) Vector digital data The Geographic Names Information System (GNIS) is the Federal and national standard for geographic nomenclature. The U.S. Geological Survey developed the GNIS in support of the U.S. Board on Geographic Names as the official repository of domestic geographic names data, the official vehicle for geographic names use by all departments of the Federal Government, and the source for applying geographic names to Federal electronic and printed products. https://geonames.usgs.gov/ 24000 digital data 2012 2012 publication date Geographic Names Geographic feature names Federal land management agencies

Points of Interest vector digital data Includes campgrounds, trailheads, visitor centers, picnic areas, Ranger stations and federal land management agency headquarters. Point data was provided by various federal agencies, such as NPS, US Forest Service, BLM, US FWS. This data is subject to change at any time. http://nationalmap.usgs.gov 24000 digital data 2016 2018 ground condition Structures - various Geographic features and feature names State and Federal Partners, updates from USGS' The National Map Corps volunteers

Fire Stations Vector digital data Any location where fire fighters are stationed or based out of, or where equipment that such personnel use in carrying out their jobs is stored for ready use. Fire Departments which are Mobile Units and not having a permanent location, are included, in which case their location has been depicted at the city/town hall or at the center of their service area if a city/town hall does not exist. This dataset includes those locations primarily engaged in forest or grasslands fire fighting, including fire lookout towers if the towers are in current use for fire protection purposes. This dataset includes both private and governmental entities. Locations that serve only administrative function are excluded. Locations serving both administrative and operational functions are included. http://nationalmap.usgs.gov 24000 None 2006 2018 ground condition Structures - Fire Stations Geographic features and feature names State and Federal Partners, updates from USGS' The National Map Corps volunteers

Law Enforcement Vector digital data Included are locations where sworn officers of a law enforcement agency are regularly based or stationed. This dataset includes local police, county sheriff's offices, state police or highway patrol locations. Most federal law enforcement agency locations are not included. http://nationalmap.usgs.gov 24000 None 2005 2018 ground condition Structures - Law Enforcement Geographic features and feature names State and Federal Partners, updates from USGS' The National Map Corps volunteers

Prisons/Correctional Facility Vector digital data Includes both private and government medium and high security prisons and correctional institutions. Low and minimum security institutions such as local jails, prison camps, correctional farms or work farms, detention and treatment centers are generally excluded. http://nationalmap.usgs.gov 24000 None 2007 2018 ground condition Structures - Prisons/Correctional Facility Geographic features and feature names State and Federal Partners, updates from USGS' The National Map Corps volunteers

Schools Vector digital data The schools within this dataset are composed of Public elementary and secondary education in the US as defined and tracked by the National Center for Education Statistics (NCES), Common Core Dataset (CCD). Private schools in this dataset are composed of Private elementary and secondary education in the US as defined by the Private School Survey, NCES. The colleges and Universities are composed of postsecondary education facilities as defined by the Integrated Post Secondary Education System (IPEDS), NCES. Included are Doctoral and Research Universities, Masters Colleges and Universities, Baccalaureate Colleges, Associates Colleges, Theological seminaries, Medical schools and other health care professions, schools of engineering and technology, business and management, art, music, design, Law schools, Teachers colleges, Tribal colleges and other specialized institutions. Changes to base school data may occur through the USGS¿ The National Map Corps Volunteer Geographic Information project. http://nationalmap.usgs.gov 24000 None 2008 2018 ground condition Structures - Schools Geographic features and feature names State and Federal Partners, updates from USGS' The National Map Corps volunteers

Hospitals Vector digital data Includes general medical and surgical hospitals, psychiatric, substance abuse and specialty hospitals such as Children's hospitals, cancer, maternity and rehabilitation hospitals. Other types of hospitals are included if represented in data sets provided by various partners for this compilation. Hospitals operated by the US Department of Veterans Affairs are included. Nursing homes, long term care facilities and Urgent Care facilities are generally excluded. Locations that are administrative offices only are excluded from the dataset. http://nationalmap.usgs.gov 24000 None 2006 2018 ground condition Structures - Hospitals Geographic features and feature names State government websites

State Capitol building vector digital data Includes the official State Capitol buildings for the U.S. states and territories. http://nationalmap.gov 24000 digital data 2014 2014 ground condition Structures - State Capitol building Geographic feature and feature name

The data for this product are created as follows. All geospatial content is taken from national geospatial databases under the stewardship of USGS data programs. The NAIP imagery is provided by a seamless tile service that delivers image data at the resolution and quality of the source imagery. The raster and vector data, including grids and collar information, are processed using ESRI ArcGIS software and exported. Map formatting is performed using a custom application, which includes post-processing to embed the metadata XML document.

Public Land Survey System Vector

Entity point Void polygon composed of rings Complete chain Complete chain


Rasterize line shapefile - Geographic Information Systems

https://water.usgs.gov/lookup/getspatial?ds240_landuse_raster Curtis V. Price Naomi Nakagaki Kerie J. Hitt Rick M. Clawges

Enhanced Historical Land-Use and Land-Cover Data Sets of the U.S. Geological Survey 1.0 map U.S. Geological Survey Data Series 240

Land-use and land-cover data collected by the U.S. Geological Survey are useful for environmental assessment of land-use patterns with respect to water-quality analysis, growth management, and other types of environmental impact assessment. The data are meant to be normally used by quadrangle, or among adjacent quadrangles where temporally contiguous. The data can be used in any geographic application where intermediate scale land-use data are appropriate and the source land-cover map dates are representative of the time period of interest.

This data set is released as part of an enhanced version of previously published USGS land-use and land-cover data, edited to perform attribute and geographic corrections, recast to the North American Horizontal Datum of 1983, and reformatted to commonly used geospatial data file formats. BACKGROUND The following background information is extracted from: U.S. Geological Survey, 1986, Land use and land cover digital data from 1:250,000- and 1:100,000-scale maps: Data User Guide 4, 25 p. (This document is out of print, but was available online on July 1, 2005 at http://www.vterrain.org/Culture/LULC/Data_Users_Guide_4.html) "The characteristics of the digital cartographic data base for land Use and land cover and associated maps reflect the parameters used in compiling the maps. The Land Use and Land Cover mapping program is designed so that standard topographic maps at a scale of l:250,000 can be used as a base for compilation and reproduction. In a few cases, the U.S. Geological Survey (USGS) has prepared Land Use and Land Cover and associated maps at a scale of 1:100,000 when the 1:100,000-scale topographic map base was available. Land Use and Land Cover maps provide data to be used either by themselves or in combination with the other data sets produced in the program. The basic sources of land use compilation data are NASA high-altitude aerial photographs, and National High-Altitude Photography (NHAP) program photographs, usually at scales smaller than l:60,000. The l:250,000-scale topographic map series is generally used as the base map for the compilation of the Land Use and Land Cover maps and the associated overlays 1:100,000-scale topographic map bases have been used on rare occasions. Although compilation of Land Use and Land Cover data is performed on a film-positive base usually enlarged to a scale of approximately l:l25,000, the associated overlays are both compiled and digitized at a scale of l:250,000. Land Use and Land Cover data compilation is based upon the classification system and definitions of Level II Land Use and Land Cover [codes, (see below)]. All features are delineated by curved or straight lines that depict the actual boundaries of the areas (polygons) being described. The minimum size of polygons depicting all Urban or Built-up Land (categories 11-17), Water (51-54), Confined Feeding Operations (23), Other Agricultural Land (24), Strip Mines, Quarries, and Gravel Pits (75) and urban Transitional areas (76), is 4 hectares (ha). All other categories of Land Use and Land Cover have a minimum polygon size of 16 ha. (Those sizes also are considered the minimum sizes to which polygons are digitized.) In the Urban or Built-up Land and Water categories, the minimum width of a feature to be shown is 200 m (that is, if a square with sides 200 m in length is delineated, the area will be 4 ha). Although the minimum-width consideration precludes the delineation of very narrow and very long 4-ha polygons, triangles or other polygons are acceptable if the base of the triangle or minimum width of the polygon is 200 m in length and if the area of the polygon is 4 ha. Exceptions to this specification are limited access highways (14) and all double line rivers (51) on the 1:250,000-scale base which shall have a minimum width of 92 m. For categories other than Urban or Built-up Land and Water, the 16-ha minimum size for delineation requires a minimum-width polygon of 400 m. Line weight for delineating Land Use and Land Cover polygons and for neatlines is 0.l0 mm at the production scale of l:250,000." LAND-USE AND LAND-COVER CODES These data sets represent land use and land cover using an integer value that references the Anderson level II classification system. The first digit represents the level 1 land-use and land-cover code, and the second digit (ones place) represents a subdivision, or level 2 code. The Anderson Level II land use codes used in this data set are listed below: 1 Urban or built-up land 11 Residental 12 Commercial and services 13 Industrial 14 Transportation, communication, utilities 15 Industrial and commercial complexes 16 Mixed urban or built-up land 17 Other urban or built-up land 2 Agricultural land 21 Cropland and pasture 22 Orchards, groves, vineyards, nurseries, and ornamental horticultural 23 Confined feeding operations 24 Other agricultural land 3 Rangeland 31 Herbaceous rangeland 32 Shrub and brush rangeland 33 Mixed rangeland 4 Forest land 41 Deciduous forest land 42 Evergreen forest land 43 Mixed forest land 5 Water 51 Streams and canals 52 Lakes 53 Reservoirs 54 Bays and estuaries 6 Wetland 61 Forested wetland 62 Nonforested wetland 7 Barren land 71 Dry salt flats 72 Beaches 73 Sandy areas not beaches 74 Bare exposed rock 75 Strip mines, quarries, gravel pits 76 Transitional areas 77 Mixed Barren Land 8 Tundra 81 Shrub and brush tundra 82 Herbaceous tundra 83 Bare ground 84 Wet tundra 85 Mixed tundra 9 Perennial snow or ice 91 Perennial snowfields 92 Glaciers PROCESSING DETAILS The U.S. Environmental Protection Agency (USEPA) received the USGS land-use and land-cover data files from USGS in 9-track ASCII format, one file per quadrangle. Files were loaded onto the hard disk of the computer from tape. The data were then processed with the GIRASARC2 program written in Arc Macro Language (AML), which is part of the ArcInfo Geographic Information System (GIS) software. This program was developed by the USGS to process the data into a consistent ArcInfo format. The GIRASARC2 AML <http://www.epa.gov/ngispgm3/spdata/EPAGIRAS/meta/girasarc2.aml> program does the following: -- Converts the USGS data files to polygon coverage format. -- Reconstructs topology, creating line and polygon features. -- Linearly scales the map coordinates to UTM using the registration points listed in the USGS data file, and then modifies the coordinates to Albers Equal Area projection. -- Generates a quadrangle boundary polygon based on the mathematically-determined corners of the map. -- Loads available documentation into a series of companion documentation files with each data set. Another AML program (GIRASNEAT, <http://www.epa.gov/ngispgm3/spdata/EPAGIRAS/meta/girasneat.aml>) does the following: --clips the data to the neatline data set. --dissolves polygon boundaries between polygons with the same land use code. --snaps exterior arcs to the arcs of the neatline cover with a tolerance of 40 meters. Data were reviewed visually by the user responsible for executing the GIRASARC2 program. The GIRASARC2 and GIRASNEAT programs were executed in AML to create each quadrangle data set. The processing described above was completed by the USEPA in the early 1990s. In 2001, the USGS National Water-Quality Assessment (NAWQA) Program needed a seamless data base of the conterminous United States, so data sets were further enhanced for use in the Program, as described below. Additional land use and land cover data sets for Hawaii and one map sheet in Alaska were converted using the same AML programs and edited in a similar manner. The Hawaii data sets were joined together into a single data set as they all are documented with the same source date and are more easily handled as a single data file. These data files were then further edited to correct land-use coding errors caused by the misplacement of labels have also been corrected by visual inspection, checking the codes against the original labels in the GIRAS data files and ancillary land-cover data sets. An AML menu-based application was used to assist in this process. In addition to the processing describe above, the data were processed to fill in all gaps between quadrangles so that the data fits together seamlessly. The polygon data were then transformed so that the horizontal coordinate data reference the North American Datum of 1983. (The raw GIRAS-format data and the USEPA version of it is referenced to the North American Datum of 1927.) The geographic data files were also projected into geographic coordinates (decimal degrees of latitude and longitude). Additional polygon data sets that document the land-use and land-cover data sets in a geographic context were created from the USEPA quadrangle index coverages with further editing based on information in the USGS data files posted on the USGS FTP site at the USGS EROS Data Center at: ftp://edcftp.cr.usgs.gov/pub/data/LULC A summary of this effort was published as: Price, C., Naomi, N., Hitt, K., and Clawges, R., 2003, Mining GIRAS: Improving on a national treasure of land use data, _in_ Proceedings of the 2004 ESRI International User Conference, July 7-11, 2003, Environmental Systems Research Institute, Redlands Calif., 11p., available online at http://gis.esri.com/library/userconf/proc03/p0904.pdf DATA FILE DESCRIPTIONS Note that all data sets are referenced to the North American Datum of 1983. 1. tilepoly: Polygons representing each quadrangle tile. 2. src_poly: Polygons representing the extent of source files, with metadata about the source files used for each area. Some land-use files were merged from multiple GIRAS source files, some of which have different source dates. 3. gAABBB: Polygons for each 1:250,000 tile, where "AA" represents the latitude of the lower right corner and "BBB" represents the longitude of the lower right corner of the map tile. These tile names are referenced in the polygon attributes of the tilepoly and src_poly polygon data sets described above. The polygon data sets above are distributed as a collection of related files that make up the publicly documented ESRI shapefile format: filename.shp ESRI shapefile geographic data file filename.shx ESRI shapefile index data file filename.dbf ESRI shapefile attribute file filename.prj "Well-Known-Text" (WTK) format projection file filename.shp.xml metadata file The shapefiles use geographic (decimal degree) coordinate data referenced to the North American Datum of 1983. 4. girasX Raster-format data, stored in six image files, in GeoTIFF format (with georeferencing included in the internal image header file). IMAGE XMIN YMIN XMAX YMAX DESCRIPTION giras1 -2380005 1874985 15 3200000 NW Conterminous US (Albers) giras2 15 1874985 2300000 3172005 NE Conterminous US (Albers) giras3 -2380005 199995 15 1874985 SW Conterminous US (Albers) giras4 15 199995 2300000 1874985 SE Conterminous US (Albers) giras5 369285 2081265 955575 2460585 Hawaii (UTM Zone 4) giras6 499875 6762705 662145 6877755 Valdez, Alaska (UTM Zone 6) The raster data sets are referenced to locations specified in projected coordinates (in meters). Image tiles giras1 through giras4 use standard parameters for the conterminous United States: Projection ALBERS Datum NAD83 Units METERS Spheroid GRS1980 Xshift 0.0000000000 Yshift 0.0000000000 Parameters 29 30 0.000 /* 1st standard parallel 45 30 0.000 /* 2nd standard parallel -96 0 0.000 /* central meridian 23 0 0.000 /* latitude of projection&aposs origin 0.00000 /* false easting (meters) 0.00000 /* false northing (meters) giras5 (Hawaii) uses these projection parameters: Projection UTM Zone 6 Datum NAD83 Units METERS Spheroid GRS1980 giras6 (Valdez, Alaska) uses these projection parameters: Projection UTM Zone 4 Datum NAD83 Units METERS Spheroid GRS1980 The raster data sets are distributed as a collection of related files: girasX.tif Tagged-Image Format File (TIFF) with GeoTIFF georeferencing girasX.tfw ESRI "World file", used for georeferencing girasX.aux ESRI "aux file" file used by ArcGIS software girasX.tif.xml metadata file DISCLAIMERS The use of trade, product, or firm names is for descriptive purposes only and does not imply endorsement by the U.S. Government. Although this Federal Geographic Data Committee-compliant metadata file is intended to document the data set in nonproprietary form, as well as in ArcInfo format, this metadata file may include some ArcInfo-specific terminology. Although these data have been used by the U.S. Geological Survey, U.S. Department of the Interior, no warranty expressed or implied is made by the U.S. Geological Survey as to the accuracy of the data. 1970 1985 publication date

Geographic Names Information System

U.S. Geological Survey Ask USGS -- Water Webserver Team mailing address 445 National Center Reston VA

USA 1-888-275-8747 (1-888-ASK-USGS) https://answers.usgs.gov/cgi-bin/gsanswers?pemail=h2oteam&subject=GIS+Dataset+ds240_landuse_raster

https://water.usgs.gov/GIS/browse/ds240_landuse_raster.png
Illustration of the data set.
PNG None Unclassified None Microsoft Windows XP Version 5.1 (Build 2600) Service Pack 2 ESRI ArcCatalog 9.0.0.535 James R. Anderson Ernest E. Hardy John T. Roach Richard E. Witmer

A Land Use and Land Cover Classification System for Use with Remote Sensor Data, USGS Professional Paper 964

http://landcover.usgs.gov U.S. Geological Survey

USGeoData 1:250,000 and 1:100,000 Scale Land Use and Land Cover and Associated Maps Digital Data

http://eros.usgs.gov/#/Find_Data/Products_and_Data_Available/LULC http://landcover.usgs.gov http://www.vterrain.org/Culture/LULC/Data_Users_Guide_4.html U.S. Environmental Protection Agency

epagiras vector digital data

U.S. Environmental Protection Agency

USGeoData 1:250,000 and 1:100,000 Scale Land Use and Land Cover and Associated Maps Digital Data

http://landcover.usgs.gov 250000 digital data 1970 1985 ground condition (air photographs collected c. 1970-1985) giras polygon geography and attributes

The data was reformatted from the USGS published information to ArcInfo coverage format, edited and polygon topology built, followed by conversion to ArcInfo EXPORT format. See Supplemental_Information element of this metadata record more details.


Gdal_rasterize¶

This program burns vector geometries (points, lines, and polygons) into the raster band(s) of a raster image. Vectors are read from OGR supported vector formats.

Note that on the fly reprojection of vector data to the coordinate system of the raster data is only supported since GDAL 2.1.0.

The band(s) to burn values into. Multiple -b arguments may be used to burn into a list of bands. The default is to burn into band 1. Not used when creating a new raster.

Invert rasterization. Burn the fixed burn value, or the burn value associated with the first feature into all parts of the image לֹא inside the provided polygon.

Enables the ALL_TOUCHED rasterization option so that all pixels touched by lines or polygons will be updated, not just those on the line render path, or whose center point is within the polygon. Defaults to disabled for normal rendering rules.

A fixed value to burn into a band for all objects. A list of -burn options can be supplied, one per band being written to.

Identifies an attribute field on the features to be used for a burn-in value. The value will be burned into all output bands.

Indicates that a burn value should be extracted from the “Z” values of the feature. Works with points and lines (linear interpolation along each segment). For polygons, works properly only if the are flat (same Z value for all vertices).

Instead of burning a new value, this adds the new value to the existing raster. Suitable for heatmaps for instance.

Indicates the layer(s) from the datasource that will be used for input features. May be specified multiple times, but at least one layer name or a -sql option must be specified.

An optional SQL WHERE style query expression to be applied to select features to burn in from the input layer(s).

An SQL statement to be evaluated against the datasource to produce a virtual layer of features to be burned in.

SQL dialect. In some cases can be used to use (unoptimized) OGR SQL instead of the native SQL of an RDBMS by passing OGRSQL. The “SQLITE” dialect can also be used with any datasource.

Select the output format. Starting with GDAL 2.3, if not specified, the format is guessed from the extension (previously was GTiff). Use the short format name.

Assign a specified nodata value to output bands.

Pre-initialize the output image bands with these values. However, it is not marked as the nodata value in the output file. If only one value is given, the same value is used in all the bands.

Override the projection for the output file. If not specified, the projection of the input vector file will be used if available. When using this option, no reprojection of features from the SRS of the input vector to the specified SRS of the output raster, so use only this option to correct an invalid source SRS. The <srs_def> may be any of the usual GDAL/OGR forms, complete WKT, PROJ.4, EPSG:n or a file containing the WKT.

set a transformer option suitable to pass to GDALCreateGenImgProjTransformer2() . This is used when converting geometries coordinates to target raster pixel space. For example this can be used to specify RPC related transformer options.

Many formats have one or more optional creation options that can be used to control particulars about the file created. For instance, the GeoTIFF driver supports creation options to control compression, and whether the file should be tiled.

The creation options available vary by format driver, and some simple formats have no creation options at all. A list of options supported for a format can be listed with the –formats command line option but the documentation for the format is the definitive source of information on driver creation options. See Raster drivers format specific documentation for legal creation options for each format.

Set georeferenced extents. The values must be expressed in georeferenced units. If not specified, the extent of the output file will be the extent of the vector layers.

Set target resolution. The values must be expressed in georeferenced units. Both must be positive values.

(target aligned pixels) Align the coordinates of the extent of the output file to the values of the -tr , such that the aligned extent includes the minimum extent.

Set output file size in pixels and lines. Note that -ts cannot be used with -tr

Force the output bands to be of the indicated data type. Defaults to Float64

Force the algorithm used (results are identical). The raster mode is used in most cases and optimise read/write operations. The vector mode is useful with a decent amount of input features and optimise the CPU use. That mode have to be used with tiled images to be efficient. The auto mode (the default) will chose the algorithm based on input and output properties.

Suppress progress monitor and other non-error output.

Any OGR supported readable datasource.

The GDAL supported output file. Must support update mode access. This file will be created (or overwritten if it already exists):option: -of , -a_nodata , -init , -a_srs , -co , -te , -tr , -tap , -ts , or -ot options are used.

The program create a new target raster image when any of the -of , -a_nodata , -init , -a_srs , -co , -te , -tr , -tap , -ts , or -ot options are used. The resolution or size must be specified using the -tr or -ts option for all new rasters. The target raster will be overwritten if it already exists and any of these creation-related options are used.


צפו בסרטון: Shapefile to Raster Conversion in ArcGIS (אוֹקְטוֹבֶּר 2021).