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Solving the Shortest Path Problem (5) – Benchmarks

28. Oktober 201625. Februar 2017 johannes2 CommentsAnalyse, Cpp, GIS, OptimizationBenchmark, BGL, Boost, C#, Dijkstra, Graph, LEMON, Shortest Path

This article of 2012 at http://stegua.github.io/ shows, that the type of the priority queue of a shortest path solver is crucial for the solving time. You have to agree with that, but there is another point to mention: the choice of Read More

Solving the Shortest Path Problem (4) – Comparison of LEMON and BGL

28. Oktober 20161. November 2016 johannes1 CommentAnalyse, Cpp, GIS, OptimizationBoost, Cpp, Dijkstra, Graph, LEMON, LEMON vs Boost

In the previous articles I explained the usage of the APIs of LEMON and Boost Graph Library (BGL). Now I want to sum up the differences of them. Of course this is very opinion-based. 1. Simplicity LEMON has despite its Read More

Gekachelte Erstellung von Höhenlinien aus einem DGM10

13. September 201121. Januar 2012 johannesLeave a commentAnalyse, Geoprocessing, GISArcGIS, Contour, DGM

Ausgangslage Aus einem Digitalen Geländemodell (DGM) lassen sich relativ einfach Höhenlinien berechnen. In ArcGIS gibt es dazu das Tool Contour, was als Input ein DGM und einige wenige Parameter benötigt. Für kleinere Datenmengen – also entweder ein DGM, das ein Read More

Uphill/Downhill-Berechnung mit SAGA GIS

23. Dezember 2010 johannesLeave a commentAnalyse, GISAnalyse, DGM, Downhill, GIS, Raster, SAGA GIS, Uphill

Zielsetzung In diesem Artikel möchte ich zeigen, wie man ausgehend von einem Weg und einem Digitalen Geländemodell jeweils die Bergseite und die Talseite des Weges mit Hilfe von GIS bestimmt. Dies bezeichnet man als Uphill/Downhill-Berechnung. In der Forstwirtschaft ist es Read More

Regenwald in Google Earth (8) – Vektorisierung

25. März 2010 johannesLeave a commentAnalyse, GISAnalyse, GIS, Google Earth, Klima, KML, Regenwald, SAGA GIS, Tropischer Regenwald

Von Raster- zu Vektordaten Bislang hatten wir es mit Rasterdaten zu tun. Die Klimadaten wurden entsprechend gefiltert, klassifiziert und verschnitten. Das Ergebnis könnten wir als Rasterdatensatz (bspw. GeoTIFF) exportieren und auf Google Earth als Bild-Overlay einfügen. Die Farbgebung ist dann Read More

Regenwald in Google Earth (7) – Analyse II

25. März 201016. Januar 2011 johannesLeave a commentAnalyse, GISAnalyse, GIS, Klima, SAGA GIS

Globale Landbeckung Jetzt können wir die Fläche mit den klimatischen Voraussetzungen für tropischen Regenwald mit der tatsächlichen Fläche des immergrünen Waldes abgleichen. Im ersten Teil dieses Artikels haben wir uns bereits Daten über die weltweite Landbedeckung des GLCF besorgt. Diese Read More

Regenwald in Google Earth (6) – Analyse I

14. März 2010 johannesLeave a commentAnalyse, GISAnalyse, GIS, Klima, SAGA GIS

Verschneidung der Klimadaten In diesem Schritt werden wir nun die Daten der weltweiten Jahresdurchschnittstemperatur und des weltweiten gemittelten Jahresniederschlags miteinander kombinieren, denn ein Parameter allein hat ja noch keine Aussagekraft bezüglich des potentiellen Wachstums tropischen Regenwaldes. Beispielsweise ist der Temperaturbereich Read More

Regenwald in Google Earth (5) – Klassifizierung

13. März 201016. Januar 2011 johannesLeave a commentAnalyse, GISAnalyse, GIS, Klima, SAGA GIS

Klassifizierung von Temperatur und Niederschlag Mit den Daten sind wir nun soweit fertig. Wir haben Temperatur und Niederschläge als Grids vorliegen. Was jetzt noch fehlt ist eine sinnvolle Klassifizierung der Daten. Die ursprüngliche Fragestellung war: Wo auf der Welt sind Read More

Regenwald in Google Earth (4) – Niederschlag

13. März 201016. Januar 2011 johannesLeave a commentAnalyse, GISAnalyse, GIS, Klima, SAGA GIS

Niederschlag Die Jahresdurchschnittstemperatur haben wir bereits im vorhergehenden Teil berechnet. Nun soll es um den weltweiten kumulativen Jahresniederschlag gehen.

Regenwald in Google Earth (3) – Temperatur

4. März 201016. Januar 2011 johannesLeave a commentAnalyse, GISAnalyse, GIS, Klima

Jahresmitteltemperatur Jetzt wollen wir nach und nach alle 12 Datensätze der Temperatur (tmeanX.bil) in SAGA GIS  (so geht’s) importieren. Anschließend bedienen wir uns dem Grid Calculator von SAGA um die durchschnittliche Jahrestemperatur zu ermitteln. Dazu muss in diesem Werkzeug ein Read More

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