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Extraire des données d'altitude à l'aide de Google Earth ?

Extraire des données d'altitude à l'aide de Google Earth ?


Comment extraire simultanément plusieurs valeurs d'altitude pour une zone particulière dans Google-Earth ?

Je n'ai pu les sélectionner manuellement qu'un par un lorsque j'entre dans le long. et lat. pour chaque point.


Cela peut ne pas répondre complètement à votre question, mais j'ai trouvé que pour trouver l'altitude aller à https://earthexplorer.usgs.gov/ fonctionne mieux. Earth Explorer vous donne accès à différentes données satellitaires et EarthExplorer vous permet de choisir manuellement la zone que vous essayez d'étudier en entrant la longitude et la latitude ou simplement en plaçant des marqueurs sur la carte elle-même. Une fois que vous avez la zone souhaitée, téléchargez le fichier tiff et importez-le dans l'un des logiciels SIG ou de télédétection comme ArcMap, QGis ou Terrset (Idrisi Selva). Les données d'altitude devraient alors être disponibles pour tout point sur lequel vous faites défiler ou recherchez, ce qui vous permet de travailler avec les points dans la zone souhaitée.


Google fournit une API d'élévation pour jusqu'à 25 000 requêtes par jour : https://developers.google.com/maps/documentation/elevation/

Il y a aussi les autres options discutées ici : Comment rechercher des données d'altitude par lat/lng

Si vous avez vos données sous forme de feuille de calcul, vous pouvez les saisir dans GPS Visualizer (http://www.gpsvisualizer.com/convert_input) et sélectionner "Ajouter des données d'altitude DEM", et il reviendra avec un fichier texte avec l'altitude données dans une colonne.


Extraire des données d'altitude à l'aide de Google Earth ? - Systèmes d'information géographique

Données développées et téléchargées en Écosse par Jonathan de Ferranti. Cartes de couverture interactives fournies par Christoph Hormann.
Pour plus d'informations, consultez les liens continentaux ci-dessous.

Les modèles numériques d'élévation de 3 secondes d'arc 1 × 1 × téléchargeables sur ce site sont principalement basés sur les données recueillies par la mission 2000 Shuttle Radar Topography. Les données SRTM, au format HGT, peuvent être téléchargées à partir d'ici, mais pour certaines zones montagneuses et désertiques, il n'y a pas de données (vides) et des zones d'erreur de déroulement de phase, et il n'y a pas de données SRTM au nord de 60 20'N. Pour les tuiles ici, ces zones ont été remplies et corrigées à partir des meilleures sources alternatives disponibles, en utilisant la méthode décrite sur ma page voidfill. Ils sont beaucoup plus précis que ceux créés par interpolation, avec ou sans l'aide du SRTM30. Pour voir quelques images créées à partir de données téléchargées à partir de cette page, cliquez ici. L'exactitude des données peut être jugée à partir de ces images. Voir aussi des liens externes vers une revue indépendante, et quelques comparaisons photographiques.

ASTER GDEM. Les versions 2009 et 2011 d'un ensemble de données mondial ASTER GDEM, avec des messages de 1 ", ont peut-être également été remarquées. Je salue et j'utilise cette nouvelle source de données gratuite, mais j'invite les lecteurs à lire mon examen initial de ces données avant de Je suis peut-être partial, mais je pense toujours que pour de nombreux domaines, les meilleures données disponibles sont toujours sur ce site !

Je suis reconnaissant à tous ceux qui m'ont aidé à collecter de nombreux téraoctets de cartographie numérique matricielle, en particulier Rafal Jonca de Gliwice, en Pologne. Ses cartes des Alpes et des Pyrénées se trouvent sur son site http://www.adventuremapping.pl/indexe.html.

L'AMÉRIQUE DU NORD est téléchargeable à partir de la carte de couverture mondiale. Pour le territoire américain, les données 3" ont été sous-échantillonnées à partir des données USGS 1". Quelques erreurs ont été supprimées et les valeurs nulles sur le littoral américain ont été modifiées à +1. Les données pour le territoire mexicain proviennent principalement de SRTM/GDEM. Les données mexicaines de 1" ont aidé dans certaines zones de relief élevé. Pour le Canada, les données de la géobase de 0,75" ont été rééchantillonnées à 3", en utilisant la moyenne des neuf voisins de 0,75" les plus proches (à l'exception de la province de l'Alberta au sud-ouest de 54 N 113 W, où les données de la géobase se sont révélées insatisfaisantes et ont été remplacées par SRTM/GDEM). À ma connaissance, des données à plus haute résolution sont toujours disponibles gratuitement sur les sites des gouvernements américain, canadien et mexicain. Une couverture transparente de 1" de l'Amérique du Nord et une couverture presque mondiale de 3" peuvent être trouvées sur rmw.recordist.com. Certaines données 3" de mon site ont contribué à cette source, mais je ne sais pas dans quelle mesure, ou quel mélange de sources ont été utilisées pour les données 1".

Le continent eurasien et l'Australie sont désormais complets à une résolution de 3" et peuvent être téléchargés via le tableau de couverture mondiale.
Sources : SRTM, ASTER GDEM, Russe 200k et 100k, Népal 50k et divers autres. Tous les sommets de 8000m et la plupart des 7000m et leurs environs ont été cartographiés avec précision, mais ailleurs, la précision peut ne pas être à la hauteur de la norme SRTM. Hormis quelques corrections d'erreurs, la plupart des zones couvertes par le remplissage des vides SRTM 2005-2011 à partir de sources topographiques sont restées inchangées. En revanche, les nouvelles zones couvertes bénéficient d'une contribution substantielle des données ASTER GDEM. Les futures mises à jour utiliseront probablement GDEM pour améliorer également les anciennes zones, mais à moins que le problème d'artefact d'empilement GDEM ne puisse être résolu, SRTM restera la source par défaut.

Pour comparer des photographies réelles de la Haute Asie, y compris l'Everest, le K2 et le Kangchenjunga, avec des images générées à partir de ces données et des images Landsat, voir le site Earthshot de Tony Robinson. Pour voir les photographies originales, déplacez la souris sur les images et notez que les images virtuelles ont été partiellement superposées aux photographies et qu'il existe une marge d'erreur importante dans les positions des caméras.

L'AMÉRIQUE DU SUD est maintenant terminée et peut être téléchargée via le tableau de couverture mondiale.
Sources : SRTM, Aster GDEM, topos locaux 50k et 100k. En général, la précision est assez bonne, mais n'est pas toujours à la hauteur de la norme SRTM.

La source principale est toujours SRTM, mais lorsque les données SRTM sont nulles ou anormales, il y a des entrées de GDEM, Landsat et de diverses cartes topographiques. Sans ces sources supplémentaires, j'aurais du mal à fournir un remplissage de vide SRTM adéquat. Mes remerciements à feu Diego Vallmitjana de Bariloche, en Patagonie pour son aide et ses encouragements.

ALPES
Sources : local 25k et 50k russe 100k SRTM (limité). La plupart des données contenues dans ces tuiles ont été générées à partir de travaux effectués avant l'avènement de SRTM. L'exactitude de la plupart des données est conforme à la norme SRTM, mais il peut y avoir de légers terrassements locaux et des poches d'imprécision, en particulier en Italie.

Les résolutions 3" ne sont désormais disponibles que via le tableau de couverture mondiale.

1" Résolution plus d'informations
Pour comparer les images virtuelles créées à partir de ces fichiers avec des photographies réelles, cliquez sur Suisse, Autriche, Allemagne, France et Italie.

Certaines parties des Alpes italiennes dans ces zones ont été améliorées le 15 mars 2008.
* Ajouté ou révisé en février 2006 * Ajouté ou révisé en avril 2006. * Révisé le 11 avril 2006 * Révisé le 13 avril 2006. * Quelques coutures apparentes lissées le 5 mai 2006.
Un léger décalage horizontal dans certaines zones a été porté à mon attention le 1er janvier 2007, cela a été réduit en déplaçant certaines zones vers le sud de 2".

Des données de contour sont disponibles pour certaines de ces zones. Cliquez ici pour accéder à ces données.

Sources : Russe 100k et 200k 100k topos d'Islande et du Svalbard 250K et 500k topos des zones côtières du Groenland 50k topos du norvégien Jotunheimen et More og Romsdal . Il y a des données d'ICESAT DEM pour la calotte glaciaire intérieure du Groenland, et de SRTM pour la Finlande et la Russie au sud de 60,21', sinon ces données proviennent entièrement de cartes topographiques.

Qualité des données et crédits. L'étendue de la couverture vers l'est jusqu'au nord de la Russie est indiquée sur la carte de couverture. Les zones indiquées en rouge ont été ajoutées ou améliorées le 15 mars 2008. Des algorithmes DEM avancés sont désormais appliqués dans toutes ces zones. Les cartes sources sont à l'échelle 1:100 000 (60'x20') à l'ouest et dans une partie de la zone 36, et dans les montagnes de l'Oural. Ailleurs, ils sont à l'échelle 1:200 000 (120'x40').

Dans la zone 36, la limite entre la couverture de la source 100K et 200K passe par 60 N 30 E, 61 20'N 30 E, 61 20'N 31 E, 62 20'N 31 E, 62 20'N 32 E, 66 N 32 E, 66 N 36 E, 69 N 36 E. Les données SRTM version 1 ont été appliquées au sud de 60,20'N et fusionnées à 60,21'N. Les données SRTM à ces latitudes sont affectées par les forêts boréales, que le radar n'a pas pénétrées, et peuvent donc sembler plus élevées et plus bruyantes que les données générées par la carte.

Le 15 mars 2008, tous les fichiers à l'est de 4 E qui n'étaient pas déjà mis à niveau vers la version 2 ont été mis à niveau. Dans cette version, les contours sources restent inchangés, mais l'algorithme d'interpolation utilisé pour créer le MNT a été amélioré. Des résultats plus lisses avec moins d'artefacts devraient être perceptibles, en particulier dans les zones de faible relief. Des fichiers GeoTiff, y compris des données projetées UTM et des fichiers texte source de contour et de lac, ont également été créés. Les fichiers GeoTiff ont une résolution verticale inférieure au mètre que certains utilisateurs peuvent trouver utile. Un échantillon GeoTiff et des échantillons de contour peuvent être téléchargés. Toute personne intéressée par les ensembles complets peut me contacter. Mes remerciements à Christoph Hormann pour les nouvelles données DEM et l'application de l'algorithme ci-dessus, et à Aleksandr Yashin pour avoir identifié diverses erreurs et domaines à améliorer.

Depuis le 21 avril 2007, toutes les données ci-dessus ont toutes été corrigées selon le système de référence WGS84 standard utilisé par SRTM et contiennent des données provenant d'éléments hydrographiques.

A noter qu'au sud de 60.21', les données SRTM version 1 ont été importées. Cela peut sembler montrer plus de détails que les autres données. Cela s'explique en partie par le fait qu'à partir de cartes de 200K ou même de 100K, il n'est pas possible, en particulier dans les zones de faible relief, de capturer le niveau de détail qui a été capturé par SRTM mais il convient également de noter qu'une partie du "détail" SRTM est au niveau de la cime des arbres. Les données SRTM ont été capturées en février 2000, lorsque les forêts de pins enneigées qui dominent la région auraient empêché la pénétration du radar SRTM au niveau du sol. Cela explique également le léger rebord que certains utilisateurs peuvent remarquer à ou autour de 60.21'.

Si la couverture SRTM était mondiale, ou si une autre source de données SAR devenait accessible au grand public, cette page ne serait pas nécessaire. Mais à ma connaissance, cela n'est pas sur le point d'arriver.


AUTRES EUROPE Le continent eurasien et l'Australie sont désormais complets à une résolution de 3" et peuvent être téléchargés via le tableau de couverture mondiale 3". Certaines parties en haut relief de l'Europe sont couvertes à une résolution de 1".


Les données AFRICA DEM pour toute l'Afrique peuvent être téléchargées via la carte de couverture mondiale. Sans la publication d'Aster GDEM version 2, la tâche de combler les grands vides du désert SRTM aurait pris beaucoup plus de temps. Le principal problème avec GDEM est que les déchets artificiels sur les zones de sable plat de relief moyen à élevé sont généralement bien couverts par cette source. Il a donc été nécessaire d'identifier soigneusement les zones vides du sable plat SRTM et de remplacer les artefacts GDEM par des données interpolées. Je suis reconnaissant à Trond Nesoen pour cette mise à disposition.

ANTARCTIQUE
Ajouté le 11.09.08 Source : 200 m DEM du NSIDC, rééchantillonné à 3". Pour plus d'informations sur la précision, voir le lien ci-dessus.

AN1 S86E156 à S70E180 : 75 Mo : Nord et centre de la chaîne transantarctique
AN2 S87W180 à S84W120 : 28 Mo : Sud de la chaîne transantarctique
AN3 S72W072 à S61W053 : 33MB : Péninsule Antarctique
AN4 S78W138 à S73W109 : 18 Mo : Marie Byrd Land (inclut le mont Sidley et le mont Siple)
AN5 S80W089 à S77W083 : 7 Mo : chaîne Ellsworth (comprend l'Antarctique HP Mount Vinson)

Les blocs ci-dessus couvrent la majorité des zones montagneuses de l'Antarctique. Si d'autres parties de l'Antarctique sont nécessaires au format HGT géographiquement projeté, voir :
Zones UTM 01-15 (W180-W091)
Zones UTM 16-30 (W090-W001)
Zones UTM 31-45 (E000-E089)
Zones UTM 46-60 (E090-E179)

Les fichiers sont fournis au format HGT pour assurer la cohérence avec les données SRTM. Aucune source autre que 200m NSIDC n'a été utilisée pour les créer, donc leur résolution réelle n'est pas de 3". Pour un rendu réaliste, les images générées à partir de celles-ci doivent être reprojetées vers UTM ou polaire, à la fois 3dem et Global Mapper le feront. Je suis reconnaissant à Trond Nes en de Fredrikstad, Norvège pour la fourniture de tables de conversion de coordonnées polaires en coordonnées géographiques.

2021
26 mars Ajout d'un nouveau DEM 1" du Groenland, à partir de nouvelles sources à résolution plus élevée et plus précise. La source principale est ArcticDEM du Centre géospatial polaire, mais dans les zones à relief élevé, il y a une contribution considérable d'ALOS et, dans une moindre mesure, d'ASTER et de TANDEM .

2014
26 mai Ajout d'un DEM 1" pour la Scandinavie. La qualité des données pour les territoires de la Norvège, de la Finlande et du Danemark en particulier devrait être considérablement améliorée.
11 mai Ajout et amélioration de certaines îles de l'Arctique de Sibérie orientale. Tuiles mises à jour : T55, T56, T57, S56
14 avril Correction supplémentaire de l'Alaska/Yukon, pour supprimer une tranchée frontalière le long de la longitude 141. Mise à jour des tuiles : P07,Q07,R07. Également supprimé divers pics signalés, tuiles mises à jour : P07(N61:57 W140:40), K19(N41:40, W70:54), H15,H16 (plusieurs emplacements en Louisiane).

2013
14 septembre Mise en ligne de nouvelles données pour le territoire de l'Alaska, pour corriger un léger problème de déplacement.

2012
14 décembre Remplacé SL39,SM42,SM58,15-V,15-X(artefacts marins) et J36(artefact à N37 49' E35 15')
8 décembre Ajout du DEM Global 15"
23 novembre Ajout de A56,A59,G02 (atolls manquants)
22 novembre Suppression de certaines bandes de terrain fictives de SE57 (s20e159 par rapport aux médias) et R35 (n71e029).
1er novembre Terminé le monde !
15 octobre Terminé 7 continents, seules les îles manquent encore.
15 octobre Achèvement de l'Amérique latine et téléchargement des données pour certaines parties des États-Unis.
6 octobre Suppression des anomalies de ligne de B20 (n05w063, n05w061).
30 septembre Amérique du Sud étendue à 8 N.
25 août Terminé Amérique du Sud au sud de l'équateur.
24 août Remplacement de 4 dossiers en raison de la suppression de certaines anomalies de ligne. Dossiers remplacés : H44(n31e079,n30e081), H46(n30e090,n30e091), I43(n35e074), J43(n38e075).
5 août Remplacement de plusieurs dossiers en raison de l'inachèvement de certaines mises à jour précédentes. Dossiers remplacés : O29, L31-33, K31-33, J53, H43-48, G43-48, SE19, SI19, SK59, SL58, SL59.
2 août Terminé Eurasie, Australie et moitié sud de l'Amérique du Sud.
1er juillet Terminé Afrique et Nouvelle-Zélande.
5 juin Terminé Inde, Moyen-Orient, Afrique du Nord et Asie du Sud-Est.
11 avril Terminé Haute Asie.
17 février Achevé Indonésie, Nouvelle-Guinée et Malaisie.

2011
30 décembre Terminé Philippines.
9 décembre Patagonie terminée.
17 juillet Couverture 1" de la Sierra de Gredos, centre de l'Espagne.

2010
15 mai Couverture étendue de la Patagonie.
6 mars Ajout de plusieurs tuiles en Mauritanie avec de grands vides SRTM.
12 février Nouvelle édition d'Islande DEM.
5 février Ajout du N59E170 en Sibérie orientale. La superficie du terrain est petite mais SRTM vide.
15 janvier Ajout de plusieurs tuiles en Namibie avec de grands vides SRTM.
3 janvier Mise en ligne de la nouvelle édition des zones de la Sibérie orientale mise en ligne le 21 décembre (P58, P59, P60).

2009
21 décembre Ajout de données provisoires pour les parties exceptionnelles de la Sibérie orientale : zones P59, P60 et la partie exceptionnelle de P58.
08 décembre Ajout d'une tuile dans le sud de la Chine avec de grands vides SRTM.
18 novembre Ajout des zones UTM 54, 55 et 56 à la Sibérie orientale. Les tuiles exceptionnelles, P59, P60 et une partie de P58, suivront d'ici Noël.
31 octobre Ajout de la zone UTM 57 à la Sibérie orientale.
15 septembre Terminé la Sibérie occidentale.
21 août Ajout de Novaya Zemlya.
9 août Zones terminées P41 et Q41 (à l'est des montagnes de l'Oural). La saisie des données pour le reste du nord-ouest de la Sibérie devrait être terminée d'ici le 31 août, et les téléchargements suivront peu de temps après.
18 juillet Terminé Svalbard et Franz Josef Land
13 juin Ajout de données provisoires pour le sud et l'ouest du Svalbard
20 mai Le DEM de Tahiti, le DEM de Géorgie du Sud, le DEM d'Egypte et le DEM de Kinabalu ont ajouté quelques améliorations et ajouts à l'Est du Tibet.
20 mai Couverture étendue de la Sibérie : zones 51,52,53 et partie 44 ajoutées
29 avril Taïwan DEM ajouté
9 avril Groenland DEM ajouté
8 avril Ajout de la zone 58 à la Sibérie et d'un échantillon de tuile désertique (n24e012) avec une forte incidence de vide SRTM
14 mars Couverture étendue d'Oman jusqu'au détroit d'Ormuz
5 mars Couverture étendue de la Sibérie

11 septembre Ajout de l'Antarctique
25 juillet Améliorations et ajouts dans la province du Yunnan, Chine
22 juillet Ajout de Tchoukotka et d'autres zones frontalières sino-birmanes
10 juillet Ajout du plateau de Sibérie centrale, de certaines zones de haut relief d'Oman et d'autres zones frontalières sino-birmanes
15 mars Terminé la Russie continentale européenne et les montagnes de l'Oural
15 mars Partie améliorée des Alpes italiennes

30 décembre Ajout de Jan Mayen et Bear Island
24 décembre Couverture étendue de l'Europe du Nord jusqu'au Nord-Ouest de la Russie
9 décembre Ajout d'un DEM 1" pour les Hautes Tatras, Slovaquie/Pologne
5 octobre Ajout de la Réunion (territoire français d'outre-mer) et des Alpi Apuane, Italie
14 août Russie du Nord, zones améliorées et étendues P38 et P39
25 juillet Améliorations et ajout de données 1" pour M re og Romsdal, Norvège
8 juillet Terminé Islande
28 juin Mise à niveau de la Scandinavie vers la version 2, avec une meilleure interpolation des contours
13 juin Achèvement du sud-est de la Finlande, ajout de l'ouest de l'Islande, modernisation de l'ensemble de Jotunheimen en Norvège et ajout d'une plus grande partie du nord-ouest de la Russie.
21 avril Finlande et Laponie russe
16 février Plus de Finlande (provisoire)
24 janvier Correction de quelques problèmes de limites de tuiles résultant de la révision du 1er janvier
1er janvier Léger décalage horizontal corrigé dans certaines parties des Alpes au sud de 45°N

22 décembre Finlande (provisoire)
13 novembre Laponie finlandaise (provisoire)
23 octobre Achèvement du Caucase
11 octobre Plus d'ex-soviétique Asie et Afghanistan, y compris Ala Archa
30 septembre Plus d'ex-Asie soviétique et d'Afghanistan
22 août franges orientales du haut plateau asiatique
28 juillet franges sud de l'Himalaya oriental
30 juin et 1er juillet au nord-est de Karakoram (Yarkant, Karakash)
5 juin Nord du Sikkim
20 mai Divers ajouts en Haute Asie, voir la section Haute Asie
5 mai Lissage de certaines coutures entre N 44,00' E 6,00' et N 46,00' E 8,00'
29 avril Ajouté Santa Marta, Colombie
27 avril Correction d'une nouvelle erreur de référence dans les îles Féroé
20 avril Ajout de la Haute Afrique de l'Est
15 avril Ajout du Haut Atlas marocain
13 avril Un peu plus de terrasses frontalières et locales supprimées
11 avril Tuiles préalpines italiennes révisées n45e009, n45e010, n45e011 (bruit de lac supprimé, imprécision corrigée à N45 33' E10 50')
9 avril Ajout de l'Écosse
5 avril Ajout des données Alps 1"
2 avril Ajout de quelques tuiles pré-alpes italiennes et réparation de quelques terrasses et rayures au sud des Alpes juliennes en Slovénie, et une imprécision à N 46,00' E 12,10'
26 mars Ajout de Madère
23 mars Ajout de la Crète occidentale
22 mars Ajout des îles Canaries (Palma, Ténérife)
20 mars Ajout de la Grèce, des Balkans et de l'Italien Corno Grande.
4 mars Correction de certaines valeurs nulles et rayures dans le Caucase.
3 mars Ajout des Picos de Europa dans le nord de l'Espagne.
26 février Correction des fichiers au nord du 60° à WGS84.
21 février Extension des plus hauts sommets du Tien Shan, entre 79,30' et 81,15'.
1er février Ajout des Alpes du Sud de la Nouvelle-Zélande. Des données de résolution similaire peuvent être téléchargées à partir de Geographx mais sont fournies ici pour combler la plupart des vides dans les données SRTM projetées géographiquement.
1er février Ajout de certaines zones au sud et à l'est de la Cordillera Blanca, au Pérou.
22 janvier Ajout de Vilcabamba et Vilcanota, Pérou.
14 janvier Ajout de la majeure partie de la Cordillère Royale bolivienne.
7 janvier Ajout des groupes Patagonian Fitzroy et Paine.
2 janvier Ajout d'un nouveau tronçon de 200 km des Andes, centré sur l'Aconcagua.

19 décembre Cordillera Blanca, Pérou ajouté.
14 décembre Pamir a de nouveau étendu Tien Shan a étendu Meili et Bogda Shan a ajouté quelques extensions à la tuile corse du centre et de l'ouest du Népal.
5 décembre Ajout des Tatras polonais/slovaques.
26 novembre Extension de la couverture du Pamir et de la Haute Asie orientale.
De nouvelles zones de l'Himalaya oriental, entre Sepu Kangri (Nyainqentanglha Est) et Bairiga (Garpo Kangri), ont été illuminées. Certaines zones au sud de Tirich Mir (Hindu Kush, Hindu Raj) ont également été illuminées.
Modifications apportées le 28 octobre
Ajout des sections Scandinavie, Pyrénées, Shetland et Féroé.
Rayures supprimées de la section Himalaya. Quelques terrasses isolées, causées par des erreurs de phase dans les données sources SRTM, restent et seront supprimées dans les révisions ultérieures.

Sources alternatives
Cartes topographiques : OUI Pour les zones montagneuses, les meilleures sources alternatives sont des cartes topographiques détaillées, de préférence basées sur du matériel collecté à partir d'enquêtes au sol. Ceux-ci sont nombreux et variés. La meilleure source générale est l'armée russe. Leurs cartes couvrent la majeure partie du monde à 200 000 et une grande partie du monde à 100 000. Les contours de ceux-ci sont correctement placés, à quelques exceptions près. À certains endroits, il existe des inexactitudes d'altitude, mais celles-ci sont souvent mises en évidence par les données SRTM environnantes et d'autres sources et ont été ajustées. La plupart des sommets de 7000m sont couverts par des topos plus précis, par ex. Finnmaps du Népal, cartes de neige chinoises et cartes de diverses sources allemandes. 250 000 topos JOG de l'armée américaine couvrent une grande partie du monde, mais la plupart d'entre eux n'ont pas été publiés et la qualité topographique de leurs prédécesseurs AMS est très médiocre.
Élévations ponctuelles sur les croquis cartographiques : OUI Certaines élévations sur certaines croquis cartographiques du Club alpin japonais couvrant la plupart de l'Himalaya oriental chinois qui culminent à 6 000 m ont été extraites de cartes militaires chinoises et ont été très utiles. Mais ailleurs dans l'Himalaya oriental et dans certaines parties de l'Himalaya occidental indien et chinois, il existe des incertitudes importantes.
Images Landsat : OUI Dans certaines régions, où j'ai trouvé des détails de carte topographiques insuffisamment fiables, j'ai consulté l'ombrage sur Landsat et d'autres images utilisées par Google Earth, et je l'ai trouvé utile. Plus récemment (été 2008) j'ai utilisé les images Landsat plus directement en les reprojetant géographiquement et en les utilisant comme sous-couche supplémentaire. Les résultats ont été étonnamment utiles, même si Landsat ne contient aucune donnée d'altitude. L'imagerie Landsat est très précise et ses nuances correspondent exactement aux modèles de contour générés par SRTM.
GTOPO30 et GLOBE30 : NON Même si la résolution de cette source était adéquate pour les zones de montagne, ce qui n'est pas le cas, la qualité de certaines d'entre elles est telle qu'il n'est pas rare que deux sommets séparés de 2km et un dénivelé de 600m se présentent comme des sommets uniques. Il peut y avoir de bonnes données DTED de niveau 1 (résolution 3", basée sur des cartes de 250 000) pour certaines régions, mais en dehors des États-Unis, elles n'ont généralement pas été publiées par l'armée américaine.
ASTER GDEM : Oui, dans certaines zones téléchargées ou mises à jour depuis juillet 2009. Pour mes commentaires généraux sur cette source, voir ma critique détaillée.

Notez que les vides SRTM peuvent être corrigés en cliquant sur "Opération" et en sélectionnant "Correction des données manquantes", mais notez également que cela ne corrige que les données manquantes en interpolant et en extrapolant les données existantes. Les données manquantes ne sont pas déterminées avec précision et des montagnes entières peuvent être laissées de côté. Pour de meilleurs résultats, les correctifs ne doivent pas être utilisés comme substitut au téléchargement de tuiles à partir de cette page.

Voir ma page de comparaisons de captures d'écran. Les données de cette page ont également été utilisées pour générer certains des panoramas de montagne sur la page des panoramas. Certaines parties de celles-ci ont été reproduites avec des photographies des mêmes points de vue sur la page de la galerie panoramique.

Une image en relief couleur ombrée (1 Mo) de l'Himalaya, du n28e085 au n29e089, a été créée par Rafal Jonca de Pologne, en utilisant 3DEM pour convertir les données téléchargeables à partir de cette page en fichiers .dem. Cliquez ici pour une version à plus haute résolution (3,75 Mo). Surfer était habitué à colorer et à ombrer, cela coûte cher mais de bons résultats peuvent également être obtenus avec 3DEM. Pour plus d'informations, voir ici.

Site de téléchargement de la NASA. Les données SRTM sont généralement disponibles directement sur le site Web de la NASA (et non plus sur FTP). Cependant, en raison d'une forte demande et d'une maintenance occasionnelle, le site n'est pas toujours disponible, et les utilisateurs sont priés de limiter leurs téléchargements. Si vous avez besoin d'une grande quantité de données au format .hgt, veuillez me contacter à la place. Mes coordonnées sont en bas de ma page d'accueil.

Site de téléchargement du GCRAI. Ici vous pouvez trouver des données SRTM dans d'autres formats, améliorées par des données importées d'autres sources, y compris cette page. En août 2008, j'ai vérifié une nouvelle version 4 qui a été téléchargée. Il s'agit d'une nouvelle amélioration significative par rapport à la version 3, notamment dans les Alpes et le Karakoram. Mais il y a encore des zones qui sont couvertes par mes fichiers en utilisant des données cartographiques topographiques depuis un certain temps, mais qui ne sont encore couvertes que par le CGIAR avec des données SRTM interpolées. En outre, un examen attentif de certaines zones améliorées montre encore des terrasses abruptes et des "tranchées" profondes et que toutes les données SRTM existantes ont été prioritaires, même lorsqu'il existe des erreurs de phase majeures dans les données SRTM. Pourtant, certains utilisateurs peuvent aimer le format CGIAR, et qu'ils ont, d'une manière ou d'une autre, comblé tous les vides SRTM. Il y a eu un certain lissage des données sur les montagnes provenant de sources alternatives, en particulier dans les Alpes. Cela présente à la fois des avantages et des inconvénients parmi les avantages est un rendu plus lisse, parmi les inconvénients est la perte de détails de la montagne, y compris l'épaule sur la crête ouest du Cervin (montré sur ma page de comparaisons de captures d'écran).

Les fichiers HGT peuvent être lus et convertis en d'autres formats DEM par 3dem.

Un fichier HGT couvre une superficie de 1 x1 . Son coin sud-ouest peut être déduit de son nom de fichier : par exemple, n51e002.hgt couvre la zone comprise entre N 51 E 2 et N 52 E 3 , et s14w077.hgt couvre S 14 W 77 à S 13 W 76 . La taille des fils dépend de la résolution. Si c'est 1", il y a 3601 rangées de 3601 cellules chacune si c'est 3", il y a 1201 rangées de 1201 cellules chacune. Les rangées sont disposées comme du texte sur une page, en commençant par la rangée la plus au nord, chaque rangée se lisant d'ouest en est. Chaque cellule a deux octets et l'élévation de cette cellule est de 256* (1er octet) + (2e octet). Il s'ensuit qu'un fichier HGT 3" a une longueur de fichier de 2 x 1201 x 1201. Les cellules SRTM 3" sont calculées en calculant la moyenne des cellules 1" et de leurs huit voisines. Il s'ensuit que le point local le plus élevé est probablement supérieur à la plus haute cellule SRTM 3". La différence devrait varier avec la pente du relief local.

La NASA n'a publié que des données SRTM de 1" pour le territoire américain. J'ai créé des fichiers HGT avec une résolution de 1" pour certaines parties de l'Europe à partir de cartes topographiques. Pour la plupart des Alpes et les parties les plus accidentées des Pyrénées, celles-ci ont été créées à partir des sources les plus détaillées et doivent être exactes. Ailleurs, j'ai des données DEM 1" pour la Grande-Bretagne, l'Irlande, la France (hors Corse), l'Allemagne, le Benelux, le Danemark, la Norvège, la Suède et le nord-est de l'Espagne. Mais celles-ci ont été créées à partir de cartes russes à l'échelle 1:100 000, qui sont moins précis que SRTM. Par conséquent, pour ces zones, où les données DEM 3" sont disponibles à partir de cette page ou de SRTM, elles devraient généralement être meilleures que les données 1", malgré la résolution inférieure.

Tous les fichiers, y compris les fichiers 1", téléchargeables à partir de cette page ou autrement disponibles sont désormais conformes au système de coordonnées WGS84 utilisé par SRTM. Auparavant, certains fichiers européens en dehors des Alpes étaient conformes au système de coordonnées russe Pulkovo 1942, qui varie de WGS84 d'environ 200 mètres.

Seuls les fichiers Alps 1" sont téléchargeables Je n'ai pas la capacité de télécharger le reste, mais je suis prêt à les fournir pour le coût de reproduction, et j'ai téléchargé deux exemples de zones en dehors des Alpes : P31, couvrant une partie du fjordland norvégien au nord-ouest de 60 N 6 E, NorthCape, couvrant la zone autour du Cap Nord de la Norvège.

Les élévations et les courbes de niveau sont des faits qui ne devraient pas être admissibles au droit d'auteur, mais les utilisateurs doivent tout de même noter qu'une utilisation commerciale importante des données DEM 1" peut éventuellement être contestée par les auteurs des cartes sources pour des raisons de droit d'auteur. Le risque le plus important de cela dans les Alpes, où il y a le plus d'entrées de la cartographie topographique locale en Scandinavie, où la source est presque exclusivement la cartographie russe, le risque est faible.Cependant, à partir de septembre 2006, malgré une utilisation intensive des données, en particulier dans les Alpes, par le vol l'industrie de la simulation, aucun problème de copyright n'a été porté à mon attention.

Les plans d'eau sont aplatis dans tous les fichiers. Dans certains fichiers, y compris un ensemble alternatif de fichiers Alps, ils sont définis en multipliant les cellules sur lesquelles ils tombent par -1, mais ils ne sont définis dans aucun des fichiers téléchargeables, à l'exception des exemples scandinaves ci-dessus. Il peut y avoir une légère pente sur certains lacs plus petits. Une grande partie des terrasses en Italie et en Slovénie a maintenant été réparée, mais il peut encore y avoir des terrasses locales. Un problème antérieur concernant les tours à un pixel en Scandinavie a également été corrigé.

Dans certaines régions, en particulier en Scandinavie, l'incidence des lacs et des îles est très élevée et il était impossible de tous les vérifier manuellement. L'incidence de quelques très petites îles et lacs peut donc être erronée.


Prendre et enregistrer une mesure

  1. Ouvrez Google Earth Pro. .
  2. Dans la barre de menu, cliquez sur OutilsRègle. Une nouvelle fenêtre "Règle" avec des options apparaît.
  3. En bas à gauche, sélectionnez Navigation à la souris.
  4. Cliquez sur l'onglet correspondant à ce que vous souhaitez mesurer.
  5. Sur la carte, survolez un endroit et cliquez sur un point de départ pour votre mesure.
  6. Ensuite, survolez un autre endroit et cliquez sur un point final.
  7. La mesure apparaîtra dans la fenêtre "Règle". Pour enregistrer votre mesure, cliquez sur Sauvegarder.
  8. Dans le champ "Nom", saisissez un nom pour votre mesure.
  9. En bas à droite, cliquez d'accord. Google Earth Pro ajoutera votre mesure sous "Lieux" dans le panneau de gauche.

Ajoutez plus de détails lorsque vous enregistrez une mesure

Dans la fenêtre "Nouveau chemin" ou "Modifier le chemin", modifiez les champs comme l'altitude, la couleur ou le style.


Exemples de statistiques de quartier

Les exemples suivants illustrent l'extraction de statistiques de voisinage raster pour :

  • Un seul raster avec des bandes d'altitude et de pente.
  • Une série temporelle MODIS multi-bandes.
  • Une série temporelle Landsat multi-bandes.

Dans chaque exemple, les points importés dans la section précédente seront mis en mémoire tampon, puis utilisés comme régions pour extraire des statistiques zonales pour chaque image de la collection d'images respective.

Variables topographiques

Cet exemple montre comment calculer des statistiques zonales pour une seule image multicanaux. L'image contient des bandes topographiques représentant l'élévation et la pente.

Tamponner les points

Appliquez une zone tampon de 45 m de rayon aux points définis précédemment en mappant la fonction bufferPoints sur la collection d'entités. Le rayon est fixé à 45 m pour correspondre à la résolution de 90 m en pixels du DEM. Dans ce cas, des cercles sont utilisés au lieu de carrés (définissez le deuxième argument sur false, c'est-à-dire n'utilisez pas de limites).

Calculer les statistiques zonales

Deux choses importantes à noter à propos de la fonction zonalStats que cet exemple aborde :

  • Il accepte uniquement un ee.ImageCollection , pas un ee.Image, les images uniques doivent être encapsulées dans une collection d'images.
  • Il s'attend à ce que chaque image de la collection d'images d'entrée ait une propriété d'horodatage nommée 'system:time_start' avec des valeurs représentant les millisecondes à partir de 00:00:00 UTC le 1er janvier 1970, la plupart des ensembles de données devraient avoir cette propriété, sinon une devrait être ajoutée.

Définissez des arguments pour la fonction zonalStats, puis exécutez-la. Notez que nous acceptons les valeurs par défaut pour les propriétés de réducteur, d'échelle, de crs et d'image à copier dans la collection d'entités résultante. Reportez-vous à la définition de fonction ci-dessus pour les valeurs par défaut.

Le résultat est une copie de la collection d'entités ponctuelles en tampon avec de nouvelles propriétés ajoutées pour la réduction de région de chaque bande d'image sélectionnée en fonction du réducteur donné. Il s'agit essentiellement d'un tableau qui ressemble à ceci :

id_intrigue horodatage dateheure élévation pente
1 946684800000 2000-01-01 00:01:00 2648.1 29.7
2 946684800000 2000-01-01 00:01:00 2888.2 33.9
3 946684800000 2000-01-01 00:01:00 3267.8 35.8
4 946684800000 2000-01-01 00:01:00 2790.7 25.1
5 946684800000 2000-01-01 00:01:00 2559.4 29.4

Série chronologique MODIS

Une série chronologique de composites de réflectance de surface MODIS sur 8 jours montre comment calculer des statistiques zonales pour une collection d'images multibandes qui ne nécessite aucun prétraitement, c'est-à-dire masquage des nuages, calcul.

Tamponner les points

In this example, suppose the point collection represents center points for field plots that are 100 x 100 m, apply a 50 m radius buffer to the points to match the size of the plot. Since a square region is needed, set the second argument of the bufferPoints function to true , so that the bounds of the buffered points are returned.

Calculate zonal statistics

Import the MODIS 500 m global 8-day surface reflectance composite collection and filter the collection to include data for July, August, and September from 2015 through 2019.

Reduce each image in the collection by each plot according to the following parameters. Note that this time the reducer is defined as the neighborhood median ( ee.Reducer.median ) instead of the default mean, and that scale, crs, and properties for the datetime are explicitly defined.

The result is a feature collection with a feature for all combinations of plots and images. Feature properties include those from the plot asset, respective image date, as well as any respective non-system image properties.

Landsat time series

This example combines Landsat surface reflectance imagery across three instruments: Thematic Mapper (TM) from Landsat 5, Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) from Landsat 7, and Operational Land Imager (OLI) from Landsat 8.

The following section prepares these collections so that band names are consistent and cloud masks are applied. Reflectance among corresponding bands are roughly congruent for the three sensors when using the surface reflectance product, therefore the processing steps that follow do not address inter-sensor harmonization. If you would like to apply a correction, please see the "Landsat ETM+ to OLI Harmonization" tutorial for more information on the subject.

Prepare the Landsat image collection

First, define the function to mask cloud and shadow pixels.

Next, define functions to select and rename the bands of interest for OLI and TM/ETM+ data. This is important because the band numbers are different between OLI and TM/ETM+, and it will make future index calculations easier.

Combine the cloud mask and band renaming functions into preparation functions for OLI and TM/ETM+. If you want to include band harmonization coefficients, you can combine the prepOli and prepEtm functions from the "Landsat ETM+ to OLI Harmonization" tutorial with the functions below.

Get the Landsat surface reflectance collections for OLI, ETM+, and TM sensors. Filter them by the bounds of the point feature collection and apply the relevant image preparation function.

Merge the prepared sensor collections.

Calculate zonal statistics

Reduce each image in the collection by each plot according to the following parameters. Note that this example defines the imgProps and imgPropsRename parameters to copy over and rename just two selected image properties: Landsat image ID and the satellite that collected the data.

The result is a feature collection with a feature for all combinations of plots and images.

Dealing with large collections

If your browser times out, try exporting the results. It's likely that point feature collections that cover a large area or contain many points (point-image observations) will need to be exported as a batch task by either exporting the final feature collection as an asset or as a CSV/Shapefile/GeoJSON to Google Drive or GCS.

Here is how you would export the above Landsat image-point feature collection to asset and Google Drive. Run the following code, activate the Code Editor Tasks tab, and then click the task 'Run' button.


Import GPS Data

There are two ways to import your GPS data into Google Earth:

  1. Drag the file into Google Earth.
  2. Choose how you want the data displayed.To save the data, drag the file into the "My Places" folder.

Make sure any needed GPS device drivers are installed on your computer.

  1. Open Google Earth.
  2. Turn off the GPS device and connect it to your computer.
  3. Turn on the GPS device.
  4. Cliquez sur ToolsGPS. The "GPS Import" window opens.
  5. Choose how you want the data displayed.
  6. Cliquez sur Import.

After you import GPS data


"FEMA NFHL" is a general application that provides for the display of flood hazard zones and labels, floodways, Coastal Barrier Resources System and Otherwise Protected Area units, community boundaries and names, base flood elevations, cross sections and coastal transects and their labels, hydraulic and flood control structures, flood profile baselines, coastal transect baselines, limit of moderate wave action lines, river mile markers, and Flood Insurance Rate Map and Letter of Map Revision boundaries and numbers. Additional reference layers include the status of NFHL data availability, point locations for Letters of Map Amendment (LOMAs) and Letters of Map Revision Based on Fill (LOMR Fs). You control the information displayed by turning layers on and off. A basic knowledge of Google Earth and FEMA flood hazard information will help users of this application.

The name of each layer is hyperlinked to a description of the layer, the map symbols used for the layer, and links to other FEMA web sites relevant to the layer. If a layer is turned on, clicking the text below the name of the layer (text that starts with "Draws at ") zooms the Google Earth view to a sample display of the layer. Layers are organized for display at one or more of three "eye altitude" (map scale) ranges in Google Earth: status maps at high altitudes, regional overviews of flood hazards at medium altitudes, and detailed flood hazard maps at low altitudes. Click on the hyperlinked folder name of the application to see the altitudes at which data in the layers are displayed.

For best performance please delete or turn off previous versions of the "Stay Dry" or "FEMA NFHL" folders that you have loaded in Google Earth before using the new version of "FEMA NFHL."


As Image Geolocation metadata can be used for below-mentioned services:
1. Geo-positioning: In this process, physical location of any individual or an object can be found with the help of the map
2. Geo-tagging: In this approach, geographic location of an object like an image or video is being added on different media such as Photograph, QR Codes, Video etc.
3. Geo-Coding: This technique refers to transforming the descriptions (address, coordinates) of location on the map.

Extract GPS Coordinates to Using Image Metadata Attributes

To find the Metadata properties associated with an image, all a user need to do is go through the following steps:

1. Transfer the picture to PC or laptop.
2. Right-click on the picture and select the properties
3. Switch to Details Tab
4. There you can see Latitude and Longitude under GPS.

If the user is using Mac OS, then:

1. Clic-droit on the image file, or simply Ctrl +Click the image >> Get Info >> More Info
2. There you can see Latitude and Longitudes coordonner

Find Image location on Google Map using Google Earth

Latitudes and Longitudes are the standard GPS coordinates. So, a user just needs to find the location corresponding to the particular set of GPS coordinates. Go through the following steps to Find Image Geolocation using Google maps:
1. Open Google Maps on your local system
2. Enter the GPS coordinates in the Search box.
3. You will automatically see a pinpointing to that particular place.

Professional Solution to Find location of Photo – Email Examiner

In order to deeply observe the evidence and analyze the location of the image when location feature is turned on, professionals trust on a third-party tool. One such tool is Email Examiner.

The working of the tool to know the location of Image is explained in below steps:
1. Open the Software.
2. Switch to Media Tab that shows all attachment files.
3. Search for the Evidence(Image in this case), select it, right click on it and then choose Export as KML File.

Keyhole Markup Language (KML File): A Standard file format used by Google Earth application to display Geographic Data of the file. It includes information such as Placemarks, Descriptions, ground overlays, paths, etc. Open the Google application and view the location of the image.

4. Export report of the process will be generated
5. For Geolocation Image mapping, Download the Google Earth software.
6. Open the Google Earth software, click on File and then Open Option
7. Browse the KML file obtained from the Email Examiner forensic tool.

8. The software will Display its Location on the Map.

Conclusion

If the location of your Smart-phone or any device is on, the location of the image can be easily traced. This feature is very helpful from the Digital forensics point of view. Evidence needs to be closely examined to find whereabouts of the culprit. This can be done with the help of analysis of Geolocation Metadata of images. This can be done with the help of third party tool like Email Examiner. Include Advance option analyze images file and help user in Geological Image Mapping.


Earth Outreach

Import GPS data from your handheld GPS device

Import GPS data from a file

View and save your GPS data

Absolutely no programming skills needed!

In April 2017, Google Earth on Web was released, which puts Earth on the browser. However, for this tutorial, you will need Earth Pro for Desktop installed on your computer. Download the latest version here. (It's free!)

If you have data stored on your Garmin or Magellan handheld GPS device, connect your device to your computer using your USB or Serial port connector, and turn on the device. This will be the data you use for the next section.

You will also want some GPS data with which to experiment later in the tutorial. Download the sample dataset by right-clicking and saving the file GPS_track_Save-the-Elephants.gpx to your computer. These data have been shared by Save the Elephants, and are for use for this tutorial.

Import GPS data from your handheld GPS device

Make sure that your Garmin or Magellan handheld GPS device is connected to your computer using your USB or Serial port connector, and that your GPS device is turned on.

Note: If you are using a USB connection, you may need to first install a driver for your GPS device. Drivers can be found on the CD that came with your device, or downloaded from the device manufacturer's web site.

Go to the Tools menu and select GPS.

Dans le GPS Import window, go to the Import tab and choose your device: Garmin or Magellan.

Check the boxes if you want to import Waypoints, Tracks, and/or Routes.

Cliquez sur Import. Your data will be downloaded from your device directly into Google Earth, where you can view and save it as described below.

For this tutorial you can import and use the GPS_track_Save-the-Elephants.gpx file you downloaded earlier. Help with importing GPS data from a file can be found below.

Data imported from a GPS handheld device can be animated because it has time stamps (date and time) of when it was collected by the GPS device. Simply select the GPS data in the Places panel, and click Play on the Time Controls.

Save your GPS data to a KML file by right-clicking on your GPS data folder in the Places panel, and selecting Save Place As. or select the GPS device data in the Places panel, go to the Déposer menu, and select Save Place As.

  • You can also get data from your GPS device in real time. For example, if you go out in the field with your laptop, you can view your current location live on Google Earth. Du GPS Import dialog box, select the _ Real Time_ tab to see options for viewing live data. You'll need to make sure that your GPS device is connected and streaming data using one of the supported protocols (NMEA is the most common).
  • Before you disconnect your laptop from the internet and go out in the field, be sure to use Google Earth to fly to and view the places you'll be visiting so that the relevant imagery is saved in the cache on your hard drive.

Import GPS data from a file

If you have GPS data stored in a GPX or other type of file, you can open it in Google Earth. Also, if you have a GPS device for which Google Earth does not support direct connections, but which can export data to a file, you can still view your GPS data in Google Earth. Read the instructions that came with your GPS device for exporting data from your device to a file on your computer. You can also use third-party software like GPS Babel to download the GPX file to your computer.

If you do not have your own file to use (supported file formats are .gpx, .loc, and .mps), you can download and use this sample file provided by Save the Elephants, by right-clicking and saving the file GPS_track_Save-the-Elephants.gpx

Go to the Déposer menu, select Open.

Dans le Ouvert window, change the filetype to the GPS file types by using the Files of type list and selecting Gps (.gpx, .loc, *.mps).

Navigate to the appropriate location on your computer and select the GPS file.

Clique le Ouvert button to begin the import process.

Dans le GPS Data Import dialog box that appears, choose to Create KML Tracks. Also, choose to Create KML LineStrings, and to Adjust altitudes to ground height.

Cliquez sur d'accord. The file is imported and can be viewed and saved as KML in Google Earth as described below.

Once you've loaded your GPS data into Google Earth, you can edit the waypoint placemarks and track paths, and add more information about the waypoints and tracks in the balloons.

View and save your GPS data

Once you have loaded your GPS data into Google Earth, you can edit the waypoint placemarks and track paths, and add more information about the waypoints and tracks in the balloons. To edit a feature in Google Earth, right-click on the feature in the 3D viewer or the Places panel, and choose Propriétés (on a PC) or Get Info (on a Mac).

Data imported from a GPS handheld device can be animated because it has time stamps (date and time) of when it was collected by the GPS device. Simply select (highlight) the folder of GPS data in the Places panel, and click Play on the Time Controls.

To save your GPS data to a KML file on your hard drive, right-click (Ctrl-click on a Mac) on your GPS data folder in the Places panel, and select Save Place As.

The image below shows a final product of Save the Elephants' GPS track of an elephant they monitor.

Have questions about this tutorial? Want to give us some feedback? Visit the Google Earth Help Community to discuss it with others.

More information on importing GPS data is available in the Google Earth User Guide here.


2 réponses 2

You could also check out icepyx , a Python library that was created specifically for obtaining and working with ICESat-2 data in a straightforward and easy way. It's still in development to expand the available features (one of which will be reading the hdf5 files into other data formats), but it works to download data from the NSIDC. During the download process you can select which variables you want, your spatial and temporal extent, and have the data delivered in a few different file types (such as a GeoTIFF, ASCII, or other geospatial file that is easily opened with one of the software programs you mentioned). This might be an option if you're still needing help opening ICESat-2 data in the short term. Please check out our example Jupyter Notebooks for getting and subsetting data.

Information/tutorials available from the University of Washington eScience Institute's ICESat-2 Hackweeks also contain examples for opening and working with ICESat-2 data (both in hdf5 and other geospatial formats). Here are last year's tutorials (they're currently being updated for this year's event).

Full Disclosure: I am the lead developer for icepyx . The effort was motivated by questions similar to yours at a live event in June 2019.


Extract pixel values by points and convert to a table in Google Earth Engine

I am undertaking a project that is relating field measurements of fire severity to band values and spectral indices derived from Landsat imagery before and after the fire. I am currently using Google Earth Engine to extract surface reflectance values from a collection of Landsat images. The approach I am using imports my field site locations (point data) as a feature collection and uses the getRegion function to extract band values from a Landsat image collection at each point. The code is provided below:

My question is how can I convert the resulting 'sample' variable (a list of lists) to a table that can be exported to google drive? Or is there a better approach to extract image data by points in Google Earth Engine?

I am new to Google Earth Engine and the Java programming language, so I apologise if the answer to this question is obvious. I have spent a lot of time trying to find a solution to this problem and I feel like I am getting nowhere.


Voir la vidéo: Comment exporter les données de CSPRO vers dautres logiciels danalyse statistique