Как скачать дзз с google earth

Форумы GIS-Lab.info

Как загрузить в GPS Garmin участок снимка из Google Earth

Re: Как загрузить в GPS Garmin участок снимка из Google Eart

Сообщение ericsson » 03 фев 2017, 02:31

Ерунду пишут на форуме.

Ограничение для пользовательских карт в виде KMZ-файлов, содержащих растровые данные, совсем иное.

Разрешение одного тайла — не более 1024² пикселей (он не обязательно должен быть квадратным).
Объем одного тайла — не более 3 Мегабайт
Саммарное количество тайлов в приборе (считая по всем KMZ-файлам в нем) — для Монтаны и некоторых сравнительно новых приборов — 500.
Формат растров — только JPEG (обычно, KMZ может содержать PNG, но Garmin их не поддерживает).
Единственный KML-файл внутри KMZ — стандартный doc.kml
Суммарный объем всех тайлов в приборе, по-моему, тоже был ограничен, каким числом — не помню, но это, по-моему, было самым сильным ограничением, что-то вроде 32Мб для всей суммы. Если память меня не подводит, это сводит на нет теоретическую возможность иметь растр размером порядка 20000х20000 пикселей — ужав его до 32Мб, получите мутную фигню.

В какое из ограничений вы раньше упрётесь — вопрос того, с какими конкретно данными будете работать.

А вообще, вам сто лет назад уже объясняли, когда вы этот прибор покупали, что с KMZ никто не работает, т.к. он неудобный и тормозной. Люди пользуются форматом JNX, чьи ограничения куда менее строги. Правда, это требует модификации прошивки прибора.

Querying and Downloading Satellite Images with Google Earth Engine

Searching for, downloading and displaying 2.5 million square kilometers of satellite imagery is no small task. But Project Canopy, a new NGO focusing on evidence-based policymaking for the Congo Basin rainforest, orgnaizations need a comprehensive overview of the rainforest in order to make effective decisions. As the NGO’s data scientists, we have been working over the last nine months to create such a prototype: a near-real-time logging road detection and notification system, powered by machine learning, and available across the entire Congo Basin rainforest.

Our previous article described how we went about deciding which platform to use in order to (a) query for specific Sentinel-2 satellite image products and (b) actually download those images. We ended up rejecting Google Earth Engine because we could not find a way to easily and reliably accomplish both those tasks. However, after further research, we found out we were mistaken; though somewhat counter-intuitive, there is indeed a way to (relatively) easily both query and download satellite images using Google Earth Engine (Google EE). This short post will explain how.

Querying

While there is no explicit “query” function in the Google EE API, there is a way to replicate it: by filtering an ImageCollection object.

An Image Collection, as the name implies, is a group of ee.Image objects. While you can just directly create a Collection from a list of Images, it’s also possible to pass in the name of a folder in the Google EE database. When you do that, you’ll get a collection of every image in that folder. Specifically, if you want Sentinel-2 images, create one of the following ee.ImageCollection objects, depending on if you want L1C or L2A (see our first post for more on this difference):

Of course, you’ll likely not want all the Sentinel-2 images. But after creating the collection, you can then filter it, to drill down to the specific images you want. For example, you can pull out only images in a specific timeframe like so:

You can filter the collection by a Region of Interest (“ROI”) and get only images that lie within or intersect some polygon like so:

Finally, you can filter for a specific metadata value by using filterMetadata . (You can also just use the generic “filter” to plug in any filter you’d like.) While this may not be a traditional search/query system, it has the same results in the end: you end up with an ee.ImageCollection object containing all the images that meet your filter criteria. In this way, you can search/query for Sentinel-2 products using Google EE.

Downloading

While it is possible to (essentially) query images, there is no way to directly download images straight from Google EE to your local machine. However, this is not in fact a huge downside, because you can export images to your Google Cloud Services account. (It’s also possible to export them to Google Drive, which may be preferable if you’re only exporting a few images at a time.) We will discuss details on this in a future article, since some complicated issues arise specifically when you’re trying to export big images or a large number of images, but the basic idea is straightforward.

First, you create an export object with ee.batch.Export.image.toCloudStorage :

img , here, is your Google EE Image object. Then, you simply run export.start() to begin your download. You can then print export.status() to see the status of your export, or you can use the following code to get continual updates of your status:

Alternatively, you can go to the Google Earth Engine Code Editor and click on the “Tasks” tab to see all your current exports.

Conclusion

By solving both our issues with Google Earth Engine, we were able to benefit from a major advantage: all the image processing takes place on the Google Earth Engine platform, not on your local machine! In our old method, we had to download all the raw products and then save a new image each step of the way as we processed it. With Google Earth Engine, on the other hand, the only thing you need to download is the final image at the end of your processing pipeline. And while Google Earth Engine is hardly the only cloud-based geospatial image processing platform out there, it (a) is free to use and (b) has a large community of active users. Regardless, shifting to cloud-based processing saved us a good deal of up-front infrastructure costs.

In our next article, we will compare and contrast different ways of removing clouds from images, with special focus on the method we ended up going with, a novel one that in practice relies on Google Earth Engine: cloudfree merging. We hope to see you then!

Получение бесплатных снимков со спутников

Спутниковый снимок земли — это изображение, полученное с помощью спутника, находящегося в космосе. Для получения спутниковых снимков спутник оснащается специальной камерой, которая снимает изображение поверхности Земли. Изображение затем передается на Землю и обрабатывается с помощью компьютерных программ для создания цифровой карты. Спутниковые снимки могут быть использованы для различных целей, таких как картография, геология, экология, геодезия, сельское хозяйство, метеорология и другие научные области. Они также могут быть использованы для целей обороны и безопасности, в том числе для наблюдения за территориями, контроля границ и обнаружения изменений на поверхности Земли, например, природных катастроф, изменений в использовании земель или роста населения. Спутниковые снимки также используются в различных отраслях промышленности, в том числе в строительстве, добыче полезных ископаемых и транспортировке.

Космическая съёмка в последнее время становится более доступной, некоторые данные свободно можно найти в Интернете. Бесплатные космические снимки широко применяются не только в образовательных и научных кругах, но и в коммерческом секторе. К бесплатным данным дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) относятся космоснимки с пространственным разрешением хуже 10 м, например, данные со спутниковых программ Sentinel и Landsat.

Многие люди до сих пор не знают, где можно найти бесплатные космические снимки. Представляем вам список сервисов, где любой желающий может подобрать необходимые снимки со спутников.

Важно: как правило, в бесплатном доступе нет снимков высокого и сверхвысокого пространственного разрешения. Такие космические снимки распространяются операторами космических аппаратов на коммерческой основе через своих дистрибуторов (партнеров). Геопространственное Агентство ИННОТЕР имеет партнерские соглашения с большинством операторов космических аппаратов, и готово помочь подобрать космические снимки под по требованиям, определяемым из характера Ваших задач.

То, что Вы видите на Google Карты, Яндекс Карты, Bing Карты, — это не полноценные космические снимки, а картинки. Такие картинки не имеют юридической силы, их невозможно обрабатывать, требуется исходный космический снимок со всеми метаданными. Для коммерческого использования космического снимка также нужно иметь неисключительную лицензию от оператора космических аппаратов (смотрите ограничения по использованию космических снимков по каждому космическому аппарату отдельно) .

В картографических подложках сервисов Google maps, Яндекс Карты, Bing Карты на участки населенных пунктов, как правило, в качестве основы используются космические снимки с пространственным разрешением 0,5 метра на пиксель. Бесплатные снимки в сети интернет — от 8-10 метров на пиксель.

Create save digitize and download kml or kmz from Google Earth

Create save digitize and download kml or kmz from Google Earth. Google earth can be named a virtual globe or map of earth, which provide high resolution view of any area in recent years or any period of time from last decades. Always its not possible to go for field survey and prepare the layers like roads, places, river, water-body , settlements etc for any GIS application as it need resources and manual work which increases cost and project duration. Why do not one use a efficient way for the creation of layers like digitize kmz from the Google earth and convert it to shape-file or use directly. You can also see for how to save, create and export kml file from Google map. To digitize and save kmz from Google earth following steps need to be followed.

Steps to Create save digitize and download kml or kmz from Google Earth

1) Start with running the application of Google earth on desktop or laptop, wait till the globe appears in the Google earth application window.