Ein Blog-Beitrag, der diese Arbeit beschreibt: http://www.ianhopkinson.org.uk/2015/10/analysing-lidar-data-for-the-uk/
process.py {OS_grid_cell} {friendly_name} zeigt ein Fenster an, das die Daten aus einer Lidar -Karte -Fliese zeigt. OS_grid_cell ist zum Beispiel SJ46 für Chester. Der {Friendly_Name} wird später in der Anzeige von Menüs verwendet und ist optional.
Es wird angenommen, dass die Daten in einer ZIP -Datei mit Namen des Formulars sind:
LIDAR-DSM-2M-{OS_grid_cell}.zip
Diese Daten müssen manuell heruntergeladen werden:
http://environment.data.gov.uk/ds/survey#/download
Bisher habe ich das 2M -Auflösungsgelände und die Oberflächendateien erfolgreich verwendet.
Run ./process.py , und nach einer kurzfristigen Pause (<1 Minute) sollten Sie ein graustufenes Bild Ihrer Kartenfliesen mit Höhe sehen, die als Schatten codiert sind (schwarz = niedrigste, weiß = höchste). Dieses Bild wird mit der vollständigen images/ mit dem Namen {OS_grid_cell}.png geschrieben.
Nominal gibt es 100 Subtile zu einem Satz, aber einige fehlen und erscheinen als schwarze Quadrate. Einige Orte haben Nodata, diese erscheinen auch schwarz im Bild.
Dies setzt voraus, dass Sie Bibliotheken installiert haben:
pip install -r requirements.txt
Es gibt minimale Tests, die durch nosetests durchgeführt werden können, vorausgesetzt, Sie haben nosetests installiert
Derzeit gibt es zwei experimentelle HTML/JavaScript -Visualisierungen. Um sie auszuführen, führen Sie den minimalen Webserver in Python 3 aus:
python -m http.server 8888 &
Und navigieren Sie dann zu localhost:8888 process.py eine leaflet.js -Karten -Overlay -Visualisierung zu data_dict.json .
Navigieren Sie zu Localhost surface.html localhost:8888/surface.html (Ich habe 512x512 Pixel-Pflanzen der Bilder in voller Größe mit Paint .NET.) Halten Sie die linke (oder A) und das Bewegen der Maus die Ansicht, die rechte Mausklammern (oder D), die Ansicht, die Mitte, gedreht -Mouse-Button (oder S) zoomt die Aussicht.
https://help.openstreetmap.org/questions/2056/using-the-dnance-survey-national-grid-with-openstreetmap
Oder es kann sein, dass OS Quercator und OSM verwendet
https://github.com/heyman/leaflet-areaselect/
Geländedaten sind eine Schätzung des zugrunde liegenden Geländes. Oberflächendaten sind die tatsächliche Messung, einschließlich Gebäude, Fahrzeuge und Vegetation.
Die Daten leben hier:
http://environment.data.gov.uk/ds/survey#/download
http://environment.data.gov.uk/ds/survey#/download?grid=sj36
Es gibt JSON -Metadaten für jedes Netz:
http://www.geostore.com/environment-agency/rest/product/os_gb_10km/sj46
Die id im JSON gibt Ihnen mit, wo Sie die ZIP -Datei herunterladen können, z. B.:
http://www.geostore.com/environment-agency/rest/product/download/6129
Praktisches Sammlung von Links
http://mapgubbins.tumblr.com/post/131424021480/open-data-release-of-aerial-lidar-data-for
Dieses Tool wandelt die OS -Karte Referenz X, Y in Lat, LNG um (und zeigt sie auf einer Karte an).
http://gridreferencefinder.com/
Code zum Konvertieren von OS X, y in Lat, LNG ist von Hannah Fry, hier beschrieben:
http://www.hannahfry.co.uk/blog/2012/02/01/converting-british-national-grid-to-latitude-d-longitude-ii
Holen Sie sich Fliesenursprung aus der National Grid Referenz:
http://digimap.edina.ac.uk/webhelp/os/gazetteer_plus/grid_ref_conversion.htm
Wir könnten mit Leafet.js eine Bildüberlagerung erstellen:
http://leafletjs.com/reference.html#imageOverlay
https://www.mapbox.com/mapbox.js/example/v1.0.0/imageoverlay-georefered/
Rendern einer Oberfläche in drei.js
http://www.smartjava.org/content/threejs-render-real-world-terrain-heightmap-using-open-data
Hinzufügen eines interaktiven Trackball -Steuerelements zu drei.js
http://stackoverflow.com/questions/18347256/trackballcontrols-in-the-js
Opacity Controller wird von einer Mapbox -Demo aufgehoben:
https://www.mapbox.com/mapbox.js/example/v1.0.0/opacity/
