Как достать рельеф из Google Earth
Итак, иногда бывает нужно использовать реальный рельеф. Обычно он делается из изолиниий которые приходят вместе с проектом, но иногда изолиний нет, а реальный рельеф получить надо.
Поиск по интернету готового результата не принёс, кроме вот этого на 3дцентре (http://3dcenter.ru/forum/lofiversion/index.php/t91734.html)
tarnoga
Рельеф до 60 параллели есть тут:
ftp:\\e0srp01u.ecs.nasa.gov/srtm/version2/SRTM3
Сформировать рельеф можно
microdem (http://www.usna.edu/Users/oceano/pguth/website/microdemdown.htm)
или GPSMapEdit (http://www.schleicher.ru/blog/102.html
)
харумскарум
1/ устанавливаем google earth
2/ качаем и запускаем http://www.ambiotek.com/topoview/srtm3.kmz — запускается googleearth с дополнительными SRTM3 метками в боковой панели и весь земнойшарик разбит на квадраты.
нужный квадрат находим в списке elevations выбираем и в открывшемся окне кликаем WWW Network Link — квадрат разукрашивается по высотам его зумить поближе а в боковой панели в elevaton preview ткнуть в global legend — появятся более мелкие квадраты. тогда уже на самой карте выбирать нужную метку и скачивать файл
3/ качаем устанавливаем запускаем http://www.usna.edu/Users/oceano/pguth/website/microdem/microdemdown.htm
там file — open — open DEM
седьмая слева кнопка subset & zoom вырезаем нужный кусок и зумим по необходимости
правый клик — display parametr — elevation — grayscale — z-range и сохраняем
проверил сей совет, есть чего добавить.
про хреновину к гуглэрс распространяться не буду, похоже это некая штукенция которая позволяет более удобно (ну это как посмотреть) искать данные.
так или иначе после пользования по инструкции у нас оказывается скачан зип файл а внутри DEM данные (рельеф), которые можно использовать.
использовать их можно с помощью программы microdem
программа очень убогая написанная в древние века на дельфи но зато бесплатная. чтобы завести её потратил несколько часов. затык был в том что надо было устанавливать борландовскую базу данных, без неё кричала что оне может базу открыть.
открываем скачанные данные и получаем такое, увы, это максимальное разрешение, но спасибо и за это
куча всяких опций (не знаю для кого и для чего), нам нужна отсюда карта дисплейса. экспортит только в 8 бит (тоже печалька, но что поделать) и делается это так.
рекомендую подобрать вручную значения минимума и максимума (где будет чёрная точка и белая) чтобы максимально использовать диапазон 8бит (256 градаций), если дря равнины нормально, то для гор это не так уж и много.
если мешается сетка, отключается вот тут
всё, сохраняем картинку в любой формат (всё равно 8 бит). в фотошопе кадрируем как надо и обрезаем линейки.
ну как дисплейсмет использовать я думаю все знают.
часть вторая — экспорт через скетчап
бесплатный скетчап может подсосать кусок земли, правда не очень большой, в принципе можно насосать куски а потом их посклеивать но эт оможет оказаться геморром. тем не менее в некоторых случаях может сработать.
file > geo-location > get location..
слой с рельефом будет по умолчанию скрыт. делаем его визибл в панели со слоями. затем выбираем объекты и делаем им unlock по правой кнопке мыши. удаляем ненужное. сам рельяе надо будет explode иначе не экспортится. explode и экспортируйте модельку в dae, уйдёт даже с текстурами.
часть третья — DEM > TER > TIF (DEM > WRL)
данные в формате DEM конвертим в данные террагена (TER) с помощью программы 3DEM (зеркало), а потом в 32х-битный TIF с помощью программы TerraConv, ну а дальше уже понятно что делать (дисплейс). В описании 3DEM правда говорится что она может экспортить в VRML, тем лучше, если это правда, отпадает второй шаг и можно сразу получить 3дмодель. К сожалению данные DEM достанные через гуглерз 3DEM не хавает, видимо формат данных поменялся. Поэтому DEM дату надо брать где то в другом месте (знать бы где)
Вот тут можно поживиться как минимум здоровенными фотками без ватермарков гугла. есть там ещё, но надо разбираться чем открывать.
Как Google узнает рельеф и высотность местности?
Спортивные приложения вроде Endomondo, Runtastic, Strava и т.д. часто показывают данные о высоте местности.
Такая же фича есть у Google Maps в некоторых странах. Велосипедист вбивает адрес и ищет оптимальный маршрут с точки зрения уклона, количества подъемов и т.д.
Как собираются подобные данные в таких масштабах? Как загрузить их в понятном компьютеру виде? Существует ли где-то уже собранная база этой информации — или (вряд ли) каждый стартап собирает ее самостоятельно?
- Вопрос задан более трёх лет назад
- 1072 просмотра
1 комментарий
Простой 1 комментарий
вот тут есть пример и API для работы с картами высот topocoding.com
Решения вопроса 0
Ответы на вопрос 3
Google использует все доступные им модели местности.
Там, где нет ничего лучше, используются данные SRTM (эти данные получены радарной съемкой). Во многих странах используются данные более высокого разрешения, которые опубликованы местными картографическими агентствами (например, для США это модель местности NED).
Существуют также другие модели высот — ASTER GDEM (получены из стереоснимков), AW3D30 (бесплатная модель местности, которая получена японским космическим агентством из более детальной коммерческой).
Вот мое собственное сравнение данных SRTM 1-arcsecond (вверху) и AW3D30 (внизу).
Ответ написан более трёх лет назад
Комментировать
Нравится 3 Комментировать
Dimonchik @dimonchik2013
non progredi est regredi
вообще GPS, но может и прикупить
Ответ написан более трёх лет назад
Нравится 1 3 комментария
Google не использует непосредственно данные (измерения) GPS для построения модели рельефа. Использует самые разные модели местности и рельефа из разных источников. А Jason-1 — вообще океанографический спутник. Не пишите про то, чего не знаете.
Dimonchik @dimonchik2013
т.е. данные о высотах получают не со спутников?
dimonchik2013, карта высот у Google получена из данных самого разного рода, включая и спутниковые модели местности (радарные или созданные по стереопарам), но не непосредственно из измерения профилей по GPS (а вы пишете, что «вообще, GPS»).
Ответ написан более трёх лет назад
Комментировать
Нравится Комментировать
Ваш ответ на вопрос
Войдите, чтобы написать ответ
- Google Maps
Как в 2024 из России получить google maps api key?
- 1 подписчик
- 22 янв.
- 83 просмотра
- Яндекс.Карты
- +3 ещё
Какую выбрать программу для хранения точек на карте?
- 3 подписчика
- 28 дек. 2023
- 389 просмотров
Разбираемся с трехмерным видом в Google Earth на примере Сирии, Йемена и Судана
Вне всяких сомнений, геолокация и дистанционное зондирование в наши дни стали незаменимыми помощниками журналистов, наблюдателей и аналитиков, пытающихся разобраться в том, что на самом деле происходит в зонах боевых действий, где посторонним находиться слишком опасно.
В этой статье мы будем работать с материалами, полученными со спутников, и научимся использовать трехмерный вид в Google Earth на примерах из Сирии, Йемена и Судана.
Обычно для анализа и геолокации зон конфликтов или любых других изысканий мы используем плоские спутниковые изображения. Не считая городской среды, для многих зданий, сооружений и зон, играющих важную роль в мониторинге и геолокации различных событий, трехмерный вид отсутствует. Правда, в Google Earth есть трехмерные горы, но даже на них не всегда отображается то, что фактически присутствует на земной поверхности.
Однако если использовать спутниковые изображения под разным углом, можно получить трехмерную картинку интересующей территории.
Надир — одна из ключевых характеристик спутниковых изображений. Это вид сверху, полученный над Землей строго по центру. При съемке с отклонением от надира получается изображение, отличное от стандартной горизонтальной проекции. Каждый раз, когда спутник делает снимок, надир и, соответственно, угол обзора меняются.
Это наглядно видно на примере фотографий моего цветка. Среднее изображение — надир с нулевым углом отклонения. Камера направлена прямо вниз. Два других снимка сделаны под разными углами, и благодаря им мы можем сформировать общее представление о том, как выглядит цветок как сверху, так и сбоку.
А теперь попробуем применить наши знания на практике и провести геолокацию значимых событий, разворачивающихся в зонах вооруженных конфликтов.
Существует три основных способа использования изменяющегося угла съемки в интересующих нас целях:
- Идентификация зданий по виду сбоку
- Точная идентификация рельефа местности
- Идентификация по теням объектов
Где взять изображения с разными углами отклонения от надира? Как уже говорилось выше, каждый раз, когда спутник делает снимок, надир будет меняться. Если у вас установлено приложение Google Earth, вы можете посмотреть старые изображения.
Например, если мы посмотрим на центральный Судан, то на каждом предыдущем изображении, выбранном в истории изображений, здания сняты под разными углами, благодаря чему видны разные их стороны, по-разному падают тени и открываются маленькие улицы и переулки.
Далее мы рассмотрим методы, которые помогут вам при геолокации и анализе предыдущих изображений, сделанных под разными углами.
Идентификация зданий по виду сбоку
На изображениях с разным надиром могут быть видны боковые стороны зданий, что позволяет аналитику представить объект в трехмерном виде.
Для первого примера возьмем тюрьму Национальной службы разведки и безопасности Судана в Хартуме. Мне довелось общаться с заключенными этой тюрьмы, и они рассказывали, что подвергались там пыткам. Описывая, как выглядела тюрьма, они могли вспомнить только стены здания и количество этажей.
Найдя снимки объекта, сделанные под разными углами, мы можем сопоставить свидетельства заключенных с разными видами на спутниковых изображениях.
Этот метод геолокации пригодится, когда вам нужно осмотреть здание со всех сторон, но его можно также применять для геолокации видео.
В этом ролике из Судана мы видим многочисленные здания сбоку. На кадре ниже мы находим зацепку, которую можно использовать в наших целях:
На кадре мы видим три здания, находящиеся на разном расстоянии. Зеленое здание в центре и стеклянное справа имеют узнаваемые черты. И их можно найти на снимках под углом, на которых мы видим северные фасады и торцы зданий.
Теперь пролистываем предыдущие спутниковые изображения на Google Earth и находим виды передних фасадов этих зданий. На Google Maps мы бы не смогли собрать эту информацию.
Мы не можем рассмотреть передний фасад зеленого здания из-за тени, которую оно отбрасывает, но на торце хорошо виден его цвет, который мы можем сопоставить с кадром из видео.
ВАЖНО! При геолокации видео, снятого из здания, убедитесь, что оно сделано не из жилого дома, так как в таком случае публикация точного местоположения может подвергнуть опасности оператора, если содержание видео окажется особенно важным.
Точная идентификация рельефа местности
Использование снимков с различным надиром также помогает точно идентифицировать рельеф местности.
В Google Earth и Google Maps есть трехмерные виды гор и рельефа земной поверхности. Однако стоит учитывать, что эти изображения далеко не всегда являются точным представлением того, как реально выглядит местность.
Например, на некоторых горных хребтах есть выступы и образования, неразличимые в трехмерном виде, но если посмотреть снимки местности под разным углом и проанализировать отбрасываемые тени, то по ним можно определить действительную границу хребта или силуэт горы.
На этом видео два повстанца-хусита осматривают место крушения бомбардировщика в Йемене, геолокация которого проводилась в рамках проекта GermanArms («Немецкое оружие»).
На возвышении на заднем плане хорошо различимы слоистые образования и большой плоский выступ, под которым находятся несколько прямоугольных каменных плит (в красной рамке). Геолокация этого объекта затруднена тем, что слоистая структура не отображается на спутниковых снимках (ниже) ни в трехмерном режиме, ни на плоском виде.
Обратите внимание на линию хребта в трехмерном режиме. Она не соответствует изображению горного образования на видео.
Однако если посмотреть на предыдущие снимки, сделанные под другим углом, мы увидим более отчетливый рельеф горной поверхности (см. изображение ниже). Благодаря этому виду мы получаем более точное представление о том, как эта гористая местность выглядит с земли, и можем сопоставить ее с объектом на видео.
По уникальной структуре и теням выступающих частей горы мы можем установить точное положение этого места.
А вот еще один пример, демонстрирующий важность снимков под разным углом для геолокации горных образований, на этот раз из города Африн в Сирии.
На этом видео, снятом в Африне из кабины вертолета T-129, мы видим атаку на группу зданий. На линии горного хребта вырисовываются примечательные каменистые возвышения:
Ищем гору по координатам в правом нижнем углу координатной сетки вертолета в Google Earth и находим этот хребет.
Группа разрушенных зданий здесь оказалась в надире.
Но обратите внимание, что граница хребта ни на трехмерном изображении, ни на прямом снимке не имеет острых очертаний, которые мы видим в кадре. Зато на изображении выше мы видим большой каменистый выступ. Теперь находим его на снимке, где тени достаточно длинные, чтобы оценить высоту рельефа, как показано ниже.
Примечание: это задание по геолокации было выполнено с привлечением добровольцев для семинара ItalianArms («Итальянское оружие»), проведенного Кристианом Трибертом, Леоне Хадави, Тимми Алленом и Томасом.
Идентификация по теням объектов
Можно значительно упростить себе задачу геолокации, если идентифицировать большие искусственные сооружения на заднем плане анализируемого изображения. Например, это может быть минарет, телекоммуникационная вышка или даже опоры линий электропередачи.
Найти эти объекты бывает непросто, но в этом нам опять же помогут снимки под углом и тени.
Опоры ЛЭП могут оказать значительную помощь при определении местоположения, но обычно их крайне трудно разглядеть. Обнаружить такие конструкции нам помогут снимки, сделанные под большим углом или в утренние и вечерние часы, так как тени при этом будут длиннее.
Например, на спутниковом изображении ниже достаточно сложно рассмотреть линии электропередачи.
Но если мы возьмем снимок, сделанный в другой день и под другим углом, мы увидим то, что раньше было незаметно, благодаря отчетливым теням объектов.
Вот вам пример из реальной жизни: геолокация видео, где сотрудники правопорядка Судана стреляют в воздух во время протестов 28 декабря 2018 года, была проведена именно благодаря опорам ЛЭП.
В кадре на видео ниже появляется необычный столб.
Обратите внимание, что этот столб двойной (см. изображение), а большинство других столбов одинарные.
Благодаря тому, что было установлено местоположение нескольких других видео, где сотрудники правопорядка периодически стреляют в этом районе, мы смогли установить приблизительное место съемки— в районе больницы Royal Care International Hospital (مُستشفى رويال كير العالمية) на востоке Хартума.
Автомобили проезжали по дороге, разделенной черно-желтым заграждением:
Так как все основные дороги в этом районе оснащены такими разделителями, двойной столб стал основной зацепкой для геолокации этого видео. Чтобы установить точное местоположение, были также сопоставлены другие столбы в этой зоне и деревья.
Выбрав другое изображение, мы получаем совершенно четкую картинку объекта, который мы ищем. Ниже представлены три снимка этой сдвоенной опоры из Google Earth, сделанные в разные дни. На изображении в середине столбы видны лучше всего. Изображение справа также присутствует на Google Maps.
Этот метод также можно использовать и на более крупных объектах. Например, если вам нужно найти телекоммуникационную вышку или минарет мечети в конкретном районе.
Ниже на изображении с Google Earth мы видим оба объекта:
На других снимках мы сможем увидеть тени, которые и выдадут нам эти высокие объекты.
Посмотреть, как именно выглядит минарет по всей высоте, а также увидеть телекоммуникационную вышку можно на изображениях Google Earth, сделанных под большим углом.
Практическое применение изображений, сделанных под разным углом
В любом расследовании по материалам открытых источников намного легче действовать, когда располагаешь большим объемом информации, чем когда информации мало или нет совсем. И архив изображений Google Earth — хорошее подспорье для любого аналитика. По ним можно отследить развитие событий, изменения на местности, смену времен года, появление новых сооружений, а также рассмотреть различные объекты со всех сторон, о чем мы как раз и говорили в этой статье.
Знание о надире и отклонениях от него и умение этим пользоваться помогут вам решить целый ряд задач: от геолокации самых простых объектов до более сложного удаленного мониторинга и зондирования территории.
Как посмотреть рельеф местности в Google Earth
В очередной статье на поисково-историческом блоге «Старая Вятка» я хочу поделиться с Вами, как не выходя из дома, посмотреть рельеф местности абсолютно любого места. Для этого нужны лишь компьютер, интернет и программа Google Earth. Если её у Вас нет, можно скачать с официального сайта. Софт полностью бесплатный.
Просмотр профиля рельефа местности будет полезен не только кладоискателям в поисках заброшенных деревень, но и путешественникам, прокладывающим маршрут.
Окно программы после запуска.
Открыв программу, ищем интересуемую нас местность. Колёсиком мыши можно менять масштаб, а левой кнопкой − перемещаться по карте. Кроме того при помощи «вращающегося севера» в правом верхнем углу экрана функционал программы позволяет ориентировать спутниковую карту относительно сторон света.
Чтобы приступить к просмотру рельефа, находим в верхней панели инструментов кнопку «Показать линейку» и кликаем на неё.
После этого появляется небольшое окошко. Тут необходимо перейти на вкладку «Путь» и не забыть проставить галочку напротив «Показать профиль рельефа».
Далее левой кнопкой мыши отмечаем первую точку линии, а затем и вторую, чтобы прямая проходила непосредственно через интересуемое нами место. Для примера я выбрал реку Вятку и её высокий берег.
Прочерченная линия и профиль рельефа на ней.
В отобразившемся снизу графике наглядно показано колебание высот на прочерченном нами отрезке пути. Если по этой шкале провести курсором мыши, на карте мы увидим бегающую по линии стрелку, показывающую определённое место с определённой высотой и расстоянием от начальной точки.
Так выглядит посёлок городского типа Лебяжье на профиле высот. Видно, что населённый пункт стоит на весьма крутом холме.
Не поленился и провёл линию через всю Кировскую область по диагонали. Результат получился весьма любопытный.