高度分散量異常量図を作成
概要
- 『幌延地域を対象とした10mグリッド数値標高モデルを用いた精密地形解析図の作成』を参考に、高度分散量異常量図を作成しました。
- ラスタの読み書きにはDotSpatialを使っています。
- ここで使用している高度分散量図は以前作成したものを使用しています。
コード
using System;
using System.Runtime.InteropServices;
using System.Linq;
using DotSpatial.Data;
using DotSpatial.Data.Rasters.GdalExtension;
using System.Collections.Generic;
namespace KodoBunsanryoIjouzu
{
class Program
{
[DllImport("kernel32.dll", CharSet = CharSet.Auto)]
static extern bool SetDllDirectory(string lpPathName);
static void Main(string[] args)
{
string dllpath = @"D:\DotSpatial-master\Source\bin\Debug\Windows Extensions\DotSpatial.Data.Rasters.GdalExtension\gdal\x86";
string loaddempath = @"D:\DEM.tif";
string loadkodopath = @"D:\高度分散量図.tif";
string savefilepath = @"D:\保存先.tif";
SetDllDirectory(dllpath);
// GeoTiff読み込み
GdalRasterProvider d = new GdalRasterProvider();
IRaster dem = d.Open(loaddempath);
IRaster kod = d.Open(loadkodopath);
int ncol = dem.NumColumns;
int nrow = dem.NumRows;
int band_num = dem.NumBands;
string prj = dem.ProjectionString;
double nodata = dem.NoDataValue;
double[,] avgKodoBunsan = AvgKodoBunsanryo(dem.Value, kod.Value, nrow, ncol);
double [] keisu = GetKinjiKeisu(avgKodoBunsan);
double[] pGT = dem.Bounds.AffineCoefficients;
double xllcenter = pGT[0];
double cellsize_x = pGT[1];
double rotate1 = pGT[2];
double yllcenter = pGT[3];
double rotate2 = pGT[4];
double cellsize_y = pGT[5];
// GeoTiff書き出し先作成
IRaster dst = Raster.CreateRaster(savefilepath, null, ncol, nrow, 1, typeof(float), new[] { string.Empty });
dst.NoDataValue = nodata;
dst.ProjectionString = prj;
dst.Bounds = new RasterBounds(nrow, ncol, new double[] { xllcenter - cellsize_x / 2, cellsize_x, 0, yllcenter - cellsize_y / 2, 0, cellsize_y });
Ijouzu(dem.Value, kod.Value, nrow, ncol, dst.Value, keisu);
dst.Save();
Console.WriteLine("終了しました。");
Console.ReadKey();
return;
}
static double[,] AvgKodoBunsanryo(IValueGrid dem, IValueGrid kodo, int nrow, int ncol)
{
List[] avgs = new List[29]; // 幌延町だとこのくらい必要
for (int i = 0; i < avgs.Length; i++)
avgs[i] = new List();
for (int x = 0; x < ncol; x++)
{
for (int y = 0; y < nrow; y++)
{
if (dem[y, x] <= -9999)
continue;
int idx = (int)dem[y, x] / 25;
avgs[idx].Add(kodo[y, x]);
}
}
double[,] ret = new double[avgs.Length, 2];
for (int i = 0; i < avgs.Length; i++)
{
ret[i, 0] = i * 25;
ret[i, 1] = avgs[i].Sum() / avgs[i].Count;
}
return ret;
}
static public double[] GetKinjiKeisu(double[,] pnts)
{
double[,] Det_a = new double[4, 4];
double[,] Inv_a = new double[4, 4];
double[,] Det_b = new double[4, 1];
double[,] Det_c = new double[4, 1];
double buf;
int m = 4;
for (int i = 1; i < pnts.GetLength(0) - 2; i++) // 資料の見た目に合わせるために調整した
{
double x6 = Math.Pow(pnts[i, 0], 6);
double x5 = Math.Pow(pnts[i, 0], 5);
double x4 = Math.Pow(pnts[i, 0], 4);
double x3 = Math.Pow(pnts[i, 0], 3);
double x2 = Math.Pow(pnts[i, 0], 2);
double x = pnts[i, 0];
Det_a[0, 0] += x6; Det_a[0, 1] += x5; Det_a[0, 2] += x4; Det_a[0, 3] += x3;
Det_a[1, 0] += x5; Det_a[1, 1] += x4; Det_a[1, 2] += x3; Det_a[1, 3] += x2;
Det_a[2, 0] += x4; Det_a[2, 1] += x3; Det_a[2, 2] += x2; Det_a[2, 3] += x;
Det_a[3, 0] += x3; Det_a[3, 1] += x2; Det_a[3, 2] += x; Det_a[3, 3] = 26;
Det_b[0, 0] += x3 * pnts[i, 1];
Det_b[1, 0] += x2 * pnts[i, 1];
Det_b[2, 0] += x * pnts[i, 1];
Det_b[3, 0] += pnts[i, 1];
}
for (int i = 0; i < m; i++)
for (int j = 0; j < m; j++)
Inv_a[i, j] = (i == j) ? 1.0 : 0.0;
for (int i = 0; i < m; i++)
{
buf = 1 / Det_a[i, i];
for (int j = 0; j < m; j++)
{
Det_a[i, j] *= buf;
Inv_a[i, j] *= buf;
}
for (int j = 0; j < m; j++)
if (i != j)
{
buf = Det_a[j, i];
for (int k = 0; k < m; k++)
{
Det_a[j, k] -= Det_a[i, k] * buf;
Inv_a[j, k] -= Inv_a[i, k] * buf;
}
}
}
for (int i = 0; i < 4; i++)
for (int j = 0; j < 1; j++)
for (int k = 0; k < 4; k++)
Det_c[i, j] += Inv_a[i, k] * Det_b[k, j];
double[] result = new double[4];
result[0] = Det_c[0, 0];
result[1] = Det_c[1, 0];
result[2] = Det_c[2, 0];
result[3] = Det_c[3, 0];
return result;
}
static void Ijouzu(IValueGrid dem, IValueGrid kodo, int nrow, int ncol, IValueGrid dst, double []keisu)
{
double a = keisu[0];
double b = keisu[1];
double c = keisu[2];
double d = keisu[3];
for (int x = 0; x < ncol; x++)
{
for (int y = 0; y < nrow; y++)
{
if (dem[y, x] <= -9999) continue;
double kinji = a * Math.Pow(dem[y, x], 3) + b * Math.Pow(dem[y, x], 2) + c * dem[y, x] + d;
dst[y, x] = kodo[y, x] - kinji;
}
}
return;
}
}
}
メモ コードの37行目で平均高度分散量（下図の青色線）、38行目で高度分散量近似曲線（下図の橙色線）を取得しています。参考資料に合わせたかったのでプログラムを調整しています。
準備
前回同様「DotSpatial.Data.dll」と「DotSpatial.Data.Rasters.GdalExtension.dll」を参照に追加してからソースをコンパイルしてください。
出力結果
近似曲線から特に大きく外れている箇所の高度分散量図と高度分散量異常量図を並べてみました。何で大きく外れることとなったのかは...わかりません。
最後までご覧いただき、ありがとうございました。
