Карты для LOWRANCE (Просматривают: 119)

[SeVeRanin]

Да. Все верно. Вы мне очень помогли тогда. Спасибо. По тихоньку изучаю. А с нейросетью играюсь просто. Сюда скинул для информации. И для любопытства ради. Обмен опытом )

 

[igoral63]

Пример работы ии я уже выкладывал в теме qd про прореживание. Код радикально изменен и переработан, добавлены новые функции и так далее. Но без начальных алгоритмов от Поручика хер бы он что сделал. Да и с меня семь потов сошло Если ты говоришь хочу круглое и розовое, он делает. Скажешь потом хочу синее, то не факт что оно останется круглым, будет квадратным почти наверняка

 

[SeVeRanin]

Не спорю. Возможно так и есть. Пока сказать не чего. ) думаю , что там далеко до идеала будет. Всегда можно сесть и самому сделать )

 

[igoral63]

самому сделать

Уже нет. Если за тебя поработает ии, сам ты делать это не будешь
Задача: Есть область забытая людьми и развед спутниками в западной сибири. Каждый сервис предлагает тайлы разного качества в нужном районе. Как бы собрать общую картинку по полигону из наиболее качественных тайлов?

 

[igoral63]

Отлично, давай перейдём в **режим стратегического планирования** и выделим ключевые функции будущего скрипта, который будет решать твою задачу **максимально автономно**. Упростим до «костяка», который ты потом сможешь доработать под свои нужды.

---

### **Ключевые функции скрипта** (без кода, только логика)
#### **1. Загрузка тайлов**
- **Вход**: Полигон (GeoJSON/Shapefile), список XYZ-источников (URL-шаблоны), Zoom-уровень.
- **Что делает**:
- Разбивает полигон на сетку ячеек (например, 1×1 км).
- Для каждой ячейки скачивает тайлы **из всех источников** (параллельно, с кешированием).

#### **2. Оценка качества тайла**
- **Критерии** (на выбор):
- **Энтропия Шеннона** (чем выше, тем детальнее).
- **Доля тёмных/светлых пикселей** (выбросы = облака/шумы).
- **FFT-анализ** (частотный спектр — резкость границ).
- **Что делает**:
- Для каждого тайла вычисляет «вес» качества по выбранным метрикам.
- Помечает артефакты (например, если 70% пикселей — белые, это облака).

#### **3. Выбор оптимального источника**
- **Логика**:
- Для каждой ячейки выбирает тайл с **максимальным весом качества**.
- Если все тайлы в ячейке плохие — помечает зону для **ручной проверки** (или берёт «наименее плохой»).

#### **4. Сборка мозаики**
- **Что делает**:
- Склеивает выбранные тайлы в единый растр (GeoTIFF) через **GDAL**.
- На стыках ячеек применяет **градиентное смешивание** (чтобы не было резких переходов).

#### **5. Визуализация и логирование**
- **Что выдаёт на выходе**:
- **Готовую карту** (GeoTIFF + WMS-слой для QGIS).
- **Лог-файл** с статистикой: % покрытия, список проблемных зон, использованные источники по ячейкам.
- **Preview в браузере** (через Leaflet) для быстрой проверки.

---

### **Дополнительные фишки** (опционально)
- **Автодокачка**: Если скрипт находит дыру в покрытии — пытается загрузить тайлы с резервного источника.
- **Контроль памяти**: Очистка временных файлов после обработки.
- **API-интеграция**: Поддержка загрузки тайлов не только из XYZ, но и через WMS/WMTS.

---

### **Этапы работы скрипта (псевдоалгоритм)**
1. **Разбить полигон → сетка ячеек**.
2. **Для каждой ячейки:**
- Скачать тайлы из Source1, Source2, Source3.
- Оценить качество каждого тайла.
- Выбрать лучший → сохранить во временную папку.
3. **Склеить временные тайлы → итоговая мозаика**.
4. **Сгенерировать отчёт**.

---

### **Что нужно тебе для старта?**
1. **Тестовый полигон** (хотя бы 5×5 км).
2. **Список XYZ-URL** твоих источников (например, Yandex, Bing).
3. **Приоритеты**: Что важнее — скорость или качество?

---

### **Где могут быть подводные камни?**
- **Лицензии**: Некоторые сервисы блокируют массовые загрузки.
- **Размеры**: Обработка 1000+ ячеек может потребовать оптимизации.
- **Разнокалиберность тайлов**: Цветокоррекция перед склейкой.

Если концепт выглядит жизнеспособным — следующий шаг: детализация под твои данные. Готов обсудить нюансы!

 

[igoral63]

Основной вопрос что качать? Как получить вменяемый полигон? Вот с этим я вообще дел не имел никогда. Нужно будет попробовать из любопытства.
Отлично, что вариант 3 (векторизация водных объектов из радарных данных) тебе интересен! Это действительно мощный инструмент для актуализации карт в труднодоступных регионах. Давай разберём его конкретнее — как внедрить в твой workflow с минимальными усилиями.

---

1. Суть метода​

Цель: Автоматически обновлять полигоны рек/озёр в OSM или локальных слоях на основе радарных снимков (Sentinel-1).

 

[SeVeRanin]

В общем, нейросеть постоянно даёт нерабочую ссылку. Не могу победить.)

 

[Baikal38]

В общем, нейросеть постоянно даёт нерабочую ссылку. Не могу победить.)

Вот и результат! Это эмитация бурной деятельности!
При чем сейчас ChatGPT например допуская ошибку говорит что ты сам дурак, у неё все работает, а указав на детали ошибки, начинает говорить что это опечатка, да палец к клавиатуры соскачил! Хитрая и Лживая Тварь!

 

[igoral63]

Хитрая и Лживая Тварь!

Вы это... Не позволяйте разводить себя на эмоции железяке. Когда достанет, напишите - Ругаюсь матом

 

[SeVeRanin]

Эх. Буду мучить комп. Участок в 300 км ему перелопатить придется )

 

[Baikal38]

Эх. Буду мучить комп. Участок в 300 км ему перелопатить придется )

вам z17 придостаточно для идентификации мелей и берегов! смысла в 18-19 НЕТ! только увеличение объема в 6 раз

 

[SeVeRanin]

Да. Я тестовой сделал. Согласен на счет 17 Единственное не могу понять, почему новый слой как Lawrence отображается, а не как название карты новой. И эмуляторы не читают (. Приходится карту дергать с лорика (

 

[igoral63]

1. atlas description
2. версия атласа

 

[SeVeRanin]

1. atlas description
2. версия атласа

1. Не прописывал. Ставил галочку на project based naming. Так понял на название в эх не влияет ? Нужно прописать.
2. 12

 

[igoral63]

Скачивали то что? вот по наводке ии водичка на радаре. Но пока растр. Вам нужен вектор.