לדלג לתוכן

קובץ:Vesuvius SRTM3.png

תוכן הדף אינו נתמך בשפות אחרות.
מתוך ויקיפדיה, האנציקלופדיה החופשית

לקובץ המקורי(942 × 794 פיקסלים, גודל הקובץ: 922 ק"ב, סוג MIME‏: image/png)

ויקישיתוף זהו קובץ שמקורו במיזם ויקישיתוף. תיאורו בדף תיאור הקובץ המקורי (בעברית) מוצג למטה.

תקציר

תיאור
English: Shaded terrain map of the Naples and Mount Vesuvius region from SRTM3 elevation data. Each pixel corresponds to about 70x70 m. SRTM tile used was http://dds.cr.usgs.gov/srtm/version2_1/SRTM3/Eurasia/N40E014.hgt.zip. The top of the image is 41°N, the left side is 14°E.


Note: This image has annotations, but you have to navigate to the Wikimedia Commons description page to see them. Or (if you are logged in at Wikipedia) go to "My preferences -> Gadgets" and enable ImageAnnotator.
תאריך יצירה
מקור נוצר על־ידי מעלה היצירה
יוצר Morn the Gorn
compass rose from Maps_template-fr.svg: Eric Gaba (Sting - fr:Sting)
גרסאות אחרות

Derivative works of this file:

קובץ זה הוא יצירה נגזרת של : Vesuvius SRTM3.xcf

Code

SRTM data was plotted with the following Python 2 script (requires Python Imaging Library and NumPy) and then rescaled in Gimp to correct for the raw data aspect ratio at that latitude (about 92 m x 70 m). Terrain shading and hypsometric colors were combined in Gimp in layer multiply mode.

# Read SRTM3 file and create shaded relief

# 2010-04-05

from struct import unpack,calcsize

from numpy import *
import numpy as np
from PIL import Image

row_length = 1201	# row_length is 1201 for SRTM3 or 3601 for SRTM1
file_name  = "N40E014.hgt"	# from http://dds.cr.usgs.gov/srtm/version2_1/SRTM3/Eurasia/
hlim       = 800	# height limit for map [m]

ref_lat    = 40.55	# reference latitude
earth_eq   = 6371. * 1000. * 2. * pi
x_scale    = 1./360.*earth_eq*cos(ref_lat/180.*pi)/row_length
y_scale    = 1./360.*earth_eq/row_length

print "1 pixel = %u * %u m" % (x_scale, y_scale)
print "factor", y_scale/x_scale

h = zeros((row_length, row_length))
f = open(file_name, 'r')
li = []

for j in range(row_length):
	for i in range(row_length):
		d = f.read(2)
		(height,) = unpack('>h', d)
		h[i,j] = height
		if height < -1000:
			li.append((i,j))

hmax = h.max()
h3 = zeros_like(h)
h3[:,:] = h[:,:]
print len(li), "missing data points"

def get_nei(z):
	h2 = h[z[0]-1:z[0]+2,z[1]-1:z[1]+2]
	nn = sum(where(h2 < -1000, 0, 1))
	av = sum(where(h2 > -1000, h2, 0)) / float(nn)
	return nn, av

# fill missing points with a nearest-neighbor averaging method:
loop = len(li)
lim = 7
while loop > 0:
	sd = False
	for q in range(len(li)):
		if h[li[q]] > -1000.: continue
		n, a = get_nei(li[q])
		if n >= lim:
			print li[q],loop, n, a, lim
			h3[li[q]] = a
			loop -= 1
			sd = True
	if not sd: lim -= 1
	h[:,:] = h3[:,:]
print "missing points done"	

def hext(a):
	"Hex color to triplet."
	r,g,b = a[0:2], a[2:4], a[4:6]
	return int(r, 16), int(g, 16), int(b, 16)

# from http://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:WikiProject_Maps/Conventions/Topographic_maps:
col_sea = hext("0978ab")
cols = """
{{Mapcolor|r=245|v=244|b=242|hex=#F5F4F2|col=black}}
{{Mapcolor|r=224|v=222|b=216|hex=#E0DED8|col=black}}
{{Mapcolor|r=202|v=195|b=184|hex=#CAC3B8|col=black}}
{{Mapcolor|r=186|v=174|b=154|hex=#BAAE9A|col=black}}
{{Mapcolor|r=172|v=154|b=124|hex=#AC9A7C|col=black}}
{{Mapcolor|r=170|v=135|b=83|hex=#AA8753|col=black}}
{{Mapcolor|r=185|v=152|b=90|hex=#B9985A|col=black}}
{{Mapcolor|r=195|v=167|b=107|hex=#C3A76B|col=black}}
{{Mapcolor|r=202|v=185|b=130|hex=#CAB982|col=black}}
{{Mapcolor|r=211|v=202|b=157|hex=#D3CA9D|col=black}}
{{Mapcolor|r=222|v=214|b=163|hex=#DED6A3|col=black}}
{{Mapcolor|r=232|v=225|b=182|hex=#E8E1B6|col=black}}
{{Mapcolor|r=239|v=235|b=192|hex=#EFEBC0|col=black}}
{{Mapcolor|r=225|v=228|b=181|hex=#E1E4B5|col=black}}
{{Mapcolor|r=209|v=215|b=171|hex=#D1D7AB|col=black}}
{{Mapcolor|r=189|v=204|b=150|hex=#BDCC96|col=black}}
{{Mapcolor|r=168|v=198|b=143|hex=#A8C68F|col=black}}
{{Mapcolor|r=148|v=191|b=139|hex=#94BF8B|col=black}}
{{Mapcolor|r=172|v=208|b=165|hex=#ACD0A5|col=black}}
"""
col = []

for l in cols.splitlines():
	if len(l) < 10: continue
	i = l.find('#')
	if i > -1:
		col.append(hext(l[i+1:i+7]))

col.reverse()	# -> bottom to top

o = Image.new('RGB', h.shape)

def interp(c, f):
	"Interpolate into color table."
	r = int((1.-f) * col[c][0] + f * col[c+1][0])
	g = int((1.-f) * col[c][1] + f * col[c+1][1])
	b = int((1.-f) * col[c][2] + f * col[c+1][2])
	return r,g,b

for j in range(row_length):
	for i in range(row_length):
		c, f = divmod(h[j,i] / hmax * (len(col)-1), 1)
		if 0 < h[j,i] < hmax:
			o.putpixel((j,i), interp(int(c), f))
		elif h[i,j] == hmax:
			o.putpixel((j,i), col[-1])
		else: o.putpixel((j,i), col_sea)

o.save("map_height.png")	# save height map
o2 = o.crop((0,0,942,603))
o2.save("map_height_cropped.png")

# taken from hillshade.py:
#def illumination(idata,azdeg=315.0,altdeg=45.):
def illumination(idata,azdeg=225.0,altdeg=45.):
    # convert alt, az to radians
    az = azdeg*np.pi/180.0
    alt = altdeg*np.pi/180.0
    # gradient in x and y directions
    dx, dy = np.gradient(idata)
    slope = 0.5*np.pi - np.arctan(np.hypot(dx, dy))
    aspect = np.arctan2(dx, dy)
    odata = np.sin(alt)*np.sin(slope) + np.cos(alt)*np.cos(slope)*np.cos(-az -\
             aspect - 0.5*np.pi)
    # rescale to interval -1,1
    # 1 means maximum sun exposure and 0 means complete shade.
    odata = (odata - odata.min())/(odata.max() - odata.min())
    return odata

il = 255 * illumination(h)

o4 = Image.new('RGBA', il.shape)
for j in range(row_length-1):
	for i in range(row_length-1):
		v = int(il[j,i])
		if 0 <= v < 128:
			alpha = (255 - 2*v)
			o4.putpixel((j,i), (0,0,0,alpha))
		elif v == 128:
			o4.putpixel((j,i), (0,0,0,0))
		elif 128 < v < 256:
			alpha = 2*(v-128)
			o4.putpixel((j,i), (255,255,255,alpha))
		else:
			o4.putpixel((j,i), (255,255,255,0))
o4.save("il_NW_alpha.png")	# NW-illuminated (alpha transparency for use with Inkscape)

רישיון

אני, בעל זכויות היוצרים על היצירה הזאת, מפרסם אותה בזאת תחת הרישיונות הבאים:
w:he:Creative Commons
ייחוס שיתוף זהה
הקובץ הזה מתפרסם לפי תנאי רישיון קריאייטיב קומונז ייחוס-שיתוף זהה 3.0 לא מותאם.
הנכם רשאים:
  • לשתף – להעתיק, להפיץ ולהעביר את העבודה
  • לערבב בין עבודות – להתאים את העבודה
תחת התנאים הבאים:
  • ייחוס – יש לתת ייחוס הולם, לתת קישור לרישיון, ולציין אם נעשו שינויים. אפשר לעשות את זה בכל צורה סבירה, אבל לא בשום צורה שמשתמע ממנה שמעניק הרישיון תומך בך או בשימוש שלך.
  • שיתוף זהה – אם תיצרו רמיקס, תשנו, או תבנו על החומר, חובה עליכם להפיץ את התרומות שלך לפי תנאי רישיון זהה או תואם למקור.
GNU head מוענקת בכך הרשות להעתיק, להפיץ או לשנות את המסמך הזה, לפי תנאי הרישיון לשימוש חופשי במסמכים של גנו, גרסה 1.2 או כל גרסה מאוחרת יותר שתפורסם על־ידי המוסד לתוכנה חופשית; ללא פרקים קבועים, ללא טקסט עטיפה קדמית וללא טקסט עטיפה אחורית. עותק של הרישיון כלול בפרק שכותרתו הרישיון לשימוש חופשי במסמכים של גנו.
הנכם מוזמנים לבחור את הרישיון הרצוי בעיניכם.
Annotations
InfoField
This image is annotated: View the annotations at Commons

כיתובים

נא להוסיף משפט שמסביר מה הקובץ מייצג

פריטים שמוצגים בקובץ הזה

מוצג

היסטוריית הקובץ

ניתן ללחוץ על תאריך/שעה כדי לראות את הקובץ כפי שנראה באותו זמן.

תאריך/שעהתמונה ממוזערתממדיםמשתמשהערה
נוכחית04:01, 5 באפריל 2010תמונה ממוזערת לגרסה מ־04:01, 5 באפריל 2010‪794 × 942‬ (922 ק"ב)Morncorrected color of a lake
03:56, 5 באפריל 2010תמונה ממוזערת לגרסה מ־03:56, 5 באפריל 2010‪794 × 942‬ (1.01 מ"ב)Mornremoved artifacts in shadows
22:06, 4 באפריל 2010תמונה ממוזערת לגרסה מ־22:06, 4 באפריל 2010‪794 × 942‬ (908 ק"ב)Morncompass rose
17:49, 4 באפריל 2010תמונה ממוזערת לגרסה מ־17:49, 4 באפריל 2010‪794 × 942‬ (899 ק"ב)Mornremoved slight banding in the water
17:41, 4 באפריל 2010תמונה ממוזערת לגרסה מ־17:41, 4 באפריל 2010‪794 × 942‬ (904 ק"ב)Morncolor version
15:18, 4 באפריל 2010תמונה ממוזערת לגרסה מ־15:18, 4 באפריל 2010‪794 × 942‬ (750 ק"ב)Mornscale
23:55, 3 באפריל 2010תמונה ממוזערת לגרסה מ־23:55, 3 באפריל 2010‪794 × 942‬ (652 ק"ב)Morn{{Information |Description={{en|1=Shaded terrain image of the Naples and Mount Vesuvius region from SRTM3 data. Each pixel corresponds to about 70x70 m.}} |Source={{own}} |Author=Morn the Gorn |Date=2010-03-04 |Permission= |other_ve

אין בוויקיפדיה דפים המשתמשים בקובץ זה.

שימוש גלובלי בקובץ

אתרי הוויקי השונים הבאים משתמשים בקובץ זה: