QGIS Server et LizMap en local sur OS X Mavericks

Pour ceux qui ne le sauraient pas encore, LizMap est une solution complète de publication de cartes QGIS sur internet dévelopée par 3Liz.

Après m'être essayé à Installer QGIS Server et LizMap sur Linux openSUSE  je me suis dit pourquoi ne pas tenter de faire la même chose sur OS X de manière à compléter la liste des tutos déjà existants pour Linux et Windows : 

- Installation de Lizmap sous Windows : 
http://docs.3liz.com/fr/lizmap-web-client/installation/windows.html
- Installation de Lizmap sous Linux Debian ou Ubuntu : 
http://docs.3liz.com/fr/lizmap-web-client/installation/linux.html
- Installer QGIS Server et LizMap sur Linux openSUSE
http://www.portailsig.org/content/installer-qgis-server-et-lizmap-sur-linux-opensuse​

Installation de QGIS
Pour commencer, je vous invite à aller faire un tour sur le site de William Kyngesburye pour télécharger et installer la dernière version de QGIS (QGIS-Server est inclu avec QGIS) : http://www.kyngchaos.com/software/qgis ainsi que les frameworks et modules nécessaires à son fonctionnement.

Serveur web
Côté server, Apache et PHP sont pré-installés sur Mac OS X Mavericks, mais il reste à configurer PHP et à adapter quelques informations pour utiliser le serveur web.

1. Activation de PHP : 
- Décommenter LoadModule php5_module libexec/apache2/libphp5.so dans /etc/apache2/httpd.conf 
Nota : faites une sauvegarde avant de faire des modifications : exemple : httpd_old.conf
- Dupliquer /etc/php.ini.default en /etc/php.ini
- Décommenter date.timezone = dans php.ini et compléter. Exemple : date.timezone = Europe/Paris 

2. Après l'activation de PHP, redémarrer Apache en lançant la commande dans le Terminal : sudo apachectl start
Nota : A la place de l’option start, vous pouvez également utiliser restart, stop ou status.
Nota 2 : pour trouver le log aller dans 
/private/var/log/apache2

3. Créer un fichier : phpinfo.php et le sauvegarder dans : /Library/WebServer/Documents (le dossier par défaut dans lequel les sites doivent être déposés)

<?php phpinfo(); ?>

4. Lancer l'url suivante dans votre navigateur : http://localhost/phpinfo.php (Cette page permet de vérifier la configuration de votre serveur.). Vous devriez y trouver des informations sur PDO et PDO_sqlite, CURL, GD dont dépend LizMap.

(La j'ai un doute! Est ce que j'avais déjà fait des installations et/ou des activations, c'est possible, puisque tout est activé chez moi!)

5. Récupérer et installer LizMap Web Client : https://github.com/3liz/lizmap-web-client/releases en décrompressant le contenu du Zip dans : /Library/WebServer/Documents 

1_lizmap

6. Attribuer les droits nécessaires aux répertoires et fichiers :

cd /Library/WebServer/Documents
sudo chown -R username:www temp/ lizmap/var/ lizmap/www
sudo chmod -R 775 temp/ lizmap/var/

8. Aller ensuite dans /private/etc/apache2/ et modifier le fichier httpd.conf  de manière à pointer sur : qgis_mapserv.fcgi

<IfModule alias_module>
     ScriptAliasMatch ^/cgi-bin/((?!(?i:webobjects)).*$) "/Applications/QGIS.app/Contents/MacOS/fcgi-bin/$1"
</IfModule>

<IfModule cgid_module>
</IfModule>

<Directory "/Applications/QGIS.app/Contents/MacOS/fcgi-bin">
    AllowOverride None
    Options None
    Order allow,deny
    Allow from all
</Directory>

9. Ouvrir votre navigateur et lancer l'url suivante : http://localhost/lizmap/www/admin.php (id :admin, mdp : admin) - Si vous n'obtenez pas cette page c'est qu'il y une erreur (problèmes de droits surement)!

Une fois connecté vérifier la Configuration LizMap :

URL du serveur WMS :  http://localhost/cgi-bin/qgis_mapserv.fcgi
Répertoire racine du cache : /Library/WebServer/Documents/temp

10. Afficher les projets de démos inclus dans le paquet et tester.

11. C'est OK! Publier vos projets dans : /Library/WebServer/Documents/lizmap/install et visualiser les en local.

2_lizmap

Exemple de projet publié en local.

 

12. Pour la suite (administration, utilisation du plugin, optimisations), je vous invite à lire la doc de Lizmap : http://docs.3liz.com/fr/

Ouvrir plusieurs fois QGIS sur OSX

Alors que Windows est capable d'ouvrir plusieurs fois la même application à chaque lancement de l'éxécutable, OSX vous renverra simplement à l'application déjà ouverte. Cependant il est parfois nécesssaire de lancer plusieurs projets QGIS simultanément.

Les solutions possibles pour contourner le problème : 

1. Vous aimez éxécuter vos applications en ligne de commande : 

Ouvrir Terminal et éxécuter cette commande : open -n '/Applications/QGIS.app'

2. Vous préférez créer une "application" permettant le lancement multiple :

- Ouvrir Automator (Automator est un application intégrée à OSX qui permet d'automatiser des tâches en quelques clics!) 

- Choisir le type de document : Application

automator

- Chercher l'action : Exécuter un script AppleScript

- Copier le code suivant dans la fenêtre et le compiler (marteau) :
do shell script "open -n '/Applications/QGIS.app' && say I love QGIS"   
Nota : le code en rouge c'est du bonus;)

automator2

- Pour terminer, aller dans Fichier/Enregistrer et choisir le format de fichier Application.

automator3

- C'est fini, vous pouvez lancer QGIS autant de fois que vous le souhaitez.

 

Nota :

- j'ai réalisé cet exemple avec QGIS mais ça vaut aussi pour les autres applications.

- vous pouvez changer l'icone de l'application en Affichant le contenu du paquet de l'application puis dans QGIS2.app/Contents/ vous avez juste à remplacer le fichier : AutomatorApplet.icns par celui que vous souhaitez

Carte de Flux sous R

Dans le cadre de mes travaux actuels, j'avais besoin d'avoir une idée des relation de l'Afrique de l'Ouest avec le reste du monde en termes d'échanges alimentaires. Plutôt que de faire un simple tableau avec les données d'export/import, je me suis dit "faisons une carte des flux avec des liaisons de taille proportionnelle à l'intensité de la variables". Voilà Voilà je me suis donc lancée là dessus …. sur R!

Les données que proviennent de la World Integrated Trade Solution , j'ai récupéré les valeurs des échanges alimentaires (Food Products) pour les imports/exports pour les 10 pays ayant le plus de poids.

Le code a été adapté de http://flowingdata.com/2011/05/11/how-to-map-connections-with-great-circles/

Voici donc mon code R:

# Création d'une carte de flux sous R

# Chargement des Packages
library(maps)
library(geosphere)

#Initialisation de l'espace de travail
setwd("D:/MyFolder")

#Importation des données
##un tableau comportant au moins 4 colonnes et n lignes correspondant aux n connections
##latitude du point d'origine
##longitude du point d'origine
##latitude du point de destination
##longitude du point de destination
## + une colonne supplémentaire dans le cas où 
##l'on souhaite des traits de taille proportionelle
##à la variable représentée

data<-read.csv("Export.csv", sep=";", dec=".", header=TRUE)

#Importation du fond de carte et mise en forme
map("world", fill=FALSE, boundary=TRUE,bg="white", lwd=1.5, col="lightslategrey")
map.axes()
map.scale(120,-70,ratio=FALSE, relwidth=0.10, cex.main=2)

#Ajout des lignes
##Création d'une palette de couleur

pal <- colorRampPalette(c("royalblue4", "royalblue"))
colors <- pal(10)

##ajout des lignes/connections
for (i in 1:10){
  lat_o<-data[i,1]
  long_o<-data[i,2]
  lat_d<-data[i,3]
  long_d<-data[i,4]
  val<-data[i,5]
  inter <- gcIntermediate(c(long_o, lat_o), c(long_d, lat_d), n=1000, addStartEnd=TRUE)
  lines(inter, col=colors[i],lwd=val)
}

## Finalisation de la mise en page
title("Exports Food Products for West Africa in 2011",font=3, family="serif")
legend("bottomleft",lty=1, col="royalblue",lwd=1,legend="60760 US$ Thousand",cex=1.25)

Et voici mon résultat pour les exports:

Rplot_Trade_Export

Raster et « Jolie » matrice de corrélation sur R et ggplot, petit tuto

Tout est partis de la rédaction d'un article pour une revue de télédétection dans laquelle j'avais une matrice de corrélation à partir d'un raster multibandes à présenter! Bon une matrice de corrélation c'est pas franchement "sexy" à présenter donc je me suis dit que je pouvais grâce à R et toutes les possibilités qu'il offre réussir à faire quelque chose qui change de l'ordinaire!

Dans mon cas, il s'agissait de vérifier la non-stabilité (c'est  à dire la potentielle dynamique) du domaine cultivé en Afrique de l'Ouest à partir du produit MODIS land Cover! Initialement j'ai donc une image avec 11 bandes binaires (culture / non culture, entre 2001 et 2011), présentées ci dessous:

11 bandes (2001-2011) MODIS affichées dans R

Voici donc la démarche que j'ai suivi :

########################################
# Initialisation de l'espace de travail

setwd("D:/MyFolder")

#Packages nécéssaires
library(raster)
library(sp)
library(Hmisc)
library(plyr)
library(reshape2)
library(ggplot2)

#############Importation des données raster et stockage des bandes dans une matrice#######
filename<-'mon_image.tif'# variable stockant le nom du fichier
nband<-nbands(raster(filename)) #variable stockant le nombre de bandes dans l'image
cell<-ncell(raster(filename)) #variable stockant le nombre de pixel d'une bande
mat<-matrix(0, ncol=nband, nrow=cell) #initialisation de la matrice reçevant les valeurs des bandes de l'image

for (i in 1:nband){
  mat[,i]<-getValues(raster(filename, band=i))
}

#############Création de la matrice de corrélation#######
cor<-rcorr(mat,type="pearson") # création de la matrice de corrélation
coef.corr<-cor$r  # récupère la matrice de coefficients de corrélation

#############Mise en forme de la matrice de corrélation pour la création du graphique#######
coef.corr[coef.corr==1]<-0 #valeurs de la diagonale mises à 0

# Boucle garder que la première moitié du tableau de corrélation (éviter la duplication dans le graphique)
for (i in 1:nband){
  for (j in 1:nband){
    if (coef.corr[i,j]==0){
      coef.corr[i:nband,j]<- 0
    }
  }
}

coef.corr[coef.corr==0]<-NA
mat.m<-melt(coef.corr, na.rm=FALSE)
mat.n<-ddply(mat.m, .(Var1), transform)
r<-round(mat.n$value,2) #arrondissement des coefficients de corrélation à deux chiffres après la virgule
mat.r<-cbind(mat.n[,1:2],r)

#############Diagramme à deux dimensions avec ggplot2#######
labelsx<-seq(2001,2011,1) #noms de l'axe des x
labelsy<-seq(2001,2011,1) #noms de l'axe des y

#Graphique

ggplot(mat.r, aes(factor(Var1), factor(Var2), label=r))+ geom_tile(aes(fill=r ),colour="white")+scale_fill_gradient(low="seagreen4", high="violetred",       na.value="white")+geom_text(aes(fontface=2))+ylab("Years")+xlab("Years")+labs(fill="Correlation \nCoefficient (R)")+labs(title="Heatmap of Correlation Coefficient")+theme(axis.title.x=element_text(size=20), axis.title.y=element_text(size=20),axis.text.x=element_text(size=10), axis.text.y=element_text(size=10),plot.title=element_text(size=20))+theme_bw(base_size=20, base_family=2)+scale_x_discrete(labels=labelsx)+scale_y_discrete(labels=labelsy)+coord_flip()

########################################

Et voilà, vous obtiendrez un chouette graphique que celui-ci:

Diagramme deux dimensions R

Utiliser l’Adafruit Ultimate GPS Logger Shield pour faire du suivi GPS sur QGIS

Il y a trois mois je vous expliquais comment j'avais créé un GPS Logger sur Arduino et comment je visualisais le résultat dans QGIS, mais depuis cet article j'ai exploité l'Adafruit Ultimate GPS Logger Shield différemment pour faire du suivi GPS avec QGIS :

IMG_3755

Adafruit Ultimate GPS Logger Shield

1. Ouvrir QGIS et sélectionner le menu Vue / Panneaux / Information GPS. Vous devriez ensuite voir une nouvelle fenêtre.

Information_GPS

2. Brancher en USB la carte Arduino avec l'extension GPS (mettre l'Adafruit Utlimate GPS logger shield en mode Direct pour recevoir les données NMEA issues directement de la puce GPS et attendre quelques secondes que la position du GPS se fixe)

3. Configurer la connexion du GPS : mActionOptions 

  • choisir le type connexion : par défaut j'ai laissé Autodétecter (Une fois connecté vous ne pourrez bien évidemment pas modifier le type de connexion sans vous déconnecter)
  • activer l'affichage du Curseur qui indiquera votre position à l'écran et choisir la taille de celui-ci
  • choisir le type de centrage de la carte par défaut en sélectionnant Toujours cela signifie que le curseur se trouvera toujours au centre de l'espace carte
  • si vous souhaitez enregistrer toutes vos positions GPS dans un Fichier journal au format NMEA vous pouvez renseigner le chemin qui vous convient

4. Lancer la connexion entre QGIS et le GPS (la connexion peut prendre quelques secondes) et vous devriez ensuite voir le curseur indiquant votre position dans l'espace carte

curseur

5. Aller ensuite dans l'onglet mActionToggleEditing et vous verrez en temps réel les informations GPS extraites de la trame NMEA qui sortent de la puce GPS (suivant le GPS utilisé vous verrez apparaitre plus ou moins d'informations)

Infos_TR

6. Pour aller plus loin, si vous souhaitez faire des relevés dans un fichier shape c'est possible :

  • Il vous faut créer une couche shapefile (points, lignes ou polygones) et la mettre à jour
  • Pour ajouter un point : faire simplement Ajouter un point dès que vous estimez que la position du GPS est satisfaisante
    Ajouter
  • Pour ajouter des lignes ou des polygones deux possibilités : 
    1- faire Ajouter un point de tracé pour chaque point GPS qui correspondra au tracé de votre ligne ou polygone (dès que deux points sont ajoutés le Tracé sera représenté) puis une fois que tous les points ont été créé faire Ajouter une ligne ou un polygone ce qui ajoutera l'entité à la couche en mise à jour et sélectionnée.
    2- cocher Ajouter automatiquement des points dans l'onglet Pister et ainsi vous verrez le tracé créé par le positionnement GPS  en temps réel que vous pourrez ensuite ajouter à la couche en mise à jour et sélectionnée en faisant Ajouter une ligne ou un polygone
    Ajouter_poly
  • Une fois que vous avez ajouté votre entité, le formulaire de la couche apparait ce qui vous permet de renseigner les informations que vous souhaitez

Nota :
> Si le Tracé ne vous convient pas, vous pouvez le supprimer en cliquant sur l'icône rafraichir à droite d'Ajouter un point de tracé
> Si vous souhaitez enregistrer automatiquement chaque nouvelle entité ajoutée dans une couche vous pouvez alors cocher dans le menu numérisation : Enregistrer automatiquement chaque entité ajoutée 
> N'oubliez pas de jeter un oeil à l'indicateur coloré du signal GPS :
 - vert : Bonne connexion 3D
 - jaune : Bonne connexion 2D
 - rouge : Correction mauvaise ou inexistante
 - gris : Pas de donnée

7. En fonction du GPS que vous utilisez, vous pouvez également visualiser la force du signal GPS de chaque satellite auquel vous êtes connecté : gpstrack_barchart ainsi que leur position grâce au graph polaire : gpstrack_polarchart mais avec l'Adafruit Ultimate GPS Logger Shield il n'est pas possible d'avoir ces informations…


PS : Le test a été réalisé avec QGIS 2.0.1-Dufour sur Mac OSX.

Geocoder un fichier d’adresses sur QGIS avec Google

1. Convertir votre fichier d'adresses en un fichier CSV avec 4 colonnes :

  • Adresse
  • Code postal
  • Ville
  • Pays

2. Ouvrir QGIS

3. Installer le plugin MMQGIS 

4. Une fois le plugin installé aller dans MMQGIS / Geocode / Geocode CSV with Google

5. Choisir le fichier CSV en entrée, renseigner les champs à utiliser pour le geocodage et pour terminer, définir les fichiers de sorties

Goeocode

6. Patienter un peu et le fichier shape sera ajouté à QGIS une fois le géocodage terminé

Créer facilement son GPS Logger avec Arduino et visualiser le résultat dans QGIS

Arduino c'est quoi ce machin là?

  • Une carte d’interface programmable capable de piloter des capteurs et des actionneurs afin de simuler ou créer des systèmes automatisés.
  • Un logiciel de programmation qui permet de programmer la carte en fonction du comportement désiré.
  • Le tout, logiciel comme matériel, est sous licence libre. Une grande communauté d’amateurs et de passionnés contribuent à développer des applications et à les partager.

Source : http://blog.crdp-versailles.fr/technogalois 

Que des bons points pour Arduino alors je me suis dit pourquoi je ne me lancerai pas en commençant par «The Arduino Starter Kit» (Le kit coute entre 80 et 100€ suivant les sites).

IMG_3648

Pour commencer, j’ai suivi quelques un des exemples proposés dans le kit et très vite j’ai réalisé que cette petite carte pouvait être d’un grand intérêt car très «flexible». En effet, il est possible d'y rajouter des extensions (shield) ou des composants directement. Par exemple, rajouter un clavier, un écran LCD, un lecteur de carte SD, une diode, un moteur… suivant le besoin que l’on a et ce qu'on souhaite développer. Pour faire simple y a une brique principale obligatoire (Arduino) qui peut contrôler des briques secondaires (shield ou composants) que l’on souhaite rajouter. C’est un peu comme des Lego avec la programmation en plus!

Les premiers tests réalisés, j’ai rapidement eu envie de passer à l’étape supérieure afin de créer mon propre GPS data logger à l’aide d’un shield GPS. Je me suis renseigné sur Internet et le shield qui me paraissait le plus complet car :

  • disposant d’un GPS
  • d’un emplacement pour carte SD
  • adapté à ma carte Arduino Uno (livré avec le kit)

était le shield créé par la société Adafruit (fabriquant et créateur de nombreux shield pour Arduino) : Adafruit Ultimate GPS Logger Shield.

IMG_3755

Une fois reçu, j'ai suivi les instructions du Wiki d'Adafruit qui explique comment brancher le shield et les bases de développement qui vont avec (Je vais pas ré-expliquer toutes les étapes ici car le Wiki est vraiment très bien fait). 

Ensuite après avoir suivi les éléments indiqués, j'ai alors obtenu des données NMEA (National Marine Electronics Association) dans un fichier TXT sur la carte micro SD. Ces données NMEA étant très brutes :

$GPGGA,093024.000,4337.9276,N,00350.7873,E,1,5,1.40,-10.4,M,49.7,M,,*46
$GPRMC,093024.000,A,4337.9276,N,00350.7873,E,0.37,197.15,131013,,,A*68

J'ai cherché à rendre le fichier en sortie plus lisible (en ayant pour idée de charger le fichier TXT comme un fichier texte délimité dans QGIS) mais pour cela ill a fallu déchiffrer les trames NMEA disponibles (GGA et RMC).

Puis en creusant sur internet, j'ai décidé de ne garder que la trame GGA qui m'a paru plus complète pour mon utilisation et voilà comment ça se traduit :

$GPGGA  : Type de trame
064036.289 : Trame envoyée à 06h40m36,289s (heure UTC)
4836.5375,N : Latitude 48,608958° Nord = 48°36'32.25" Nord
00740.9373,E : Longitude 7,682288° Est = 7°40'56.238" Est
1  : Type de positionnement 

  • 0 = invalid
  • 1 = GPS fix (SPS)
  • 2 = DGPS fix
  • 3 = PPS fix
  • 4 = Real Time Kinematic
  • 5 = Float RTK
  • 6 = estimated (dead reckoning) (2.3 feature)
  • 7 = Manual input mode
  • 8 = Simulation mode

04  : Nombre de satellites utilisés pour calculer les coordonnées
3.2  : Précision horizontale ou HDOP (Horizontal dilution of precision)
200.2,M  : Altitude 200,2, en mètres

 46.9,M  : Height of geoid (mean sea level) above WGS84 ellipsoid

,,,,,0000  : D'autres informations peuvent être inscrites dans ces champs
*0E  : Somme de contrôle de parité, un simple XOR sur les caractères précédents

 

Après avoir déchiffré cette trame GGA, j'ai adapté le code que vous trouverez ici pour obtenir :  DATE; HEURE; LATITUDE; LONGITUDE; ALTITUDE; NOMBRE DE SATELITTES; HDOP (Le code se charge sur la carte Arduino via l'application dédiée : http://arduino.cc/en/main/software)

log


Une fois le fichier TXT créé et structuré, il suffit d'ouvrir QGIS pour visualiser les points relevés en important le fichier comme une couche de texte délimité :

  • choisir le point-virgule comme délimiteur
  • sélectionner le champ X et Y (longitude/latitude)

Import_log

Faire ok et voilà le résultat :

logger_qgis

Le tracé va du jaune au rouge.

Bilan : J'ai créé un GPS Data logger que je peux adapter à mes besoins et d'une précision de 10m en XY pour environ 90€ 

image

  • Arduino Uno : 20€
  • Shield GPS Adafruit : 60€
  • Pile 9 volt : 5€
  • Carte SD 4Go : 5€

 

Sauvegarder un rasteur sous… – QGIS 2.0

Dans la prochaine version de QGIS il sera possible de "Sauvegarder sous…" un rasteur de la même manière que pour les vecteurs actuellement. 

1. Clic droit sur le rasteur que l'on souhaite exporter et "Save As"

Save_as_rasteur

 

2. Une fois la fenêtre ouverte, il est possible de choisir

- le mode d'export

- le format (pour le moment seul le GeoTiff est disponible mais cette liste devrait je n'en doute pas s'agrandir)

- la projection

- l'emprise de l'image que l'on souhaite exporter

- la résolution ou le nombre de lignes et de colonnes du rasteur

Save_as_rasteur2

Partager des données autrement que par internet…

A l'heure actuelle tout passe par internet mais n'y a t il pas d'autres moyens d'échanger des données en totale liberté (et surtout sans passer par le programme de surveillance américain PRISM)?

1. Via une "PirateBox" : La "PirateBox"  c'est un petit routeur wifi indépendant qui permet d'échanger des données avec tout ceux qui s'y connecte en tout anonymat (pas de log) et sans passer par le web.

Nota : Ce concept a été inventé par David Darts et a été repris par un Français (Cocorrico!): Jean Debaeckerfait

Si vous souhaitez vous lancer, il vous faudra compter 30€ pour ce qui est du matériel et suivre les tutos disponibles sur le site de Jean Debaeckerfait pour les routeurs : TP-Link MR3020 ou TP-Link WR703N.

 

2. Via une "Dead Drop USB" : il s'agit d'une clé usb scellée dans un espace public de manière à partager des données toujours de manière anonyme et sans être connecté. Chacun pourra s'y brancher pour récupérer ou déposer des fichiers (Attention aux virus!).

Nota : Le premier réseau de Dead Drop a été lancé en 2010 à New York par un artiste Allemand : Aram Bartholl

 

3. Via Uncloud :  Uncloud est un "Cloud privé" (Mac/Linux) qui permet de créer un espace wifi partagé à partir de son ordinateur.

 

4. Via Qaul.net :  Il s'agit d'un réseau d'échange et de communication indépendant qui fonctionne avec la participation de tous. Chaque tablette, ordinateur, smartphone,… équipée du logiciel permet de former un réseau maillé de manière à échanger de proche en proche (fichiers, communications,…).

Nota : Qaul.net est un projet lancé à l'origine par deux artistes suisses Mathias Jud & Christoph Watcher

net-mobil-ordinateur

 

5. Autres propositions?

Visualisation de MNT, solutions simples et efficaces.

Lorsqu'il s'agit de visualiser un modèle numérique de terrain (MNT) en 3D, on pense souvent à des solutions "lourdes" et relativement complexes à mettre en oeuvre, surtout pour les néophytes : installation, apprentissage du logiciel, etc…
 

Le groupe "Cartographie et Geovisualisation" de l'Université d'Etat de l'Oregon a developpé un certain nombre d'outils très bien pensés, balayant ainsi d'un revers de main toutes les idées recues sur la visualisation 3D. Les logiciels "Terrain Bender" et "Terrain Sculptor" sont simples, intuitifs, gratuits, open source, multi-plateformes et qui plus est ne nécéssitant pas d'installation.

Le premier, "Terrain Bender", permet de visualiser le MNT 3D, varier les angles de caméra, gérer les catégories de couleurs, d'ombres, textures, exporter des PNG etc…

Le second, "Terrain Sculptor", applique des filtres personnalisables sur le MNT 2D, améliorant ainsi le rendu général du MNT et mettant en évidence certaines caractéristiques du relief étudié.

Point commun des 2 logiciels, seul le format ASCII est accepté. Detail important, sous peine de ne pas fonctionner, les fichiers ASCII doivent être créés avec des cellules "carrées", c'est à dire avec des tailles de cellules X et Y égales.

 

Sous Quantum GIS, la création d'un fichier ASCII à partir d'un fichier de points est très simple :

- Intégrez votre fichier de points dans QGIS : tableur, fichier txt, shapes d'entités points etc…

- Veillez à installer et/ou activer l'extension : Interpolation. Puis lancez la, vous la retrouvez dans le menu Raster.

- Dans le cadre "Saisie" : selectionnez votre couche vecteur, base du modèle numérique de terrain.

- Dans le cadre "Rendu" : selectionnez votre méthode d'interpolation, paramétrez la taille des cellules de sortie et leur forme "carrée" (à faire concorder avec le niveau de détail du MNT en fonction de la densité du semis de points), et enfin choisissez votre fichier de sortie ASCII.

Si tout c'est bien déroulé, vous devriez voir votre raster ASCII à l'écran, le relief général se dégageant assez clairement. Attention au paramétrage du rendu de la couche raster créée, des classes d'affichages doivent être en place, sous peine de ne voir qu'une forme de couleur unique.

 

Démarrez Terrain Bender ou Sculptor, intégrez le fichier ASCII créé précédemment et contemplez !