Die Antwort für Datenebenen wird in einer GeoTIFF-Datei zurückgegeben. Sie können Ihre eigenen Tools verwenden, um die gewünschten Daten abzurufen. Angenommen, Sie haben ein GeoTIFF-Bild mit Temperaturwerten für eine Region. Mit TypeScript können Sie niedrige Temperaturen blauen und hohe Temperaturen roten Farben zuordnen, um ein buntes Bild zu erstellen, das Temperaturmuster sofort verständlich visualisiert.
Dieser TypeScript-Code ist so konzipiert, dass spezielle Bilddateien namens GeoTIFFs mithilfe eines HTML-Canvas (wie eines digitalen Bilderrahmens) auf einer Website angezeigt werden. Der Code verwendet die folgenden Komponenten:
- GeoTIFF-Bilder:GeoTIFFs können mehrere Bilddatenebenen speichern und eignen sich daher für Karten oder wissenschaftliche Analysen.
- RGB-Bilder:Das sind die uns am besten bekannten Bildtypen, z. B. Fotos. Jedes Pixel hat rote, grüne und blaue Werte, die die Farbe bestimmen.
- Paletten: Ähnlich wie Farbsets. Sie enthalten eine Liste vordefinierter Farben, mit denen Bilder eingefärbt werden können.
Auf dieser Seite wird gezeigt, wie Sie die Pixeldatenwerte (die in den einzelnen Pixeln eines digitalen Bildes gespeicherten Informationen, einschließlich Farbwerte und anderer Attribute) abrufen und den Breiten- und Längengrad aus dem GeoTIFF berechnen und in einem TypeScript-Objekt speichern.
Das folgende Code-Snippet zeigt die Typdefinition, in der wir die Daten speichern, die in diesem Beispiel von Interesse sind. Felder und Datentypen sind in TypeScript ein Typ. In diesem Beispiel haben wir uns dafür entschieden, die Typprüfung zuzulassen, um Typfehler zu reduzieren, die Zuverlässigkeit des Codes zu erhöhen und die Wartung zu erleichtern. Definieren Sie einen Typ zum Speichern dieser Daten, um mehrere Werte wie die Pixelwerte und den Begrenzungsrahmen für Lat/Long zurückzugeben.
export interface GeoTiff { width: number; height: number; rasters: Array<number>[]; bounds: Bounds; }
Hauptfunktionen
Der Code enthält mehrere Funktionen, die zusammenarbeiten:
renderRGB
: Nimmt ein RGB-GeoTIFF-Bild und optional eine Maske (für Transparenz) und erstellt ein Canvas-Element für die Website. Durchläuft dann jedes Pixel des GeoTIFF und färbt das entsprechende Pixel auf dem Canvas.renderPalette
: Hiermit wird ein GeoTIFF mit einer einzelnen Datenebene und einer Farbpalette verwendet. Die GeoTIFF-Datenwerte werden den Farben in der Palette zugeordnet, ein neues RGB-Bild wird mit den Palettenfarben erstellt undrenderRGB
wird aufgerufen, um das Bild auf dem Canvas anzuzeigen.
/** * Renders an RGB GeoTiff image into an HTML canvas. * * The GeoTiff image must include 3 rasters (bands) which * correspond to [Red, Green, Blue] in that order. * * @param {GeoTiff} rgb GeoTiff with RGB values of the image. * @param {GeoTiff} mask Optional mask for transparency, defaults to opaque. * @return {HTMLCanvasElement} Canvas element with the rendered image. */ export function renderRGB(rgb: GeoTiff, mask?: GeoTiff): HTMLCanvasElement { // Create an HTML canvas to draw the image. // https://www.w3schools.com/tags/canvas_createimagedata.asp const canvas = document.createElement('canvas'); // Set the canvas size to the mask size if it's available, // otherwise set it to the RGB data layer size. canvas.width = mask ? mask.width : rgb.width; canvas.height = mask ? mask.height : rgb.height; // Since the mask size can be different than the RGB data layer size, // we calculate the "delta" between the RGB layer size and the canvas/mask // size. For example, if the RGB layer size is the same as the canvas size, // the delta is 1. If the RGB layer size is smaller than the canvas size, // the delta would be greater than 1. // This is used to translate the index from the canvas to the RGB layer. const dw = rgb.width / canvas.width; const dh = rgb.height / canvas.height; // Get the canvas image data buffer. const ctx = canvas.getContext('2d')!; const img = ctx.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height); // Fill in every pixel in the canvas with the corresponding RGB layer value. // Since Javascript doesn't support multidimensional arrays or tensors, // everything is stored in flat arrays and we have to keep track of the // indices for each row and column ourselves. for (let y = 0; y < canvas.height; y++) { for (let x = 0; x < canvas.width; x++) { // RGB index keeps track of the RGB layer position. // This is multiplied by the deltas since it might be a different // size than the image size. const rgbIdx = Math.floor(y * dh) * rgb.width + Math.floor(x * dw); // Mask index keeps track of the mask layer position. const maskIdx = y * canvas.width + x; // Image index keeps track of the canvas image position. // HTML canvas expects a flat array with consecutive RGBA values. // Each value in the image buffer must be between 0 and 255. // The Alpha value is the transparency of that pixel, // if a mask was not provided, we default to 255 which is opaque. const imgIdx = y * canvas.width * 4 + x * 4; img.data[imgIdx + 0] = rgb.rasters[0][rgbIdx]; // Red img.data[imgIdx + 1] = rgb.rasters[1][rgbIdx]; // Green img.data[imgIdx + 2] = rgb.rasters[2][rgbIdx]; // Blue img.data[imgIdx + 3] = mask // Alpha ? mask.rasters[0][maskIdx] * 255 : 255; } } // Draw the image data buffer into the canvas context. ctx.putImageData(img, 0, 0); return canvas; }
Hilfsfunktionen
Der Code enthält auch mehrere Hilfsfunktionen, die zusätzliche Funktionen ermöglichen:
createPalette
: Erstellt eine Liste von Farben, die zum Färben von Bildern verwendet werden sollen, basierend auf einer Liste von Hexadezimalfarbcodes.colorToRGB
: Wandelt einen Farbcode wie „#FF00FF“ in seine roten, grünen und blauen Komponenten um.normalize
,lerp
,clamp
: Mathematische Hilfsfunktionen für die Bildverarbeitung.
/** * Renders a single value GeoTiff image into an HTML canvas. * * The GeoTiff image must include 1 raster (band) which contains * the values we want to display. * * @param {GeoTiff} data GeoTiff with the values of interest. * @param {GeoTiff} mask Optional mask for transparency, defaults to opaque. * @param {string[]} colors Hex color palette, defaults to ['000000', 'ffffff']. * @param {number} min Minimum value of the data range, defaults to 0. * @param {number} max Maximum value of the data range, defaults to 1. * @param {number} index Raster index for the data, defaults to 0. * @return {HTMLCanvasElement} Canvas element with the rendered image. */ export function renderPalette({ data, mask, colors, min, max, index, }: { data: GeoTiff; mask?: GeoTiff; colors?: string[]; min?: number; max?: number; index?: number; }): HTMLCanvasElement { // First create a palette from a list of hex colors. const palette = createPalette(colors ?? ['000000', 'ffffff']); // Normalize each value of our raster/band of interest into indices, // such that they always map into a value within the palette. const indices = data.rasters[index ?? 0] .map((x) => normalize(x, max ?? 1, min ?? 0)) .map((x) => Math.round(x * (palette.length - 1))); return renderRGB( { ...data, // Map each index into the corresponding RGB values. rasters: [ indices.map((i: number) => palette[i].r), indices.map((i: number) => palette[i].g), indices.map((i: number) => palette[i].b), ], }, mask, ); } /** * Creates an {r, g, b} color palette from a hex list of colors. * * Each {r, g, b} value is a number between 0 and 255. * The created palette is always of size 256, regardless of the number of * hex colors passed in. Inbetween values are interpolated. * * @param {string[]} hexColors List of hex colors for the palette. * @return {{r, g, b}[]} RGB values for the color palette. */ export function createPalette(hexColors: string[]): { r: number; g: number; b: number }[] { // Map each hex color into an RGB value. const rgb = hexColors.map(colorToRGB); // Create a palette with 256 colors derived from our rgb colors. const size = 256; const step = (rgb.length - 1) / (size - 1); return Array(size) .fill(0) .map((_, i) => { // Get the lower and upper indices for each color. const index = i * step; const lower = Math.floor(index); const upper = Math.ceil(index); // Interpolate between the colors to get the shades. return { r: lerp(rgb[lower].r, rgb[upper].r, index - lower), g: lerp(rgb[lower].g, rgb[upper].g, index - lower), b: lerp(rgb[lower].b, rgb[upper].b, index - lower), }; }); } /** * Convert a hex color into an {r, g, b} color. * * @param {string} color Hex color like 0099FF or #0099FF. * @return {{r, g, b}} RGB values for that color. */ export function colorToRGB(color: string): { r: number; g: number; b: number } { const hex = color.startsWith('#') ? color.slice(1) : color; return { r: parseInt(hex.substring(0, 2), 16), g: parseInt(hex.substring(2, 4), 16), b: parseInt(hex.substring(4, 6), 16), }; } /** * Normalizes a number to a given data range. * * @param {number} x Value of interest. * @param {number} max Maximum value in data range, defaults to 1. * @param {number} min Minimum value in data range, defaults to 0. * @return {number} Normalized value. */ export function normalize(x: number, max: number = 1, min: number = 0): number { const y = (x - min) / (max - min); return clamp(y, 0, 1); } /** * Calculates the linear interpolation for a value within a range. * * @param {number} x Lower value in the range, when `t` is 0. * @param {number} y Upper value in the range, when `t` is 1. * @param {number} t "Time" between 0 and 1. * @return {number} Inbetween value for that "time". */ export function lerp(x: number, y: number, t: number): number { return x + t * (y - x); } /** * Clamps a value to always be within a range. * * @param {number} x Value to clamp. * @param {number} min Minimum value in the range. * @param {number} max Maximum value in the range. * @return {number} Clamped value. */ export function clamp(x: number, min: number, max: number): number { return Math.min(Math.max(x, min), max); }