Считайте изображение GeoTIFF Бостона как массив и объект ссылки ячеек карты. Массив имеет размер 2881 4 481 3 и задает красные, зеленые, и синие компоненты изображения. Отобразите изображение с помощью mapshow функция.

[A,R] = readgeoraster('boston.tif');
mapshow(A,R)

Данные, используемые в этом примере, включают материал, защищенный авторским правом GeoEye, все права защищены.

Считайте и отобразите классификацию типов поверхности Оаху, Гавайи.

Во-первых, считайте данные о типе поверхности как массив, объект ссылки ячеек карты и палитру. Элементы A индексируйте в палитру. Каждая строка палитры задает красные, зеленые, и синие компоненты одного цвета. Затем отобразите данные о типе поверхности.

[A,R,cmap] = readgeoraster('oahu_landcover.img');
mapshow(A,cmap,R)

Данные, используемые в этом примере, являются любезностью Национального управления океанических и атмосферных исследований (NOAA).

Считайте и отобразите данные о вертикальном изменении для области вокруг Южного Пика Валуна в Колорадо.

Во-первых, считайте данные о вертикальном изменении как массив и географический объект ссылки регистраций. Отобразить данные как поверхность, geoshow функция требует данных типа double или single. В этом случае сохраните точность путем определения выходного типа как 'double'.

[A,R] = readgeoraster('n39_w106_3arc_v2.dt1','OutputType','double');

Создайте карту. Во-первых, создайте оси карты путем определения пределов широты и долготы данных. Затем отобразите данные как поверхность с помощью geoshow функция. Примените палитру, подходящую для данных о вертикальном изменении с помощью demcmap функция.

latlim = R.LatitudeLimits;
lonlim = R.LongitudeLimits;
usamap(latlim,lonlim)
geoshow(A,R,'DisplayType','surface')
demcmap(A)

Данные о вертикальном изменении, используемые в этом примере, являются любезностью Геологической службы США.

Растровые наборы данных иногда указывают на недостающие значения данных с помощью большого отрицательного числа. Импортируйте растровые данные, найдите индикатор недостающих данных, и затем замените недостающие данные на NaN значения.

Импортируйте растровые данные и ссылочный объект с помощью readgeoraster функция. Найдите индикатор недостающих данных с помощью georasterinfo функция.

[A,R] = readgeoraster('MtWashington-ft.grd');
info = georasterinfo('MtWashington-ft.grd');
m = info.MissingDataIndicator

m = -32766

Проверьте, что растровые данные содержат недостающие данные с помощью ismember функция. ismember функция возвращает логическую единицу (true) если растр содержит индикатор недостающих данных.

ismember(m,A)

ans = logical
   1

Замените недостающие данные на NaN значения с помощью standardizeMissing функция.

A = standardizeMissing(A,m);