Створення нанорозмірних DEM за допомогою GDAL

Можливо, трохи дивного запитання, але дозвольте дати коротке пояснення передумови перед моїми актуальними питаннями:

Атомно-силова мікроскопія (AFM) - це метод, який, коротко кажучи (і наскільки мені відомо), дозволяє дослідникам сканувати ділянки на мікро- та нанорозмірних системах. Це працює за допомогою "сканування" області за допомогою сортування зондів. Більше того мені важко пояснити, оскільки я не маю цього реального розуміння. Що я знаю, і що викликало мою цікавість, це те, що насправді результат є "сіткою" значень "висоти" (матриця значень 512x512, що описує висоту зонда в цій точці).

Тоді я подумав: ну, крім масштабу, це насправді цифрова модель висоти! А це означає, що якщо мені вдасться створити файл DEM, як він розуміється під інструментами GIS, я можу застосувати до нього аналіз GIS!

Як це є, моя значна частина інших працює в лабораторії, яка має AFM-машину, і використовує її в одному зі своїх проектів. Я отримав від неї декілька файлів сканування і встиг за допомогою Python (структура та numpy) проаналізувати ці бінарні файли, і тепер у мене є масивний масив розміром 512x512, заповнений значеннями int16.

Що я планую далі, і для чого мені потрібна допомога, це "відображення належної DEM"-частини. Я маю певні знання про DEMS, але коли мова йде про фактичне покоління їх, я зовсім новий.

Я думаю про те, що я повинен якось орієнтувати свої дані, і для цього мені потрібна спеціальна (плоска) система координат. Я думаю, що моя система координат використовує мікро- або нанометри як одиниці. Тоді лише питання пошуку розміру області, відсканованої за допомогою AFM (це я вважаю, є десь у двійковому файлі, припустимо, це відомо).

оновлення : у мене також є кілька сканів з різною роздільною здатністю, але тієї ж області. Наприклад, у мене є така інформація про два сканування:

збільшене зображення:

Scan Size: 51443.5 nm
X Offset: 0 nm
Y Offset: 0 nm

менший (детальний) образ:

Scan Size: 5907.44 nm
X Offset: 8776.47 nm
Y Offset: 1486.78 nm

Я вважаю, що моя власна система координат повинна мати початок у 0,0, а для більшого зображення я присвоюю пікселю 0,0 значення координат (0,0), а піксель 512,512 значення координати (51443,5, 51443,5 ) (Здогадайтесь, ви отримаєте зображення для інших необхідних точок).

Потім велике зображення буде відображати пікселі (0,0) до (8776,47, 1486,78) та (512,512) до (8776,47 + 5907,44, 1486,78 + 5907,44)

Перше запитання тоді : Як створити програму proj4 для такої системи координат? Тобто: як я призначу ці "координати реального світу" моїй спеціальній системі координат (або, якщо я дотримуюсь пропозицій про камери та використовую локальну систему координат і брешу про одиниці (тобто розглядаю мої нанометри як кілометри)

Тоді я повинен перенести свій нумерований двовимірний масив у формат файлу Georeferenced DEM. Я думав використовувати GDAL (а точніше, прив'язки Python).

Тоді друге питання : Як створити геореференційну DEM з "довільних" даних, таких як моя? Переважно в Python та з використанням бібліотек з відкритим кодом.

Решта повинна бути досить простою, лише питання використання правильних інструментів аналізу. Проблема полягає в тому, що це завдання визначається моєю власною цікавістю, тому я не зовсім впевнений, що я насправді повинен робити з нанорозмірною DEM. Це напрошується

3-е питання : Що робити з нанорозмірною DEM? Який аналіз можна зробити, які підходящі інструменти для аналізу DEM і нарешті: чи можливо з цих даних зробити карту із загір'ями та контурними лініями? :)

Я вітаю всі пропозиції та вказівки, але майте на увазі, що я шукаю безкоштовні альтернативи, оскільки це суворо орієнтований на хобі проект, який не має бюджету чи фінансування (і не маю доступу до жодних опублікованих GIS-додатків). Крім того, я знаю, що Bruker, компанія, що продає ці машини AFM, постачає якесь програмне забезпечення, але використовувати це не було б весело.

Ну, схоже, я вирішив проблеми 1 і 2 принаймні. Повний вихідний код у github , але деякі пояснення тут:

Для спеціальної CRS я вирішив (за пропозицією Whubers) "обдурити" і використовувати лічильники як одиницю. Я знайшов "локальний crs" на apatialreference.org ( SR-ORG: 6707 ):

LOCAL_CS["Non-Earth (Meter)",
    LOCAL_DATUM["Local Datum",0],
    UNIT["Meter",1.0],
    AXIS["X",NORTH],
    AXIS["Y",EAST]]

За допомогою Python та GDAL читати досить легко:

def get_coordsys():
    #load our custom crs
    prj_text = open("coordsys.wkt", 'r').read()
    srs = osr.SpatialReference()
    if srs.ImportFromWkt(prj_text):
        raise ValueError("Error importing PRJ information" )

    return srs

Крім того, велике значення DEM з GDAL було насправді просте (я закінчився однодіапазонним гео-тифом). Рядок parser.read_layer (0) повертає мою раніше описану матрицю 512x512.

def create_dem(afmfile, outfile):

    #parse the afm data
    parser = AFMParser(afmfile)

    #flip to account for the fact that the matrix is top-left, but gdal is bottom-left
    data = flipud(parser.read_layer(0))

    driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")
    dst_ds = driver.Create(
        outfile,
        data.shape[1],
        data.shape[0],
        1 ,
        gdal.GDT_Int16 ,
    )

    dst_ds.SetGeoTransform(get_transform(parser, data))
    dst_ds.SetProjection(get_coordsys().ExportToWkt())
    dst_ds.GetRasterBand(1).WriteArray(data)
    dst_ds = None

Тріокісткіша частина з'ясовувала, як правильно "геореферувати" мій файл, і в кінцевому підсумку використовую SetGeoTransform , отримуючи параметри так:

def get_transform(parser, data):
    #calculate dims
    scan_size, x_offset, y_offset = parser.get_size()
    x_size = data.shape[0]
    y_size = data.shape[1]
    x_res = scan_size / x_size
    y_res = scan_size / y_size

    #set the transform (offsets doesn't seem to work the way I think)
    #top left x, w-e pixel resolution, rotation, 0 if image is "north up", top left y, rotation, 0 if image is "north up", n-s pixel resolution
    return [0, x_res, 0, 0, 0, y_res]

Ця остання частина, мабуть, є найбільшою невпевненістю у тому, що я насправді шукав, це щось із рядків * gdal_transform -ullr *, але я не міг знайти способу зробити це програмно.

Я в змозі відкрити свій GeoTIFF в Qgis і переглянути його (і візуально порівнювати його з результатом програми Bruker, що це виглядає правильно), але я не дуже відповів на моє запитання 3; що робити з цими даними. Отже, тут я відкритий для пропозицій!