Tập tin gốc(942×794 điểm ảnh, kích thước tập tin: 922 kB, kiểu MIME: image/png)

Miêu tả

Miêu tả
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.
Ngày
Nguồn gốc Tác phẩm được tạo bởi người tải lên
Tác giả Morn the Gorn
compass rose from Maps_template-fr.svg: Eric Gaba (Sting - fr:Sting)
Phiên bản khác

Derivative works of this file:

Là ảnh phái sinh từ: 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)

Giấy phép

Tôi, người giữ bản quyền tác phẩm này, từ đây phát hành nó theo các giấy phép sau:
w:vi:Creative Commons
ghi công chia sẻ tương tự
Tập tin này được phát hành theo Giấy phép Creative Commons Ghi công - Chia sẻ tương tự 3.0 Chưa chuyển đồi
Bạn được phép:
  • chia sẻ – sao chép, phân phối và chuyển giao tác phẩm
  • pha trộn – để chuyển thể tác phẩm
Theo các điều kiện sau:
  • ghi công – Bạn phải ghi lại tác giả và nguồn, liên kết đến giấy phép, và các thay đổi đã được thực hiện, nếu có. Bạn có thể làm các điều trên bằng bất kỳ cách hợp lý nào, miễn sao không ám chỉ rằng người cho giấy phép ủng hộ bạn hay việc sử dụng của bạn.
  • chia sẻ tương tự – Nếu bạn biến tấu, biến đổi, hoặc làm tác phẩm khác dựa trên tác phẩm này, bạn chỉ được phép phân phối tác phẩm mới theo giấy phép y hệt hoặc tương thích với tác phẩm gốc.
GNU head Bạn có quyền sao chép, phân phối và/hoặc sửa đổi tài liệu này theo những điều khoản được quy định trong Giấy phép Tài liệu Tự do GNU, phiên bản 1.2 hoặc các phiên bản mới hơn được Quỹ Phần mềm Tự do; quy định; ngoại trừ những phần không được sửa đổi, bìa trước và bìa sau. Bạn có thể xem giấy phép nói trên ở phần Giấy phép Tài liệu Tự do GNU.
Bạn có thể chọn giấy phép mà bạn muốn.
Annotations
InfoField
This image is annotated: View the annotations at Commons

Chú thích

Ghi một dòng giải thích những gì có trong tập tin này

Khoản mục được tả trong tập tin này

mô tả

Lịch sử tập tin

Nhấn vào ngày/giờ để xem nội dung tập tin tại thời điểm đó.

Ngày/giờHình xem trướcKích cỡThành viênMiêu tả
hiện tại01:01, ngày 5 tháng 4 năm 2010Hình xem trước của phiên bản lúc 01:01, ngày 5 tháng 4 năm 2010942×794 (922 kB)Morncorrected color of a lake
00:56, ngày 5 tháng 4 năm 2010Hình xem trước của phiên bản lúc 00:56, ngày 5 tháng 4 năm 2010942×794 (1,01 MB)Mornremoved artifacts in shadows
19:06, ngày 4 tháng 4 năm 2010Hình xem trước của phiên bản lúc 19:06, ngày 4 tháng 4 năm 2010942×794 (908 kB)Morncompass rose
14:49, ngày 4 tháng 4 năm 2010Hình xem trước của phiên bản lúc 14:49, ngày 4 tháng 4 năm 2010942×794 (899 kB)Mornremoved slight banding in the water
14:41, ngày 4 tháng 4 năm 2010Hình xem trước của phiên bản lúc 14:41, ngày 4 tháng 4 năm 2010942×794 (904 kB)Morncolor version
12:18, ngày 4 tháng 4 năm 2010Hình xem trước của phiên bản lúc 12:18, ngày 4 tháng 4 năm 2010942×794 (750 kB)Mornscale
20:55, ngày 3 tháng 4 năm 2010Hình xem trước của phiên bản lúc 20:55, ngày 3 tháng 4 năm 2010942×794 (652 kB)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
Có 1 trang tại Wikipedia tiếng Việt có liên kết đến tập tin (không hiển thị trang ở các dự án khác):

Sử dụng tập tin toàn cục

Những wiki sau đang sử dụng tập tin này: