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Datenebenen in TypeScript visualisieren

Die Antwort für Datenebenen wird in einer GeoTIFF-Datei bereitgestellt. Sie können Ihre eigenen Tools verwenden, um die gewünschten Daten abzurufen. Stellen Sie sich beispielsweise ein GeoTIFF-Bild mit Temperaturwerten für eine Region vor. Mit TypeScript können Sie niedrige Temperaturen blauen und hohe Temperaturen roten Farben zuordnen, um ein farbenfrohes Bild zu erstellen, das sofort verständlich ist und Temperaturmuster visualisiert.

Dieser TypeScript-Code wurde entwickelt, um spezielle Bilddateien namens GeoTIFFs zu verwenden und sie auf einer Website mit einem HTML-Canvas (wie einem digitalen Bilderrahmen) darzustellen. Der Code verwendet die folgenden Komponenten:

GeoTIFF-Bilder:In GeoTIFFs können mehrere Ebenen von Bilddaten gespeichert werden. Daher eignen sie sich für Karten oder wissenschaftliche Analysen.
RGB-Bilder:Das sind die Arten von Bildern, die wir am häufigsten sehen, z. B. Fotos. Jedes Pixel hat Rot-, Grün- und Blauwerte, die die Farbe bestimmen.
Paletten:Diese ähneln Farbsätzen. Sie enthalten eine Liste vordefinierter Farben, mit denen Bilder eingefärbt werden können.

Auf dieser Seite wird gezeigt, wie Sie die Pixeldatenwerte (die in 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 relevanten Daten in diesem Beispiel speichern. Felder und Datentypen sind in TypeScript ein type. In diesem Beispiel haben wir uns dafür entschieden, die Typüberprüfung zuzulassen, um Typfehler zu reduzieren und die Zuverlässigkeit Ihres Codes zu erhöhen, was die Wartung erleichtert. Definieren Sie einen Typ zum Speichern dieser Daten, um mehrere Werte wie die Pixelwerte und den geografischen Begrenzungsrahmen zurückzugeben.

export interface GeoTiff {
  width: number;
  height: number;
  rasters: Array<number>[];
  bounds: Bounds;
}solar.ts

Kernfunktionen

Der Code enthält mehrere Funktionen, die zusammenarbeiten:

renderRGB: Nimmt ein RGB-GeoTIFF-Bild und optional eine Maske (für Transparenz), erstellt ein Website-Canvas-Element, durchläuft jedes Pixel des GeoTIFF und färbt das entsprechende Pixel auf dem Canvas.
renderPalette: Nimmt ein GeoTIFF mit einer einzelnen Datenebene und einer Farbpalette entgegen, ordnet die GeoTIFF-Datenwerte den Farben in der Palette zu, erstellt ein neues RGB-Bild mit den Palettenfarben und ruft renderRGB auf, um das Bild auf dem Canvas darzustellen.

/**
 * 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;
}visualize.ts

Hilfsfunktionen

Der Code enthält auch mehrere Hilfsfunktionen, die zusätzliche Funktionen ermöglichen:

createPalette: Erstellt eine Liste mit Farben, die zum Einfärben von Bildern verwendet werden sollen, basierend auf einer Liste mit hexadezimalen Farbcodes.
colorToRGB: Wandelt einen Farbcode wie „#FF00FF“ in seine Rot-, Grün- und Blaukomponenten 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);
}visualize.ts

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GeoTIFF-Dateien

Datenebenen in TypeScript visualisieren Mit Sammlungen den Überblick behalten Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.

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