Dove posso trovare un istogramma del grado della superficie terrestre?

Ho trovato un istogramma dell'elevazione della superficie terrestre su Wikipedia :

Istogramma di elevazione

Tuttavia, ciò non fornisce alcuna informazione sulla distribuzione del voto. Ad esempio, l'intera superficie potrebbe essere fatta interamente di piccole colline e avere un grado elevato ovunque, oppure la superficie potrebbe essere composta interamente da altipiani perfetti, ponendo il grado medio a 0 °. Ovviamente entrambi questi scenari non sono veri, ma illustra come queste informazioni non possano essere determinate dal solo istogramma di elevazione. Qualcuno sa dove posso trovare un istogramma simile per il voto?

data

— dlras2
fonte

A differenza dell'istogramma di elevazione, il grado (pendenza) dipende dalla risoluzione con cui viene calcolata la pendenza. Di quale risoluzione hai bisogno? Ti servono anche le pendici del fondo dell'oceano?

— whuber

Questo è un ottimo punto. Idealmente, vorrei una risoluzione di circa un secondo, con un istogramma che non includesse il fondo dell'oceano (ma anche uno separato per il fondo dell'oceano sarebbe buono). Al momento, tuttavia, prenderò tutto ciò che posso arrivare a guidarmi nella giusta direzione.

— dlras2,

Se riesci a ottenere il set di dati ci sono degli strumenti Rper farlo. Ho Etopo1 come GeoTIFF, penso che sia quello del ghiaccio / cella da qui, anche se potrei averlo convertito dal formato binario.

http://www.ngdc.noaa.gov/mgg/global/global.html

Leggi i dati (possibilmente con risoluzione ridotta), calcola la pendenza e la trama.

library(rgdal)
library(raster)

## orig dims, reduced 4-fold (choose divisor to suit your needs / system)
x <- readGDAL("Etopo1.tif", output.dim = c(10800, 21600)/4)

## convert to raster format for calculations
r <- raster(x)

g <- slopeAspect(r, out = "slope", unit = "degrees")

## plot histogram
hist(g)

Trama raster

Uso readGDAL dal momento che ne ho più familiarità, ma puoi usare raster come un wrapper per roba di rgdal per gestire la riduzione della risoluzione e così via e non richiedere l'uso della memoria.

g
class       : RasterLayer 
dimensions  : 2700, 5400, 14580000  (nrow, ncol, ncell)
resolution  : 0.06666667, 0.06666667  (x, y)
extent      : -180, 180, -90, 90  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs +towgs84=0,0,0 
values      : in memory
min value   : 0 
max value   : 38.11677

Vedere ?histper ulteriori opzioni di stampa.

— mdsumner
fonte

Generare il mio dai dati di riferimento sembra il modo migliore per andare. Non avendo mai lavorato con nessun GIS prima - GeoTIFF, Etopo1 o R (che Googling si è rivelato piacevolmente banale) - mi ci vorrà un po 'per capire, ma mi hai messo sulla strada giusta, credo.

— dlras2,

Sfortunatamente, questo approccio ha le pendenze sbagliate, perché non proietta i dati. Un'altra complicazione è che ottenere piste in tutto il mondo a una risoluzione ragionevole è uno sforzo enorme . Le pendenze calcolate su più di qualche centinaio di metri tenderanno ad essere levigate verso il basso. (La griglia illustrata ha una risoluzione di 7 chilometri !) La copertura della superficie terrestre con 100 m di griglie richiede migliaia di griglie (ognuna delle quali necessita di una propria proiezione per una ragionevole precisione) che comprende circa 36 miliardi di celle. La raccolta di questi DEM

— richiede