primeira_data = np.min(semeadura)
primeiro_ano = primeira_data/1000
primeiro_dia = primeira_data - primeiro_ano * 1000
semeadura_normalizada = (ano_semeadura - primeiro_ano - 1) * (primeiro_dia - dia_semeadura) + (ano_semeadura - primeiro_ano) * dia_semeadura + (ano_semeadura - primeiro_ano) * (365 - primeiro_dia)
colheita_normalizada = ((ano_colheita - primeiro_ano) - 1) * (primeiro_dia - dia_colheita) + (ano_colheita - primeiro_ano) * dia_colheita + (ano_colheita - primeiro_ano) * (365 - primeiro_dia)
#print colheita_normalizada
#print ((ano_colheita - primeiro_ano) - 1) * (primeiro_dia - dia_colheita) + (ano_colheita - primeiro_ano) * dia_colheita + (ano_colheita - primeiro_ano) * (365 - primeiro_dia)
return semeadura_normalizada, colheita_normalizada, primeiro_ano, primeiro_dia
raster = RasterFile(file_full_path="C:\\Users\\Paloschi\\Desktop\\2013-2014\\semeadura.tif")
imagem_semeadura = raster.loadRasterData()
raster = RasterFile(file_full_path="C:\\Users\\Paloschi\\Desktop\\2013-2014\\colheita.tif")
imagem_colheita = raster.loadRasterData()
semeadura_normalizado, colheita_normalizado, ano_inicio, dia_inicio = normalize_datas(imagem_semeadura, imagem_colheita)
print semeadura_normalizado
print colheita_normalizado
ultimo_dia = np.max(colheita_normalizado)
periodo_kc = 120
delta_c = colheita_normalizado - semeadura_normalizado
kc_vetorizado = range(100,221)
kc_vetorizado[0] = 0
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
Created on 08/01/2016
@author: Paloschi
'''
from Modelo.beans import RasterFile
import sys
root = "C:\\Users\\Paloschi\\Desktop\\Tudo_Necessario\\"
path = root + "ya_invertido_soma.tif"
import numpy as np
raster = RasterFile(file_full_path=path)
data_raster = raster.loadRasterData(True)
nodata = raster.metadata["nodata"]
print nodata
print ""
sys.stdout.write("media" + "\t")
sys.stdout.write("minimo" + "\t")
sys.stdout.write("maximo" + "\t")
sys.stdout.write("coeficiente de variação" + "\t")
print("")
for band in data_raster:
mean = list()
#imagem_convertida[i][ii] = delta_tempo
#n = len(str(data_pixel))
#ano_pixel = int(str(data_pixel)[0:4])
#dia_pixel = int(str(data_pixel)[4:n])
#imagem_convertida[i][ii] = (dia_pixel - dia_inicial) + (ano_pixel - ano_inicial * 365)
#except :
#pass
ano_pixel = int(str(data_pixel)[0:4])
imagem_convertida[i] = imagem[i]
progress(i/float(n_linhas-1))
print "Conversão terminada, retornando imagem"
return imagem_convertida
if __name__ == '__main__':
imagem = RasterFile(file_full_path="C:\\Gafanhoto WorkSpace\\DataTestes\\raster\\semeadura_soja_11-12.tif")
imagem_ = imagem.loadRasterData()
data_minima = Ds_DC_to_date(np.min(imagem_))
imagem.data = converter(data_minima, imagem_)
imagem.file_name = imagem.file_name + "convertida"
imagem.saveRasterData()
dia_semeadura) + (ano_semeadura - primeiro_ano) * dia_semeadura + (
ano_semeadura - primeiro_ano) * (365 - primeiro_dia)
colheita_normalizada = (
(ano_colheita - primeiro_ano) - 1) * (primeiro_dia - dia_colheita) + (
ano_colheita - primeiro_ano) * dia_colheita + (
ano_colheita - primeiro_ano) * (365 - primeiro_dia)
#print colheita_normalizada
#print ((ano_colheita - primeiro_ano) - 1) * (primeiro_dia - dia_colheita) + (ano_colheita - primeiro_ano) * dia_colheita + (ano_colheita - primeiro_ano) * (365 - primeiro_dia)
return semeadura_normalizada, colheita_normalizada, primeiro_ano, primeiro_dia
raster = RasterFile(
file_full_path="C:\\Users\\Paloschi\\Desktop\\2013-2014\\semeadura.tif")
imagem_semeadura = raster.loadRasterData()
raster = RasterFile(
file_full_path="C:\\Users\\Paloschi\\Desktop\\2013-2014\\colheita.tif")
imagem_colheita = raster.loadRasterData()
semeadura_normalizado, colheita_normalizado, ano_inicio, dia_inicio = normalize_datas(
imagem_semeadura, imagem_colheita)
print semeadura_normalizado
print colheita_normalizado
ultimo_dia = np.max(colheita_normalizado)
periodo_kc = 120
delta_c = colheita_normalizado - semeadura_normalizado
kc_vetorizado = range(100, 221)
'''
Created on 10/01/2016
@author: Paloschi
'''
from Modelo.beans import RasterFile
root = "D:\\1 - Mestrado (segundo semestre)\\Dissertacao\\Estudo de caso\\Cubos\\"
path = root + "Cubo_Ya_invertido.tif"
import numpy as np
raster = RasterFile(file_full_path = path)
data_raster = raster.loadRasterData(True)
nodata = raster.metadata["nodata"]
metadata = raster.metadata
metadata["count"] = 1
print raster.metadata
soma = imagem_kc_ = np.zeros((len(data_raster[1]), len(data_raster[1][0]))).astype(dtype="float32")
for band in data_raster:
soma += band
saida = RasterFile(file_full_path= path)
saida.file_name = "ya_invertido_soma"
saida.metadata = raster.metadata
#ano_pixel = int(str(data_pixel)[0:4])
#dia_pixel = int(str(data_pixel)[4:n])
#imagem_convertida[i][ii] = (dia_pixel - dia_inicial) + (ano_pixel - ano_inicial * 365)
#except :
#pass
ano_pixel = int(str(data_pixel)[0:4])
imagem_convertida[i] = imagem[i]
progress(i / float(n_linhas - 1))
print "Conversão terminada, retornando imagem"
return imagem_convertida
if __name__ == '__main__':
imagem = RasterFile(
file_full_path=
"C:\\Gafanhoto WorkSpace\\DataTestes\\raster\\semeadura_soja_11-12.tif"
)
imagem_ = imagem.loadRasterData()
data_minima = Ds_DC_to_date(np.min(imagem_))
imagem.data = converter(data_minima, imagem_)
imagem.file_name = imagem.file_name + "convertida"
imagem.saveRasterData()
def distribuir_kc(data_minima, data_maxima, semeadura_, colheita_, periodo_kc,
kc_vetorizado, path_img_referencia, i, path_out):
import ctypes
import ConfigParser
config = ConfigParser.RawConfigParser()
config.read('workspace.properties')
company = config.get('Version', 'company')
product = config.get('Version', 'product')
subproduct = config.get('Version', 'subproduct')
version = config.get('Version', 'Version')
myappid = (company + "." + product + "." + subproduct + "." + version)
ctypes.windll.shell32.SetCurrentProcessExplicitAppUserModelID(myappid)
threading.currentThread().terminada = False
imagem_kc = RasterFile(file_full_path=path_img_referencia)
imagem_kc.loadRasterData()
imagem_kc.file_path = path_out
#print imagem_kc.metadata
n_linhas = len(semeadura_)
n_colunas = len(colheita_[0])
delta_total = (data_maxima - data_minima).days + 1
for i_dia in range(0, delta_total):
imagem_kc_ = np.zeros((n_linhas, n_colunas))
imagem_kc_ = array(imagem_kc_).astype(dtype="uint8")
dia = data_minima + timedelta(i_dia)
imagem_kc.data = array(semeadura_)
imagem_kc.file_name = str(dia.date())
#if delta_total > 1 :
#progresso = (i_dia/float(delta_total))*100
for i_linha in range(0, n_linhas):
progress(i_linha / float(n_linhas - 1))
for i_coluna in range(0, n_colunas):
try:
Ds = Ds_DC_to_date(semeadura_[i_linha][i_coluna])
Dc = Ds_DC_to_date(colheita_[i_linha][i_coluna])
delta_c = (Dc - Ds).days + 1
if (dia >= Ds and dia <= Dc):
k = dia - Ds
i_FKc = int((k * periodo_kc).days / delta_c)
Kc = kc_vetorizado[i_FKc]
imagem_kc_[i_linha][i_coluna] = Kc
except:
pass
imagem_kc.metadata.update(nodata=0)
imagem_kc.saveRasterData(band_matrix=imagem_kc_)
print "retornando do processo", i
#threading.currentThread().stopped = True
threading.currentThread().terminada = True
return None