Error de recorte de archivos rasterizados: No se puede calcular el cuadro delimitador de la línea de corte

Question

Tengo un archivo raster y quiero recortarlo, un archivo vectorial se supone que es la capa de la máscara. Utilizo el método más obvio (Raster->Extracción->Corte). No importa lo que haga, me da este error (ver foto):

No se puede calcular el cuadro delimitador de la línea de corte

Lo intenté con el cambio del formato de trama, el cambio de la proyección, etc. Por supuesto que también investigué en posts viejos/Google. No tengo idea de cómo resolver este problema. Si hago un clip por extensión, funciona.

Lo extraño es que recuerdo haber hecho esto hace tres meses, con el mismo método y no obtuve este error.

También me gustaría (en lugar de una solución para este error) una forma alternativa de realizar esta acción. Sólo necesito recortar un archivo raster como se describe. ¿Puede alguien ayudarme? Gracias.

Answer 1

Sí, sólo asegúrese de comprender las distinciones que se indican a continuación:

$\frac{2}{\sqrt2}$ se obtiene multiplicando el $\sqrt2$ por 1 o $\frac{\sqrt2}{\sqrt2}$ .

$$\left(\frac{\sqrt2}{1}\right)\left(\frac{\sqrt2}{\sqrt2}\right) = \frac{2}{\sqrt2}$$

Esto sucede claramente porque las dos raíces cuadradas se anulan entre sí debido a que el operador de cuadratura es el inverso del operador de raíz cuadrada, y viceversa.

Ahora vamos a realizar el mismo método con x.

$$\left(\frac{x}{1}\right)\left(\frac{x}{x}\right) = \frac{x^2}{x}$$

$x \neq \frac{2}{x}$ a menos que primero declaremos explícitamente que x = $\sqrt2$ .

Answer 2

Tuve el mismo problema, y lo solucioné utilizando el comando disolver para generar la capa vectorial. Ahora el clipper funciona bien.

Adiós.

MAZZINGA

Answer 3

Después de eliminar los archivos '.prj' del directorio con mis archivos shape, mi archivo por lotes se ejecutó sin problemas. Solución descubierta aquí .

Answer 4

1. Una distribución de Poisson es discreta, mientras que una distribución normal es continua, y una variable aleatoria de Poisson es siempre >= 0. Por lo tanto, una prueba de Kolgomorov-Smirnov a menudo será capaz de distinguir la diferencia.

2. Cuando la media de una distribución de Poisson es grande, se asemeja a una distribución normal. Sin embargo, rpois(1000, 10) ni siquiera parece que similar a una distribución normal (se detiene en 0 y la cola derecha es demasiado larga).

3. ¿Por qué lo comparas con ks.test(..., 'pnorm', 10, 3) en lugar de ks.test(..., 'pnorm', 10, sqrt(10)) ? La diferencia entre 3 y $\sqrt{10}$ es pequeño, pero sí marcará la diferencia al comparar las distribuciones. Incluso si la distribución fuera realmente normal, se obtendría una distribución de valores p anticonservadora:

   set.seed(1)
   
   hist(replicate(10000, ks.test(rnorm(1000, 10, sqrt(10)), 'pnorm', 10, 3)$p.value))

Answer 5

Me temo que no es una respuesta, pero como prueba he utilizado el método Raster -> Extracción -> Recortador para recortar una imagen rasterizada sin ningún problema. La ilustración muestra la parte recortada de la imagen del mapa junto con el polígono utilizado para el recorte.

QGIS Master, Ubuntu 12.04 (64 bits). Estás en Windows por lo que parece, ¿qué versión de QGIS estás usando?

Nick.