Intro a GRASS GIS

Verónica Andreo

About me

• Investigadora y docente en el Instituto Gulich
• Dra. en Cs. Biológicas y Mgter. en Aplicaciones de la Información Espacial
• Aplicaciones de la información geo-espacial y de sensado remoto a problemas de salud pública
• Miembro del equipo de desarrollo de GRASS GIS y coordinadora del PSC; OSGeo Charter member & FOSS4G enthusiast

https://veroandreo.gitlab.io/

Breve intro a los FOSS

Free and Open Source Software (FOSS) significa que cualquiera puede usar, copiar, estudiar, y modificar el software. El código fuente es abierto, se comparte gratuitamente, y las personas son libres de modificarlo y mejorarlo según sus necesidades.

Breve intro a OSGeo

La Fundación OSGeo fue creada en 2006 para dar soporte al desarrollo colaborativo de software para aplicaciones espaciales y promover su uso.

Breve intro a OSGeo

• Los proyectos deben gestionarse por sí mismos, procurando el consenso y fomentando la participación de todos los colaboradores.
• Los colaboradores son un recurso escaso y los proyectos exitosos los cortejan y los alientan.
• Se alienta a los proyectos a adoptar estándares abiertos y a colaborar con otros proyectos de OSGeo.
• Los proyectos son responsables de revisar y controlar sus códigos fuente para asegurar su integridad.

GRASS GIS: Breve historia

• GRASS GIS (Geographic Resources Analysis Support System), es un paquete de software libre y de código abierto utilizado para la gestión y análisis de datos geoespaciales, procesamiento de imágenes, producción de gráficos y mapas, modelado espacial y visualización.

• Se utiliza en entornos académicos y comerciales de todo el mundo, y también en organismos gubernamentales.

• Originalmente desarrollado por los Laboratorios de Investigación de Ingeniería de la Construcción del Ejército de USA como una herramienta para la gestión del territorio y la planificación ambiental.

Un poquito de historia (geek) sobre GRASS…

No se pierdan la página GRASS history y la lista de releases para más detalles y algunas anécdotas

Ventajas y Desventajas

Ventajas

• código abierto
• fuerte comunidad de usuarios, y apoyo comercial
• herramientas para datos raster/vectores 2D/3D, imágenes, espacio-temporales
• interfaz grafica GUI y linea de comandos CLI (facilita la escritura de rutinas)
• API y librerías de Python

Desventajas

• el inicio es un tanto complicado en comparación con otros SIG [WIP]
• formato nativo (requiere la importación de datos, ofrece también la posibilidad de vincular formatos externos)
• datos vectoriales con topología (confuso para principiantes, a veces es difícil importar datos rotos)

Cuándo usar GRASS GIS?

Sí

• análisis intensivo de datos geoespaciales
• trabajar con datos vectoriales topológicos
• analizar conjuntos de datos espacio-temporales
• integrar y escribir rutinas con Python
• desplegar aplicaciones del lado del servidor (ej., WPS)

Mejor no

• para visualizar datos geográficos de forma fácil y rápida (mejor usar QGIS)
• si te asusta organizar tus datos en proyectos y mapsets
• si no tenés idea sobre CRS

Alguna vez trataron de abrir GRASS GIS?

Nociones básicas

• La BASE DE DATOS GRASS o GRASS DATABASE (también llamada “GISDBASE”) es un directorio, usualmente llamado grassdata que contiene todos nuestros PROYECTOs
• Un PROYECTO (LOCATION) se define por su sistema de coordenadas.
• Un MAPSET es un subdirectorio dentro de un proyecto. Los MAPSETs pueden hacer referencia a distintos temas, regiones, variables, etc.

GRASS DB, Proyectos y Mapsets

Para iniciar GRASS GIS se necesita especificar una ruta compuesta de Database, Proyecto y Mapset

GRASS database

Por qué esta estructura?

• GRASS GIS tiene un formato nativo para los datos raster y vectoriales, por lo tanto estos deben ser importados or vinculados a un Proyecto (Location) y Mapset (ver r.external por ejemplo).

Cuáles son las ventajas?

• GRASS DATABASE, PROYECTOs y MAPSETs son directorios que pueden ser fácilmente compartidos con otros usuarios.
• La base de datos de GRASS (grassdata) puede ser local o remota, y permite configurar permisos especiales para cada mapset en un proyecto (location).
• Todos los mapas dentro de un proyecto tienen necesariamente el mismo sistema de coordenadas.

En GRASS 8, se elimina la pantalla de inicio…

y en GRASS 8.2+ se ofrece la opción “single window” por defecto

no es más linda?

Tipos de datos en GRASS GIS

• Raster (incluyendo imágenes satelitales)
• Raster 3D o voxel
• Vector: punto, línea, límite o borde, área, caras
• Espacio-temporales: colecciones de datos raster (STRDS), raster 3D (STR3DS) o vectores (STVDS)

Módulos

Más de 500 módulos para las más variadas tareas, pero con una organización clara:

Prefix	Function class	Type of command	Example
g.*	general	general data management	g.rename: renames map
d.*	display	graphical output	d.rast: display raster map
r.*	raster	raster processing	r.mapcalc: map algebra
v.*	vector	vector processing	v.clean: topological cleaning
i.*	imagery	imagery processing	i.pca: Principal Components Analysis on imagery group
r3.*	voxel	3D raster processing	r3.stats: voxel statistics
db.*	database	database management	db.select: select value(s) from table
ps.*	postscript	PostScript map creation	ps.map: PostScript map creation
t.*	temporal	space-time datasets	t.rast.aggregate: raster time series aggregation

Add-ons o extensiones

Las extensiones o add-ons pueden ser instaladas desde el repositorio central o desde GitHub (u otros similares) usando el comando g.extension

 # instalar una extensión desde el repositorio de GRASS GIS
 g.extension extension=r.hants

 # instalar una extensión desde un repositorio github
 g.extension extension=r.in.sos \
   url=https://github.com/pesekon2/GRASS-GIS-SOS-tools/tree/master/sos/r.in.sos

Add-ons o extensiones

• Si tenés conocimientos de programación o no, pero te gusta el software de código abierto y GRASS GIS, no dudes en contribuir!

🧑‍💻

Región computacional

Nota

Para más detalles, ver la wiki sobre Región computacional

Región computacional

• La región computacional es la configuración de límites del área de análisis y resolución espacial (raster).
• La región computacional puede ser definida y modificada con el comando g.region a la extensión de un mapa vectorial, un raster o manualmente a algún area de interés.
• Los mapas raster de salida (output) tendrán una extensión y resolución espacial igual a la región computacional, mientras que los mapas vectoriales son siempre procesados en su extensión original.

Región computacional

Cuáles son las ventajas?

• Mantener los resultados consistentes
• Evitar recortar los mapas antes del análisis de sub-áreas
• Probar un algoritmo o proceso computacional exigente (time consuming) en áreas pequeñas
• Ajustar la configuración o parámetros de un determinado módulo
• Ejecutar diferentes procesos en diferentes áreas

Interfaces

GRASS GIS ofrece diferentes interfaces para la interacción entre usuarios y software

• GUI
• CLI
• Python APIs
• QGIS
• R
• etc…

Veamos cada una de ellas!

Interfaz Gráfica de Usuario (GUI)

Línea de Comandos o terminal

Ventajas de la línea de comandos

• Ejecutar history para ver todos los comandos anteriores
• La historia se almacena individualmente por MAPSET
• Buscar en la historia con <CTRL-R>
• Guardar los comandos en un archivo: history > my_protocol.sh, pulir/anotar el protocolo y volver a ejecutar con: sh my_protocol.sh
• Llamar la GUI del módulo y “Copiar” el comando para su posterior replicación.

GRASS +

La forma más sencilla de ejecutar una rutina de Python en GRASS GIS, es a través del Simple Python editor … o también se puede escribir la rutina en un editor de texto y ejecutarla desde la línea de comandos (terminal negra) o la GUI (File > Launch script):

 #!/usr/bin/env python
 # simple example for pyGRASS usage: raster processing via modules approach

 from grass.pygrass.modules.shortcuts import general as g
 from grass.pygrass.modules.shortcuts import raster as r

 g.message("Filter elevation map by a threshold...")

 # set computational region
 input = 'elevation'
 g.region(raster=input)
 output = 'elev_100m'
 thresh = 100.0

 r.mapcalc(f"{output} = if({input} > {thresh}, {input}, null())", overwrite = True)
 r.colors(map=output, color="elevation")

… o con Jupyter notebooks y el paquete grass.jupyter

Para más ejemplos ver la lista de Jupyter notebooks que usan GRASS

Hay dos formas de utilizar las funciones de GRASS GIS dentro de QGIS:

• GRASS GIS plugin
• Processing toolbox

Usando GRASS GIS a través del GRASS GIS plugin

Usando GRASS GIS a través del Processing Toolbox

Además con el GRASS provider, podemos visualizar nuestros proyectos, mapsets y mapas de la base de datos de GRASS en QGIS:

GRASS + a través de rgrass

GRASS GIS y R se pueden usar juntos de dos maneras:

• R dentro de una sesión de GRASS GIS
• GRASS GIS dentro de una sesión de R

Nota

Detalles y ejemplos en la wiki GRASS y R

Abriendo RStudio y R desde GRASS

GRASS in the cloud: actinia

• API REST para procesamiento escalable, distribuido y de alto rendimiento
• Utiliza GRASS para tareas de computación
• Sigue el paradigma de llevar algoritmos a los geodatos almacenados en la nube
• OSGeo Community project desde 2019.
• Disponible en GitHub

Nota

Para más info, ver el Tutorial sobre Actinia en la Escuela de verano OpenGeoHub 2019 y el trabajo presentado en la conferencia BiDS 2019 por Neteler et al.

GRASS in the cloud: Open Plains

Comandos frecuentes y algo más

• r.import y v.import: importan mapas de tipo raster y vectorial con re-proyección, recorte y remuestreo al vuelo.

 ## IMPORT RASTER DATA: SRTM V3 data for NC

 # set computational region to e.g. 10m elevation model:
 g.region raster=elevation -p

 # Import with reprojection on the fly
 r.import input=n35_w079_1arc_v3.tif output=srtmv3_resamp10m \
  resample=bilinear extent=region resolution=region \
  title="SRTM V3 resampled to 10m resolution"

 ## IMPORT VECTOR DATA

 # import SHAPE file, clip to region extent and reproject to
 # current proyect (location) projection
 v.import input=research_area.shp output=research_area extent=region

• g.list: lista el o los tipos de elementos/datos elegidos por el usuario (i.e., raster, vector, raster 3D, region, labels). Opcionalmente permite usar patrones y expresiones regulares para realizar la búsqueda y listado.

g.list type=vector pattern="r*"
g.list type=vector pattern="[ra]*"
g.list type=raster pattern="{soil,landuse}*"

• g.remove, g.rename y g.copy: Estos módulos eliminan, renombran o copian mapas de la base de datos ya sea dentro de un mapset o desde otros mapsets.

g.remove type=vector name=lakes -f
g.rename vector=lakes,mylakes
g.copy vector=lakes,mylakes

Importante

Estas tareas deben SIEMPRE realizarse desde dentro de GRASS

• g.region: Maneja los límites y resolución de la región computacional.

 ## Subset a raster map
 # 1. Check region settings
 g.region -p

 # 2. Change region (here: relative to current N and W values, expanding values in map units)
 g.region n=n-3000 w=w+4000

 # 3. Subset map
 r.mapcalc "new_elev = elevation"
 r.colors new_elev color=viridis

 # 4. Display maps
 d.mon wx0
 d.rast elevation
 d.rast new_elev

• g.mapset y g.mapsets: Estos módulos permiten cambiar de mapset y agregar o remover mapsets a la lista de mapsets accesibles.

 # print current mapset
 g.mapset -p

 # change to a different mapset
 g.mapset mapset=modis_lst

 # print mapsets in the search path
 g.mapsets -p

 # list available mapsets in the proyect (location)
 g.mapsets -l

 # add mapset to the search path
 g.mapsets mapset=modis_lst operation=add

• r.info y v.info: Son módulos muy útiles para obtener información básica sobre los mapas como también su historia.

 # info for raster map
 r.info elevation

 # info for vector map
 v.info nc_state

 # history of vector map
 v.info nc_state -h

• –exec en el comando de inicio de GRASS GIS: Esta opción permite ejecutar módulos o rutinas de trabajo escritas en bash o Python sin la necesidad de iniciar GRASS GIS (i.e., sin abrir el software).

 # running a module
 grass /path/to/grassdata/nc_spm_08_grass7/PERMANENT/ --exec r.univar map=elevation

 # running a script
 grass /path/to/grassdata/nc_spm_08_grass7/PERMANENT/ --exec sh test.sh

 ## test.sh might be as simple as:
 #!/bin/bash
 g.region -p
 g.list type=raster
 r.info elevation

AYUDA!!!

KEEP CALM and GRASS GIS

• g.manual: en la GUI bajo el menú de “Ayuda” o simplemente presionando <F1>
• --help o --h + nombre del módulo en la terminal
• Manuales de usuario: https://grass.osgeo.org/learn/manuals/
• Lista de tutoriales: https://grass.osgeo.org/learn/tutorials/
• GRASS wiki: ejemplos, explicaciones y ayuda sobre módulos o tareas particulares, tutoriales, aplicaciones, noticias, etc.
• Jupyter notebooks con ejemplos de diferentes rutinas
• lista de mails grass-user: subscribite y envía tu consulta o revisa los archivos
• sumate a nuestro canal de chat en gitter

Enlaces (muy) útiles

• Lista de tutoriales diversos
• Unleash the power of GRASS GIS en US-IALE 2017
• GRASS GIS workshop en Jena 2018
• Raster data processing in GRASS GIS
• Vector data processing in GRASS GIS

Referencias

Haedrich, C., Petras, V., Petrasova, A., Blumentrath, S., y Mitasova, H. (2023), «Integrating GRASS GIS and Jupyter Notebooks to facilitate advanced geospatial modeling education», Transactions in GIS, 27, 686-702. https://doi.org/10.1111/tgis.13031.

Neteler, M., Bowman, M. H., Landa, M., y Metz, M. (2012), «GRASS GIS: A multi-purpose open source GIS», Environmental Modelling & Software, 31, 124-130. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2011.11.014.

Neteler, M., y Mitasova, H. (2013), Open source GIS: a GRASS GIS approach, Springer Science & Business Media.

White, C. T., Petrasova, A., Petras, V., Tateosian, L. G., Vukomanovic, J., Mitasova, H., y Meentemeyer, R. K. (2023), «An open-source platform for geospatial participatory modeling in the cloud», Environmental Modelling & Software, 167, 105767. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2023.105767.

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