Como definir o tipo dos dados em um CSV no QGis?

Para permitir que o Quantum GIS abra um arquivo do tipo CSV de modo que cada coluna seja formatada adequadamente, é necessário criar um outro arquivo descritor para especificar o tipo de cada uma das colunas que será importada.

Por padrão todos os dados de um CSV são adicionados como uma tabela utilizando o driver OGR que não trata as colunas por tipos diferentes, sendo todas abertas como do tipo String. A solução é criar um arquivo.csvt contendo apenas o tipo de cada coluna, por exemplo:

Para o arquivo de entrada apresentado abaixo, cujo nome é focos_mensal2010.csv


geocod,jan,fev,mar,abr,mai,jun,jul,ago,set,out,nov,dez,anual
2200202,0,0,0,0,0,0,0,0,1,3,0,0,4
3128006,0,0,0,0,0,0,0,0,5,1,0,0,6
4209805,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,1,0,2
4322152,0,0,0,0,0,0,0,1,5,0,0,0,6
1504208,0,0,0,0,2,0,49,385,445,75,27,0,983

tive que criar o arquivo  focos_mensal2010.csvt com o seguinte conteúdo:
"String","Integer","Integer","Integer","Integer","Integer","Integer","Integer","Integer","Integer","Integer","Integer","Integer","Integer"

Caso seja necessário é possível especificar o tamanho dos campos desta forma

"Integer(6)","Real(5.5)","String(22)"

ref:http://underdark.wordpress.com/2011/03/07/how-to-specify-data-types-of-csv-columns-for-use-in-qgis/

Como criar uma tabela cruzada no Postgresql

 Uma função que ajudou bastante na construção de tabelas para serem apresentadas no site foi a "crosstab" do Postgresql, que deve ser utilizada da seguinte maneira:


create table estatisticas.br_ano_mes as (
select *
from crosstab('select extract(year from data_pas)::text , extract(month from data_pas)::text, count(gid)::text from focos_referencia
        where pais = ''Brasil''
        group by 1,2
        order by 1,2', 'select m from generate_series(1,12) m')

as ct(ano text, jan text, fev text, mar text, abr text,
mai text, jun text, jul text, ago text, set text, out text, nov text,
dez text));

e o resultado é similar a isto:

ANO	Janeiro	Fevereiro	Março	Abril	Maio	Junho	Julho	Agosto	Setembro	Outubro	Novembro	Dezembro
1998	0	0	0	0	0	3.551	8.067	35.551	41.974	23.498	6.804	4.449
1999	1.081	1.284	667	717	1.812	3.632	8.758	39.487	36.914	27.014	8.861	4.376
2000	778	562	849	538	2.097	6.275	4.740	22.204	23.293	27.337	8.399	4.465
2001	547	1.059	1.268	1.081	2.090	8.433	6.490	31.887	39.834	31.038	15.639	6.201
2002	1.654	1.570	1.679	1.682	3.818	10.839	10.769	47.266	61.012	52.073	30.356	11.649
2003	3.603	2.353	3.181	1.902	3.871	10.549	19.391	27.666	57.249	43.058	23.010	15.061
2004	2.330	1.210	1.523	1.057	4.339	13.655	17.960	37.354	66.970	39.161	29.557	17.505
2005	4.047	1.349	1.444	1.211	3.027	4.594	13.988	52.504	63.932	48.879	25.589	5.046
2006	1.885	1.350	902	841	1.765	3.137	6.947	25.682	37.144	16.833	12.805	8.024
2007	1.513	1.179	2.289	850	2.184	4.891	7.031	64.431	94.526	32.312	13.095	4.075
2008	2.125	1.275	1.239	1.253	553	1.287	4.507	14.528	39.445	39.264	12.778	4.995
2009	2.848	1.140	1.392	1.078	2.593	2.962	6.599	17.559	29.430	24.202	23.914	9.494
2010	2.851	2.386	2.417	2.200	3.497	3.642	16.646	75.305	85.415	31.489	16.587	6.856
2011	1.416	973	937	1.152	1.985	4.578	8.524	22.477	50.302	18.691	12.222	9.830

Manipulação de datas em Linux

Para fazer conversão de dia juliano (dia do ano 0-365) para o formato gregoriano (dd-mm-aaaa) deve ser utilizada a seguinte linha de comando:

yyyymmdd=$(date -d "${yyyy}-01-01 + ${ddd} days -1 day" +%Y%m%d)

onde as variáveis yyyy representam o ano de interesse e ddd representa o dia sequencial como por exemplo 221

cdsr@dallas:~/scripts$ yyyymmdd=$(date -d "2012-01-01 + 221 days -1 day" +%Y%m%d)
cdsr@dallas:~/scripts$ echo $yyyymmdd
20120808

Por outro lado converter de dia juliano para dia-mes-ano é mais simples, bastando para isto utilizar o seguinte comando:

date -d 2012-08-08 +%j

converção de linha/coluna de uma imagem geotif para lat/long

Depois de pesquisar um pouco como fazer para extrair as coordenadas de um píxel utilizando Python  e GDAL conseguí aproveitar as dicas publicadas em:

fonte: http://stackoverflow.com/questions/2922532/obtain-latitude-and-longitude-from-a-geotiff-file

e testei da seguinte maneira:

>>> from osgeo import gdal
>>> from osgeo.gdalconst import *
>>> import numpy, sys
>>> ds = gdal.Open('/home/fmorelli/testes/b250_EV_250_Aggr1km_RefSB_b0.tif', GA_ReadOnly)
>>> print ds.GetGeoTransform()
(-65.60666969799999, 0.01, 0.0, 11.845001666000002, 0.0, -0.01)
>>> gt = ds.GetGeoTransform()
>>> linha, coluna = 0,0
>>> gt[0]+coluna*gt[4]+linha*gt[5] # valor da longitude -65.606
>>> gt[3]+coluna*gt[4]+linha*gt[5] # valor da latitude 11.845

Agora falta fazer uma função pra ficar bonito ...

Procedimento para detectar e corrigir feições inválidas no PostgreSQL

-->

Para atender a expecificação do padrão OGC Simple Feature um polígono deve ter sua topologia verfiricada e validada. Para isto no Postgis é possível verificar utilizando uma conjunto de comandos como por exemplo estes:

1) select st_isValid(the_geom), gid from bioma_UF ;

Neste caso estamos apenas apresentando o resultado da validação e o número do gid de cada polígono.

Agora para facilitar vamos listar apenas os gid dos polígonos não válidos.

2) select gid from bioma_UF where not st_isValid(the_geom);

Sabendo que existe erro nestas features, podemos testar uma opção para tentar corrigir o problema.

3) select st_isValid(st_buffer(the_geom,0.0)), gid from bioma_UF where not st_isValid(the_geom); 

Assim podemos atualizar os dados com o seguinte comando:

UPDATE bioma_UF set the_geom = st_buffer(the_geom, 0.0) where not st_isValid(the_geom);

Outras boas dicas sobre este assunto podem ser encontradas em:

http://workshops.opengeo.org/postgis-intro/validity.html

http://www.findnwrite.com/musings/operations_on_mixed_geometries/

Outra opção:

update table set geomcol = st_multi(st_collectionextract(st_makevalid(geomcol),3))
    where st_isvalid(geomcol) = false;

update dados_brutos_2020.ucstodas set geom = 
st_multi(st_simplifypreservetopology(st_buffer(geom, 0.000001), 0.0001))




Como adicionar um sequencial em uma consulta postgresql.

Uma solução para ter um número sequencial, a fim de ser utilizado como identificador único, por exemplo, é aproveitar a função run_number(). No exemplo:

select row_number() over(order by lin) as id , lin, col from focos_noaa limit 10;

o resultado é:
id;lin;col
1;172;1103
2;173;1383
3;173;1137
4;176;89
5;179;442
6;185;1127
7;187;76
8;192;1417
9;192;778
10;196;932

Uma explicação detalhada e muito boa eu encontrei em 01/mai/2020 em https://www.postgresqltutorial.com/postgresql-row_number/

Como utilizar um array de valores do POSGRESQL

Encontrei o artigo "Faster array building with array_agg" que comenta como é possível ter um array de valores distintos juntamente com uma função de agregação no banco de dados.  Um exemplo disto é quando contamos todos os pontos que estão contidos em um polígono e queremos ter como resposta o identificador do pontos que foram selecionados ou utilizados.
Neste caso temos:

select count(*), array_agg(gid) as todos_ids from focos;

Outros exemplos podem ser vistos em:
http://www.postgisonline.org/