山体阴影可视化 | Hillshade Visualization
Computes hillshade using the Horn (1981) algorithm, with support for multi-directional weighted compositing (highlighting terrain textures of different orientations), vertical exaggeration via the zfactor, and terrain color overlay.
Multi-directional compositing computes the hillshade for each azimuth angle separately and then combines them with the given weights (automatically normalized).
Core Algorithm / 核心算法
Horn 3×3 differencing yields dz/dx, dz/dy → slope/aspect → sin(alt)cos(slope)+cos(alt)sin(slope)cos(az-aspect); the multi-directional output is the normalized weighted sum of the per-azimuth hillshades.
Dependencies / 依赖
pip install numpy rasterio scipy matplotlib geopandas shapely pillow
Usage / 使用方法
Example 1 (Synthetic Data, Offline)
python geoskill-hillshade-visualization.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --synthetic --output-dir ./out
Example 2 (Custom Azimuths and Weights)
python geoskill-hillshade-visualization.py --input dem.tif --azimuths 315 270 --weights 0.7 0.3
Example 3 (Lower Sun Angle for Sharper Relief)
python geoskill-hillshade-visualization.py --input dem.tif --altitude 30 --zfactor 2
Example 4 (Grayscale Colormap)
python geoskill-hillshade-visualization.py --input dem.tif --cmap gray
Example 5 (Synthetic Multi-ridge Terrain)
python geoskill-hillshade-visualization.py --bbox 116 39 117 40 --synthetic --zfactor 3
Output / 输出
| File | Format | Description |
|---|---|---|
color_shaded.png |
PNG | Color-overlaid hillshade (primary output) |
hillshade.tif |
GeoTIFF | Hillshade raster [0,1] (verifiable output) |
hillshade_meta.json |
JSON | Azimuths/weights/statistics |
Each run also produces output-manifest.json (run manifest).
Data Source / 数据源 / Source
Local GeoTIFF / vector files; --synthetic mode generates physically consistent simulated data, fully offline.
Privacy / 隐私声明 / Privacy
- Runs offline by default;
--syntheticmode requires no network at all. - All processing is done locally; user data is never uploaded.
License / License
MIT
name: geoskill-hillshade-visualization description: 'Multi-directional hillshade with vertical exaggeration and color overlay using the Horn algorithm'
山体阴影可视化 | Hillshade Visualization
用 Horn (1981) 算法计算山体阴影，支持多方向加权合成（突出不同走向的地形纹理）、垂直夸张 zfactor 与地形色彩叠加。
多方向合成对每个方位角分别求 hillshade 再按权重（自动归一化）加权。
核心算法
Horn 3×3 差分求 dz/dx,dz/dy → slope/aspect → sin(alt)cos(slope)+cos(alt)sin(slope)cos(az-aspect)；多方向为各方位角 hillshade 的归一化加权和。
依赖
pip install numpy rasterio scipy matplotlib geopandas shapely pillow
使用方法
示例 1（合成数据，离线）
python geoskill-hillshade-visualization.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --synthetic --output-dir ./out
示例 2（自定义方位与权重）
python geoskill-hillshade-visualization.py --input dem.tif --azimuths 315 270 --weights 0.7 0.3
示例 3（低太阳角更锐利）
python geoskill-hillshade-visualization.py --input dem.tif --altitude 30 --zfactor 2
示例 4（灰度配色）
python geoskill-hillshade-visualization.py --input dem.tif --cmap gray
示例 5（合成多山脊）
python geoskill-hillshade-visualization.py --bbox 116 39 117 40 --synthetic --zfactor 3
输出
| 文件 | 格式 | 说明 |
|---|---|---|
color_shaded.png |
PNG | 色彩叠加山体阴影（主产物） |
hillshade.tif |
GeoTIFF | 山体阴影栅格 [0,1]（可验证产物） |
hillshade_meta.json |
JSON | 方位/权重/统计 |
每次运行还会产出 output-manifest.json（运行清单）。
数据源 / Source
本地 GeoTIFF / 矢量文件；--synthetic 模式生成物理一致的模拟数据，完全离线。
隐私声明 / Privacy
- 默认离线运行，
--synthetic模式完全无网络。 - 所有处理在本地完成，不上传用户数据。
License
MIT