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shapefile 다각형을 사용하여 1 차 이웃 찾기

2012-11-21 2 views
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주어진 폴리곤의 1 차 이웃을 찾는 효율적인 방법을 찾고 있습니다. 내 데이터는 shapefile 형식입니다.shapefile 다각형을 사용하여 1 차 이웃 찾기

내 첫 번째 아이디어는 이웃의 중심을 찾기 위해 다각형의 중심의 x 및 y 좌표를 계산하는 것이 었습니다.

import pysal 
from pysal.common import * 
import pysal.weights 
import numpy as np 
from scipy import sparse,float32 
import scipy.spatial 
import os, gc, operator 


def get_points_array_from_shapefile(inFile): 
    """ 
    Gets a data array of x and y coordinates from a given shape file 

    Parameters 
    ---------- 
    shapefile: string name of a shape file including suffix 

    Returns 
    ------- 
    points: array (n,2) a data array of x and y coordinates 

    Notes 
    ----- 
    If the given shape file includes polygons, 
    this function returns x and y coordinates of the polygons' centroids 

    Examples 
    -------- 
    Point shapefile 
    >>> from pysal.weights.util import get_points_array_from_shapefile 
    >>> xy = get_points_array_from_shapefile('../examples/juvenile.shp') 
    >>> xy[:3] 
    array([[ 94., 93.], 
      [ 80., 95.], 
      [ 79., 90.]]) 

    Polygon shapefile 
    >>> xy = get_points_array_from_shapefile('../examples/columbus.shp') 
    >>> xy[:3] 
    array([[ 8.82721847, 14.36907602], 
      [ 8.33265837, 14.03162401], 
      [ 9.01226541, 13.81971908]]) 

    (source: https://code.google.com/p/pysal/source/browse/trunk/pysal/weights/util.py?r=1013) 

    """ 
    f = pysal.open(inFile) 
    shapes = f.read() 
    if f.type.__name__ == 'Polygon': 
     data = np.array([shape.centroid for shape in shapes]) 
    elif f.type.__name__ == 'Point': 
     data = np.array([shape for shape in shapes]) 
    f.close() 
    return data 


inFile = "../examples/myshapefile.shp" 
my_centr = get_points_array_from_shapefile(inFile)

이 방법은 일반 그리드에는 유효하지만 제 경우에는 좀 더 일반적인 해결책을 찾아야합니다. 그림은 문제를 보여줍니다. 노란색 다각형에 심판이 있다고 가정 해보십시오. 이웃의 다각형은 회색 다각형입니다. centroids-neighbors 접근 방식을 사용하면 맑은 파란색 다각형은 이웃으로 간주되지만 노란색 다각형과 공통점이 없습니다. Efficiently finding the 1st order neighbors of 200k polygons에서 변형

최근의 솔루션은 다음 일 수있다 :이 용액

from collections import defaultdict 
inFile = 'C:\\MultiShapefile.shp' 

shp = osgeo.ogr.Open(inFile) 
layer = shp.GetLayer() 
BlockGroupVertexDictionary = dict() 
for index in xrange(layer.GetFeatureCount()): 
    feature = layer.GetFeature(index) 
    FID = str(feature.GetFID()) 
    geometry = feature.GetGeometryRef() 
    pts = geometry.GetGeometryRef(0) 
    # delete last points because is the first (see shapefile polygon topology) 
    for p in xrange(pts.GetPointCount()-1): 
     PointText = str(pts.GetX(p))+str(pts.GetY(p)) 
     # If coordinate is already in dictionary, append this BG's ID 
     if PointText in BlockGroupVertexDictionary: 
      BlockGroupVertexDictionary[PointText].append(FID) 
     # If coordinate is not already in dictionary, create new list with this BG's ID 
     else: 
      BlockGroupVertexDictionary[PointText] = [FID]

를 I 정점과 사전 해당 좌표에 정점을 갖는 키 블록 그룹 ID의리스트로서 좌표가 값으로.

>>> BlockGroupVertexDictionary 
{'558324.3057036361423.57178': ['18'], 
'558327.4401686361422.40755': ['18', '19'], 
'558347.5890836361887.12271': ['1'], 
'558362.8645026361662.38757': ['17', '18'], 
'558378.7836876361760.98381': ['14', '17'], 
'558389.9225016361829.97259': ['14'], 
'558390.1235856361830.41498': ['1', '14'], 
'558390.1870856361652.96599': ['17', '18', '19'], 
'558391.32786361398.67786': ['19', '20'], 
'558400.5058556361853.25597': ['1'], 
'558417.6037156361748.57558': ['14', '15', '17', '19'], 
'558425.0594576362017.45522': ['1', '3'], 
'558438.2518686361813.61726': ['14', '15'], 
'558453.8892486362065.9571': ['3', '5'], 
'558453.9626046361375.4135': ['20', '21'], 
'558464.7845966361733.49493': ['15', '16'], 
'558474.6171066362100.82867': ['4', '5'], 
'558476.3606496361467.63697': ['21'], 
'558476.3607186361467.63708': ['26'], 
'558483.1668826361727.61931': ['19', '20'], 
'558485.4911846361797.12981': ['15', '16'], 
'558520.6376956361649.94611': ['25', '26'], 
'558525.9186066361981.57914': ['1', '3'], 
'558527.5061096362189.80664': ['4'], 
'558529.0036896361347.5411': ['21'], 
'558529.0037236361347.54108': ['26'], 
'558529.8873646362083.17935': ['4', '5'], 
'558533.062376362006.9792': ['1', '3'], 
'558535.4436256361710.90985': ['9', '16', '20'], 
'558535.4437266361710.90991': ['25'], 
'558548.7071816361705.956': ['9', '10'], 
'558550.2603156361432.56769': ['26'], 
'558550.2603226361432.56763': ['21'], 
'558559.5872216361771.26884': ['9', '16'], 
'558560.3288756362178.39003': ['4', '5'], 
'558568.7811926361768.05997': ['1', '9', '10'], 
'558572.749956362041.11051': ['3', '5'], 
'558573.5437016362012.53546': ['1', '3'], 
'558575.3048386362048.77518': ['2', '3'], 
'558576.189546362172.87328': ['5'], 
'558577.1149386361695.34587': ['7', '10'], 
'558579.0999636362020.47297': ['1', '3'], 
'558581.6312396362025.36096': ['0', '1'], 
'558586.7728956362035.28967': ['0', '3'], 
'558589.8015336362043.7987': ['2', '3'], 
'558601.3250076361686.30355': ['7'], 
'558601.3250736361686.30353': ['25'], 
'558613.7793476362164.19871': ['2', '5'], 
'558616.4062876361634.7097': ['7'], 
'558616.4063116361634.70972': ['25'], 
'558618.129066361634.29952': ['7', '11', '22'], 
'558618.1290896361634.2995': ['25'], 
'558626.9644156361875.47515': ['10', '11'], 
'558631.2229836362160.17325': ['2'], 
'558632.0261236361600.77448': ['25', '26'], 
'558639.495586361898.60961': ['11', '13'], 
'558650.4935686361918.91358': ['12', '13'], 
'558659.2473416361624.50945': ['8', '11', '22', '24'], 
'558664.5218136361857.94836': ['7', '10'], 
'558666.4126376361622.80343': ['8', '24'], 
'558675.1439056361912.52276': ['12', '13'], 
'558686.3385396361985.08892': ['0', '1'], 
.................. 
................. 
'558739.4377836361931.57279': ['11', '13'], 
'558746.8758486361973.84475': ['11', '13'], 
'558751.3440576361902.20399': ['6', '11'], 
'558768.8067026361258.4715': ['26'], 
'558779.9170276361961.16408': ['6', '11'], 
'558785.7399596361571.47416': ['22', '24'], 
'558791.5596546361882.09619': ['8', '11'], 
'558800.2351726361877.75843': ['6', '8'], 
'558802.7700816361332.39227': ['26'], 
'558802.770176361332.39218': ['22'], 
'558804.7899976361336.78827': ['22'], 
'558812.9707376361565.14513': ['23', '24'], 
'558833.2667696361940.68932': ['6', '24'], 
'558921.2068976361539.98868': ['22', '23'], 
'558978.3570116361885.00604': ['23', '24'], 
'559022.80716361982.3729': ['23'], 
'559096.8905816361239.42141': ['22'], 
'559130.7573166361935.80614': ['23'], 
'559160.3907086361434.15513': ['22']}

enter image description here

출처

2012-11-21 Gianni Spear

+0

무엇입니까? 단순히 "몫을"의미합니까? – martineau

+0

@martineau, 1 차 이웃은 polygon-i –

+1

@martineau와 공통 경계 (= shapefile의 경우 정점)가있는 모든 다각형입니다. Google에서이 링크를 찾습니다. http://gis.stackexchange.com/questions/17457/efficiently-finding-the-1order-order-neighbors-of-200k-polygons 좋은 전략 포인트를 보았으나 Arcmap 모듈 외부에서 작업하고 싶습니다. –

답변

0

나는 특정 데이터 형식이 사용에 익숙하지 않은,하지만 상관없이, 다음과 같은 생각 일 것이라고 생각한다. 주어진 다각형의 모든 포인트 또는 가장자리를 나타내는 설정을 할 수 있어야 있도록, 숫자의 튜플, 즉 (x,y) 및 (x1,y1,x2,y2)에서 세트를 만들 수 있습니다 파이썬에서

. 그 다음에는 매우 빠르게 설정된 교차 연산을 사용하여 모든 1 차 이웃을 찾을 수 있습니다.

아마도 이웃 사람이 될 수없는 다각형의 추가 처리를 피하기 위해 일종의 사소한 거부 테스트를 사용하여 처리 속도를 높일 수 있습니다. 아마도 다각형의 중심 중심 아이디어를 사용했을 것입니다.

이 설명이 의미가 있습니까?

출처

2012-11-21 13:30:54 martineau

+0

그래서, 미안 해요. 사전에 폴리곤으로 모든 단일 정점 폴리곤을 저장하고 각 폴리곤의 ID를 추가하기 위해 새로운 approch를 작성하려고합니다. –

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@Gianni : 주어진 폴리곤의 1 차 이웃을 찾는 것과 관련이 있는지 명확하지 않습니다 - - 그렇게하기 위해서는 어떤 레벨에서 꼭지점이나 가장자리 벡터를 비교해야합니다. – martineau

+0

내 새로운 솔루션을 살펴보십시오. 사전에서 나는 예를 들어 polygon '18'을 이해할 필요가있다. 공통 꼭지점이있는 다각형들 –

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