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Sommation raster PostGIS (algèbre cartographique)


J'ai un tableau de polygones représentant les isochrones du temps de trajet à des jours particuliers. Pour chaque point d'origine, il existe cinq géométries isochrones (stockées dans des rangées séparées). Pour chaque point d'origine, je souhaite rastériser les cinq isochrones (un NULL binaire ou 1), puis les combiner en une seule couche raster. Cette couche raster nécessite une algèbre cartographique simple : sum/5, de sorte que chaque origine sera finalement associée à une seule couche raster qui a des valeurs dans [NULL, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1] en fonction du nombre de les couches constitutives se chevauchent. C'est une surface de probabilité.

Mes données sont toutes stockées dans Postgres 9.3 (avec PostGIS). Mon problème est que bien que je veuille apprendre à utiliser le raster PostGIS, il semble avoir une courbe d'apprentissage très raide, et tous les exemples que je peux trouver traitent d'une seule couche raster. Dans les exemples, cette couche est utilisée dans le cadre d'une superposition de polygones, peut-être en faisant la moyenne de la valeur du raster pour chaque polygone. Je n'ai pas trouvé d'exemple reproductible pour combiner : a) vecteur --> raster b) algèbre cartographique ; et c) GROUP BY attribut selon mon premier paragraphe.

J'utilise GDAL ou GRASS si je dois le faire pour effectuer cette tâche, mais cela semble être quelque chose que PostGIS devrait être capable de gérer; il serait pratique de le faire étant donné que mes données d'entrée sont déjà de la géométrie PostGIS ; et moi vraiment veulent se réconcilier avec le raster PostGIS.

Quelques exemples de structure de données :

areaid heure date isogeom (polygone) 1000 07:15:00 2014-05-05 xxx 1000 07:15:00 2014-05-06 xxy… 1006 07:15:00 2014-05-05 zzz

Je veux rasteriser, regrouper par areaid, puis effectuer l'algèbre cartographique pour arriver à :

areid isorast (raster) 1000 aaa 1006 bbb

Je n'ai pas réussi à le contenir dans PostGIS. Mon approche a consisté à convertir le vecteur en raster, à vider les rasters en tableaux et à effectuer la combinaison avec des tableaux numpy via psycopg2, avant de les écrire dans un GeoTIFF (pour peut-être être remis dans PostGIS). Pas idéal, mais faisable.


Vous devrez écrire votre propre fonction d'agrégat :

CREATE OR REPLACE function sum_raster_state(raster, raster) renvoie le langage raster sql comme $f$ SELECT CASE $1 WHEN NULL THEN $2 ELSE ST_MapAlgebra( $1, $2, '([rast1] + [rast2])', NULL, 'UNION', '[rast2]', '[rast1]', NULL) END; $f$; CRÉER OU REMPLACER UNE FONCTION sum_raster_final(raster) renvoie le langage raster sql sous la forme $f$ SELECT $1 $f$ ; créer un agrégat sum_raster(raster) ( SFUNC = sum_raster_state, STYPE = raster, FINALFUNC = sum_raster_final );

après tu peux l'appeler comme ça

SELECT areaid, sum_raster(st_asraster(isogeom,… )) FROM isochrone GROUP BY areaid

Cela vous donne la somme de tous vos rasters avec le même ID de zone. Vous devrez toujours diviser les valeurs raster par le nombre d'observations pour chaque ID de zone. (Je ne l'ai pas inclus dans la fonction d'agrégat. Vous pouvez le faire ici ou plus tard en utilisant MapAlegbra)

Assurez-vous que vos rasters d'entrée sont tous alignés, sinon cela ne fonctionnera pas.


Sommation raster PostGIS (algèbre cartographique) - Systèmes d'Information Géographique

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Ralf-Detlef Kutsche Esteban Zimányi Big Data Management and Analytics - 9th European Summer School, eBISS 2019, Berlin, Allemagne, 30 juin - 5 juillet 2019, Documents sélectionnés révisés eBISS

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2019 ADBIS (Courts documents et ateliers) https://doi.org/10.1007/978-3-030-30278-8_37 conf/adbis/2019w db/conf/adbis/adbis2019w.html#KhalidZ19 Judith Awiti Esteban Zimányi An Format d'échange XML pour les modèles ETL.

2019 ADBIS (Courts documents et ateliers) https://doi.org/10.1007/978-3-030-30278-8_42 conf/adbis/2019w db/conf/adbis/adbis2019w.html#AwitiZ19 Jam Jahanzeb Khan Behan Oscar Romero 0001 Esteban Zimányi Intégration multidimensionnelle des ensembles de données RDF.

2018 ER https://doi.org/10.1007/978-3-030-00847-5_33 conf/er/2018 db/conf/er/er2018.html#HewasinghageVAZ18

Esteban Zimányi Business Intelligence and Big Data - 7th European Summer School, eBISS 2017, Bruxelles, Belgique, 2-7 juillet 2017, Tutorial Lectures eBISS

Notes de cours 2018 sur le traitement de l'information commerciale 324 978-3-319-96654-0 978-3-319-96655-7 https://doi.org/10.1007/978-3-319-96655-7 db/conf/ebiss /ebiss2017.html

2017 PoEM https://doi.org/10.1007/978-3-319-70241-4_12 conf/ifip8-1/2017 db/conf/ifip8-1/poem2017.html#NasiriNY0WZ17

Patrick Marcel Esteban Zimányi Business Intelligence - 6th European Summer School, eBISS 2016, Tours, France, 3-8 juillet 2016, Tutorial Lectures eBISS

Notes de cours 2017 sur le traitement de l'information commerciale 280 978-3-319-61163-1 978-3-319-61164-8 https://doi.org/10.1007/978-3-319-61164-8 db/conf/ebiss /ebiss2016.html

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Esteban Zimányi Alberto Abelló Business Intelligence - 5th European Summer School, eBISS 2015, Barcelone, Espagne, 5-10 juillet 2015, Tutorial Lectures eBISS

Notes de cours 2016 sur le traitement de l'information commerciale 253 978-3-319-39242-4 https://doi.org/10.1007/978-3-319-39243-1 db/conf/ebiss/ebiss2015.html

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Il-Yeol Song Mario Piattini Yi-Ping Phoebe Chen Sven Hartmann Fabio Grandi 0001 Juan Trujillo 0001 Andreas L. Opdahl Fernando Ferri Patrizia Grifoni Maria Chiara Caschera Colette Rolland Carson Woo Camille Salinesi Esteban Zimányi Christophe Claramunt Flavius ​​Frasincar Horan Philippe-J Advances in Conceptual Modeling - Challenges and Opportunities, ER 2008 Workshops CMLSA, ECDM, FP-UML, M2AS, RIGiM, SeCoGIS, WISM, Barcelone Espagne, 20-23 octobre 2008. Actes 5232 2008 978-3-540-87990-9 Notes de cours des ateliers ER en informatique

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Voir la vidéo: Lessons on GDB and Interactive Maps No. 2. Getting, installing and configuring PostGIS PostgreSQL. (Octobre 2021).