Vairāk

Atšķirt daudzstūrus, kuru pamatā ir atribūti, ar Python (formas, fiona)?

Atšķirt daudzstūrus, kuru pamatā ir atribūti, ar Python (formas, fiona)?


Esmu mēģinājis izveidot funkciju, kas principā dara to pašu, ko QGIS funkcija "izšķīdina". Es domāju, ka tas būs ļoti viegli, bet labi, acīmredzot, nē. Tāpēc no tā, ko esmu apkopojis, šeit vislabāk vajadzētu būt fiona lietošanai ar formas. Es tikko sāku jaukties ar vektoru failiem, tāpēc šī pasaule ir diezgan jauna man un arī pitonam.

Šajā piemērā es strādāju ar apgabala shapefile, kas dibināts šeit: http://tinyurl.com/odfbanu. Tāpēc šeit ir daži koda fragmenti, kurus es savācu, bet nevaru atrast veidu, kā likt viņiem strādāt kopā

Pagaidām mana labākā metode ir šāda, pamatojoties uz: https://sgillies.net/2009/01/27/a-more-perfect-union-continued.html. Tas darbojas labi, un es saņemu 52 stāvokļu sarakstu kā Shapely ģeometrija. Lūdzu, nekautrējieties komentēt, ja ir tiešāks veids, kā veikt šo daļu.

no osgeo importēt ogr no shapely.wkb importēt slodzes no numpy importa asarray no shapely.ops importēt cascaded_union ds = ogr.Open ('counties.shp') layer = ds.GetLayer (0) # izveidojiet unikālo stāvokļu identifikatoru sarakstu spējīgs # iziet cauri tiem vēlāk STATEFP_list = [] i diapazonā (0, layer.GetFeatureCount ()): feature = layer.GetFeature (i) statefp = feature.GetField ('STATEFP') STATEFP_list.append (statefp) STATEFP_list = set (STATEFP_list) # Izveidojiet apvienoto daudzstūru sarakstu = stāvokļus #, kas tiks ierakstīti faila daudzstūros = [] #dariet faktisko izšķīšanu, pamatojoties uz STATEFP # un pievienojiet i daudzstūrus STATEFP_list: county_to_merge = [] layer.SetAttributeFilter (" STATEFP = '% s' "% i) # Es neesmu pārāk pārliecināts, kāpēc" kamēr 1 ", bet tas darbojas, kamēr 1: f = layer.GetNextFeature (), ja f nav Neviens: pārtraukums g = f.geometry () county_to_merge.append [slodzes (g.ExportToWkb ())) u = cascaded_union (county_to_merge) daudzstūri. append (u) # Un tagad es esmu pilnīgi iestrēdzis, man nav ne jausmas, kā # šo veidotās ģeometrijas sarakstu ierakstīt š apefile izmantojot #same īpašības, kuras mans avots.

Tāpēc rakstīšana patiešām nav tieši uz priekšu no tā, ko esmu redzējis, es patiešām vēlos tikai to pašu formas failu tikai tad, kad valsts izšķīst štatos, man pat nevajag daudz atribūtu tabulas, bet es esmu ziņkārīgs, lai redzētu, kā jūs varat nokārtot to no avota līdz jaunajam izveidotajam formas failam.

Es atradu daudz kodu, ko rakstīt ar Fionu, bet es nekad nespēju panākt, lai tas darbotos ar maniem datiem. Piemērs no Kā rakstīt formas ģeometriju formas failos? :

no shapely.geometry importēšanas kartēšanas, Daudzstūra importēšanas fiona # Šeit ir piemērs Shapely geometry poly = Polygon ([(0, 0), (0, 1), (1, 1), (0, 0)]) # Definējiet daudzstūri iezīmju ģeometrija ar vienu atribūtu shēmu = {'geometry': 'Polygon', 'properties': {'id': 'int'},} # Rakstiet jaunu Shapefailu ar fiona.open ('my_shp2.shp', 'w' , 'ESRI Shapefile', shēma) kā c: ## Ja ir vairākas ģeometrijas, šeit ievietojiet cilni "par" c.write ({'geometry': mapping (poly), 'properties': {'id': 123 },})

Šeit problēma ir, kā to izdarīt ar ģeometrijas sarakstu un kā atjaunot tās pašas īpašības nekā avotam.


Jautājums ir par Fionu un Šapeli, un, lai atbildētu, izmantojot GeoPandas, ir jāzina arī Pandas. Turklāt GeoPandas izmanto Fionu, lai lasītu / rakstītu formas failus.

Es šeit neapšaubu GeoPandas lietderību, bet jūs to varat izdarīt tieši ar Fionu, izmantojot standarta moduļa iterolus, īpaši ar komandu groupby ("Īsumā Groupby paņem iteratoru un sadala to apakš-iteratoros, pamatojoties uz izmaiņām galvenā iteratora "taustiņā". Tas, protams, tiek darīts, neizlasot atmiņā visu avota iteratoru ", itertools.groupby).

Oriģināls Shapefile iekrāsots laukā STATEFP

no shapely.geometry importēt formu, kartēšana no shapely.ops importēt unary_union importēt fiona importēt iterolus ar fiona.open ('cb_2013_us_county_20m.shp') kā ievadi: # saglabāt sākotnējā shapefile shēmu, ieskaitot crs meta = input.meta ar fiona.open ('izšķīdināt.shp', 'w', ** meta) kā izvadi: # groupby apvieno atkārtojamus iterējamos elementus, kuriem ir viena un tā pati atslēga, tāpēc vispirms ir jāšķiro funkcijas pēc lauka 'STATEFP' e = sakārtots (ievade, atslēga = lambda k: k ['īpašības'] ['STATEFP']) # grupa laukā 'STATEFP' atslēgai, grupai itertools.groupby (e, key = lambda x: x ['īpašības']) ['STATEFP']): īpašības, geom = zip (* [(pazīme ['īpašības'], forma (pazīme ['ģeometrija'])) grupai piederošai iezīmei]) # rakstiet objektu, aprēķinot elementu vienoto_unionu grupā ar pirmā elementa īpašībām grupā output.write ({'geometry': mapping (unary_union (geom)), 'properties': īpašības [0]})

Rezultāts


Es ļoti iesaku GeoPandas, lai tiktu galā ar lielu funkciju sortimentu un veiktu lielapjoma operācijas.

Tas paplašina Pandas datu ietvarus un zem pārsega tiek izmantots formāli.

no ģeopandām importējiet GeoSeries, GeoDataFrame # definējiet direktorijus un failu nosaukumus dir_input = '/ path / to / your / file /' name_in = 'cb_2013_us_county_20m.shp' dir_output = '/ path / to / your / file /' name_out = 'states .shp '# create a dictionary states = {} # atveriet failu ar ģeopandas apgabaliem = GeoDataFrame.from_file (dir_input + name_in) i diapazonā (len (apgabali)): state_id = apgabali.at [i,' STATEFP '] county_geometry = county.at [i, 'geometry'] # ja objekta stāvoklis vēl nepastāv, izveidojiet to un piešķiriet sarakstu, ja state_id nav štatos: states [state_id] = [] # pievienojiet objektu sarakstam features states [state_id] .append (county_geometry) # izveidojiet ģeopandu ģeodatu ietvaru ar kolonnām statusam un ģeometrijai states_dissolved = GeoDataFrame (kolonnas = ['stāvoklis', 'ģeometrija'], crs = apgabali.crs) # atkārtojiet vārdnīcas stāvokli , county_list in states.items (): # izveidojiet ģeosērijas no iezīmju saraksta geometry = GeoSeries (county_list) # izmantojiet unary_union, lai tām pievienotos, tādējādi ret urning daudzstūra vai daudzstūra ģeometrija = geometry.unary_union # iestatiet stāvokļa un ģeometrijas vērtības states_dissolved.set_value (stāvoklis, 'stāvoklis', stāvoklis) states_dissolved.set_value (stāvoklis, 'ģeometrija', ģeometrija) # saglabāt failā states_dissolved.to_file ( dir_output + name_out, draiveris = "ESRI Shapefile")

Kā @ gēna atbildes papildinājumu man vajadzēja izšķīst vairāk nekā vienā laukā, tāpēc viņa kods tika modificēts, lai rīkotos ar vairākiem laukiem. Tālāk izmantotais kods tiek izmantots operators.itemgetter grupēt pēc vairākiem laukiem:

# Pārveidots no / a / 150001/2856 no shapely.geometry importēšanas formas, kartēšana no shapely.ops importēt unary_union importēt fiona importēt iterolus no operatora importēt itemgetter def izšķīst (ievade, izvade, lauki): ar ievades fiona.open (ievade) : ar fiona.open (izeja, 'w', ** input.meta) kā izvadi: grupētājs = itemgetter (* lauki) taustiņš = lambda k: grupētājs (k ['īpašības']) k, grupa itertools.groupby (sakārtots (ievade, atslēga = atslēga), atslēga): īpašības, ģeom = zip (* [(pazīme ['īpašības'], forma (pazīme ['ģeometrija'])) iezīmei grupā]) output.write ({ 'ģeometrija': kartēšana (unary_union (geom)), 'rekvizīti': rekvizīti [0]}) ja __nosaukums = = '__main__': izšķīst ('input.shp', 'input_dissolved.shp', ["FIELD1", " FIELD2 "," FIELDN "))

Atšķirt daudzstūrus, kuru pamatā ir atribūti, ar Python (formas, fiona)? - Ģeogrāfiskās informācijas sistēmas

github-action izlaists 2021. gada 28. februārī

GeoPandas 0.9.0 ir garš saraksts ar jaunām funkcijām, uzlabojumiem un kļūdu labojumiem, skatiet pilnu sarakstu zemāk. Turklāt to ir daudz dokumentācijas uzlabojumi un pārveidota un pārveidota vietne ar jaunu logotipu (# 1564, # 1579, # 1617, # 1668, # 1731, # 1750, # 1757, # 1759).

Jaunas funkcijas un uzlabojumi:

  • Funkcija geopandas.read_file tagad pieņem vispārīgākus failus līdzīgus objektus (piemēram, atvērtā faila objektus fsspec). Tagad tas automātiski atpazīs arī saspiestus failus (# 1535).
  • Metode GeoDataFrame.plot () tagad nodrošina piekļuvi pandu zīmēšanas funkcijām kolonnām, kas nav ģeometrijas, izmantojot veida atslēgvārdu vai piekļuves metodi (piemēram, gdf.plot (kind = "bar") vai gdf.plot.bar ( )) (# 1465).
  • Jaunas from_wkt (), from_wkb (), to_wkt (), to_wkb () metodes GeoSeries, lai izveidotu GeoSeries no ģeometrijām WKT vai WKB attēlojumā vai pārveidotu GeoSeries par pandas Seriew ar WKT vai WKB vērtībām (# 1710).
  • Jauns atribūts GeoSeries.z, lai piekļūtu punktu ģeometrijas z koordinātām (līdzīgi esošajiem atribūtiem .x un .y) (# 1773).
  • Metode to_crs () tagad apstrādā trūkstošās vērtības (# 1618).
  • Atbalsts pandas jaunajai .attrs funkcionalitātei (# 1658).
  • Metode Šķīdināt () tagad ļauj izšķīdināt bez kolonnas (pēc = Neviena), lai izveidotu visu ģeometriju savienojumu (vienrindu GeoDataFrame) (# 1568).
  • Jauna metode becsināt_utm_crs () vietnē GeoSeries / GeoDataFrame, lai noteiktu UTM DRS, pamatojoties uz robežām (# 1646).
  • GeoDataFrame.from_dict () tagad pieņem ģeometriju un crs atslēgvārdus (# 1619).
  • GeoDataFrame.to_postgis () un geopandas.read_postgis () tagad atbalsta gan sqlalchemy dzinēju, gan savienojuma objektus (# 1638).
  • Metode GeoDataFrame.explode () tagad ļauj eksplodēt, balstoties uz kolonnu, kas nav ģeometrija, izmantojot pandas ieviešanu (# 1720).
  • Veiktspējas uzlabošana GeoDataFrame / GeoSeries.explode (), izmantojot PyGEOS aizmuguri (# 1693).
  • Binārajai operācijai un predikātu metodēm (piemēram, krustojumam (), krustojumam ()) ir jauns izlīdzināšanas atslēgvārds, kas ļauj pēc operācijas veikšanas ar align = False (# 1668) pēc izvēles neizlīdzināt indeksu.
  • Metode GeoDataFrame.dissolve () tagad atbalsta visus atbilstošos groupby () atslēgvārdus, t.i., līmeņa, šķirošanas, novērošanas un dropna atslēgvārdus (# 1845).
  • Funkcija geopandas.overlay () tagad pieņem make_valid = False, lai izlaistu darbību, lai nodrošinātu, ka ievades ģeometrija ir derīga, izmantojot buferi (0) (# 1802).
  • Metode GeoDataFrame.to_json () ieguva drop_id atslēgvārdu, lai pēc izvēles nerakstītu GeoDataFrame indeksu kā lauku "id" iegūtajā JSON (# 1637).
  • Jauns aspekta atslēgvārds zīmēšanas metodēs, lai pēc izvēles ļautu saglabāt sākotnējo aspektu (# 1512)
  • Jauns intervāla atslēgvārds plot () metodes legend_kwds grupā, lai kontrolētu leģendu etiķešu izskatu, izmantojot klasifikācijas shēmu (# 1605).
  • GeoSeries telpiskais indekss (kuram piekļūst ar sindex atribūtu) tagad tiek saglabāts pamatā esošajā masīvā. Tas nodrošina, ka telpiskais indekss tiek saglabāts vairākās operācijās, ja iespējams, un ka vairākām GeoDataFrame ģeometrijas kolonnām katrā var būt telpiskais indekss (# 1444).
  • GeoSeries / GeoDataFrame atribūta has_sindex pievienošana, lai pārbaudītu, vai telpiskais indekss jau ir inicializēts (# 1627).
  • Pārbaudes utilītām geopandas.testing.assert_geoseries_equal () un assert_geodataframe_equal () tagad ir normalizēts atslēgvārds (pēc noklusējuma False), lai normalizētu ģeometriju pirms salīdzināšanas ar vienādību (# 1826). Šīs funkcijas tagad arī sniedz vairāk informatīvu kļūdas ziņojumu, ja neizdodas (# 1808).

Nolietojumi un saderības piezīmes:

  • Atribūts is_ring pašlaik daudzstūriem atgriež vērtību True. Nākotnē tas būs False (# 1631). Turklāt sāciet to pārbaudīt, vai nav LineStrings un LinearRings (tā vietā, lai vienmēr atgrieztu False).
  • Tika noņemts novecojušo objektu atslēgvārds telpiskā indeksa objekta GeoDataFrame / GeoSeries.sindex krustojuma () metodē (# 1444).
  • Fiksējiet regresiju plot () metodē, radot kļūdu ar tukšām ģeometrijām (# 1702, # 1828).
  • Izlabojiet geopandas.overlay (), lai saglabātu pareizā veida ģeometriju, kas pārklājuma darbības rezultātā ir ievietota GeometryCollection (# 1582). Turklāt tagad tiks parādīts brīdinājums, ja no rezultāta tiks izmesta dažāda veida ģeometrija (# 1554).
  • Izlabojiet tukšas GeoSeries repr, lai netiktu rādīti viltus brīdinājumi (# 1673).
  • Labojiet .crs tukšiem GeoDataFrames (# 1560).
  • Labojiet geopandas.clip, lai saglabātu pareizo ģeometrijas kolonnas nosaukumu (# 1566).
  • Novērst kļūdu plot () metodē, izmantojot legend_kwds ar vairākiem apakšplāniem (# 1583)
  • Novietojiet nepareizu brīdinājumu ar plot () metodes missing_kwds atslēgvārdu, ja nav apgabalu, kuros trūkst datu (# 1600).
  • Izlabojiet plot () metodi, lai pareizi izlīdzinātu vērtības, kas kolonnas atslēgvārdam nodotas kā pandas sērija (# 1670).
  • Novērst kļūdu, uzzīmējot MultiPoints, nododot vērtības, lai noteiktu krāsu (# 1694)
  • Metode rename_geometry () tagad rada informatīvāku kļūdas ziņojumu, ja tiek izmantots kolonnas nosaukuma dublikāts (# 1602).
  • Fix explode () metodi, lai saglabātu DRS (# 1655)
  • Izlabojiet metodi GeoSeries.apply (), lai atkal pieņemtu atslēgvārdu convert_dtype, lai tas atbilstu pandām (# 1636).
  • Labojiet GeoDataFrame.apply (), lai pēc iespējas saglabātu DRS (# 1848).
  • Novērst kļūdu ierobežošanas testā kā ģeomēriju ģeosērijas (# 1753).
  • GeoSeries / GeoDataFrame metode Shift () tagad saglabā DRS (# 1744).
  • PostGIS IO funkcionalitāte tagad citē tabulu nosaukumus, lai nodrošinātu, ka tā darbojas ar reģistrjutīgiem nosaukumiem (# 1825).
  • Labojiet GeoSeries konstruktoru, nenododot datus, bet tikai indeksu (# 1798).

Piezīmes par (pēc izvēles) atkarībām:

  • GeoPandas 0.9.0 zaudēja atbalstu Python 3.5. Turklāt minimālās nepieciešamās versijas ir pandas 0,24, niecīgas 1,15 un formas 1,6 un fiona 1,8.
  • Dekartes pakete vairs nav nepieciešama daudzstūru zīmēšanai. Šī funkcija pēc noklusējuma tagad ir iekļauta pašā GeoPandas, kad ir pieejams matplotlib (# 1677).
  • Fiona tagad tiek importēta tikai tad, ja to izmanto mapē read_file / to_file. Tas nozīmē, ka tagad jūs varat piespiest ģeopandas instalēt bez Fiona instalēšanas (lai gan tā joprojām ir noklusējuma prasība) (# 1775).
  • Saderība ar gaidāmo Shapely 1.8 (# 1659, # 1662, # 1819).

Pateicības

Paldies visiem, kas sniedza ieguldījumu šajā izlaidumā!
Kopā ar šo izlaidumu ielāpās 29 cilvēki. Cilvēki, kuru vārds ir “+”, pirmo reizi pievienoja plāksteri.


Punktus izšķīdina, pamatojoties uz lauka vērtībām un tuvumu

Man ir punktu slānis 20 000 punkti, es gribu izšķīdināt punktus, pamatojoties uz vienu no lauka & # x27s vērtībām. Tomēr es nevēlos, lai punkti izšķīst kopā, ja tie atrodas pārāk tālu viens no otra. Būtībā es vēlos apvienot punktus, kuriem ir vienāda lauka vērtība, bet kas arī atrodas noteiktā tuvumā viens otram.

Šeit ir atsaucei paredzēts attēls. Šiem 4 punktiem ir tāda pati lauka vērtība, kurā es izšķīdinu. Kad es veicu šķīdumu uz šķīduma, šie 4 punkti pēc izšķīdināšanas kļūst par vienu daudzpunktu funkciju. Tomēr to attāluma dēļ man tie ir vajadzīgi kā 2 daudzpunktu funkcijas. Es nevaru iedomāties nevienu rīku, kas to tieši dara, vai kādas idejas?

Tas izklausās kā Grupēšanas analīze. Tāpat kā jums, vispirms tas ir jāizpilda, kas ļaus gan tuvuma, gan atribūtu novērtēšanai grupēt punktus, un pēc tam jūs varēsit izšķīdināt, pamatojoties uz to.

Bet man ir aizdomas, ka jums radīsies problēmas ar to, ko jūs mēģināt darīt. Pieņemsim, ka veselai punktu rindai ir viens un tas pats atribūts, taču abi gala punkti ir pietiekami tālu, ka jūs nevēlaties, lai tie būtu savienoti viens ar otru. Ko tagad? Visa rinda tiek pievienota, jo viņi ir tuvu centra punktam? Katrs gala punkts satver pa vidu, līdz satiekas? Vai jūsu tuvuma robežu var paplašināt pēc grupas pieauguma rakstura (jo visos šajos punktos atrodas x no) vismaz viens cits vietējā grupā, bet neviens no tiem nav lielāks par x no visiem cits punkti)?

Kādā brīdī jūs noteikti nonāksiet tādā gadījumā, ja dotais punkts ir tuvu diviem vai vairāk citiem un būs vairāki veidi, kas visi atbilst jūsu kritērijiem, lai tos varētu grupēt.


Gfjuki

Tā kā ģeopandas nevar veikt pārklāšanos / krustojumu ar līnijām, es atradu risinājumu:

Bet tas man neļauj, jo ir tukšas ģeometrijas ir GeometryCollections.

Es mēģināju to filtrēt, taču tas nedarbosies.

Tā kā ģeopandas nevar veikt pārklāšanos / krustojumu ar līnijām, es atradu risinājumu:

Bet tas man neļauj, jo ir tukšas ģeometrijas ir GeometryCollections.

Es mēģināju to filtrēt, taču tas nedarbosies.

Tā kā ģeopandas nevar veikt pārklāšanos / krustojumu ar līnijām, es atradu risinājumu:

Bet tas man neļauj, jo ir tukšas ģeometrijas ir GeometryCollections.

Es mēģināju to filtrēt, taču tas nedarbosies.

Tā kā ģeopandas nevar veikt pārklāšanos / krustojumu ar līnijām, es atradu risinājumu:

Bet tas man neļauj, jo ir tukšas ģeometrijas ir GeometryCollections.

Es mēģināju to filtrēt, taču tas nedarbosies.


Atšķirt daudzstūrus, kuru pamatā ir atribūti, ar Python (formas, fiona)? - Ģeogrāfiskās informācijas sistēmas

Šī ir 1. daļa no jaunās emuāru sērijas par atvērta pirmkoda telpiskajām tehnoloģijām. Pirmā pietura šajā ceļojumā ir Python bibliotēka ar nosaukumu GeoPandas.

Kas ir GeoPandas?

Pirms GeoPandas, protams, bija Pandas, glīti nosaukta, bet ļoti spēcīga datu struktūras un analīzes rīku Python bibliotēka. Pandas ir “Python Excel”. Tās primārais objekta tips ir DataFrame, ko es domāju par abstraktu datu bāzes tabulu vai izklājlapu - jūs varat darīt, piemēram, izveidot vaicājumus, indeksēt datus, veikt grupēšanu un apkopošanu un pievienoties tabulām, ti, visam labajam datu bāzes / izklājlapas saturam. , bet tieši pitona vidē.

Protams, visas šīs funkcijas ir ļoti noderīgas, strādājot ar telpiskajiem datiem (es pat atceros, ka Pandas jau 2015. gadā ar roku pievienojām ArcGIS 10.1, lai to izmantotu rīkjoslas skriptā). Pandās trūka tikai telpisko datu ierakstīšanas, tāpat kā PostGRESQL trūka PostGIS.

To dara GeoPandas - tas paplašina standarta Pandas DataFrame ar telpiskiem ierakstiem. Rakstīšanas tieši uz datu objekta priekšrocība ir tā, ka katram tipam varat izmantot standarta metožu un rekvizītu kopu. Būtībā GeoPandas pievieno DataFrame ģeometrijas kolonnu, kas nav līdzīga PostGIS kolonnai “geom”. Šajā ģeometrijas kolonnā ir Shapely ģeometrijas (Shapely ir Python bibliotēka ar ģeometrijas tipiem un operācijām), kas nozīmē, ka mēs varam piekļūt visām Shapely objektiem pieejamajām īpašībām un metodēm tieši DataFrame vai pat pašai funkcijai. Piemēram, slāņa DRS mēs varam iegūt, piekļūstot tā īpašībai `crs ', vai izveidot buferi, vienkārši izsaucot metodi` buffer ()` tieši objektā GeoDataFrame.

Papildus šai pamatfunkcijai GeoPandas pakotnei pievieno arī dažus noderīgus kopējus rīkus, lai palīdzētu mazliet izspiest piedāvājumu, tostarp telpisko failu formātu lasīšanu / rakstīšanu tieši GeoDataFrames / no GeoDataFrames, izmantojot Fiona bibliotēku. Tas arī papildina zīmēšanu (t.i., kartes izejas ģenerēšanu) ar Dekartu un Matplotlibu.

Šo daļu summa ir ļoti “Pythonic” un lietotājam draudzīga pieredze, kas nodrošina noderīgu pamata rīku kopumu darbam ar jūsu telpiskajiem datiem, pat kartes un datu izejas ģenerēšanai, tieši to visu izmantojot atvērtā koda Python vidē. Es teikšu, ka DataFrames, lai arī cik labi tie būtu, var paiet mazliet laika, lai aplauztu galvu, taču tas ir labi pavadīts laiks. Mana vienīgā kritika ir tāda, ka ne visas Shapely metodes un īpašības vēl ir saistītas ar GeoDataFrame, taču, kā redzam nākamajos piemēros, mēs varam to novērst.

Starp citu, Pandas spēks nepalika nepamanīts ESRI, kurš kopš ArcGIS 10.4 versijas ir arī izcepis Pandas bibliotēku savos arcpy izlaidumos. Viņi ir ieviesuši būtībā to pašu priekšstatu kā GeoDataFrame (t.i., telpisko rakstīšanu pievienojot DataFrames), taču deva tai pragmatiskāku nosaukumu “Spatially Enabled DataFrame” (SEDF). Ir vērts atzīmēt, ka ArcGIS 10.4 tika izlaists 2016. gada februārī, savukārt pirmā saistība ar GeoPandas repozitoriju github bija atpakaļ 2013. gada jūnijā. Es teiktu, ka tas nopelna GeoPandas godīgu un kvadrātveida OG (“Original GIS”) titulu. .

Strādājis piemērs, 1. daļa

Izvēlētais piemērs ir balstīts uz faktisko darbplūsmu, kuru pagājušajā gadā izmantoju darbam. Īsuma labad esmu vienkāršojis darbplūsmas bitus, bet man vajadzīgie rezultāti bija divas datu kopas:

  1. - adrešu kopa kā punkti un
  2. pagrieztu minimālo ierobežojošo pasta indeksu taisnstūru komplekts, kas vai nu ietilpst Viktorijas robežās, vai arī skar Viktorijas robežu.

Un man vajadzēja, lai abas tabulas būtu savienojamas ar pasta indeksa vērtību.

Zemāk esošajā 1. daļā mēs atlasīsim pasta indeksus un saglabāsim tos failā. Pēc tam 2. daļā mēs ģenerēsim dažus nejaušus punktus un pagrieztus ierobežojošos lodziņus, kā arī pievienosim tiem.

Ātra piezīme - es šajā emuārā neizietu nekādu vides iestatīšanu, bet jūs varat pārbaudīt darbības, kuras es veicu [[šeit]].

Un jūs varat lejupielādēt git repozitoriju šeit, pēc tam izpildiet readme sniegtos norādījumus, lai izveidotu.


2 Atbildes 2

Šeit ir tikai pieņēmums, bet veids, kā iztikt bez artefaktiem, varētu būt acīm atbilstošs:

īsi sakot, sietu B uzliek uz sieta A, ko viegli īstenot ar morfētām plaknēm, bet tas varētu būt pavisam cits jautājums ar aizvērtām acīm.

Jums ir jāizveido funkcija, kas tuvinās jauno punktu koordinātas, pamatojoties uz punktu kopu (jo jums ir lielāks skaits ar acu A), un pārkārtojiet punktu, nogaliniet trijstūrus, atjaunojiet trīsstūrus normālos un pēc tam interpolējiet.

REDIĢĒT: viens no vienkāršākajiem veidiem, kā to izdarīt, ir tuvināt jauno bāzes pozīciju, pamatojoties uz to pašu virsotnes indeksu, kāds ir A acu ex:

Acs A 20 virsotnes Acs B 10 virsotnes

Nogalināt acu B trijstūrus Iestatīt acs B vertikumus indeksā Kārtot, izmantojot ex

Atkārtoti izveidojiet trīsstūrus indeksu secībā vai ar mājās gatavotu algo, kas atbilst acu formai. tad laika gaitā Interpolējiet tīkla B virsotnes, līdz tas atbilst vēlamajam stāvoklim

BRĪDINĀJUMS: Ja acu skaits ir pārāk tālu viens no otra, protams, jums būs dīvaini rezultāti, mēģiniet meklēt Tesselation, lai padarītu jūsu acu ar mazāk poli atbilstību tai, kurā ir vairāk poli bez "faktiski" spiesta turēt tieši to pašu skaitli virsotnēm, izveidojot acis.

Teselācijas un aproksimācijas algoritma sajaukums varētu darīt to triku, uz kuru es uzskatu


Par šo klasi

Interesē iemācīties radīt telpiskas animētas vizualizācijas iekšā Python? Vēlaties to uzzināt, izmantojot Covid-19 koronavīrusa epidēmija izplatās iekšā īsta pilsēta ar reālu cilvēku mobilitātes datu kopu? Tad šis kurss ir domāts jums!

Jūs uzzināsiet, kā izmantot pamata Python (3 vai jaunāku) versiju, lai modelētu Covid-19 epidēmiju, kas izplatās pilsētā, datu analīze gada reālu pilsētu mobilitātes datu, veic epidēmijas simulācijas Jupyter piezīmjdatori, un izveidojiet skaistas, sarežģītas animētas vizualizācijas pilsētas kartē.

Visi dati un Jupyter piezīmjdatori ar kodu šim projektam tiks nodrošināta iegremdējoša mācīšanās pieredze.

Covid-19 ir lielisks piemērs, lai uzzinātu, kā izmantot Python telpiskajā analīzē un vizualizācijā. Pēc šī kursa pabeigšanas jūs varēsiet pielietot šī kursa metodes daudzu citu veidu projektos, kas nodarbojas ar telpisko datu analīzi un vizualizāciju.

Pieņemot, ka Python ir tikai pamatzināšanas numpy un matplotlib bibliotēkās, mēs soli pa solim izmantosim reālu pilsētu mobilitātes datu izmantošanu, lai modelētu, simulētu un vizualizētu epidēmijas izplatību pilsētas vidē. Pa ceļam jūs uzzināsiet daudz triku un padomu, kā uzlabot savas Python kodēšanas prasmes un padarīt vēl saistošākas un sarežģītākas datu vizualizācijas.

Šis kurss ir praktisks, praktisks kurss, pārliecinoties, ka iegūtās prasmes varat uzreiz pielietot saviem projektiem. Iegūtais telpiskā modelēšana, datu vizualizācija, un telpisko datu zinātne prasmes būs vērtīgs papildinājums jūsu datu zinātnes rīkkopai.

Es visu šo ceļojuma laiku būšu jums blakus, ja jums rodas jautājumi un šaubas, tāpēc nevilcinieties sākt un gūt veiksmīgu un apmierinošu pieredzi!


Atšķirt daudzstūrus, kuru pamatā ir atribūti, ar Python (formas, fiona)? - Ģeogrāfiskās informācijas sistēmas

FREEWAT (BEZMAKSAS un atvērtā koda programmatūras rīki WATer resursu pārvaldībai) ir HORIZON 2020 projekts, ko ES Komisija finansēja ar uzaicinājumu ŪDENS INOVĀCIJAS: PALIELINĀT TĀS VĒRTĪBU EIROPAI. FREEWAT galvenais rezultāts ir atvērtā koda un publiska ĢIS integrēta modelēšanas vide (platforma FREEWAT) ūdens daudzuma un kvalitātes simulēšanai virszemes un gruntsūdeņos ar integrētu ūdens apsaimniekošanas un plānošanas moduli. Modelēšanas vide ir veidota kā salikts spraudnis QGIS v2.X. Tas ietver rīkus hidroģeoloģisko un hidroķīmisko datu un kvalitātes jautājumu analīzei, interpretēšanai un vizualizēšanai, koncentrējoties arī uz uzlabotu laikrindu analīzi. Tas sasaista modeļus, kas saistīti ar hidroloģisko ciklu un ūdens resursu pārvaldību: plūsmas modeļi, transporta modeļi, kultūraugu augšanas modeļi, pārvaldības un optimizācijas modeļi. Tas satur rīkus modeļa kalibrēšanas, jutīguma analīzes un nenoteiktības kvantifikācijas veikšanai. Visbeidzot, daži papildu rīki ir pieejami vispārējām ĢIS operācijām, lai sagatavotu ievades datus, un pēcapstrādes funkcijām (OAT modulis - Novērošanas un analīzes rīks).

KLASE: PUBLISKAIS STATUSS: APSTIPRINĀTAS KATEGORIJAS: Ģeotelpiskais URL: https: /fosdem.org/2018/schedule/2018/schedule/event/geo_freewat/ LOCATION: AW1.126 ATTENDEEROLE = REQ-PARTICIPANTCUTYPE = INDIVIDU : nomail END: VEVENT BEGIN: VEVENT METODE: PUBLISH UID: 7260 @ FOSDEM18 @ fosdem.org TZID: Europe-Brussels DTSTART: 20180204T093000 DTEND: 20180204T100000 KOPSAVILKUMS: Velosipēdu koplietošanas stacijas: profilēšana un pieejamības prognozēšana APRAKSTS

Šajā prezentācijā tiks parādīta izpētes datu analīze par divriteņu koplietošanas stacijām divās Francijas pilsētās (Lionā un Bordo).

Atslēgas vārdi: Datu zinātne, Prognozēšana, Mašīnmācība, Python, Atvērtie dati, ĢIS

KLASE: PUBLISKAIS STATUSS: APSTIPRINĀTAS KATEGORIJAS: Ģeotelpiskais URL: https: /fosdem.org/2018/schedule/2018/schedule/event/geo_bicycle/ LOCATION: AW1.126 ATTENDEEROLE = REQ-PARTICIPANTCUTYPE = INDIVIDUALC nomail END: VEVENT BEGIN: VEVENT METODE: PUBLISH UID: 7268 @ FOSDEM18 @ fosdem.org TZID: Eiropa-Brisele DTSTART: 20180204T100000 DTEND: 20180204T103000 KOPSAVILKUMS: Pronto Raster: C ++ bibliotēka Map Algebra APRAKSTS

Pronto Raster bibliotēka ir C ++ bibliotēka Map Algebra darbībām. Map Algebra ir sen izveidota konceptuāla sistēma ģeogrāfisko datu analīzei. Tas ir daudzpusīgs un ļoti vispārīgs ietvars, kas klasificē vietējās, fokālās un zonālās darbības. Tomēr esošās bibliotēkas un rīki, kas ievieš Map Algebra operācijas, nav tik vispārīgi un ierobežotu specifisku funkciju komplekta vietā. Pronto Raster bibliotēkas mērķis ir to pārvarēt un nodrošina efektīvu skaitļošanas sistēmu, kas ļauj efektīvi īstenot vietējās, fokālās un zonālās darbības, izmantojot lietotāja norādītās funkcijas.

Bibliotēka izmanto GDAL, lai piekļūtu rastra datiem un tos rakstītu. Centrālā bibliotēkas koncepcija ir Rastrs, kas būtībā ir diapazons, kas atkārtojas pa vērtību rastra šūnām. Galvenās fokusa un zonālās darbības rada izteiksmes veidnes, kas modelē rastra koncepciju. Tāpēc zonālās vai fokālās darbības ar vienu vai vairākiem rastriem ir cits rastrs, kas pats netur datus, bet atsaucas uz datiem ievades rastros un tos slinki apvieno, tiklīdz rezultāts Raster ir atkārtots. Tādējādi kļūst iespējams apvienot un ligzdot operācijas rastros, neveidojot pagaidu failus. Papildu ieguvums ir tas, ka ir mazsvarīgi izmantot funkcijas, lai aprēķinātu tikai izejas Raster apakšsadaļu, kas savukārt padara bibliotēku ļoti piemērotu turpmākajai paralelizācijai.

KLASE: PUBLISKAIS STATUSS: APSTIPRINĀTAS KATEGORIJAS: Ģeotelpiskais URL: https: /fosdem.org/2018/schedule/2018/schedule/event/geo_blink/ LOCATION: AW1.126 ATTENDEEROLE = REQ-PARTICIPANTCUTYPE = INDIVIDUALCN nederīgs: nomail END: VEVENT BEGIN: VEVENT METODE: PUBLISH UID: 6915 @ FOSDEM18 @ fosdem.org TZID: Europe-Brussels DTSTART: 20180204T103000 DTEND: 20180204T110000 KOPSAVILKUMS: GDAL padomi un ieteikumi APRAKSTS:

Esmu daudz uzzinājis par GDAL lietošanu gadu laikā Planet, sākot no instalācijas pārvaldīšanas līdz tās izmantošanai Python un beidzot ar kādu mūsdienīgu lietojumu ar mākoņdatiem optimizētām GeoTIFF

KLASE: SABIEDRISKĀ STATUSS: APSTIPRINĀTAS KATEGORIJAS: Ģeotelpiskais URL: https: /fosdem.org/2018/schedule/2018/schedule/event/geo_gdal/ LOCATION: AW1.126 ATTENDEEROLE = REQ-PARTICIPANTCUTYPE = INDIVIDUALCN nomail END: VEVENT BEGIN: VEVENT METODE: PUBLISH UID: 6832 @ FOSDEM18 @ fosdem.org TZID: Eiropa-Brisele DTSTART: 20180204T110000 DTEND: 20180204T113000 KOPSAVILKUMS: ZĀLES GIS debesīs APRAKSTS:

GRASS GIS jau vairākus gadu desmitus satur attālinātās izpētes rīkus, kas apmierina lietotāju vajadzības kopš Landsat satelītu pirmās paaudzes. Šajā runā mēs iepazīstināsim ar pašreizējiem centieniem integrēt mūsdienīgus datu avotus un modernas pieejas GRASS GIS. Pastāv instrumenti, lai iepriekš apstrādātu ļoti augstas izšķirtspējas attēlus, objektu bāzes analīzi (OBIA), Lidar datu apstrādi utt. Tajā pašā laikā ir veikti centieni nodrošināt rīku mērogojamību milzīgām datu kopām. Prezentācija sniegs īsu īsu informāciju par GRASS ĢIS attīstības vispārējo stāvokli, turpinās pārskatu par pieejamajiem attālās uzrādes rīkiem, lai noslēgtu ar lietošanas gadījumu par to, kā GRASS GIS izmantot laikrindu apstrādei augstas veiktspējas klasterī / tīkla skaitļošanas vide.

KLASE: PUBLISKAIS STATUSS: APSTIPRINĀTAS KATEGORIJAS: Ģeotelpiskais URL: https: /fosdem.org/2018/schedule/2018/schedule/event/geo_grass/ LOCATION: AW1.126 ATTENDEEROLE = REQ-PARTICIPANTCUTYPE = INDIVIDUALCN nomail ATTENDEEROLE = REQ-PARTICIPANTCUTYPE = INDIVIDUALCN = "Morics Lenerts": nederīgs: nomail ATTENDEEROLE = REQ-PARTICIPANTCUTYPE = INDIVIDUALCN = "Markus Metz": nederīgs: nomail END: VEVENT BEGIN: VEVEM18 METHOD. org TZID: Eiropa-Brisele DTSTART: 20180204T113000 DTEND: 20180204T120000 KOPSAVILKUMS: GeoPandas: vienkārša, ātra un mērogojama ģeotelpiskā analīze Python APRAKSTS:

GeoPandas mērķis ir atvieglot darbu ar ģeotelpisko vektoru datiem pitonā. GeoPandas (https://github.com/geopandas/geopandas) paplašina pandas datu analīzes bibliotēku darbam ar ģeogrāfiskiem objektiem un telpiskām darbībām.

Pandas ir pakete tabulas datu apstrādei un analīzei, kā arī viens no Python popularitātes virzītājiem datu zinātnē. GeoPandas apvieno pandu un formas iespējas (pitona saskarne ar GEOS bibliotēku), nodrošinot ģeotelpiskās darbības pandās un augsta līmeņa saskarni vairākām ģeometrijām, lai veidotu. Tas apvieno visas ģeogrāfisko rīku ekosistēmas spēku, balstoties uz daudzu citu bibliotēku iespējām, ieskaitot fiona (datu lasīšana / rakstīšana ar GDAL), pyproj (projekcijas), rtree (telpiskais indekss),. Strādājot kopā ar Dask, to var izmantot arī, lai paralēli veiktu ģeotelpiskās analīzes uz vairākiem kodoliem vai sadalītu pa kopu. GeoPandas ļauj ērti veikt darbības pitonā, kurām citādi būtu nepieciešama telpiskā datu bāze, piemēram, PostGIS.

KLASE: PUBLISKAIS STATUSS: APSTIPRINĀTAS KATEGORIJAS: Ģeotelpiskais URL: https: /fosdem.org/2018/schedule/2018/schedule/event/geopandas/ LOCATION: AW1.126 ATTENDEEROLE = REQ-PARTICIPANTCUTYPE = INDIVIDUALCN = "INDIVIDUALCN =" nederīgs: nomail END: VEVENT BEGIN: VEVENT METODE: PUBLISH UID: 6879 @ FOSDEM18 @ fosdem.org TZID: Europe-Brussels DTSTART: 20180204T120000 DTEND: 20180204T123000 KOPSAVILKUMS: Atklātā pirmkoda lielo ģeotelpisko datu analīze APRAKSTS:

Lielo telpisko datu tehnoloģija, kuras pamatā ir mākoņa ģeotelpiskie atribūti, izstrādātāju kopienai un organizācijas ekosistēmai ir salīdzinoši jauna. To find the latest proven software one has to look across the Atlantic Ocean, where a suite of specialised open spatial solutions is emerging. For us in Europe this creates opportunities to innovate traditional mapping services into higher value added business information provision.Meet the innovative projects from across The Big Pond such as GeoGig (versioning/data history), GeoMesa (database) and GeoWave (distributed storage). Building upon Hadoop, Spark and Cassandra we are able to integrate the latest technology for robust and affordable geospatial solutions, to deploy Big Spatial Data answers to Big Data challenges.

CLASS:PUBLIC STATUS:CONFIRMED CATEGORIES:Geospatial URL:https:/fosdem.org/2018/schedule/2018/schedule/event/geo_biggeo/ LOCATION:AW1.126 ATTENDEEROLE=REQ-PARTICIPANTCUTYPE=INDIVIDUALCN="Marc Vloemans":invalid:nomail END:VEVENT BEGIN:VEVENT METHOD:PUBLISH UID:[email protected]@fosdem.org TZID:Europe-Brussels DTSTART:20180204T123000 DTEND:20180204T130000 SUMMARY:Spatial Support in MySQL 8.0 DESCRIPTION:

MySQL 8.0 is right around the corner, and the most important new spatial featureis support for geography and ellipsoidal coordinate reference systems(CRSs). The final release is not out yet, but there is a release candidate, sowe know what to expect.

In this talk we'll go on a tour of the spatial support in MySQL with a focus onthe new features in 8.0, especially those related to geography and ellipsoidalCRSs.

What can MySQL do? Which ellipsoids/CRSs does MySQL support? Can I create myown? Which functions can I use? How does it work? Are there limitations? Thesequestions, and more, will be answered by this talk.

CLASS:PUBLIC STATUS:CONFIRMED CATEGORIES:Geospatial URL:https:/fosdem.org/2018/schedule/2018/schedule/event/geo_mysql/ LOCATION:AW1.126 ATTENDEEROLE=REQ-PARTICIPANTCUTYPE=INDIVIDUALCN="Norvald H. Ryeng":invalid:nomail END:VEVENT BEGIN:VEVENT METHOD:PUBLISH UID:[email protected]@fosdem.org TZID:Europe-Brussels DTSTART:20180204T130000 DTEND:20180204T133000 SUMMARY:Distance computation in Boost.Geometry DESCRIPTION:

What is the shortest distance between two administrative units in a city? How similar are two hurricane trajectories? In the heart of both questions there is distance computation. In this talk we will discuss distance computation in Boost.Geometry, the library that is currently being used to provide GIS support to MySQL.

We study and implement several families of algorithms for distance such as iterative, series approximation, elliptic arc length, flat earth approximation, spherical. We show particular examples using those algorithms to compute distance between points or polygons. Finally we compare them w.r.t. performance and accuracy. Our ultimate goal is a distance function that given a user defined accuracy utilize the most efficient algorithm.

We sum up by briefing next steps of development in Boost.Geometry and ideas for GSoC'18.

CLASS:PUBLIC STATUS:CONFIRMED CATEGORIES:Geospatial URL:https:/fosdem.org/2018/schedule/2018/schedule/event/geo_boost/ LOCATION:AW1.126 ATTENDEEROLE=REQ-PARTICIPANTCUTYPE=INDIVIDUALCN="Vissarion Fysikopoulos":invalid:nomail END:VEVENT BEGIN:VEVENT METHOD:PUBLISH UID:[email protected]@fosdem.org TZID:Europe-Brussels DTSTART:20180204T133000 DTEND:20180204T140000 SUMMARY:Building Rock Climbing Maps with OpenStreetMap DESCRIPTION:

Traditionally natural rock climbing walls and routes have been developed on a volunteer-basis and openly shared among the climbing community. However, Open-license data set for climbing routes in electronic format is not widely available. OpenBeta Initiative project is building an open source app to make it easier for rock climbers to contribute climbing routes and GPS-coordinates to OpenStreetMap.

CLASS:PUBLIC STATUS:CONFIRMED CATEGORIES:Geospatial URL:https:/fosdem.org/2018/schedule/2018/schedule/event/geo_rock/ LOCATION:AW1.126 ATTENDEEROLE=REQ-PARTICIPANTCUTYPE=INDIVIDUALCN="Viet Nguyen":invalid:nomail END:VEVENT BEGIN:VEVENT METHOD:PUBLISH UID:[email protected]@fosdem.org TZID:Europe-Brussels DTSTART:20180204T140000 DTEND:20180204T143000 SUMMARY:Building OSM based web app from scratch DESCRIPTION:

There are a lot of tools to build a web app from scratch - as a novice you have to find your way through alle these tools and pick the right ones.

CLASS:PUBLIC STATUS:CONFIRMED CATEGORIES:Geospatial URL:https:/fosdem.org/2018/schedule/2018/schedule/event/geo_osm_from_scratch/ LOCATION:AW1.126 ATTENDEEROLE=REQ-PARTICIPANTCUTYPE=INDIVIDUALCN="Nils Vierus":invalid:nomail END:VEVENT BEGIN:VEVENT METHOD:PUBLISH UID:[email protected]@fosdem.org TZID:Europe-Brussels DTSTART:20180204T143000 DTEND:20180204T150000 SUMMARY:Privacy aware city navigation with CityZen app DESCRIPTION:

Presenting the reasons of the initiation of the CityZen project and the vision for the near future featuring blockchain principles.

CLASS:PUBLIC STATUS:CONFIRMED CATEGORIES:Geospatial URL:https:/fosdem.org/2018/schedule/2018/schedule/event/geo_cityzen/ LOCATION:AW1.126 ATTENDEEROLE=REQ-PARTICIPANTCUTYPE=INDIVIDUALCN="Redon Skikuli":invalid:nomail END:VEVENT BEGIN:VEVENT METHOD:PUBLISH UID:[email protected]@fosdem.org TZID:Europe-Brussels DTSTART:20180204T150000 DTEND:20180204T153000 SUMMARY:Every subway network in the world DESCRIPTION:

The first subway station was mapped in OpenStreetMap eleven years ago. Since then, people have been adding station and routes in each of 170 cities with subway or light rail systems. But only a few months ago the mapped routes were first used for routing. Unsurprisingly, the quality of data was bad. In this talk Ilya will explain the subway mapping principles, show common errors, talk about the community's reaction to tidying up metro systems, and present the tool to extract metro routes from OSM into easy-to-use data structures, which is used for the MAPS.ME application.

CLASS:PUBLIC STATUS:CONFIRMED CATEGORIES:Geospatial URL:https:/fosdem.org/2018/schedule/2018/schedule/event/geo_subway/ LOCATION:AW1.126 ATTENDEEROLE=REQ-PARTICIPANTCUTYPE=INDIVIDUALCN="Ilya Zverev":invalid:nomail END:VEVENT BEGIN:VEVENT METHOD:PUBLISH UID:[email protected]@fosdem.org TZID:Europe-Brussels DTSTART:20180204T153000 DTEND:20180204T160000 SUMMARY:Rendering map data with Mapnik and Python DESCRIPTION:

Mapnik is an open source toolkit for rendering maps, probably best known for producing the map tiles for openstreetmap.org. It provides a stylesheet language, input handlers for different GIS data formats, and C++ and Python API bindings.

CLASS:PUBLIC STATUS:CONFIRMED CATEGORIES:Geospatial URL:https:/fosdem.org/2018/schedule/2018/schedule/event/geo_mapnik/ LOCATION:AW1.126 ATTENDEEROLE=REQ-PARTICIPANTCUTYPE=INDIVIDUALCN="Hartmut Holzgraefe":invalid:nomail END:VEVENT BEGIN:VEVENT METHOD:PUBLISH UID:[email protected]@fosdem.org TZID:Europe-Brussels DTSTART:20180204T160000 DTEND:20180204T163000 SUMMARY:Efficient and interactive 3D point cloud processing DESCRIPTION:

I will demonstrate the tools we use to process large scale point cloud datasets, and our interactive workflow which enables us to quickly fine-tune custom 3D modelling algorithms.

CLASS:PUBLIC STATUS:CONFIRMED CATEGORIES:Geospatial URL:https:/fosdem.org/2018/schedule/2018/schedule/event/geo_pointcloud/ LOCATION:AW1.126 ATTENDEEROLE=REQ-PARTICIPANTCUTYPE=INDIVIDUALCN="Mathieu Carette":invalid:nomail END:VEVENT BEGIN:VEVENT METHOD:PUBLISH UID:[email protected]@fosdem.org TZID:Europe-Brussels DTSTART:20180204T163000 DTEND:20180204T170000 SUMMARY:AMENDMENT Mapping FOSDEM for accessibility DESCRIPTION:

Since last edition of FOSDEM, different volunteers have been working to create an indoor map of FOSDEM, complete with routing for wheelchairs/accessibility/. This map is available at https://nav.fosdem.org/ .It is created using C3NAV, an application built for the Chaos Communication Congress.In this application I want to focus on the application, how the map was built, why plain Openstreetmap was not sufficient, but especially I hope to get some feedback: where could we improve, how can we improve integration with OSM/other applications/.

Please not that this talks replaces the talk "3D OSM Plugin API for ESA-NASA Web WorldWind" because unfortunately the presenter could not get a travel permit.


Author Summary

Many different areas of science try to simulate and predict (model) how processes act across virtual landscapes. Sometimes these models are abstract, but often they are based on real-world landscapes and are used to make real-world planning or management decisions. We considered two separate issues: how movement occurs across landscapes and how uncertainty in spatial data can be represented in the model. Most studies represent the landscape using regular geometries (e.g., squares and hexagons), but we generated landscapes of irregular shapes. We tested and compared how the shapes that make up a landscape affected cell-to-cell movement across it. All of the virtual landscapes formed with regular geometries had the potential to bias the direction and distance of movement. Those formed with irregular geometry did not. We have also shown that describing whole real-world landscapes with regular geometries will lead to errors and bias, whereas virtual landscapes formed with irregular geometries are free from both. We recommend the use of multiple versions of virtual landscapes formed using irregular geometries for all spatially explicit models as a way of minimizing this source of bias and error this is especially relevant in predictive models (e.g., climate change) that are difficult to test and are designed to help make decisions.

Atsauce: Holland EP, Aegerter JN, Dytham C, Smith GC (2007) Landscape as a Model: The Importance of Geometry. PLoS Comput Biol 3(10): e200. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.0030200

Redaktors: Stephen Paul Rushton, University of Newcastle upon Tyne, United Kingdom

Saņemts: September 29, 2006 Pieņemts: September 4, 2007 Publicēts: October 26, 2007

Autortiesības: © 2007 Holland et al. This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited.

Finansējums: EPH was funded by the UK Department for Environment, Food, and Rural Affairs.

Konkurējošās intereses: Autori ir paziņojuši, ka nepastāv konkurējošas intereses.

Abbreviations: BNG, British National Grid CGD, coarse-grain Dirichlet UK, United Kingdom


Mēs vismaz atradām 10 Vietņu saraksts, kas norādīts zemāk, meklējot ar r count points in polygons meklētājprogrammā

Point in Polygon Counts function

  • Punkts iekšā Daudzstūris Counts: Number of Points in Each Daudzstūris Description Given a set of points, and a set of polygons, computes the number of points in each polygon
  • Poly.counts(pts, polys) Arguments
  • A SpatialPoints or SpatialPointsDataFrame object

Point in Polygon in R Algorithms And Technologies

  • The Point in Polygon (PIP) problem is the problem of determining whether a point is any arbitrary polygon
  • This might sound trivial for a simple polygon like a square or a triangle, but gets more complex with more complex polygons like the one in the example below
  • In this post, the even-odd algorithm, also called crossing number algorithm or Jordan’s algorithm (since it can be proven using

Poly.counts: Number of Points in Each Polygon in GISTools

Rdrr.io DA: 7 PA: 35 MOZ rangs: 44

  • In GISTools: Some further GIS capabilities for R
  • Description Usage Arguments Value Author(s) Examples
  • Given a set of points, and a set of polygons, computes the number of points in each polygon

Point.in.poly : Point and Polygon Intersect

  • Intersects point un polygon feature classes and adds polygon attributes to points If duplicate argument is TRUE and more than one polygon intersection occurs, points will be duplicated (new row added) and all attributes joined
  • However, if duplicate is FALSE, with duplicate intersections, a new column for each unique intersecting polygon will be returned and the points will not be duplicated.

How To: Count the number of point features within a

  • Counting the number of point features within a polygon is a basic and useful statistic in performing spatial analysis
  • The image below shows a polygon layer of some hypothetical regions in Washington State, and a point layer of cities within them
  • This article provides the instructions to determine the number of cities in each of these regions.

How To: Count the number of point features within a

  • Create a count field and a spatial join between the point shapefile and the polygon shapefile In the attribute table of the point shapefile, create a field called 'Count' of type 'Short Integer'
  • Calculate the Count field to equal to 1 by right-clicking the field name, and clicking Lauks Kalkulators.

R Point-in-polygon, a mathematical cookie-cutter

R | Point-in-polygon, a mathematical cookie-cutter Point-in-polygon is a textbook problem in geographical analysis: given a list of geocoordinates return those that …

Associating points with polygons in R

Andybeger.com DA: 17 PA: 50 MOZ rangs: 74

  • Associating points with polygons iekšā R 2014-03-29
  • Some time ago I posted on how to find geographic coordinates given a list of village or city names in R
  • Somebody emailed me about how to do the reverse: the person had a list of villages in France along with the population in 2010, and wanted to find which administrative unit each village was

Counting points in polygons with sf package of R

  • So recently I had to proceed to a quite simple analysis: counting health centers (points) per administrative unit (polygons)
  • Quite common process in arcgis or qgis but I didn't found any similar tool in R, at least with the "sf" package that I'm trying to work with exclusively for now (for an easier learning of the way this package works).

RapidPolygonLookup: An R package for polygon lookup using

  • 2.Find the n nearest centroids for each data point using the function nn2() from the package RANN
  • 3.Execute point.in.polygon() on this ordered list to nd a match
  • 4.For those points that remain unmapped, a new search strategy is executed by excluding those polygons as candidates whose bounding box does not contain the current point

Points in Polygon Analysis — QGIS Tutorials and Tips

  • Open the attribute table by right-clicking on the layer and selecting Open Atribūts Table
  • In the attribute table, you will notice a new field named PNTCNT
  • This is the count of number of points from the earthquakes layer that fall within each polygon.

Intersecting points and overlapping polygons R-bloggers

R-bloggers.com DA: 18 PA: 50 MOZ rangs: 79

  • I’ve been doing some spatial stuff of late and the next little step will involve intersecting points with possibly many overlapping polygons
  • The sp package has a function called over which returns the polygons that points intersects with
  • The catch though, is that it only returns the last (highest numerical value) polygon a point overlaps with.

R: Which of a set of points lie within a polygon defined

Stat.ethz.ch DA: 12 PA: 49 MOZ rangs: 73

  • Tests whether each of a set of points lie within a region defined by one or more (possibly nested) polygons
  • Points count as ‘inside’ if they are interior to an odd number of polygons
  • Bnd: A two column matrix, the rows of which define the vertices of polygons defining the boundary of a region.

Operations with Spatial Vector Data in R

  • Spatial aggregation: Points iekšā Polygons
  • For the next exercise we want to calculate the homicide ratio for each census tract in Philadelphia as
  • Homicides per tract / total population per tract
  • For this we need to count all the homicides for each census tract in Philadelphia.

Introduction to spatial polygons in R

  • Reading a SpatialPolygon from file
  • Creating 100s of polygons by hand is a very daunting task
  • Most people deal with SpatialPolygon files that have already been created and are read into R via a shapefile
  • In the next portion of this tutorial we’ll download a SpatialPolygonDataFrame that contains US State boundaries.
  • We can get the data directly from within R using the getData function

How to map point data and polygon shapefiles in R

Storybench.org DA: 18 PA: 50 MOZ rangs: 83

How to map point data and polygon shapefiles in R December 20, 2018 December 20, 2018 Aleszu Bajak Data Journalism in R , How to I recently published a series of interactive maps for Beeradvocate magazine that explored storm surge scenarios and low-lying breweries in Boston, New York City, Charleston and Miami.

R polygon Function 6 Example Codes (Square, Frequency

  • The R polygon function draws a polygon to a plot
  • The basic R syntax for the polygon command is illustrated above
  • In the following tutorial, I will show you six examples for the application of polygon iekš R language
  • Example 1: Draw a Square Daudzstūris in an R Plot
  • Let’s begin with an easy example.

Chapter 2 Spatial data manipulation in R Using Spatial

  • Since we are interested in counting the points (i.e
  • The rows of all the points that belong to a certain polygon), we can use length (of the respective vectors of the aggregated data)
  • Uz count homicides per census tract we can use any field from ph_homic_aea for homicide incidents (we chose OBJ_ID ) and philly polygons to aggregate on and save

Creating and Pruning Random Points and Polygons · Jindra Lacko

Jla-data.net DA: 16 PA: 50 MOZ rangs: 84

  • In my R practice I have encountered a need to create random points un polygons
  • In workflows built on sf package the first is usually done by utilizing the sf::st_sample() function, and the second by running sf::st_voronoi() on the random points.
  • I have however encountered a problem with the randomly generated points: they tend to cluster in some parts of the map.

QGIS: counting points in polygons

Youtube.com DA: 15 PA: 6 MOZ rangs: 40

  • This is an update to previous videos about counting points in polygons with QGIS
  • This is an update to previous videos about counting points in polygons with QGIS.

Point in Polygon & Intersect — Geospatial Analysis with

Kodu.ut.ee DA: 10 PA: 50 MOZ rangs: 80

  • Point in Polygon & Intersect¶
  • Finding out if a certain point is located inside or outside of an area, or finding out if a line intersects with another line or polygon are fundamental geospatial operations that are often used e.g
  • To select data based on location.

Point in Polygon & Intersect — Intro to Python GIS

  • Point in Polygon & Intersect¶
  • Finding out if a certain point is located inside or outside of an area, or finding out if a line intersects with another line or polygon are fundamental geospatial operations that are often used e.g
  • To select data based on location.

Counting points in polygons in QGIS

From the Vector menu up top, we’ll pick Analysis Tools > Count Points in Polygon. Once the menu comes up, select the shapes you’re using for counting, un points you want to count. You can also change the column name of count as well as save the output …

How to count points in polygons in QGIS using Python

  • In this task we will use python scripting to count the number of points which lie inside a polygon and store the result in a memory layer
  • The Processing algorithm Count points iekšā polygon does the same thing, but we want to do the task without using it
  • We will use two datasets available from Natural Earth: the first one is a point shapefile compilation of world wide airports that is in the

Dissolve polygons in R R-bloggers

R-bloggers.com DA: 18 PA: 32 MOZ rangs: 74

  • Dissolving polygons is another fairly elementary GIS task that I need to perform regularly
  • With R this is can be a bit involved, but once done is fully reproducible and the code can be re-used
  • This post is essentially a companion piece to Clipping polygons iekšā R I wrote both

Point in Polygon Test in GenerativeComponents

Virtuosity.com DA: 18 PA: 29 MOZ rangs: 72

  • The Punkts iekšā Daudzstūris test helps in determining if a given point lies inside a given polygon
  • For the sake of simplicity, we assume the polygon to be 2D planer
  • Final Result This video demonstrates the point iekšā polygon test results Solution
  • There are many algorithms to achieve this
  • However, here, we will use Ray-Casting algorithm.

Extract Raster Pixels Values Using Vector Polygons in R

  • I have been struggling with this for hours
  • I have a shapefile (called "shp") containing 177 polygons i.e
  • This shapefile is overlaid on a raster
  • My raster (called "ras") is made of pixels having different pollution values
  • Now I would like to extract all pixel values and their number of occurrences for each polygon
  • This is exactly what the QGIS function "zonal histogram" is

Count points in polygon (weighted)

Docs.qgis.org DA: 13 PA: 50 MOZ rangs: 90

  • Count points in polygon (weighted)¶ Description¶ Counts the number of points in each feature of a polygon layer and calculates the mean of the selected field for each feature of the polygon layer
  • These values will be added to the attribute table of the resulting polygon layer.

Point in Polygon in Java Algorithms And Technologies

  • The Punkts iekšā Daudzstūris (PIP) problem is the problem of determining whether a point is any arbitrary polygon
  • This might sound trivial for a simple polygon like a square or a triangle, but gets more complex with more complex polygons like the one in the example below
  • In this post, the even-odd algorithm, also called crossing number algorithm or Jordan’s algorithm (since it can be proven using

Sum Point attribute in Polygons

The alternative in python would be to use a search or update cursor to loop through each feature in the polygon layer, select by location the points within in each feature, get the value of the bird count attribute for each point, sum them and then update a field in the polygon layer - this is straightforward to code but would probably take


Skatīties video: . Trijstūra laukums