ГІС-аналіз для пошуку дублікатів геометрії

У мене є велике формуле, яке містить усі будівлі та будинки міста, в якому я працюю (приблизно 90 000 функцій). Дані будівель / будинків зберігаються інженерами, що займаються геодезичними роботами, і через погану практику та доступ різних геодезистів до цих даних багато будівель / будинків були збережені двічі та відображаються на карті як копії.

Деякі з них точно дублюються (вони з’являються один над іншим), а інші дублюються з проміжком між двома об’єктами (як-от один об’єкт знаходиться всередині іншого - дивіться доданий знімок екрана).

Я хочу очистити ці дані, щоб у мене були тільки правильні будівлі / будинки в місті, тому моє запитання:

Чи є якийсь ГІС-аналіз або SQL-вираз, який я можу запустити, щоб знайти всі скопійовані функції (як точні, так і ті, які знаходяться всередині інших)? У мене є і ArcGIS, і QGIS, тому я відкритий для всіх ваших пропозицій.

у QGIS, плагін Topology Checker може вирішити вашу проблему

Я б використав itertools Python та SearchCursor для дуже ефективного способу пошуку просторових відносин, за якими ви хочете. Ви можете включати методи геометрії overlaps , containsі equalотримати на властивості геометрії.

1. Почніть із створення функції для кращого впорядкування робочого процесу та для повторюваності

   def findOverlaps(x):

2. Відкрийте курсор пошуку, щоб перейти на геометрію окремих функцій

   with arcpy.da.SearchCursor(x, ['OID@', 'SHAPE@']) as cur:

3. використовувати itertools.combinations()для повернення послідовностей елементів із вхідного ітерабельногоcur

   for feature1,feature2 in itertools.combinations(cur, 2):

4. Доступ до властивостей геометрії з наступними методами: equals(), overlaps()і contains(). Вони налаштовані в логічній послідовності - ви можете налаштувати це, щоб відповідати вашим конкретним цілям, якщо це необхідно.

       if feature1[1].equals(feature2[1]):
           print "{} equals {}".format(feature1[0],feature2[0])
       if feature1[1].overlaps(feature2[1]):
           print "{} overlaps {}".format(feature1[0],feature2[0])
       if feature1[1].contains(feature2[1]):
           print "{} contains {}".format(feature1[0],feature2[0])

5. Запустити ...

enter code herefindOverlaps (fc)

import itertools, arcpy

fc = r'C:\path\to\your\fc'

def findOverlaps(x):
    with arcpy.da.SearchCursor(x, ['OID@', 'SHAPE@']) as cur:
        for feature1,feature2 in itertools.combinations(cur, 2):
            if feature1[1].equals(feature2[1]):
                print "{} equals {}".format(feature1[0],feature2[0])
            if feature1[1].overlaps(feature2[1]):
                print "{} overlaps {}".format(feature1[0],feature2[0])
            if feature1[1].contains(feature2[1]):
                print "{} contains {}".format(feature1[0],feature2[0])

findOverlaps(fc)

На скріншоті відображаються різноманітні функції, які перекриваються, перекриваються & однакові та унікальні.

У мене є ідея, що може працювати для вас. Це базуватиметься на деяких припущеннях, але це допоможе звузити список можливих однакових особливостей. Це не був би автоматизованим процесом, але це вимагало б перегляду дублікатів вручну. На підставі коментарів, здається, що автоматизовані інструменти не порівнюють атрибути, тому це допоможе вам не видаляти функції, які невідомо.

Використання ArcMap

(1) Зробіть копію свого формату файлів на випадок, якщо все піде не так.

(2) Додайте стовпчик до свого формату файлів як подвійний.

(3) Обчисліть площу для кожної функції, використовуючи найбільш описовий (найточніший) формат, який ви можете. Щось, де округлення може не бути проблемою.

(4) Запустити підсумок (підсумувати) у цьому стовпчику. Переконайтесь, що ви вибрали унікальний ідентифікатор у підсумку та позначте як перший, так і останній.

(5) У вихідній таблиці шукайте ті записи, де поле рахунку вище 1.

(6a) Перевірте функції вручну та повторіть процес, поки не буде більше дублікатів.

(6b) Ви можете просто створити список цих унікальних ідентифікаторів і видалити функції за допомогою arcpy, але ви маєте шанс, можливо, мати дві унікальні функції з тією ж областю.

Ще одна техніка використання ArcPy

Коли я будував вищезгадану відповідь, я думав про можливість того, що якимось чином кілька авторів цих даних фактично могли використовувати однакові унікальні ідентифікатори для дублюваних функцій. Якщо це так, можливо, вам вдасться знайти дублікати за допомогою циклу в arcpy.

Те, як я б подумав про те, щоб зробити це за допомогою ArcPy, міг би оподатковувати вашу систему і забирати трохи.

(1) Зробіть копію файлу форми (у випадку, якщо це знову)

(2) Додайте новий стовпчик для позначення дублікатів. Щось, що сприймає як 'у' або 'n', або 0 або 1, або що б не працювало.

(3) Створіть список у python для зберігання унікального ідентифікатора.

(4) Запустіть курсор оновлення ( arcpy.UpdateCursor('LAYERNAME')). Кожен запис перевірте ваш список, щоб побачити, чи він містить цей ідентифікатор, і позначте свій стовпець для дублікатів, якщо він є.

myList = []
rows = arcpy.UpdateCursor("layername")
for row in rows:
  if str(row.UniqueIdentifier) in myList:
    #value duplicated
    row.DuplicateColumnName = "y"
  else:
    #not there, add it
    myList.append(row.UniqueIdentifier)
  rows.updateRow(row)

(5) Потім ви можете порівнювати або робити все, що завгодно, із зазначеними стовпцями.

Напевно, є кращі способи цих порівнянь, але я вважаю, що це два, які, на мою думку, повинні працювати або принаймні розпочати роботу.

Редагувати

Виходячи з коментаря elrobis , ви можете використовувати мінімальний обмежуючий прямокутник, щоб ще більше зменшити ймовірність видалення неправильних функцій.

Використовуючи ArcMap, ви можете запустити інструмент " Мінімальна обмежуюча геометрія" в управлінні даними. Перевіривши параметри, я думаю, що найкраще використовувати варіант CONVEX_HULL .

Якщо ви порівнюєте поля MBG_APodX / Y1 , MBG_APod_X / Y2 разом з MBG_Orientation для дублікатів, ви повинні мати можливість добре уявити про дублювані функції. Я б запропонував для порівняння описаний вище метод Summarize . Виберіть одну з вершин (координат) з обмежувального прямокутника, щоб знайти дублікати. Ви можете отримати кілька випадкових "матчів", але як тільки ви додасте в інші вершини плюс орієнтацію, було б досить безпечно зробити ставку, що функції результатів є дублікатами.

Хоча я не використовував його і не зовсім впевнений у результатах цього інструменту, вам може бути легше вивчити отриманий файл файлів, якщо ви використали інструмент Зведена статистика в ArcMap. Схоже, ви можете узагальнити декілька стовпців таким чином, замість одного варіанту моєї колонки.

Я не думаю, що не було б абсолютно автоматизованого способу зробити це, не турбуючись про можливість видалення не дублюючої функції. Ці методи повинні допомогти обмежити кількість функцій, які вам потрібно буде переглянути вручну.

Ви можете зробити це в SQL, використовуючи просторове самостійне з'єднання. Ви не вказуєте, який діалект SQL ви використовуєте, тому цей приклад використовує Postgres / Postgis, але його можна легко адаптувати до Oracle або SQL Server. Припускаючи таблицю, що називається будівлями, з геометрією, що зберігається у стовпчику під назвою geom:

SELECT a.id, b.id from buildings a, buildings b WHERE 
  ST_INTERSECTS(a.geom, b.geom) AND a.id < b.id;

Це знайде перехрестя. Якщо ви хочете загальної рівності, замініть ST_Intersects на ST_Equals. Або просто поєднайте два:

SELECT a.id, b.id from buildings a, buildings b WHERE 
   (ST_INTERSECTS(a.geom, b.geom) OR ST_EQUALS(a.geom, b.geom)) 
   AND a.id < b.id;

Зауважте, що a.id <b.id означає, що ви розглядаєте лише половину випадків при самостійному з'єднанні, що робить його a) швидше і b) дає вам список, який ви можете використовувати для видалення половини полігонів, що перекриваються, не видаляючи їх усіх . Зрозуміло, що це все-таки алгоритм O (n²), але на практиці це буде набагато швидше, якщо у вас є просторовий індекс - це справді загальна вимога для будь-якого нетривіального набору даних.

Можливо, вам доведеться трохи помасажувати це, щоб відповідати визначенню перекриття - ви не хочете видаляти сусідні будинки, які були погано обстежені.

Плагін Topology Checker - хороший інструмент при правильному використанні. Ви все ще повинні мати фундаментальне розуміння своїх даних І вам доведеться вносити "виправлення" вручну. Плагін підкреслить те, що, на його думку, є помилками. Потім ви вирішите вивчити кожен і прийняти відповідне рішення для вас та ваших даних. З 90 000 предметів у вашому шарі, ви можете бути додому до Різдва!