Програмно знаходження багатокутників, які> 90% перекриті іншим шаром векторного багатокутника за допомогою QGIS?

Я намагаюся розібратися, як за допомогою пітона витягти багатокутники в одному векторі, які перекриваються на> 90% іншим вектором. Тоді я хотів би мати вектор / карту, яка відображатиме лише ті багатокутники. На прикладі зображення показані мої шари. Я хочу, щоб усі сірі багатокутники були> 90% червоними.

Мені це потрібно зробити через python (або аналогічно автоматизованими методами). У мене є ~ 1000 карт, щоб обробляти так само.

Наступний код працює в моїй консолі Python QGIS. Він створює шар пам'яті з багатокутниками, які> 90% перекриваються червоними ділянками.

mapcanvas = iface.mapCanvas()

layers = mapcanvas.layers()

#for polygon_intersects
feats_lyr1 = [ feat for feat in layers[0].getFeatures() ]

#for xwRcl
feats_lyr2 = [ feat for feat in layers[1].getFeatures() ]

selected_feats = []

for i, feat1 in enumerate(feats_lyr1):
    area1 = 0
    area2 = 0
    for j, feat2 in enumerate(feats_lyr2):
        if feat1.geometry().intersects(feat2.geometry()):
            area = feat1.geometry().intersection(feat2.geometry()).area()
            print i, j, area, feat2.attribute('class')
            if feat2.attribute('class') == 1:
                area1 += area
            else:
                area2 += area
    crit = area1/(area1 + area2)
    print crit
    if crit > 0.9:
        selected_feats.append(feat1)

epsg = layers[0].crs().postgisSrid()

uri = "Polygon?crs=epsg:" + str(epsg) + "&field=id:integer""&index=yes"

mem_layer = QgsVectorLayer(uri,
                           "mem_layer",
                           "memory")

prov = mem_layer.dataProvider()

for i, feat in enumerate(selected_feats):
    feat.setAttributes([i])

prov.addFeatures(selected_feats)

QgsMapLayerRegistry.instance().addMapLayer(mem_layer)

Я спробував код із цими двома векторними шарами:

Після запуску коду на консолі Python QGIS для підтвердження результатів були надруковані індекси i, j задіяних функцій, ділянок перетину, атрибут поля в полігонах_інтерсектах (1 для червоних областей та 2 для сірих областей) та критерій перекриття .

0 0 9454207.56892 1
0 1 17429206.7906 2
0 2 10326705.2376 2
0 4 40775341.6814 1
0 5 26342803.0964 2
0 7 11875753.3216 2
0.432253120382
1 6 1198411.02558 2
1 7 1545489.96614 2
1 10 27511427.9909 1
0.90930850584
2 7 750262.940888 2
2 8 12012343.5859 1
0.941213972294
3 6 23321277.5158 2
0.0

Створений шар пам'яті (зелені функції) можна спостерігати на наступному зображенні. Це було як очікувалося.

Тут рішення, яке не потребує python.

Додайте новий віртуальний шар із запитом:

WITH r AS (
SELECT 
    Basins800.rowid AS idGray, 
    area(Basins800.geometry) AS areaGray, 
    area(Intersection(Basins800.geometry, Severity.geometry)) AS aeraInter, 
    Basins800.geometry AS geomGray 
  FROM Basins800, Severity
)

SELECT *, areaInterSum/areaGray  AS overlap , geomGray 
    FROM (
        SELECT 
           idGray, 
           areaGray, 
           sum(areaInter) AS areaInterSum, 
           geomGray 
        FROM r 
        GROUP BY idGray) 
     WHERE areaInterSum/areaGray > 0.9

З:

• Basins800 як ваш шар, який потрібно фільтрувати із сірими багатокутниками

• Важкість: ваш червоний шар перекривається.

В результаті вийде новий шар, у якому лише всі сірі плоскігони> 90% перекриваються червоними багатокутниками, з новим полем, що містить відсотки перекриття.

Сподіваюся, це працює. Я можу додати більше деталей запиту, якщо це потрібно.

Примітка: Ваші дані містять дуже малі багатокутники (що надходять від вашої растрової обробки та відповідають растровому пікселю (на малюнку ми можемо побачити 4 полігони, але є ще 25 малих полігонів). Це робить запит дуже повільним для виконання (функція перетину) генерує одну функцію для кожної пари функцій з двох шарів).

Переглянувши посилання на формати Severity та Basins800 , я міг зрозуміти необхідний геопроцес. Я змінив код у:

Програмно знаходження багатокутників, які> 90% перекриті іншим шаром векторного багатокутника за допомогою QGIS?

для отримання цього:

mapcanvas = iface.mapCanvas()

layers = mapcanvas.layers()

#for Severity
feats_lyr1 = [ feat for feat in layers[0].getFeatures() ]

#for Basins800
feats_lyr2 = [ feat for feat in layers[1].getFeatures() ]

selected_feats = []

print "processing..."

for i, feat1 in enumerate(feats_lyr1):
    for j, feat2 in enumerate(feats_lyr2):
        if feat1.geometry().intersects(feat2.geometry()):
            area1 = feat1.geometry().intersection(feat2.geometry()).area()
            area2 = feat1.geometry().area()
            print i, j, area1, area2
    crit = area1/area2
    print crit
    if crit > 0.9:
        selected_feats.append(feat1)

epsg = layers[0].crs().postgisSrid()

uri = "Polygon?crs=epsg:" + str(epsg) + "&field=id:integer""&index=yes"

mem_layer = QgsVectorLayer(uri,
                           "mem_layer",
                           "memory")

prov = mem_layer.dataProvider()

for i, feat in enumerate(selected_feats):
    feat.setAttributes([i])

prov.addFeatures(selected_feats)

QgsMapLayerRegistry.instance().addMapLayer(mem_layer)

Після запуску коду за допомогою цих файлів форм на консолі Python QGIS за кілька хвилин я отримав подібний результат, як і Pierma ; де шар пам'яті мав 31 функцію (різну з 29 полігонів, отриманих ним).

Я не збираюся налагоджувати результати, оскільки є 1901 * 3528 = 6706728 взаємодій для функцій. Однак код виглядає багатообіцяючим.