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Dissoudre des polygones en fonction d'attributs avec Python (shapely, fiona) ?

Dissoudre des polygones en fonction d'attributs avec Python (shapely, fiona) ?


J'ai essayé de créer une fonction qui fait essentiellement la même chose que la fonction "dissoudre" de QGIS. Je pensais que ce serait super facile mais bon apparemment non. Donc, d'après ce que j'ai rassemblé, l'utilisation de fiona avec galbe devrait être la meilleure option ici. Je viens de commencer à jouer avec les fichiers vectoriels, donc ce monde est assez nouveau pour moi et pour python également.

Pour ces exemples, je travaille avec un fichier de formes de comté fondé ici http://tinyurl.com/odfbanu Voici donc quelques morceaux de code que j'ai rassemblés mais je ne trouve pas de moyen de les faire fonctionner ensemble

Pour l'instant ma meilleure méthode est la suivante basée sur : https://sgillies.net/2009/01/27/a-more-perfect-union-continued.html. Cela fonctionne bien et j'obtiens une liste des 52 états en tant que géométrie Shapely. N'hésitez pas à commenter s'il existe une manière plus simple de faire cette partie.

depuis osgeo import ogr depuis shapely.wkb import charges depuis numpy import asarray depuis shapely.ops import cascaded_union ds = ogr.Open('counties.shp') layer = ds.GetLayer(0) #créer une liste d'identifiants d'états uniques à capable de les parcourir plus tard STATEFP_list = [] for i in range(0 , layer.GetFeatureCount()) : feature = layer.GetFeature(i) statefp = feature.GetField('STATEFP') STATEFP_list.append(statefp) STATEFP_list = set(STATEFP_list) #Créer une liste de polygones fusionnés = états #à écrire dans le fichier polygones = [] #faire la dissolution réelle basée sur STATEFP #et ajouter des polygones pour i dans STATEFP_list : county_to_merge = [] layer.SetAttributeFilter(" STATEFP = '%s'" %i ) #Je ne sais pas trop pourquoi "while 1" mais cela fonctionne tandis que 1: f = layer.GetNextFeature() si f est None : break g = f.geometry() county_to_merge.append (loads(g.ExportToWkb())) u = cascaded_union(county_to_merge) polygons.append(u) #Et maintenant je suis totalement coincé, je ne sais pas comment écrire #cette liste de géométrie harmonieuse dans un sh apefile en utilisant les # mêmes propriétés que ma source.

Donc, l'écriture n'est vraiment pas simple d'après ce que j'ai vu, je veux vraiment juste le même fichier de formes uniquement avec le pays se dissoudre en états, je n'ai même pas besoin de beaucoup de la table attributaire mais je suis curieux de voir comment vous pouvez passer de la source au nouveau fichier de formes créé.

J'ai trouvé de nombreux morceaux de code pour écrire avec fiona mais je n'arrive jamais à le faire fonctionner avec mes données. Exemple de Comment écrire des géométries Shapely dans des fichiers de formes ? :

from shapely.geometry import mapping, Polygon import fiona # Voici un exemple Shapely geometry poly = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1), (0, 0)]) # Définir un polygone géométrie de l'entité avec un schéma d'attribut = { 'geometry': 'Polygon', 'properties': {'id': 'int'}, } # Écrire un nouveau Shapefile avec fiona.open('my_shp2.shp', 'w' , 'ESRI Shapefile', schema) as c: ## S'il y a plusieurs géométries, mettez la boucle "for" ici c.write({ 'geometry': mapping(poly), 'properties': {'id': 123 }, })

Le problème ici est de savoir comment faire de même avec une liste de géométrie et comment recréer les mêmes propriétés que la source.


La question concerne Fiona et Shapely et l'autre réponse utilisant GeoPandas nécessite de connaître également les Pandas. De plus, GeoPandas utilise Fiona pour lire/écrire des fichiers de formes.

Je ne remets pas en cause ici l'utilité de GeoPandas, mais vous pouvez le faire directement avec Fiona en utilisant le module standard itertools, notamment avec la commande groupby ("En un mot, groupby prend un itérateur et le décompose en sous-itérateurs en fonction des changements dans la "clé" de l'itérateur principal. Ceci se fait bien sûr sans lire l'itérateur source entier en mémoire", itertools.groupby).

Shapefile original coloré par le champ STATEFP

de shapely.geometry import shape, mappage de shapely.ops import unary_union import fiona import itertools avec fiona.open('cb_2013_us_county_20m.shp') en entrée : # préserve le schéma du shapefile original, y compris le crs meta = input.meta avec fiona.open('dissolve.shp', 'w', **meta) en sortie : # groupby regroupe les éléments consécutifs d'un itérable qui ont la même clé, vous devez donc d'abord trier les caractéristiques par le champ 'STATEFP' e = trié (entrée, key=lambda k: k['properties']['STATEFP']) # grouper par le champ 'STATEFP' pour la clé, grouper dans itertools.groupby(e, key=lambda x:x['properties'] ['STATEFP']): properties, geom = zip(*[(feature['properties'],shape(feature['geometry'])) pour feature in group]) # écrivez la fonctionnalité, calculant l'unary_union des éléments dans le groupe avec les propriétés du premier élément du groupe output.write({'geometry': mapping(unary_union(geom)), 'properties': properties[0]})

Résultat


Je recommande fortement GeoPandas pour traiter un large éventail de fonctionnalités et effectuer des opérations en masse.

Il étend les cadres de données Pandas et utilise des formes élégantes sous le capot.

de geopandas import GeoSeries, GeoDataFrame # définissez vos répertoires et noms de fichiers dir_input = '/path/to/your/file/' name_in = 'cb_2013_us_county_20m.shp' dir_output = '/path/to/your/file/' name_out = 'states .shp' # créer un dictionnaire états = {} # ouvrir votre fichier avec geopandas counties = GeoDataFrame.from_file(dir_input + name_in) for i in range(len(counties)): state_id = counties.at[i, 'STATEFP'] county_geometry = counties.at[i, 'geometry'] # si l'état de l'entité n'existe pas encore, créez-le et attribuez une liste si state_id n'est pas dans les états : états[state_id] = [] # ajoutez l'entité à la liste des features states[state_id].append(county_geometry) # crée un geodataframe geopandas, avec des colonnes pour l'état et la géométrie states_dissolved = GeoDataFrame(columns=['state', 'geometry'], crs=counties.crs) # itérez votre dictionnaire pour l'état , county_list dans states.items() : # créer une géosérie à partir de la liste des entités geometry = GeoSeries(county_list) # utiliser unary_union pour les joindre, donc ret polygone ou multi-polygone geometry = geometry.unary_union # définissez vos valeurs d'état et de géométrie states_dissolved.set_value(state, 'state', state) states_dissolved.set_value(state, 'geometry', geometry) # enregistrez dans le fichier states_dissolved.to_file( dir_output + name_out, driver="ESRI Shapefile")

En guise d'addendum à la réponse de @gene, j'avais besoin de dissoudre plus d'un champ, j'ai donc modifié son code pour gérer plusieurs champs. Le code ci-dessous utilise opérateur.itemgetter pour regrouper par plusieurs champs :

# Modifié à partir de /a/150001/2856 à partir de shapely.geometry import shape, mappage à partir de shapely.ops import unary_union import fiona import itertools from operator import itemgetter def dissolve(input, output, fields): avec fiona.open(input) comme entrée : avec fiona.open(output, 'w', **input.meta) en sortie: grouper = itemgetter(*fields) key = lambda k: grouper(k['properties']) pour k, group in itertools.groupby (sorted(input, key=key), key): properties, geom = zip(*[(feature['properties'], shape(feature['geometry'])) pour feature in group]) output.write({ 'geometry': mapping(unary_union(geom)), 'properties': properties[0]}) if __name__ == '__main__': dissolve('input.shp', 'input_dissolved.shp', ["FIELD1", " CHAMP2", "CHAMP"))

Dissoudre des polygones en fonction d'attributs avec Python (shapely, fiona) ? - Systèmes d'information géographique

github-actions publié ce 28 février 2021

GeoPandas 0.9.0 propose une longue liste de nouvelles fonctionnalités, améliorations et corrections de bugs, voir la liste complète ci-dessous. De plus, il existe de nombreux améliorations de la documentation et un site web restylé et restructuré avec un nouveau logo (#1564, #1579, #1617, #1668, #1731, #1750, #1757, #1759).

Nouvelles fonctionnalités et améliorations :

  • La fonction geopandas.read_file accepte désormais des objets de type fichier plus généraux (par exemple, les objets de fichier ouvert fsspec). Il reconnaîtra désormais également automatiquement les fichiers compressés (#1535).
  • La méthode GeoDataFrame.plot() permet désormais d'accéder à la fonctionnalité de traçage des pandas pour les colonnes non géométriques, soit en utilisant le mot-clé kind soit la méthode accesseur (par exemple gdf.plot(kind="bar") ou gdf.plot.bar( ) ) (#1465).
  • Nouvelles méthodes from_wkt() , from_wkb() , to_wkt() , to_wkb() pour GeoSeries pour construire une GeoSeries à partir de géométries en représentation WKT ou WKB, ou pour convertir une GeoSeries en pandas Seriew avec des valeurs WKT ou WKB (#1710).
  • Nouvel attribut GeoSeries.z pour accéder aux coordonnées z des géométries de point (similaires aux attributs .x et .y existants) (#1773).
  • La méthode to_crs() gère désormais les valeurs manquantes (#1618).
  • Prise en charge de la nouvelle fonctionnalité .attrs des pandas (#1658).
  • La méthode dissolve() permet désormais de dissoudre par aucune colonne ( by=None ) pour créer une union de toutes les géométries (GeoDataFrame à une seule ligne) (#1568).
  • Nouvelle méthode estimate_utm_crs() sur GeoSeries/GeoDataFrame pour déterminer l'UTM CRS en fonction des bornes (#1646).
  • GeoDataFrame.from_dict() accepte désormais les mots-clés géométrie et crs (#1619).
  • GeoDataFrame.to_postgis() et geopandas.read_postgis() prennent désormais en charge à la fois le moteur sqlalchemy et les objets de connexion (#1638).
  • La méthode GeoDataFrame.explode() permet désormais d'exploser en fonction d'une colonne non géométrique, en utilisant l'implémentation pandas (#1720).
  • Amélioration des performances de GeoDataFrame/GeoSeries.explode() lors de l'utilisation du backend PyGEOS (#1693).
  • Les méthodes d'opération binaire et de prédicat (par exemple intersection() , intersects() ) ont un nouveau mot-clé align qui permet éventuellement de ne pas s'aligner sur l'index avant d'effectuer l'opération avec align=False (#1668).
  • La méthode GeoDataFrame.dissolve() prend désormais en charge tous les mots-clés pertinents de groupby() , c'est-à-dire les mots-clés level , sort , Observed et dropna (#1845).
  • La fonction geopandas.overlay() accepte désormais make_valid=False pour sauter l'étape afin de s'assurer que les géométries d'entrée sont valides à l'aide de buffer(0) (#1802).
  • La méthode GeoDataFrame.to_json () a obtenu un mot-clé drop_id pour éventuellement ne pas écrire l'index du GeoDataFrame en tant que champ "id" dans le JSON résultant (#1637).
  • Un nouveau mot-clé d'aspect dans les méthodes de traçage pour permettre éventuellement de conserver l'aspect d'origine (#1512)
  • Un nouveau mot-clé d'intervalle dans le groupe legend_kwds de la méthode plot() pour contrôler l'apparence des étiquettes de légende lors de l'utilisation d'un schéma de classification (#1605).
  • L'index spatial d'une GeoSeries (accessible avec l'attribut sindex) est maintenant stocké sur le tableau sous-jacent. Cela garantit que l'index spatial est préservé dans davantage d'opérations lorsque cela est possible, et que plusieurs colonnes géométriques d'un GeoDataFrame peuvent chacune avoir un index spatial (#1444).
  • Ajout d'un attribut has_sindex sur le GeoSeries/GeoDataFrame pour vérifier si un index spatial a déjà été initialisé (#1627).
  • Les utilitaires de test geopandas.testing.assert_geoseries_equal() et assert_geodataframe_equal() ont désormais un mot-clé normalize (False par défaut) pour normaliser les géométries avant de comparer l'égalité (#1826). Ces fonctions donnent désormais également un message d'erreur plus informatif en cas d'échec (#1808).

Dépréciations et notes de compatibilité :

  • L'attribut is_ring renvoie actuellement True pour les polygones. À l'avenir, ce sera Faux (#1631). De plus, commencez à le vérifier pour les LineStrings et les LinearRings (au lieu de toujours renvoyer False).
  • Le mot-clé objects obsolète dans la méthode intersection() de l'objet d'index spatial GeoDataFrame/GeoSeries.sindex a été supprimé (#1444).
  • Correction de la régression dans la méthode plot() provoquant une erreur avec des géométries vides (#1702, #1828).
  • Corrigez geopandas.overlay() pour préserver les géométries du type correct qui sont imbriquées dans une GeometryCollection à la suite de l'opération de superposition (#1582). De plus, un avertissement sera désormais émis si des géométries de type différent sont supprimées du résultat (#1554).
  • Corrige la répétition d'une GeoSeries vide pour ne pas afficher d'avertissements parasites (#1673).
  • Corrigez le .crs pour les GeoDataFrames vides (#1560).
  • Corrigez geopandas.clip pour conserver le nom de colonne de géométrie correct (#1566).
  • Correction d'un bug dans la méthode plot() lors de l'utilisation de legend_kwds avec plusieurs sous-parcelles (#1583)
  • Correction d'un avertissement parasite avec le mot-clé missing_kwds de la méthode plot() lorsqu'il n'y a pas de zones avec des données manquantes (#1600).
  • Corrigez la méthode plot() pour aligner correctement les valeurs transmises au mot-clé de colonne en tant que série pandas (#1670).
  • Correction d'un bug dans le traçage des MultiPoints lors du passage des valeurs pour déterminer la couleur (#1694)
  • La méthode rename_geometry() génère désormais un message d'erreur plus informatif lorsqu'un nom de colonne en double est utilisé (#1602).
  • Correction de la méthode exploser () pour préserver le CRS (#1655)
  • Corrigez la méthode GeoSeries.apply() pour accepter à nouveau le mot-clé convert_dtype pour être cohérent avec les pandas (#1636).
  • Corrigez GeoDataFrame.apply() pour préserver le CRS lorsque cela est possible (#1848).
  • Correction d'un bug dans le test de confinement en tant que geom dans la géosérie (#1753).
  • La méthode shift() d'un GeoSeries/GeoDataFrame préserve désormais le CRS (#1744).
  • La fonctionnalité PostGIS IO cite désormais les noms de table pour s'assurer qu'elle fonctionne avec des noms sensibles à la casse (#1825).
  • Corrige le constructeur GeoSeries sans passer de données mais seulement un index (#1798).

Remarques sur les dépendances (facultatives) :

  • GeoPandas 0.9.0 a abandonné la prise en charge de Python 3.5. De plus, les versions minimales requises sont pandas 0.24, numpy 1.15 et shapely 1.6 et fiona 1.8.
  • Le package descartes n'est plus nécessaire pour tracer des polygones. Cette fonctionnalité est désormais incluse par défaut dans GeoPandas lui-même, lorsque matplotlib est disponible (#1677).
  • Fiona n'est désormais importée que lorsqu'elle est utilisée dans read_file / to_file . Cela signifie que vous pouvez désormais forcer l'installation de geopandas sans l'installation de fiona (bien que ce soit toujours une exigence par défaut) (#1775).
  • Compatibilité avec le prochain Shapely 1.8 (#1659, #1662, #1819).

Remerciements

Merci à tous ceux qui ont contribué à cette sortie !
Au total, 29 personnes ont contribué aux correctifs de cette version. Les personnes avec un "+" par leurs noms ont contribué un patch pour la première fois.


Dissoudre les points en fonction des valeurs de champ ET de la proximité

J'ai une couche de points de 20 000 points, je veux dissoudre les points en fonction de l'une des valeurs de champ. Cependant, je ne veux pas que les points se dissolvent ensemble s'ils sont trop éloignés les uns des autres. Fondamentalement, je veux combiner les points qui ont la même valeur de champ mais qui sont également à proximité les uns des autres.

Voici une image pour référence. Ces 4 points ont la même valeur de champ sur laquelle je suis en train de dissoudre. Lorsque je lance un fondu sur le calque, ces 4 points deviennent donc 1 élément multi-points après le fondu. Cependant, en raison de leur distance, j'en ai besoin comme 2 entités multi-points. Je ne vois pas d'outils qui le fassent directement, des idées ?

Cela ressemble à une analyse de regroupement. Comme dans vous devez d'abord exécuter cela, ce qui permettra à la fois une évaluation de proximité et d'attribut pour regrouper les points, puis vous pourrez dissoudre en fonction de cela.

Mais je soupçonne que vous allez rencontrer des problèmes avec ce que vous essayez de faire. Supposons qu'une rangée entière de points ait le même attribut, mais que les deux extrémités soient suffisamment éloignées pour que vous ne vouliez pas qu'elles soient liées l'une à l'autre. Et maintenant? Toute la rangée est jointe parce qu'elle est à proximité du point central ? Chaque extrémité s'accroche vers le milieu jusqu'à ce qu'elles se rencontrent ? Votre limite de proximité peut-elle être étendue par la nature de la croissance du groupe (car dans tous ces points sont à moins de x de au moins un autre dans le groupe local mais aucun d'entre eux n'est supérieur à x de tous autre points)?

À un moment donné, vous vous retrouverez forcément dans un cas où un point donné est proche de deux autres ou plus et il y aura plusieurs façons, qui répondent toutes à vos critères, de les regrouper.


Gfyuki

Étant donné que les géopandas ne peuvent pas effectuer de superposition/intersection avec des lignes, j'ai trouvé une solution de contournement :

Mais ça ne me permet pas car il y a les géométries vides sont GeometryCollections.

J'ai essayé de filtrer, mais ça ne marche pas.

Étant donné que les géopandas ne peuvent pas effectuer de superposition/intersection avec des lignes, j'ai trouvé une solution de contournement :

Mais ça ne me permet pas car il y a les géométries vides sont GeometryCollections.

J'ai essayé de filtrer, mais ça ne marche pas.

Étant donné que les géopandas ne peuvent pas effectuer de superposition/intersection avec des lignes, j'ai trouvé une solution de contournement :

Mais ça ne me permet pas car il y a les géométries vides sont GeometryCollections.

J'ai essayé de filtrer, mais ça ne marche pas.

Étant donné que les géopandas ne peuvent pas effectuer de superposition/intersection avec des lignes, j'ai trouvé une solution de contournement :

Mais ça ne me permet pas car il y a les géométries vides sont GeometryCollections.

J'ai essayé de filtrer, mais ça ne marche pas.


Dissoudre des polygones basés sur des attributs avec Python (shapely, fiona) ? - Systèmes d'information géographique

Il s'agit de la première partie du premier volet d'une nouvelle série de blogs sur les technologies spatiales Open-Source. Le premier arrêt de cette visite est une bibliothèque Python appelée GeoPandas.

Qu'est-ce que GeoPandas ?

Avant GeoPandas, il y avait bien sûr Pandas, la bibliothèque Python adorablement nommée mais très puissante de structure de données et d'outils d'analyse. Pandas est "l'Excel de Python". Son type d'objet principal est le DataFrame, que je considère comme une table de base de données abstraite, ou une feuille de calcul - vous pouvez faire des choses comme créer des requêtes, indexer vos données, effectuer des regroupements et des agrégations et joindre des tables, c'est-à-dire tout ce bon , mais juste dans un environnement python.

Bien sûr, toutes ces fonctions sont très utiles lorsque vous travaillez avec des données spatiales (je me souviens même d'avoir ajouté Pandas à ArcGIS 10.1 à la main en 2015 pour l'utiliser dans un script de boîte à outils). La seule chose qui manquait à Pandas était le typage des données spatiales, de la même manière que PostGIS manquait à PostgreSQL.

C'est ce que fait GeoPandas - il étend le DataFrame Pandas standard avec des typages spatiaux. L'avantage d'avoir des saisies directement sur votre objet de données est que vous pouvez utiliser un ensemble standard de méthodes et de propriétés pour chaque type. Fondamentalement, GeoPandas ajoute une colonne de géométrie au DataFrame, similaire à la colonne "geom" de PostGIS. Cette colonne de géométrie contient des géométries Shapely (Shapely est une bibliothèque Python avec des types et des opérations de géométrie), ce qui signifie que nous pouvons accéder à toutes les propriétés et méthodes disponibles pour les objets Shapely directement sur le DataFrame, voire la fonctionnalité elle-même. Par exemple, nous pouvons obtenir le CRS de la couche en accédant à sa propriété `crs`, ou créer un tampon simplement en appelant la méthode `buffer()`, directement sur l'objet GeoDataFrame.

En plus de cette fonction principale, GeoPandas ajoute également quelques outils communs utiles au package pour aider à améliorer un peu l'offre, y compris la lecture/écriture de formats de fichiers spatiaux directement dans/depuis GeoDataFrames à l'aide de la bibliothèque Fiona. Il ajoute également le traçage (c'est-à-dire la génération de sorties de carte) avec Descartes et Matplotlib.

La somme de ces parties est une expérience très « pythonique » et conviviale, qui fournit un ensemble d'outils de base utiles pour travailler avec vos données spatiales, voire générer des sorties de cartes et de données, le tout directement dans un environnement Python open source. Je dirai que les DataFrames, aussi bons soient-ils, peuvent prendre un peu de temps à comprendre, mais c'est du temps bien dépensé. Ma seule autre "critique" est que toutes les méthodes et propriétés Shapely n'ont pas encore été liées au GeoDataFrame, mais comme nous le voyons dans les exemples à venir, nous pouvons contourner ce problème.

Incidemment, la puissance de Pandas n'est pas passée inaperçue par ESRI, qui, depuis ArcGIS version 10.4, a également intégré la bibliothèque Pandas dans ses versions arcpy. Ils ont implémenté essentiellement le même principe que le GeoDataFrame (c'est-à-dire l'ajout d'un typage spatial aux DataFrames), mais lui ont donné le titre plus pragmatique de « Spatially Enabled DataFrame » (SEDF). Il convient de noter cependant qu'ArcGIS 10.4 a été publié en février 2016, tandis que le premier commit dans le référentiel GeoPandas sur github était de retour en juin 2013. Je dirais que cela vaut à GeoPandas le titre d'OG ("Original GIS") juste et carré .

Exemple de travail, partie 1

L'exemple que j'ai choisi est basé sur un flux de travail réel que j'ai utilisé pour un travail l'année dernière. J'ai simplifié des parties du flux de travail par souci de concision, mais les sorties dont j'avais besoin étaient deux ensembles de données :

  1. un ensemble d'adresses sous forme de points, et
  2. un ensemble de rectangles de délimitation minimum pivotés de codes postaux qui se situent à l'intérieur ou touchent la frontière de Victoria.

Et j'avais besoin que les deux tables soient joignables sur la valeur du code postal.

Dans la partie 1, ci-dessous, nous sélectionnerons les codes postaux et les enregistrerons dans un fichier de formes, puis dans la partie 2, nous générerons des points aléatoires et des cadres de délimitation pivotés, et les joindrons.

Une note rapide - Je ne vais pas passer en revue la configuration de l'environnement dans ce blog, mais vous pouvez consulter les étapes que j'ai suivies [[ ici ]].

Et vous pouvez télécharger le référentiel git ici, puis suivez les instructions du fichier readme pour procéder à la configuration.


2 réponses 2

Juste une supposition ici, mais un moyen de se passer d'artefacts pourrait être la conformité du maillage :

en bref, couler votre maillage B sur votre maillage A, facile à mettre en œuvre avec des plans morphés mais pourrait être un tout autre problème avec des maillages fermés.

Ce que vous devez faire est de créer une fonction qui approximera les nouvelles coordonnées du point sur la base d'un ensemble de points (comme vous avez un plus grand nombre avec le maillage A) et remappera le point, tuera les triangles, recréera les triangles les normales puis interpolez.

EDIT : l'un des moyens simples de le faire serait d'approximer la nouvelle position de base basée sur le même indice de sommet que celui du maillage A ex :

Maillage A 20 sommets Maillage B 10 sommets

Tuer les triangles du maillage B Définir les sommets du maillage B dans l'index Ordre en utilisant par ex :

Recréez les triangles dans l'ordre de l'index ou avec un algo fait maison correspondant à la forme du maillage. puis interpolez les sommets du maillage B au fil du temps jusqu'à ce qu'il corresponde à l'état souhaité

AVERTISSEMENT : Si vos nombres de mailles sont trop éloignés, bien sûr, vous aurez des résultats étranges, essayez de rechercher Tesselation puis de rendre votre maillage avec moins de poly conforme à celui avec plus de poly sans être "en fait" obligé de garder exactement le même nombre de sommets lorsque vous créez vos maillages.

Un mélange d'algorithme de tesselation et d'approximation pourrait faire l'affaire, je crois


À propos de cette classe

Intéressé à apprendre à créer visualisations spatiales animées dans Python? Vous voulez l'apprendre sur l'exemple de la Épidémie de coronavirus Covid-19 se répandre dans une vraie ville avec un vrai jeu de données sur la mobilité humaine ? Alors ce cours est fait pour vous !

Vous apprendrez à utiliser Python de base (3 ou supérieur) pour modéliser l'épidémie de Covid-19 se propageant dans une ville, faites l'analyse des données de données réelles de mobilité urbaine, faire des simulations de l'épidémie en Carnets Jupyter, et créez de belles visualisations animées complexes sur un plan de la ville.

Toutes les données et Jupyter Notebooks avec le code pour ce projet sera fourni pour un expérience d'apprentissage immersive.

Covid-19 est un excellent exemple de cas pour apprendre à utiliser Python pour l'analyse spatiale et la visualisation. Après avoir terminé ce cours, vous serez en mesure d'appliquer les techniques de ce cours à de nombreux autres types de projets traitant de l'analyse et de la visualisation de données spatiales.

En supposant juste une familiarité de base avec Python numpy et matplotlib bibliothèques, nous allons pas à pas utiliser des données réelles de mobilité urbaine pour modéliser, simuler et visualiser la propagation de l'épidémie en milieu urbain. En chemin, vous apprendrez de nombreuses astuces et astuces pour améliorer vos compétences en codage Python et créer des visualisations de données encore plus convaincantes et complexes.

Ce cours est un cours pratique, en vous assurant de pouvoir appliquer immédiatement les compétences acquises à vos propres projets. L'acquis modélisation spatiale, visualisation de données, et science des données spatiales compétences seront un ajout précieux à votre boîte à outils de science des données.

Je serai là pour vous tout au long de ce voyage pour toutes questions et doutes, alors n'hésitez pas à vous lancer et à vivre une expérience réussie et satisfaisante !


Dissoudre des polygones basés sur des attributs avec Python (shapely, fiona) ? - Systèmes d'information géographique

FREEWAT (outils logiciels gratuits et open source pour la gestion des ressources en eau) est un projet HORIZON 2020 financé par la Commission européenne dans le cadre de l'appel WATER INNOVATION: BOOSTING ITS VALUE FOR EUROPE. Le résultat principal de FREEWAT est un environnement de modélisation SIG open source et du domaine public (la plate-forme FREEWAT) pour la simulation de la quantité et de la qualité de l'eau dans les eaux de surface et souterraines avec un module intégré de gestion et de planification de l'eau. L'environnement de modélisation est conçu comme un plugin composite dans QGIS v2.X. Il comprend des outils pour l'analyse, l'interprétation et la visualisation des données hydrogéologiques et hydrochimiques et des problèmes de qualité, en se concentrant également sur l'analyse avancée des séries chronologiques. Il interface des modèles liés au cycle hydrologique et à la gestion des ressources en eau : modèles d'écoulement, modèles de transport, modèles de croissance des cultures, modèles de gestion et d'optimisation. Et il contient des outils pour effectuer l'étalonnage du modèle, l'analyse de sensibilité et les quantifications d'incertitude. Enfin, quelques outils supplémentaires sont présents pour les opérations générales du SIG pour préparer les données d'entrée, et les fonctionnalités de post-traitement (module OAT – Outil d'observation et d'analyse).

CLASSE : STATUT PUBLIC : CONFIRMÉ CATÉGORIES : URL géospatiale : https:/fosdem.org/2018/schedule/2018/schedule/event/geo_freewat/ LOCATION : AW1.126 ATTENDEEROLE=REQ-PARTICIPANTCUTYPE=INDIVIDUALCN="Pieter Jan Haest":invalid :nomail END:VEVENT BEGIN:VEVENT METHOD:PUBLISH UID:[email protected]@fosdem.org TZID:Europe-Brussels DTSTART:20180204T093000 DTEND:20180204T100000 SUMMARY:Stations de vélos en libre-service : profilage et prévision de disponibilité DESCRIPTION :

Cette présentation présentera une analyse exploratoire des données sur les stations de vélos en libre-service dans deux villes françaises (Lyon et Bordeaux).

Mots-clés : Data Science, Prédiction, Machine Learning, Python, Open Data, SIG

CLASSE : STATUT PUBLIC : CONFIRMÉ CATÉGORIES : URL géospatiale : https:/fosdem.org/2018/schedule/2018/schedule/event/geo_bicycle/ LOCATION : AW1.126 ATTENDEEROLE=REQ-PARTICIPANTCUTYPE=INDIVIDUALCN="Raphaël Delhome":invalid : nomail END:VEVENT BEGIN:VEVENT METHOD:PUBLISH UID:[email protected]@fosdem.org TZID:Europe-Brussels DTSTART:20180204T100000 DTEND:20180204T103000 SUMMARY:Pronto Raster: Une bibliothèque C++ pour Map Algebra DESCRIPTION:

La bibliothèque Pronto Raster est une bibliothèque C++ pour les opérations d'algèbre cartographique. Map Algebra est un cadre conceptuel établi de longue date pour l'analyse de données géographiques. Il s'agit d'un cadre polyvalent et hautement générique, classant les opérations locales, focales et zonales. Cependant, les bibliothèques et outils existants qui implémentent les opérations d'algèbre cartographique ne sont pas aussi génériques et au lieu d'un ensemble limité de fonctions spécifiques. La bibliothèque Pronto Raster vise à surmonter cela et fournit un cadre de calcul efficace qui permet une mise en œuvre efficace des opérations locales, focales et zonales à l'aide de fonctions spécifiées par l'utilisateur.

La bibliothèque utilise GDAL pour accéder et écrire des données raster. Un concept central de la bibliothèque est le Raster, qui est essentiellement une plage qui parcourt les cellules dans un raster de valeurs. Les opérations focales et zonales principales produisent des modèles d'expression qui modélisent le concept Raster. Par conséquent, le résultat des opérations zonales ou focales sur un ou plusieurs rasters est un autre raster qui ne contient pas de données en soi mais fait référence aux données dans les rasters d'entrée et combine les données paresseusement une fois que le raster de résultat est itéré. Il devient ainsi possible de combiner et d'imbriquer des opérations sur des rasters sans créer de fichiers temporaires. Un avantage supplémentaire est qu'il est trivial d'appliquer des fonctions pour ne calculer qu'une sous-section du Raster de sortie, ce qui rend la bibliothèque très propice à une parallélisation future.

CLASSE : STATUT PUBLIC : CONFIRMÉ CATÉGORIES : URL géospatiale : https:/fosdem.org/2018/schedule/2018/schedule/event/geo_blink/ LOCATION : AW1.126 ATTENDEEROLE=REQ-PARTICIPANTCUTYPE=INDIVIDUALCN="Alex Hagen-Zanker": invalid:nomail END:VEVENT BEGIN:VEVENT METHOD:PUBLISH UID:[email protected]@fosdem.org TZID:Europe-Brussels DTSTART:20180204T103000 DTEND:20180204T110000 SUMMARY:GDAL Trucs et astuces DESCRIPTION :

J'ai beaucoup appris sur l'utilisation de GDAL au fil des ans chez Planet, de la gestion de l'installation à son utilisation en Python et à un cas d'utilisation moderne avec des GeoTIFF optimisés pour le cloud

CLASSE : STATUT PUBLIC : CONFIRMÉ CATÉGORIES : URL géospatiale : https:/fosdem.org/2018/schedule/2018/schedule/event/geo_gdal/ LOCATION : AW1.126 ATTENDEEROLE=REQ-PARTICIPANTCUTYPE=INDIVIDUALCN="Jeremy Mayeres":invalid : nomail END:VEVENT BEGIN:VEVENT METHOD:PUBLISH UID:[email protected]@fosdem.org TZID:Europe-Brussels DTSTART:20180204T110000 DTEND:20180204T113000 SUMMARY:GRASS GIS in the sky DESCRIPTION:

GRASS GIS contient des outils de télédétection depuis des décennies, répondant aux besoins des utilisateurs depuis les premières générations de satellites Landsat. Dans cet exposé, nous présenterons les efforts actuels d'intégration de sources de données modernes et d'approches modernes dans le SIG GRASS. Des outils existent pour le prétraitement des images récentes à très haute résolution, l'analyse d'images à base d'objets (OBIA), la gestion des données Lidar, etc. Parallèlement, des efforts ont été déployés pour assurer l'évolutivité des outils pour des ensembles de données volumineux. La présentation fournira un bref aperçu de l'état général du développement du SIG GRASS, passera à un aperçu des outils de télédétection disponibles, pour terminer par un cas d'utilisation sur la façon d'utiliser le SIG GRASS pour le traitement de séries temporelles dans un cluster haute performance environnement informatique en grille.

CLASSE : STATUT PUBLIC : CONFIRMÉ CATÉGORIES : URL géospatiale : https:/fosdem.org/2018/schedule/2018/schedule/event/geo_grass/ LOCATION : AW1.126 ATTENDEEROLE=REQ-PARTICIPANTCUTYPE=INDIVIDUALCN="Markus Neteler":invalid : nomail ATTENDEEROLE=REQ-PARTICIPANTCUTYPE=INDIVIDUALCN="Moritz Lennert":invalid:nomail ATTENDEEROLE=REQ-PARTICIPANTCUTYPE=INDIVIDUALCN="Markus Metz":invalid:nomail END:VEVENT BEGIN:VEVENT METHOD:PUBLISH UID:[email protected] org TZID:Europe-Brussels DTSTART:20180204T113000 DTEND:20180204T120000 RÉSUMÉ:GeoPandas : analyse géospatiale simple, rapide et évolutive en Python DESCRIPTION :

L'objectif de GeoPandas est de faciliter le travail avec des données vectorielles géospatiales en python. GeoPandas (https://github.com/geopandas/geopandas) étend la bibliothèque d'analyse de données pandas pour travailler avec des objets géographiques et des opérations spatiales.

Pandas est un package de gestion et d'analyse de données tabulaires, et l'un des moteurs de la popularité de Python pour la science des données. GeoPandas combine les capacités des pandas et de shapely (interface python avec la bibliothèque GEOS), fournissant des opérations géospatiales dans les pandas et une interface de haut niveau pour plusieurs géométries à shapely. Il combine la puissance de l'ensemble de l'écosystème d'outils géo en s'appuyant sur les capacités de nombreuses autres bibliothèques, notamment fiona (lecture/écriture de données avec GDAL), pyproj (projections), rtree (index spatial), . De plus, en travaillant avec Dask, il peut également être utilisé pour effectuer des analyses géospatiales en parallèle sur plusieurs cœurs ou réparties sur un cluster. GeoPandas vous permet d'effectuer facilement des opérations en python qui nécessiteraient autrement une base de données spatiale telle que PostGIS.

CLASSE : STATUT PUBLIC : CONFIRMÉ CATÉGORIES : URL géospatiale : https:/fosdem.org/2018/schedule/2018/schedule/event/geopandas/ LOCATION : AW1.126 ATTENDEEROLE=REQ-PARTICIPANTCUTYPE=INDIVIDUALCN="Joris Van den Bossche": invalid:nomail END:VEVENT BEGIN:VEVENT METHOD:PUBLISH UID:[email protected]@fosdem.org TZID:Europe-Brussels DTSTART:20180204T120000 DTEND:20180204T123000 SUMMARY:Open source Big Geospatial Data analytics DESCRIPTION :

La technologie Big Spatial Data basée sur des attributs géospatiaux pour le Cloud est relativement nouvelle pour la communauté des développeurs et l'écosystème organisationnel. 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.

Citation: 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

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

Received: September 29, 2006 Accepted: September 4, 2007 Published: 26 octobre 2007

Copyright: © 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.

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

Competing interests: The authors have declared that no competing interests exist.

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


Nous avons trouvé au moins 10 Liste de sites Web ci-dessous lors de la recherche avec r count points in polygons sur le moteur de recherche

Point in Polygon Counts function

  • Point dans Polygone Counts: Number of Points in Each Polygone Description Given a set of points, and a set of polygones, computes the number of points dans chaque polygone
  • Poly.counts(pts, polys) Arguments
  • A SpatialPoints or SpatialPointsDataFrame object

Point in Polygon in R Algorithms And Technologies

  • le Point in Polygon (PIP) problem is the problem of determining whether a point is any arbitrary polygone
  • This might sound trivial for a simple polygone like a square or a triangle, but gets more complex with more complex polygones 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 AD : 7 PENNSYLVANIE: 35 Rang MOZ : 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 polygones, computes the number of points dans chaque polygone

Point.in.poly : Point and Polygon Intersect

  • Intersects point et polygone feature classes and adds polygone attributes to points If duplicate argument is TRUE and more than one polygone 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 polygone 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 polygone is a basic and useful statistic in performing spatial analysis
  • The image below shows a polygone 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

  • Créer un compter field and a spatial join between the point shapefile and the polygone shapefile In the attribute table of the point shapefile, create a field called 'Count' of type 'Short Integer'
  • Calculez le Compter field to equal to 1 by right-clicking the domaine name, and clicking Domaine Calculatrice.

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 AD : 17 PENNSYLVANIE: 50 Rang MOZ : 74

  • Associating points avec polygones dans 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 (polygones)
  • 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.polygone() on this ordered list to nd a match
  • 4.For those points that remain unmapped, a new search strategy is executed by excluding those polygones 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 Attribut Tableau
  • 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 polygone.

Intersecting points and overlapping polygons R-bloggers

R-bloggers.com AD : 18 PENNSYLVANIE: 50 Rang MOZ : 79

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

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

Stat.ethz.ch AD : 12 PENNSYLVANIE: 49 Rang MOZ : 73

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

Operations with Spatial Vector Data in R

  • Spatial aggregation: Points dans Polygones
  • 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 compter all the homicides for each census tract in Philadelphia.

Introduction to spatial polygons in R

  • Reading a SpatialPolygon from file
  • Creating 100s of polygones 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 AD : 18 PENNSYLVANIE: 50 Rang MOZ : 83

How to map point data and polygone 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

  • le R polygon function draws a polygone to a plot
  • Les bases R syntax for the polygone command is illustrated above
  • In the following tutorial, I will show you six examples for the application of polygone dans le R Langue
  • Example 1: Draw a Square Polygone dans un R Parcelle
  • 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 polygone), we can use length (of the respective vectors of the aggregated data)
  • À compter homicides per census tract we can use any field from ph_homic_aea for homicide incidents (we chose OBJ_ID ) and philly polygones to aggregate on and save

Creating and Pruning Random Points and Polygons · Jindra Lacko

Jla-data.net AD : 16 PENNSYLVANIE: 50 Rang MOZ : 84

  • In my R practice I have encountered a need to create random points et polygones
  • 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 AD : 15 PENNSYLVANIE: 6 Rang MOZ : 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 AD : 10 PENNSYLVANIE: 50 Rang MOZ : 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 polygone 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 polygone 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, et le points vous voulez compter. You can also change the column name of compter 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 compter the number of points which lie inside a polygone and store the result in a memory layer
  • The Processing algorithm Count points dans polygone 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 AD : 18 PENNSYLVANIE: 32 Rang MOZ : 74

  • Dissolving polygones is another fairly elementary GIS task that I need to perform regularly
  • Avec 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 polygones dans R I wrote both

Point in Polygon Test in GenerativeComponents

Virtuosity.com AD : 18 PENNSYLVANIE: 29 Rang MOZ : 72

  • le Point dans Polygone test helps in determining if a given point lies inside a given polygone
  • For the sake of simplicity, we assume the polygone to be 2D planer
  • Final Result This video demonstrates the point dans polygone 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 polygones c'est à dire
  • 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 polygone
  • This is exactly what the QGIS function "zonal histogram" is

Count points in polygon (weighted)

Docs.qgis.org AD : 13 PENNSYLVANIE: 50 Rang MOZ : 90

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

Point in Polygon in Java Algorithms And Technologies

  • le Point dans Polygone (PIP) problem is the problem of determining whether a point is any arbitrary polygone
  • This might sound trivial for a simple polygone like a square or a triangle, but gets more complex with more complex polygones 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 polygone layer, select by location the points within in each feature, get the value of the bird compter attribute for each point, sum them and then update a field in the polygone layer - this is straightforward to code but would probably take


Voir la vidéo: How to clip polygon layers with Python, Fiona and Shapely - Tutorial