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Dissolvendo polígonos com base em atributos com Python (shapely, fiona)?

Dissolvendo polígonos com base em atributos com Python (shapely, fiona)?


Tenho tentado criar uma função que faça basicamente a mesma coisa que a função de "dissolução" do QGIS. Achei que seria super fácil, mas aparentemente não. Então, pelo que reuni, o uso de fiona com shapely deve ser a melhor opção aqui. Eu apenas comecei a mexer com arquivos vetoriais, então este mundo é muito novo para mim e para o python também.

Para este exemplo, estou trabalhando com um shapefile de condado fundado aqui http://tinyurl.com/odfbanu Então, aqui estão alguns códigos que reuni, mas não consigo encontrar uma maneira de fazê-los funcionar juntos

Por enquanto, meu melhor método é o seguinte baseado em: https://sgillies.net/2009/01/27/a-more-perfect-union-continued.html. Funciona bem e recebo uma lista dos 52 estados como geometria Shapely. Sinta-se à vontade para comentar se houver uma maneira mais direta de fazer esta parte.

from osgeo import ogr from shapely.wkb import load from numpy import asarray from shapely.ops import cascaded_union ds = ogr.Open ('counties.shp') layer = ds.GetLayer (0) #criar uma lista de identificadores de estados exclusivos a serem capaz de # para percorrê-los posteriormente STATEFP_list = [] para i no intervalo (0, layer.GetFeatureCount ()): feature = layer.GetFeature (i) statefp = feature.GetField ('STATEFP') STATEFP_list.append (statefp) STATEFP_list = set (STATEFP_list) #Create a list of merged polygons = states #to be write to file polygons = [] #fazer a dissolução real com base em STATEFP #e anexar polígonos para i em STATEFP_list: county_to_merge = [] layer.SetAttributeFilter (" STATEFP = '% s' "% i) #Não tenho muita certeza porque" while 1 ", mas funciona enquanto 1: f = layer.GetNextFeature () se f for None: break g = f.geometry () county_to_merge.append (carrega (g.ExportToWkb ())) u = cascaded_union (county_to_merge) polygons.append (u) #E agora estou totalmente preso, não tenho ideia de como escrever #esta lista de geometria bem formada em um sh apefile usando as mesmas propriedades da minha fonte.

Portanto, a escrita não é direta pelo que vi, eu realmente quero o mesmo shapefile apenas com o país se dissolvendo em estados, eu nem preciso muito da tabela de atributos, mas estou curioso para ver como você pode passar desde a origem até o novo arquivo de forma criado.

Encontrei muitos códigos para escrever com fiona, mas nunca consigo fazê-los funcionar com meus dados. Exemplo de Como escrever geometrias Shapely em shapefiles? :

from shapely.geometry import mapping, Polygon import fiona # Aqui está um exemplo de geometria Shapely poly = Polygon ([(0, 0), (0, 1), (1, 1), (0, 0)]) # Defina um polígono geometria de recurso com um esquema de atributo = {'geometry': 'Polygon', 'properties': {'id': 'int'},} # Escreva um novo Shapefile com fiona.open ('my_shp2.shp', 'w' , 'ESRI Shapefile', schema) as c: ## Se houver várias geometrias, coloque o loop "for" aqui c.write ({'geometry': mapping (poly), 'properties': {'id': 123 },})

O problema aqui é como fazer o mesmo com uma lista de geometria e como recriar as mesmas propriedades da fonte.


A pergunta é sobre Fiona e Shapely e a outra resposta usando GeoPandas requer também saber Pandas. Além disso, GeoPandas usa Fiona para ler / escrever shapefiles.

Não questiono aqui a utilidade do GeoPandas, mas você pode fazê-lo diretamente com a Fiona usando os itertools do módulo padrão, especialmente com o comando groupby ("Resumindo, o groupby pega um iterador e o divide em sub-iteradores com base nas alterações na "chave" do iterador principal. Obviamente, isso é feito sem ler todo o iterador de origem na memória ", itertools.groupby).

Shapefile original colorido pelo campo STATEFP

de shapely.geometry import shape, mapeamento de shapely.ops import unary_union import fiona import itertools com fiona.open ('cb_2013_us_county_20m.shp') como entrada: # preserve o esquema do shapefile original, incluindo o esquema crs meta = input.meta com fiona.open ('dissolve.shp', 'w', ** meta) como saída: # groupby agrupa elementos consecutivos de um iterável que têm a mesma chave, então você deve primeiro classificar os recursos pelo campo 'STATEFP' e = classificado (input, key = lambda k: k ['properties'] ['STATEFP']) # agrupar pelo campo 'STATEFP' para a chave, agrupar em itertools.groupby (e, key = lambda x: x ['propriedades'] ['STATEFP']): properties, geom = zip (* [(feature ['properties'], shape (feature ['geometry'])) para o recurso no grupo]) # escreva o recurso, calculando a união_unária dos elementos no grupo com as propriedades do primeiro elemento no grupo output.write ({'geometry': mapping (unary_union (geom)), 'properties': properties [0]})

Resultado


Eu recomendo fortemente o GeoPandas para lidar com grandes variedades de recursos e realizar operações em massa.

Ele estende os dataframes do Pandas e usa-o bem sob o capô.

from geopandas import GeoSeries, GeoDataFrame # define seus diretórios e nomes de arquivo dir_input = '/ path / to / your / file /' name_in = 'cb_2013_us_county_20m.shp' dir_output = '/ path / to / your / file /' name_out = 'states .shp '# criar um dicionário estados = {} # abrir seu arquivo com geopandas condados = GeoDataFrame.from_file (dir_input + nome_in) para i no intervalo (len (condados)): state_id = condados.at [i,' STATEFP '] county_geometry = counties.at [i, 'geometry'] # se o estado do recurso ainda não existir, crie-o e atribua uma lista se state_id não estiver em estados: states [state_id] = [] # anexa o recurso à lista de apresenta estados [state_id] .append (county_geometry) # cria um geopandas geodataframe, com colunas para estado e geometria states_dissolved = GeoDataFrame (colunas = ['state', 'geometry'], crs = counties.crs) # iterar seu dicionário para o estado , county_list em states.items (): # cria uma geossérie a partir da lista de recursos geometry = GeoSeries (county_list) # use unary_union para uni-los, portanto ret urning polygon ou multi-polygon geometry = geometry.unary_union # definir seu estado e valores de geometry states_dissolved.set_value (state, 'state', state) states_dissolved.set_value (state, 'geometry', geometry) # salvar no arquivo states_dissolved.to_file ( dir_output + name_out, driver = "ESRI Shapefile")

Como um adendo à resposta de @gen, eu precisava dissolver em mais de um campo, então modifiquei seu código para lidar com vários campos. O código abaixo utiliza operator.itemgetter para agrupar por vários campos:

# Modificado de / a / 150001/2856 de shapely.geometry import shape, mapeamento de shapely.ops import unary_union import fiona import itertools do operador import itemgetter def dissolve (entrada, saída, campos): com fiona.open (entrada) como entrada : com fiona.open (saída, 'w', ** input.meta) como saída: garoupa = itemgetter (* campos) chave = lambda k: garoupa (k ['propriedades']) para k, grupo em itertools.groupby (classificado (entrada, chave = chave), chave): propriedades, geom = zip (* [(recurso ['propriedades'], forma (recurso ['geometria'])) para recurso no grupo]) output.write ({ 'geometry': mapping (unary_union (geom)), 'properties': properties [0]}) if __name__ == '__main__': dissolve ('input.shp', 'input_dissolved.shp', ["FIELD1", " FIELD2 "," FIELDN "))

Dissolvendo polígonos com base em atributos com Python (shapely, fiona)? - Sistemas de Informação Geográfica

github-actions lançado em 28 de fevereiro de 2021

GeoPandas 0.9.0 apresenta uma longa lista de novos recursos, melhorias e correções de bugs, veja a lista completa abaixo. Além disso, existem muitos melhorias de documentação e um site reestilizado e reestruturado com um novo logotipo (# 1564, # 1579, # 1617, # 1668, # 1731, # 1750, # 1757, # 1759).

Novos recursos e melhorias:

  • A função geopandas.read_file agora aceita objetos do tipo arquivo mais gerais (por exemplo, objetos de arquivo aberto fsspec). Agora ele também reconhecerá automaticamente os arquivos compactados (# 1535).
  • O método GeoDataFrame.plot () agora fornece acesso à funcionalidade de plotagem do pandas para as colunas não geométricas, usando a palavra-chave kind ou o método de acesso (por exemplo, gdf.plot (kind = "bar") ou gdf.plot.bar ( )) (# 1465).
  • Novos métodos from_wkt (), from_wkb (), to_wkt (), to_wkb () para GeoSeries para construir um GeoSeries a partir de geometrias em representação WKT ou WKB, ou para converter um GeoSeries em um pandas Seriew com valores WKT ou WKB (# 1710).
  • Novo atributo GeoSeries.z para acessar as coordenadas z de geometrias de ponto (semelhante aos atributos .x e .y existentes) (# 1773).
  • O método to_crs () agora lida com valores ausentes (# 1618).
  • Suporte para a nova funcionalidade .attrs do pandas (# 1658).
  • O método dissolve () agora permite dissolver por nenhuma coluna (por = None) para criar uma união de todas as geometrias (GeoDataFrame de linha única) (# 1568).
  • Novo método estimativa_utm_crs () em GeoSeries / GeoDataFrame para determinar o UTM CRS com base nos limites (# 1646).
  • GeoDataFrame.from_dict () agora aceita geometria e palavras-chave crs (# 1619).
  • GeoDataFrame.to_postgis () e geopandas.read_postgis () agora suporta o mecanismo sqlalchemy e objetos de conexão (# 1638).
  • O método GeoDataFrame.explode () agora permite a explosão com base em uma coluna não geométrica, usando a implementação do pandas (# 1720).
  • Melhoria de desempenho em GeoDataFrame / GeoSeries.explode () ao usar o backend PyGEOS (# 1693).
  • A operação binária e os métodos de predicado (por exemplo, intersection (), intersects ()) têm uma nova palavra-chave de alinhamento que permite opcionalmente não alinhar no índice antes de executar a operação com align = False (# 1668).
  • O método GeoDataFrame.dissolve () agora oferece suporte a todas as palavras-chave relevantes de groupby (), ou seja, as palavras-chave level, sort, Notice e dropna (# 1845).
  • A função geopandas.overlay () agora aceita make_valid = False para pular a etapa e garantir que as geometrias de entrada sejam válidas usando buffer (0) (# 1802).
  • O método GeoDataFrame.to_json () ganhou uma palavra-chave drop_id para opcionalmente não gravar o índice do GeoDataFrame como o campo "id" no JSON resultante (# 1637).
  • Uma nova palavra-chave de aspecto nos métodos de plotagem para permitir opcionalmente manter o aspecto original (# 1512)
  • Uma nova palavra-chave de intervalo no grupo legend_kwds do método plot () para controlar a aparência dos rótulos de legenda ao usar um esquema de classificação (# 1605).
  • O índice espacial de um GeoSeries (acessado com o atributo sindex) agora é armazenado na matriz subjacente. Isso garante que o índice espacial seja preservado em mais operações, onde possível, e que várias colunas de geometria de um GeoDataFrame possam ter, cada uma, um índice espacial (# 1444).
  • Adição de um atributo has_sindex no GeoSeries / GeoDataFrame para verificar se um índice espacial já foi inicializado (# 1627).
  • Os utilitários de teste geopandas.testing.assert_geoseries_equal () e assert_geodataframe_equal () agora têm uma palavra-chave normalize (False por padrão) para normalizar geometrias antes de comparar por igualdade (# 1826). Essas funções agora também fornecem uma mensagem de erro mais informativa em caso de falha (# 1808).

Obsoluções e notas de compatibilidade:

  • O atributo is_ring atualmente retorna True para polígonos. No futuro, será False (# 1631). Além disso, comece a verificar se há LineStrings e LinearRings (em vez de sempre retornar False).
  • A palavra-chave de objetos obsoletos no método intersection () do objeto de índice espacial GeoDataFrame / GeoSeries.sindex foi removida (# 1444).
  • Corrija a regressão no método plot () gerando um erro com geometrias vazias (# 1702, # 1828).
  • Corrija geopandas.overlay () para preservar as geometrias do tipo correto que estão aninhadas em uma GeometryCollection como resultado da operação de sobreposição (# 1582). Além disso, um aviso agora será gerado se geometrias de tipo diferente forem eliminadas do resultado (# 1554).
  • Corrija a reprovação de uma GeoSeries vazia para não mostrar avisos falsos (# 1673).
  • Corrija os .crs para GeoDataFrames vazios (# 1560).
  • Corrija geopandas.clip para preservar o nome correto da coluna de geometria (# 1566).
  • Correção de bug no método plot () ao usar legend_kwds com múltiplos subplots (# 1583)
  • Corrija o aviso falso com a palavra-chave missing_kwds do método plot () quando não houver áreas com dados ausentes (# 1600).
  • Corrija o método plot () para alinhar corretamente os valores passados ​​para a palavra-chave da coluna como uma série pandas (# 1670).
  • Correção de bug na plotagem de MultiPoints ao passar valores para determinar a cor (# 1694)
  • O método rename_geometry () agora gera uma mensagem de erro mais informativa quando um nome de coluna duplicado é usado (# 1602).
  • Corrija o método explode () para preservar o CRS (# 1655)
  • Corrija o método GeoSeries.apply () para aceitar novamente a palavra-chave convert_dtype para ser consistente com pandas (# 1636).
  • Corrija GeoDataFrame.apply () para preservar o CRS quando possível (# 1848).
  • Correção de bug no teste de contenção como geom in geoseries (# 1753).
  • O método shift () de um GeoSeries / GeoDataFrame agora preserva o CRS (# 1744).
  • A funcionalidade PostGIS IO agora cita nomes de tabela para garantir que funcione com nomes com distinção entre maiúsculas e minúsculas (# 1825).
  • Corrija o construtor GeoSeries sem passar dados, mas apenas um índice (# 1798).

Observações sobre dependências (opcionais):

  • GeoPandas 0.9.0 abandonou o suporte para Python 3.5. Além disso, as versões mínimas exigidas são pandas 0.24, numpy 1.15 e bem torneadas 1.6 e fiona 1.8.
  • O pacote descartes não é mais necessário para traçar polígonos. Esta funcionalidade agora está incluída por padrão no próprio GeoPandas, quando matplotlib está disponível (# 1677).
  • Fiona agora só é importado quando usado em read_file / to_file. Isso significa que agora você pode forçar a instalação do geopandas sem o fiona instalado (embora ainda seja um requisito padrão) (# 1775).
  • Compatibilidade com o próximo Shapely 1.8 (# 1659, # 1662, # 1819).

Agradecimentos

Obrigado a todos que contribuíram para este lançamento!
Um total de 29 pessoas contribuíram com patches para este lançamento. Pessoas com um "+" em seus nomes contribuíram com um patch pela primeira vez.


Dissolva os pontos com base nos valores do campo E na proximidade

Eu tenho uma camada de pontos de 20.000 pontos, quero dissolver os pontos com base em um dos valores do campo & # x27s. No entanto, não quero que os pontos se dissolvam juntos se estiverem muito distantes um do outro. Basicamente, quero combinar os pontos que têm o mesmo valor de campo, mas também estão próximos um do outro.

Aqui está uma imagem para referência. Esses 4 pontos têm o mesmo valor de campo no qual estou dissolvendo. Quando executo uma dissolução na camada, esses 4 pontos tornam-se 1 recurso multiponto após a dissolução. No entanto, devido à distância, preciso deles como 2 recursos multiponto. Não consigo pensar em nenhuma ferramenta que faça isso diretamente, alguma ideia?

Isso soa como uma análise de agrupamento. Como em você & # x27d primeiro tem que executar isso, o que permitirá uma avaliação de proximidade e de atributo para agrupar os pontos, e então você & # x27d será capaz de se dissolver com base nisso.

Mas eu suspeito que você vai ter problemas com o que você está tentando fazer. Digamos que uma linha inteira de pontos tenha o mesmo atributo, mas os dois pontos finais estão distantes o suficiente para que você não queira que eles se juntem. E agora? A linha inteira é unida porque eles estão próximos do ponto central? Cada ponto de extremidade se agarra em direção ao meio até que se encontrem? O seu limite de proximidade pode ser expandido pela natureza do crescimento do grupo (como em todos esses pontos estão dentro de x de pelo menos um outro no grupo local, mas nenhum deles é maior do que x de todos outro pontos)?

Em algum ponto, você estará fadado a acabar em um caso em que um determinado ponto é próximo a dois ou mais outros e haverá várias maneiras, todas atendendo aos seus critérios, de agrupá-los.


Gfyuki

Como as geopandas não podem realizar sobreposição / interseção com linhas, encontrei uma solução alternativa:

Mas não me deixa porque existem as geometrias vazias são GeometryCollections.

Tentei filtrar, mas não funcionou.

Como geopandas não podem realizar sobreposição / interseção com linhas, encontrei uma solução alternativa:

Mas não me permite, porque existem as geometrias vazias são GeometryCollections.

Tentei filtrar, mas não funcionou.

Como geopandas não podem realizar sobreposição / interseção com linhas, encontrei uma solução alternativa:

Mas não me permite, porque existem as geometrias vazias são GeometryCollections.

Tentei filtrar, mas não funcionou.

Como as geopandas não podem realizar sobreposição / interseção com linhas, encontrei uma solução alternativa:

Mas não me deixa porque existem as geometrias vazias são GeometryCollections.

Tentei filtrar, mas não funcionou.


Dissolvendo polígonos com base em atributos com Python (shapely, fiona)? - Sistemas de Informação Geográfica

Esta é a parte 1 da primeira parte de uma nova série de blogs sobre tecnologias espaciais de código aberto. A primeira parada deste passeio é uma biblioteca Python chamada GeoPandas.

O que é GeoPandas?

Antes do GeoPandas, havia, é claro, o Pandas, a biblioteca Python com um nome adorável, mas muito poderosa de estrutura de dados e ferramentas de análise. Pandas é “o Excel do Python”. Seu tipo de objeto principal é o DataFrame, que considero uma tabela abstrata de banco de dados ou planilha - você pode fazer coisas como criar consultas, indexar seus dados, realizar agrupamentos e agregações e unir tabelas, ou seja, todo aquele bom banco de dados / planilha , mas bem em um ambiente python.

Claro, todas essas funções são muito úteis ao trabalhar com dados espaciais (eu até me lembro de adicionar Pandas ao ArcGIS 10.1 manualmente em 2015 para usá-lo em um script de caixa de ferramentas). A única coisa que faltou no Pandas foi a digitação de dados espaciais, da mesma forma que o PostGIS faltou no PostgreSQL.

Isso é o que o GeoPandas faz - ele estende o DataFrame padrão do Pandas com digitações espaciais. A vantagem de ter tipificações diretamente em seu objeto de dados é que você pode usar um conjunto padrão de métodos e propriedades para cada tipo. Basicamente, o GeoPandas adiciona uma coluna geométrica ao DataFrame, não diferente da coluna “geom” do PostGIS. Esta coluna de geometria contém geometrias Shapely (Shapely é uma biblioteca Python com tipos e operações de geometria), o que significa que podemos acessar todas as propriedades e métodos disponíveis para objetos Shapely diretamente no DataFrame, ou até mesmo o próprio recurso. Por exemplo, podemos obter o CRS da camada acessando sua propriedade `crs`, ou criar um buffer simplesmente chamando o método` buffer () `, diretamente no objeto GeoDataFrame.

Além dessa função central, GeoPandas também adiciona algumas ferramentas comuns úteis ao pacote para ajudar a aprimorar um pouco a oferta, incluindo a leitura / gravação de formatos de arquivos espaciais diretamente em / de GeoDataFrames usando a biblioteca Fiona. Ele também adiciona plotagem (ou seja, geração de saídas de mapa) com Descartes e Matplotlib.

A soma dessas partes é uma experiência muito “Pythônica” e amigável, que fornece um conjunto de ferramentas básicas úteis para trabalhar com seus dados espaciais, até mesmo gerar mapas e saídas de dados, tudo diretamente em um ambiente Python de código aberto. Eu direi que DataFrames, por melhores que sejam, podem levar um pouco de tempo para entender, mas é um tempo bem gasto. Minha única outra "crítica" é que nem todos os métodos e propriedades Shapely foram vinculados ao GeoDataFrame ainda, mas como veremos nos exemplos a seguir, podemos contornar isso.

A propósito, o poder dos Pandas não passou despercebido pela ESRI, que desde ArcGIS versão 10.4 também incorporou a biblioteca Pandas em seus lançamentos arcpy. Eles implementaram basicamente a mesma premissa do GeoDataFrame (ou seja, adicionando tipagem espacial a DataFrames), mas deram a ele o título mais pragmático de "DataFrame habilitado espacialmente" (SEDF). É importante notar que o ArcGIS 10.4 foi lançado em fevereiro de 2016, enquanto o primeiro commit para o repositório GeoPandas no github foi em junho de 2013. Eu diria que isso dá ao GeoPandas o título de OG (“GIS Original”) justo e quadrado .

Exemplo Trabalhado, Parte 1

O exemplo que escolhi é baseado em um fluxo de trabalho real que usei para um trabalho no ano passado. Simplifiquei partes do fluxo de trabalho por uma questão de brevidade, mas as saídas de que precisava eram dois conjuntos de dados:

  1. um conjunto de endereços como pontos, e
  2. um conjunto de retângulos delimitadores mínimos girados de códigos postais que se enquadram ou tocam a fronteira de Victoria.

E eu precisava que as duas tabelas pudessem ser unidas no valor do código postal.

Na parte 1, abaixo, vamos selecionar os códigos postais e salvá-los em um shapefile, depois, na parte 2, vamos gerar alguns pontos aleatórios e caixas delimitadoras giradas e juntá-los.

Uma observação rápida - não vou passar por nenhuma configuração de ambiente neste blog, mas você pode conferir as etapas que executei [[aqui]].

E você pode baixar o repositório git aqui e seguir as instruções no leia-me para configurar.


2 respostas 2

Apenas uma suposição aqui, mas uma maneira de ir sem artefatos poderia ser em conformidade com a malha:

em suma, lançar sua malha B em sua malha A, fácil de implementar com planos transformados, mas pode ser um problema totalmente diferente com malhas fechadas.

O que você precisa fazer é criar uma função que irá aproximar as novas coordenadas do ponto com base em um conjunto de pontos (já que você tem maior contagem com a malha A) e remapear o ponto, matar os triângulos, recriar os triângulos dos normais e então interpolar.

EDITAR: uma das maneiras simples de fazer isso seria aproximar a nova posição da base com base no mesmo índice de vértice que o da malha A ex:

Malha A 20 Vértices Malha B 10 Vértices

Mate os triângulos da malha B Defina os vértices da malha B na ordem do índice usando, por exemplo:

Recrie os triângulos na ordem do índice ou com um algo feito em casa que se ajuste à forma da malha. então, interpole os vértices da malha B ao longo do tempo até que ela se ajuste ao estado que você deseja

AVISO: Se as contagens de malha estiverem muito distantes, é claro que você terá alguns resultados estranhos, tente procurar por Tesselação e então fazer sua malha com menos poli se conformar com aquela com mais poli sem "realmente" ser forçado a manter o mesmo número exato de vértices ao criar suas malhas.

Uma mistura de algoritmo de tesselação e aproximação pode fazer o truque que eu acredito


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Dissolvendo polígonos com base em atributos com Python (shapely, fiona)? - Sistemas de Informação Geográfica

FREEWAT (ferramentas de software gratuitas e de código aberto para a gestão de recursos WATer) é um projeto HORIZON 2020 financiado pela Comissão da UE no âmbito da chamada INOVAÇÃO DA ÁGUA: AUMENTANDO SEU VALOR PARA A EUROPA. O principal resultado do FREEWAT é um ambiente de modelagem integrado GIS de código aberto e de domínio público (a plataforma FREEWAT) para a simulação da quantidade e qualidade da água nas águas superficiais e subterrâneas com um módulo integrado de planejamento e gestão da água. O ambiente de modelagem é projetado como um plugin composto no QGIS v2.X. Inclui ferramentas para a análise, interpretação e visualização de dados hidrogeológicos e hidroquímicos e questões de qualidade, também com foco na análise avançada de séries temporais. Faz interface com modelos relacionados ao ciclo hidrológico e gestão de recursos hídricos: modelos de fluxo, modelos de transporte, modelos de crescimento de culturas, modelos de gestão e otimização. E contém ferramentas para realizar a calibração do modelo, análise de sensibilidade e quantificações de incerteza. Finalmente, algumas ferramentas adicionais estão presentes para operações gerais de GIS para preparar dados de entrada e funcionalidades de pós-processamento (módulo OAT - Ferramenta de Observação e Análise).

CLASSE: STATUS PÚBLICO: CATEGORIAS CONFIRMADAS: URL geoespacial: https: /fosdem.org/2018/schedule/2018/schedule/event/geo_freewat/ LOCALIZAÇÃO: AW1.126 ATTENDEEROLE = REQ-PARTICIPANTCUTYPE = INDIVIDUALCN = "Pieter Haest : nomail END: VEVENT BEGIN: VEVENT METHOD: PUBLICAR UID: 7260 @ FOSDEM18 @ fosdem.org TZID: Europe-Brussels DTSTART: 20180204T093000 DTEND: 20180204T100000 RESUMO: Estações de compartilhamento de bicicletas: perfil e previsão de disponibilidade DESCRIÇÃO:

Esta apresentação mostrará uma análise exploratória de dados sobre estações de compartilhamento de bicicletas em duas cidades francesas (Lyon e Bordeaux).

Palavras-chave: Ciência de Dados, Predição, Aprendizado de Máquina, Python, Dados Abertos, GIS

CLASSE: STATUS PÚBLICO: CATEGORIAS CONFIRMADAS: URL geoespacial: https: /fosdem.org/2018/schedule/2018/schedule/event/geo_bicycle/ LOCALIZAÇÃO: AW1.126 ATTENDEEROLE = REQ-PARTICIPANTCUTYPE = INDIVIDUALCN = "Raphaël": inválido: nomail END: VEVENT BEGIN: VEVENT METHOD: PUBLISH UID: 7268 @ FOSDEM18 @ fosdem.org TZID: Europe-Brussels DTSTART: 20180204T100000 DTEND: 20180204T103000 RESUMO: Pronto Raster: Uma biblioteca C ++ para Map Algebra DESCRIÇÃO:

A biblioteca Pronto Raster é uma biblioteca C ++ para operações de álgebra de mapas. Map Algebra é uma estrutura conceitual estabelecida há muito tempo para a análise de dados geográficos. É uma estrutura versátil e altamente genérica, que classifica operações locais, focais e zonais. No entanto, as bibliotecas e ferramentas existentes que implementam operações de Álgebra de Mapas não são tão genéricas e, em vez de um conjunto limitado de funções específicas. A biblioteca Pronto Raster visa superar isso e fornece uma estrutura computacional eficiente que permite a implementação eficiente de operações locais, focais e zonais usando funções especificadas pelo usuário.

A biblioteca usa GDAL para acessar e gravar dados raster. Um conceito central da biblioteca é o Raster, que é essencialmente um intervalo que itera sobre as células em um raster de valores. As principais operações focais e zonais produzem Modelos de Expressão que modelam o conceito Raster. Portanto, o resultado das operações zonais ou focais em um ou mais raster é outro raster que não mantém os dados em si, mas se refere aos dados nos raster de entrada e combina os dados vagarosamente uma vez que o raster resultante é iterado. Assim, torna-se possível combinar e aninhar operações em rasters sem criar arquivos temporários. Um benefício adicional é que é trivial aplicar funções para calcular apenas uma subseção do Raster de saída, o que, por sua vez, torna a biblioteca muito acessível para paralelização futura.

CLASSE: STATUS PÚBLICO: CATEGORIAS CONFIRMADAS: URL geoespacial: https: /fosdem.org/2018/schedule/2018/schedule/event/geo_blink/ LOCALIZAÇÃO: AW1.126 ATTENDEEROLE = REQ-PARTICIPANTCUTYPE = INDIVIDUALCN = "Alex Hagen-Zanker": inválido: nomail END: VEVENT BEGIN: VEVENT METHOD: PUBLICAR UID: 6915 @ FOSDEM18 @ fosdem.org TZID: Europe-Brussels DTSTART: 20180204T103000 DTEND: 20180204T110000 RESUMO: GDAL Dicas e Truques DESCRIÇÃO:

Aprendi muito sobre como usar GDAL ao longo dos anos no Planet, desde como gerenciar a instalação até usá-lo em Python e terminar com alguns casos de uso modernos com GeoTIFFs otimizados para nuvem

CLASSE: STATUS PÚBLICO: CATEGORIAS CONFIRMADAS: URL geoespacial: https: /fosdem.org/2018/schedule/2018/schedule/event/geo_gdal/ LOCALIZAÇÃO: AW1.126 ATTENDEEROLE = REQ-PARTICIPANTCUTYPE = INDIVIDUALCN = "Jeremy Mayeres": inválido: nomail END: VEVENT BEGIN: VEVENT METHOD: PUBLISH UID: 6832 @ FOSDEM18 @ fosdem.org TZID: Europe-Brussels DTSTART: 20180204T110000 DTEND: 20180204T113000 RESUMO: GRASS GIS no céu DESCRIÇÃO:

GRASS GIS contém ferramentas de sensoriamento remoto há décadas, atendendo às necessidades dos usuários desde as primeiras gerações de satélites Landsat. Nesta palestra, apresentaremos os esforços atuais de integração de fontes de dados modernas e abordagens modernas no GRASS GIS. Existem ferramentas para pré-processamento de imagens recentes de alta resolução, análise de imagem baseada em objeto (OBIA), tratamento de dados Lidar, etc. Ao mesmo tempo, esforços foram feitos para garantir a escalabilidade de ferramentas para grandes conjuntos de dados. A apresentação fornecerá um breve resumo sobre o estado geral do desenvolvimento do GRASS GIS, continuará com uma visão geral das ferramentas de sensoriamento remoto disponíveis, para terminar com um caso de uso sobre como usar o GRASS GIS para o processamento de séries temporais em um cluster de alto desempenho / ambiente de computação em grade.

CLASSE: ESTADO PÚBLICO: CATEGORIAS CONFIRMADAS: URL geoespacial: https: /fosdem.org/2018/schedule/2018/schedule/event/geo_grass/ LOCALIZAÇÃO: AW1.126 ATTENDEEROLE = REQ-PARTICIPANTCUTYPE = INDIVIDUALCN = "Markuseler": inválido nomail ATTENDEEROLE = REQ-PARTICIPANTCUTYPE = INDIVIDUALCN = "Moritz Lennert": inválido: nomail ATTENDEEROLE = REQ-PARTICIPANTCUTYPE = INDIVIDUALCN = "Markus Metz": inválido: nomail END: VEVENT BEGIN @ Udemd: 6918 MÉTODO VEVENT @ FOSSO: PUBLICIDADE: 6918 MÉTODO PUBLICO: FOSSO. org TZID: Europe-Brussels DTSTART: 20180204T113000 DTEND: 20180204T120000 RESUMO: GeoPandas: análise geoespacial fácil, rápida e escalável em Python DESCRIÇÃO:

O objetivo do GeoPandas é facilitar o trabalho com dados vetoriais geoespaciais em python. GeoPandas (https://github.com/geopandas/geopandas) estende a biblioteca de análise de dados do pandas para trabalhar com objetos geográficos e operações espaciais.

Pandas é um pacote para manipulação e análise de dados tabulares e um dos impulsionadores da popularidade do Python para ciência de dados. GeoPandas combina os recursos de pandas e shapely (interface python para a biblioteca GEOS), fornecendo operações geoespaciais em pandas e uma interface de alto nível para múltiplas geometrias para obter forma. Ele combina o poder de todo o ecossistema de ferramentas geográficas com base nos recursos de muitas outras bibliotecas, incluindo fiona (leitura / gravação de dados com GDAL), pyproj (projeções), rtree (índice espacial),. Além disso, ao trabalhar em conjunto com o Dask, ele também pode ser usado para realizar análises geoespaciais em paralelo em vários núcleos ou distribuídas em um cluster. GeoPandas permite que você faça facilmente operações em python que de outra forma exigiriam um banco de dados espacial como PostGIS.

CLASSE: STATUS PÚBLICO: CATEGORIAS CONFIRMADAS: URL geoespacial: https: /fosdem.org/2018/schedule/2018/schedule/event/geopandas/ LOCALIZAÇÃO: AW1.126 ATTENDEEROLE = REQ-PARTICIPANTCUTYPE = INDIVIDUALCN = "Joris Van den Bossche": inválido: nomail FIM: VEVENT BEGIN: VEVENT MÉTODO: PUBLICAR UID: 6879 @ FOSDEM18 @ fosdem.org TZID: Europa-Bruxelas DTSTART: 20180204T120000 DTEND: 20180204T123000 RESUMO: Análise de dados geoespaciais de código aberto DESCRIÇÃO:

A tecnologia de Big Spatial Data baseada em atributos geoespaciais para a nuvem é relativamente nova para a comunidade de desenvolvedores e o ecossistema organizacional. 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.

Citação: 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

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

Recebido: September 29, 2006 Aceitaram: September 4, 2007 Publicados: October 26, 2007

Direito autoral: © 2007 Holland et al. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Licença de Atribuição Creative Commons, que permite o uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o autor original e a fonte sejam creditados.

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

Interesses competitivos: Os autores declararam que não existem interesses conflitantes.

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


We found at least 10 Websites Listing below when search with r count points in polygons on Search Engine

Point in Polygon Counts function

  • Point dentro Polygon Counts: Number of Points in Each Polygon 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

  • O 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 Rank: 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 e 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 campo name, and clicking Field Calculator.

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 Rank: 74

  • Associating points with polygons dentro 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 Attribute Mesa
  • 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 Rank: 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 uma point overlaps with.

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

Stat.ethz.ch DA: 12 PA: 49 MOZ Rank: 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 dentro 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 Rank: 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

  • O 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 in the R language
  • Example 1: Draw a Square Polygon 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)
  • To 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 Rank: 84

  • In my R practice I have encountered a need to create random points e 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 Rank: 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 Rank: 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, and the 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 dentro 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 Rank: 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 dentro R I wrote both

Point in Polygon Test in GenerativeComponents

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

  • O Point dentro Polygon 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 dentro 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 Rank: 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

  • O Point dentro 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

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


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