QGIS'de Voronoi çokgen yaratımında delikler / kısıtlamalar düşünülüyor mu?

Ben QGIS genel etki alanında "delik" düşünün voronoi çokgenler oluşturmaya çalışıyorum. Örnek olarak şunlar verilebilir:

Aslında bu görüntüde Voronois'i GRASS komutuyla QGIS kullanarak, sonra da delikler oluşturmak için "Fark" aracını kullanarak oluşturdum. Deliklerin boyutlarını içeren ayrı bir çokgen şekil dosyası "Fark" katmanı olarak kullanılmıştır. Örnek bir uygulama, analizden çıkarılması gereken yapılar arasında toplanan örnekleme noktalarının etrafında çokgenler oluşturmak olacaktır.

Burada iki sorun ortaya çıkıyor:

1. "Fark" işlevi% 100 düzgün çalışmıyor gibi görünüyor, bazı çokgen sınırları "deliklere" uzanıyor. Bu, Öznitelik Tablosunda çokgen kimlik numarası olmayan (veya "0" kimliği) satır bulunarak düzeltilebilir.

2. Bu türden sonra "delik delme", ​​görüntüdeki kırmızı okla gösterildiği gibi kesintili çokgenlere neden olabilir.

Sorum şu: tek adımlık bir süreç olarak alan adının merkezinde "delik" varlığını düşünebilen ve aynı zamanda süreksiz poligon oluşumunu ortadan kaldıran bir Voronoi aracı veya eklentisi var mı? Böyle bir aracın, diğer sınır önce bir "delik" sınırına çarpmadığı sürece, çokgen sınırının başka bir sınırla en yakın kavşağa kadar uzanacağını öngörüyorum.

Bu rasterler kullanılarak mümkün olabilir. Öncelikle puanlarınızı ve sınır poligonlarınızı yüksek çözünürlüklü bir raster haline dönüştürün. İle sınırlarınız için bir maske ayarlayın r.mask. Ardından, r.grow.distanceGRASS'ta çalıştırın ve Value= output. Bu size en yakın nokta olan her piksel için verecektir. Bunu tekrar vektör çokgenlerine dönüştürün. Şerit çokgenlerden kurtulmak için ek adımlar gerekebilir.

Bu kesinlikle rasterlerle mümkündür.

Bu ekran görüntüsü umarım sorunu daha net gösterir. Voronoi'nin B kısmı, 'karga uçarken' orijinal voronoi merkezine daha yakındır, ancak bu, binanın etrafında yürümenin daha uzun süreceği gerçeğini dikkate almaz. OP'nin sorusunu anladığım şey, voronoi'nin binanın etrafında dolaşmak için bu ekstra mesafeyi hesaba katması gerektiğidir.

@Guillaume'in önerisini beğendim. Ancak, denediğimde r.grow.distancemaskeyi onurlandırmakta zorlandım (aşağıya bakın. Dalgalar binalardan geçmemelidir).

Çim bilgim olabildiğince güçlü değil, belki de aptalca bir şey yapıyorum. Kesinlikle, bu öneriye bakın, çünkü benimkinden çok daha az iş olacak ;-)

Adım 1 - Maliyet yüzeyi oluşturma

İlk adım bir maliyet yüzeyi oluşturmaktır. Bunun sadece bir kez yapılması gerekir.

• düzenlenebilir bir katman, delikler ve hepsi oluşturun.
• 'birim' adlı bir alan ekleyin, 1 olarak ayarlayın.
• "delikli" vektör katmanınızda (deliklere sahip olan) çokgen-raster kullanarak, 'birim' alanını kullanarak. Artık 1 "boş alan ve 0'ın oluşturduğu bir katman" maskesi "var.

• Bunu maliyet yüzeyine dönüştürmek için raster hesap makinesini kullanın. 'Dış mekanı' 1'e ve 'iç mekanı' 9999'a ayarlayacağım. Bu, binalarda hareket etmeyi oldukça zorlaştıracak.

  (( "Maske @ 1" = 1) * 1) + (( "maske @ 1" = 0) * 9999)

Maliyet yüzeyine biraz gürültü ekleyerek daha fazla 'organik' sonuç elde edebilirsiniz (örneğin, dış mekan pikselleri için 1 yerine 1'den 3'e kadar rastgele sayı kullanın.)

Adım 2. Her bir voronoi merkezi için kümülatif maliyet rasterleri oluşturun

Şimdi (tek seferde bir voronoi hücresi için) GRASS algoritmasını r.cost.coordinatesmaliyet yüzey katmanımıza karşı çalıştırabiliriz.

Başlangıç ​​koordinatı için vornoi merkezini kullanın. Son koordinat için, bölgenizin köşelerinden birini seçin. Daha pürüzsüz sonuçlar verdiği için 'Şövalyeler Turu' kullanmanızı öneririm.

Sonuç, bir voronoi merkezinden eşit seyahat süresi çizgilerini gösterir. Bantların binaların etrafına nasıl sarıldığına dikkat edin.

Bunu en iyi nasıl otomatik hale getireceğinden emin değilim. Toplu iş modunu işleyebilir veya pyqgis ile yapabilirsiniz.

3. Adım. Rasterleri birleştir

Bu muhtemelen koda ihtiyaç duyacaktır. Algoritma

create a raster 'A' to match the size of your cumulative cost images
fill raster 'A' with a suitably high number e.g. 9999
create an array of the same size as the raster.
for each cumulative cost raster number 1..N
    for each cell in image
        if cell < value in raster 'A'
            set value in raster 'A' to cell value
            set corresponding cell in array to cum. cost image number
write out array as a raster

Bu yaklaşım, her hücrenin, engelleri dikkate alarak, en yakın olduğu voronoi merkezi tarafından kategorize edildiği bir raster vermelidir.

Daha sonra raster-çokgene kullanabilirsiniz. Daha sonra "adım" efekti artefaktlarını taramadan kaldırmak için Generalize eklentisini kullanabilirsiniz .

Adım 2 ve 3'teki belirsizlikler için özür dilerim ... Birisinin daha şık bir çözümle çalmasını umuyorum :)

Not # 1 : Fark edilen sorunu, gerçekleştirdiğim birkaç testte benim için iyi çalıştığı için önerilen sorunu yeniden oluşturamadım (belki sorunun basit geometrisinden kaynaklanıyor veya araç sorudan beri geliştirildiğinden) sordu 1 yıl önce).

Ancak, Fark aracını kullanmaktan kaçınmak için PyQGIS'de bir geçici çözüm öneriyorum . Her şey iki giriş katmanı arasındaki yerel kesişime dayanır (aşağıdaki şekle bakın):

1. Voronoi çokgenlerini temsil eden bir çokgen vektör katmanı;
2. analizden çıkarılması gereken delikleri / kısıtlamaları temsil eden bir çokgen vektör katmanı.

Not # 2 : Fark aracını kullanmak istemediğim için , "şerit" (bundan sonra bakın) oluşturulmasını önleyemiyorum, bu yüzden v.cleanbunları ortadan kaldırmak için aracı çalıştırmak gerekiyordu. Ayrıca, @Chris W'nin dediği gibi,

[...] ancak şeritle sonuçlanan ikinci kısım tamamen beklenmedik değildir - sonuçta, delik mevcut olsa bile bu alan yine aynı noktaya tahsis edilecektir. Bu yöntemi kullanabilir ve daha sonra şeritleri bir temizleme yöntemiyle komşularına dahil edebilirsiniz .

Bu gerekli tesislerden sonra kodumu gönderirim:

##Voronoi_Polygons=vector polygon
##Constraints=vector polygon
##Voronoi_Cleaned=output vector

from qgis.core import *

voronoi = processing.getObject(Voronoi_Polygons)
crs = voronoi.crs().toWkt()
ex = voronoi.extent()
extent = '%f,%f,%f,%f' % (ex.xMinimum(), ex.xMaximum(), ex.yMinimum(), ex.yMaximum())

constraints = processing.getObject(Constraints)

# Create the output layer
voronoi_mod = QgsVectorLayer('Polygon?crs='+ crs, 'voronoi' , 'memory')
prov = voronoi_mod.dataProvider()
fields = voronoi.pendingFields() # Fields from the input layer
prov.addAttributes(fields) # Add input layer fields to the outLayer
voronoi_mod.updateFields()

# Spatial index containing all the 'constraints'
index_builds = QgsSpatialIndex()
for feat in constraints.getFeatures():
    index_builds.insertFeature(feat)

final_geoms = {}
final_attrs = {}

for feat in voronoi.getFeatures():
    input_geom = feat.geometry()
    input_attrs = feat.attributes()
    final_geom = []
    multi_geom = input_geom.asPolygon()
    input_geoms = [] # edges of the input geometry
    for k in multi_geom:
        input_geoms.extend(k)
    final_geom.append(input_geoms)
    idsList = index_builds.intersects(input_geom.boundingBox())
    mid_geom = [] # edges of the holes/constraints
    if len(idsList) > 0:
        req = QgsFeatureRequest().setFilterFids(idsList)
        for ft in constraints.getFeatures(req):
            geom = ft.geometry()
            hole = []
            res = geom.intersection(input_geom)
            res_geom = res.asPolygon()
            for i in res_geom:
                hole.extend(i)
                mid_geom.append(hole)
        final_geom.extend(mid_geom)
    final_geoms[feat.id()] = final_geom
    final_attrs[feat.id()] = input_attrs

# Add the features to the output layer
outGeom = QgsFeature()
for key, value in final_geoms.iteritems():
    outGeom.setGeometry(QgsGeometry.fromPolygon(value))
    outGeom.setAttributes(final_attrs[key])
    prov.addFeatures([outGeom])

# Add 'voronoi_mod' to the Layers panel
QgsMapLayerRegistry.instance().addMapLayer(voronoi_mod)

# Run 'v.clean'
processing.runalg("grass7:v.clean",voronoi_mod, 2, 0.1, extent, -1, 0.0001, Voronoi_Cleaned, None)

# Remove 'voronoi_mod' to the Layers panel
QgsMapLayerRegistry.instance().removeMapLayer(voronoi_mod)

Bu da bu sonuca götürür:

Sadece netlik için, bu v.cleanaleti kullanmadan sonuç olacaktır :

@LeaningCactus'un sonucundaki fark, şimdiye kadar geometrilerin kırılmamış olması ve hatasız olarak "temizlenebilmeleridir .