Yerçekimi / Huff model araçlar

Nokta tabanlı bir katman kullanarak bir yerçekimi modelini simüle etmenin bir yolunu arıyorum.

Tüm puanlarıma bir z değeri verilir ve bu değer ne kadar yüksek olursa, "etki alanı" da o kadar büyük olur. Bu etki, merkeze olan uzaklık ile ters orantılıdır.

Tipik bir Huff modelidir, her nokta yerel bir maksimumdur ve aralarındaki vadiler, aralarındaki etki bölgesinin sınırlarını belirtir.

Arcgis (IDW, maliyet tahsisi, polinom interpolasyonu) ve QGIS'den (heatmap eklentisi) birkaç algoritma denedim, ancak bana yardımcı olabilecek hiçbir şey bulamadım. Bu konuyu da buldum , fakat bu benim için pek yardımcı değil.

Alternatif olarak, eğer her bir hücrenin büyüklüğünü, karşılık gelen noktanın z-değeri ile etkilemenin bir yolu varsa, Voronoi şemalarını üretmenin bir yolundan da memnun olabilirim.

İşte bunu uygulayan küçük bir QGIS python işlevi. Rasterlang eklentisini gerektirir (havuz QGIS'e manuel olarak eklenmelidir).

Üç zorunlu parametre bekler: points katmanı, bir raster katmanı (çıktının boyutunu ve çözünürlüğünü belirlemek için) ve çıktı katmanı için bir dosya adı. Ayrıca mesafe bozulma fonksiyonunun üssünü belirlemek için isteğe bağlı bir argüman sağlayabilirsiniz.

Puanların ağırlıklarının, puan katmanının ilk özellik sütununda olması gerekir.

Elde edilen raster otomatik olarak tuvale eklenir.

İşte betiğin nasıl çalıştırılacağına bir örnek. Noktaların ağırlıkları 20 ile 90 arasındadır ve ızgara, boyut olarak 60 ila 50 harita birimidir.

points = qgis.utils.iface.mapCanvas().layer(0)
raster = qgis.utils.iface.mapCanvas().layer(1)
huff(points,raster,"output.tiff",2)

from rasterlang.layers import layerAsArray
from rasterlang.layers import writeGeoTiff
import numpy as np

def huff(points, raster, outputfile, decay=1):
    if points.type() != QgsMapLayer.VectorLayer:
        print "Error: First argument is not a vector layer (but it has to be)"
        return
    if raster.type() != QgsMapLayer.RasterLayer:
        print "Error: Second argument is not a raster layer (but it has to be)"
        return
    b = layerAsArray(raster)
    e = raster.extent()
    provider = points.dataProvider()
    extent = [e.xMinimum(),e.yMinimum(),e.xMaximum(),e.yMaximum()]
    xcols = np.size(layerAsArray(raster),1)
    ycols = np.size(layerAsArray(raster),0)
    xvec = np.linspace(extent[0], extent[2], xcols, endpoint=False)
    xvec = xvec + (xvec[1]-xvec[0])/2
    yvec = np.linspace(extent[3], extent[1], ycols, endpoint=False)
    yvec = yvec + (yvec[1]-yvec[0])/2
    coordArray = np.meshgrid(xvec,yvec)
    gravity = b
    point = QgsFeature()
    provider.select( provider.attributeIndexes() )
    while provider.nextFeature(point):
      coord = point.geometry().asPoint()
      weight = point.attributeMap()[0].toFloat()[0]
      curGravity = weight * ( (coordArray[0]-coord[0])**2 + (coordArray[1]-coord[1])**2)**(-decay/2)
      gravity = np.dstack((gravity, curGravity))
    gravitySum = np.sum(gravity,2)
    huff = np.max(gravity,2)/gravitySum
    np.shape(huff) 
    writeGeoTiff(huff,extent,outputfile)
    rlayer = QgsRasterLayer(outputfile)
    QgsMapLayerRegistry.instance().addMapLayer(rlayer)