基于PostGIS的高级应用(5)-- Polygon Spliting

一 案例背景

  PostGIS提供了丰富的function用于GIS数据的存储,元数据描述,空间分析,测量,空间图形处理等等,这些函数基本上都很简单,遇到合适的场景时,很容易能知道应该选用哪种function去解决。但有时候的图形处理问题并不是很简单就能实现的,PostGIS核心成员就遇到了社区提出的一个问题:

PostGIS是否有方法能将一个Polygon面切割成若干份小的Polygon面,且每一份的面积差不多大?

基于PostGIS的高级应用(5)-- Polygon Spliting_第1张图片

基于PostGIS的高级应用(5)-- Polygon Spliting_第2张图片

其第一反应是:

不可以吧,如此复杂的问题不是sql能解决的。

打脸的是,PostGIS开发者Darafei Praliaskouski解决了这个问题,并分享了解决步骤。本文作者,也就是我,仅仅负责稍微整理下,搬运了下大神们的解决方案,非个人原创。要看原文的朋友,可访问原文:《PostGIS Polygon Splitting》

二 切割步骤

Darafei Praliaskouski提供的切割步骤如下:

  • 使用ST_GeneratePoints方法将一个polygon转换成与面积成比例的一系列的点 (点越多,效果越好,大约1000个点为宜)。
    基于PostGIS的高级应用(5)-- Polygon Spliting_第3张图片
  • 假设计划将Polygon切成k等份,则使用ST_ClusterKMeans方法将这些转换后的点聚合成k簇。
    基于PostGIS的高级应用(5)-- Polygon Spliting_第4张图片
  • 使用ST_Centroid方法求出每一簇的的均值中心。
    基于PostGIS的高级应用(5)-- Polygon Spliting_第5张图片
  • 将求出的均值中心作为ST_VoronoiPolygons方法的输入参数,可以计算出每个点映射出的Polygon面。
    基于PostGIS的高级应用(5)-- Polygon Spliting_第6张图片
  • 使用ST_Intersection将这些映射的面和初始化的Polygon做切割处理,得到结果。
    基于PostGIS的高级应用(5)-- Polygon Spliting_第7张图片

灵活使用PostGIS的方法,将如此复杂的问题,简单的解决了,堪称完美。

四 实践总结

  百闻不如一见,百看不如一试试,本文作者就是我,看完觉得很赞,于是决定抄抄看看,如何将南京切割成大小相等的十个面,感兴趣的朋友可以按照我的步骤也可以测试测试。
准备测试数据:
基于PostGIS的高级应用(5)-- Polygon Spliting_第8张图片
基于PostGIS的高级应用(5)-- Polygon Spliting_第9张图片

  • 将测试数据写入临时表:
 create table nanjing as select name,geom from city where name='南京市';
  • 面转换为点:
CREATE TABLE nanjing_points AS SELECT (ST_Dump(ST_GeneratePoints(geom, 2000))).geom 
AS geom FROM nanjing;

基于PostGIS的高级应用(5)-- Polygon Spliting_第10张图片

  • 点聚合成簇(看原文方法的朋友请注意他的ST_ClusterKMeans写错了)
CREATE TABLE nanjing_pts_clustered AS 
SELECT geom, ST_ClusterKMeans(geom, 10) over () AS cluster FROM nanjing_points;

基于PostGIS的高级应用(5)-- Polygon Spliting_第11张图片

  • 获取每一簇的均值中心
CREATE TABLE nanjing_centers AS SELECT cluster, ST_Centroid(ST_collect(geom)) AS geom
  FROM nanjing_pts_clustered GROUP BY cluster;

基于PostGIS的高级应用(5)-- Polygon Spliting_第12张图片

  • 使用voronoi算法生成面
  CREATE TABLE nanjing_voronoi AS
  SELECT (ST_Dump(ST_VoronoiPolygons(ST_collect(geom)))).geom AS geom
  FROM nanjing_centers;

基于PostGIS的高级应用(5)-- Polygon Spliting_第13张图片

  • 使用ST_Intersection方法切割
CREATE TABLE nanjing_divided AS
  SELECT ST_Intersection(a.geom, b.geom) AS geom
  FROM nanjing a
  CROSS JOIN nanjing_voronoi b;

基于PostGIS的高级应用(5)-- Polygon Spliting_第14张图片

一个个写sql生成的临时表写逻辑方便,但是使用起来比较费劲,我们可以写个function去处理,我使用了临时表,怕事务并发冲突,加了uuid后缀。其实这个逻辑不是很复杂的话,多套用几个with中间表也可以,但是写多了不是很清晰,我就暂时套用上面表的逻辑改成临时表做了个事务,测试通过了:

create extension "uuid-ossp";--创建下uuid的扩展

create or replace function freegis_polygon_split(
    in split_geom geometry(Polygon),--输入的面
    in split_num int,--分割的数量
    out geom geometry(Polygon)--输出切割的面
) returns setof geometry as 
$$
  
declare  
    rec record;
    temp_points text;
    temp_ClusterKMeans text;
    temp_ClusterCentroid text;
    temp_VoronoiPolygons text;
    
begin  
    --防止并发的时候,临时表名称冲突
    temp_points:='temp_points'||uuid_generate_v4();
    temp_ClusterKMeans:='temp_ClusterKMeans'||uuid_generate_v4();
    temp_ClusterCentroid:='temp_ClusterCentroid'||uuid_generate_v4();
    temp_VoronoiPolygons:='temp_VoronoiPolygons'||uuid_generate_v4();

    --生成点
    execute format('create temp table "%s" on commit drop as 
    SELECT row_number() over() as gid,(ST_Dump(ST_GeneratePoints($1, 2000))).geom',temp_points) using split_geom;
    --点成簇
    execute format('create temp table "%s" on commit drop as SELECT t.geom, ST_ClusterKMeans(t.geom, $1) over () AS cluster from "%s" t',temp_ClusterKMeans,temp_points) using split_num;
    --簇的中心点
    execute format('create temp table "%s" on commit drop as SELECT t.cluster, ST_Centroid(ST_collect(t.geom)) AS geom FROM "%s" t GROUP BY t.cluster',temp_ClusterCentroid,temp_ClusterKMeans);
    --voronoi构造面
    execute format('create temp table "%s" on commit drop as SELECT (ST_Dump(ST_VoronoiPolygons(ST_collect(t.geom)))).geom AS geom FROM "%s" t',temp_VoronoiPolygons,temp_ClusterCentroid);
    --intersection切割
    for rec in execute format('SELECT ST_Intersection($1, b.geom) AS geom FROM "%s" b',temp_VoronoiPolygons) using split_geom loop
        geom:=rec.geom;
        return next;
    end loop;
    return;
end;  

$$
 language plpgsql strict;  

测试下通过了:
基于PostGIS的高级应用(5)-- Polygon Spliting_第15张图片
基于PostGIS的高级应用(5)-- Polygon Spliting_第16张图片

结语:PostGIS还是很强大的!!!另外一定要自己练习。。。

你可能感兴趣的:(基于PostGIS的高级应用(5)-- Polygon Spliting)