Trovare poligoni a livello di programmazione> 90% sovrapposti da un altro strato poligonale vettoriale usando QGIS?

Sto cercando di capire come usare Python per estrarre i poligoni in un vettore che sono sovrapposti di> 90% da un altro vettore. Vorrei quindi avere un vettore / mappa che mostrerà solo quei poligoni. L'immagine di esempio mostra i miei livelli. Voglio tutti i poligoni grigi che sono> 90% rossi.

Devo fare tutto questo tramite Python (o metodi similmente automatizzati). Ho ~ 1000 mappe per elaborare allo stesso modo.

Il prossimo codice funziona nella mia console Python di QGIS. Produce uno strato di memoria con poligoni che sono> 90% sovrapposti da aree rosse.

mapcanvas = iface.mapCanvas()

layers = mapcanvas.layers()

#for polygon_intersects
feats_lyr1 = [ feat for feat in layers[0].getFeatures() ]

#for xwRcl
feats_lyr2 = [ feat for feat in layers[1].getFeatures() ]

selected_feats = []

for i, feat1 in enumerate(feats_lyr1):
    area1 = 0
    area2 = 0
    for j, feat2 in enumerate(feats_lyr2):
        if feat1.geometry().intersects(feat2.geometry()):
            area = feat1.geometry().intersection(feat2.geometry()).area()
            print i, j, area, feat2.attribute('class')
            if feat2.attribute('class') == 1:
                area1 += area
            else:
                area2 += area
    crit = area1/(area1 + area2)
    print crit
    if crit > 0.9:
        selected_feats.append(feat1)

epsg = layers[0].crs().postgisSrid()

uri = "Polygon?crs=epsg:" + str(epsg) + "&field=id:integer""&index=yes"

mem_layer = QgsVectorLayer(uri,
                           "mem_layer",
                           "memory")

prov = mem_layer.dataProvider()

for i, feat in enumerate(selected_feats):
    feat.setAttributes([i])

prov.addFeatures(selected_feats)

QgsMapLayerRegistry.instance().addMapLayer(mem_layer)

Ho provato il codice con questi due livelli vettoriali:

Dopo aver eseguito il codice nella console Python di QGIS, per risultati corroboranti, sono stati stampati gli indici i, j delle caratteristiche coinvolte, le aree di intersezione, l'attributo del campo in polygons_intersects (1 per le aree rosse e 2 per le aree grigie) e il criterio di sovrapposizione .

0 0 9454207.56892 1
0 1 17429206.7906 2
0 2 10326705.2376 2
0 4 40775341.6814 1
0 5 26342803.0964 2
0 7 11875753.3216 2
0.432253120382
1 6 1198411.02558 2
1 7 1545489.96614 2
1 10 27511427.9909 1
0.90930850584
2 7 750262.940888 2
2 8 12012343.5859 1
0.941213972294
3 6 23321277.5158 2
0.0

Il livello di memoria creato (funzioni verdi) può essere osservato nell'immagine successiva. Era come previsto.

Qui una soluzione che non richiede Python.

Aggiungi un nuovo livello virtuale con una query come:

WITH r AS (
SELECT 
    Basins800.rowid AS idGray, 
    area(Basins800.geometry) AS areaGray, 
    area(Intersection(Basins800.geometry, Severity.geometry)) AS aeraInter, 
    Basins800.geometry AS geomGray 
  FROM Basins800, Severity
)

SELECT *, areaInterSum/areaGray  AS overlap , geomGray 
    FROM (
        SELECT 
           idGray, 
           areaGray, 
           sum(areaInter) AS areaInterSum, 
           geomGray 
        FROM r 
        GROUP BY idGray) 
     WHERE areaInterSum/areaGray > 0.9

Con :

• Basins800 come livello che vuoi filtrare con poligoni grigi

• Gravità: sovrapposizione del livello rosso.

Il risultato sarà un nuovo livello con solo tutti i ploligoni grigi> 90% sovrapposti da poligoni rossi, con un nuovo campo contenente la percentuale di sovrapposizione.

Spero che funzioni. Posso aggiungere ulteriori dettagli sulla query, se necessario.

Nota: i tuoi dati contengono poligoni molto piccoli (provenienti dall'elaborazione raster e corrispondenti a un pixel raster (nella foto, possiamo vedere 4 poligoni ma ci sono altri 25 poligoni piccoli). Questo rende l'esecuzione della query molto lenta (funzione di intersezione genera una funzione per ogni coppia di funzioni dai due livelli).

Dopo aver visto il collegamento ai shapefile Severity e Basins800 , sono riuscito a capire il geoprocesso necessario. Ho modificato il codice in:

Trovare poligoni a livello di programmazione> 90% sovrapposti da un altro strato poligonale vettoriale usando QGIS?

per ottenere questo:

mapcanvas = iface.mapCanvas()

layers = mapcanvas.layers()

#for Severity
feats_lyr1 = [ feat for feat in layers[0].getFeatures() ]

#for Basins800
feats_lyr2 = [ feat for feat in layers[1].getFeatures() ]

selected_feats = []

print "processing..."

for i, feat1 in enumerate(feats_lyr1):
    for j, feat2 in enumerate(feats_lyr2):
        if feat1.geometry().intersects(feat2.geometry()):
            area1 = feat1.geometry().intersection(feat2.geometry()).area()
            area2 = feat1.geometry().area()
            print i, j, area1, area2
    crit = area1/area2
    print crit
    if crit > 0.9:
        selected_feats.append(feat1)

epsg = layers[0].crs().postgisSrid()

uri = "Polygon?crs=epsg:" + str(epsg) + "&field=id:integer""&index=yes"

mem_layer = QgsVectorLayer(uri,
                           "mem_layer",
                           "memory")

prov = mem_layer.dataProvider()

for i, feat in enumerate(selected_feats):
    feat.setAttributes([i])

prov.addFeatures(selected_feats)

QgsMapLayerRegistry.instance().addMapLayer(mem_layer)

Dopo aver eseguito il codice, con questi shapefile nella console Python di QGIS, in pochi minuti ho ottenuto un risultato simile a Pierma ; dove il livello di memoria aveva 31 caratteristiche (diverse da 29 poligoni ottenute da lui).

Non eseguirò il debug dei risultati perché ci sono interazioni 1901 * 3528 = 6706728 per le funzionalità. Tuttavia, il codice sembra promettente.