在可及区域上建立多边形

我目前在等时线和基础算法领域中工作。现在引起问题的不是等位线本身的计算，而是结果的可视化。
我的等时线算法的结果是点和边。实际上，我确实有一个可行的解决方案，但是对于3873个边缘和1529个节点而言，事情似乎要花很多时间（在装有2015 Core i7 CPU和相当快的SSD的Lenovo T440s笔记本电脑上大约需要2.0秒）。而不是几秒钟，我想要的更像是msec :-)。

也许有人可以帮助我减少构建可视化可到达区域的多边形所需的计算时间。

但是等一下……第一件事！
这是等边线的计算结果， 这些边线是我的可视化效果： 这些边线存储在PostGIS数据库表中，是简单的线串。

我要向用户显示的内容如下所示： 请注意图片最南端和最东端的断开区域。这些应绘制为单独的区域（因此此处不允许合并：-）

目前，我正在使用此查询：

SELECT ST_AsGeoJson(St_Transform(ST_Multi(ST_Collect(polygons)), 4326)) AS coverage FROM (
    SELECT ST_MakePolygon(ST_ExteriorRing(ST_GeometryN(segments, generate_series(1, ST_NumGeometries(segments))))) AS polygons FROM (
        SELECT ST_Union(ST_Buffer("GEOMETRY", 20, 'quad_segs=2')) AS segments FROM my_edges AS a
    ) AS b
) AS c

我已经做了一些实验，并且阅读了很多文档，但是我找不到更好的解决方案。
在我眼中，最大的问题是ST_Union的用法（如docs中所述，此功能可能很慢）。有趣的是，用ST_Collect替换它似乎会减慢ST_Buffer的计算，因此以下所有查询甚至花费更长的时间，尽管它不会填充边缘之间的区域（它只会在线条周围创建缓冲区）：

SELECT ST_AsGeoJson(St_Transform(ST_Multi(ST_Collect(polygons)), 4326)) AS coverage FROM (
    SELECT ST_Buffer(ST_Collect(ST_LineMerge("GEOMETRY")), 20, 'quad_segs=2') AS polygons FROM my_edges AS a
) AS b

这在我的系统上大约需要3.8秒（几乎是两倍的时间）。我从这个小小的基准测试中得出的第一个结论是，在使用MultiLineStrings时，ST_Buffer的速度出乎意料的慢（甚至比为每行创建缓冲区并合并缓冲区时的速度还要慢-在我看来这很奇怪）

我也尝试使用alpha形状（使用pgRouting的实现），但是由于没有要设置的alpha值（实际上，我现在真的不愿意将哪个值设置为这样的值），所以我只得到了一个大多边形（因此我会把南部和东部的区域作为单独的区域丢失，这不是我想要的）。
同样ST_Polygonize（这是我想到的第一件事）没有产生任何可用的结果，但是也许我在这里错过了一些东西...

有没有更好的方法来创建PostGIS中显示的区域？也许还通过使用Java代码（jts）或客户端javascript代码（jsts）？实际上，只要结果中显示的区域保持分离并且计算速度快得多，我可以忍受一些细节丢失。

除了GeoJSON序列化，以下内容在我的笔记本电脑上大约需要6.3秒：

SELECT
  ST_MakePolygon(
    ST_ExteriorRing(
      (ST_Dump(
        ST_Union(
          ST_Buffer(geom, 20, 2)))).geom))
FROM bz_edges

查看OpenJUMP中的数据，相对于输出中所需的细节水平，我注意到街道部分有很多细节。看来，即使是对这些行的即时简化也可以在PostGIS中大大提高速度：

SELECT
  ST_MakePolygon(
    ST_ExteriorRing(
      (ST_Dump(
        ST_Union(
          ST_Buffer(ST_Simplify(geom, 10), 20, 2)))).geom))
FROM bz_edges

这使事情降到了2.3秒。我以为可以将广义几何存储在单独的列中，而不是即时进行计算，这样可能会做得更好，但是实际上并没有提供任何其他好处。

根据自己愿意编写多少代码，几乎可以肯定，在Java中可以做得更好，如果没有其他选择，因为您可以利用多个内核。（为此，JTS只需2.8秒即可完成上述操作）。一种方法可能是扩展CascadedPolygonUnion以使某些联合操作并行发生。（更新-这是一个ParallelCascadedPolygonUnion）

我在示例数据中注意到，边缘是通过引用其起点和终点来存储的，即您具有一个预先构建的图形。我怀疑你可以生成这些多边形得多更快，如果你从图中，而不是使用通用的几何操作工作。例如，我认为您可以这样做：

1. 识别图的连接组件
2. 对于每个连接的组件，找到具有最小X坐标的节点（保证在组件的外部）
3. 走组件的边缘，并尽可能向左（或向右）转弯。这将为您提供每个组件的外圈。
4. 使外圈多边形化并适当缓冲。