确定来自shapefile的最小多边形数以覆盖感兴趣的区域

我有很多shapefile，它们代表感兴趣的区域，需要使用各种卫星图像源（IKONOS，RapidEye等）进行分析。不幸的是，这些图像没有使用像Landsat这样的路径系统，因此范围差异很大。

我在每个AOI上剪切了shapefile，分别表示不同图像采集的范围，所有这些都已经被认为可以接受。其中一些shapefile具有500个或更多的多边形。

我需要找到一种方法，最好是一种可以自动化的方法（最好是Python和ArcInfo 10，也可以使用FOSS），以确定覆盖我每个感兴趣区域的最少数量的多边形。

正如胡布指出的那样，将这类问题归纳为一个高质量的解决方案是很棘手的，但是这种方法可能会使您在没有大量工作的情况下就足够亲密。这是基于以下假设的一些伪代码：

1. 兴趣区A

2. 一组完全覆盖A的多边形Y

   Start loop
    Iterate through Y
      Select the polygon x from Y that has greatest area of intersection with A
   
    Clip A with polygon x
    Remove x from Y 
    If A is null then end program
   

这样做的想法是，您要迭代地减小与其他兴趣区重叠最多的卫星范围的兴趣区。AOI在每次迭代时都会变小，直到没有任何剩余。这可能不是最佳解决方案，但应该是合理的并且应该运行得很快。

好的，因此您具有代表某个区域的区域A和可以定义为集合Y的一堆图像范围。

如果我正确，则可以执行许多不同的功能：

1. 按区域A裁剪图像范围
2. 使用范围多边形和完全包含选项按位置进行选择

然后，您可以检查每个区域的面积，并通过使用ArcPy和光标进行一些空间几何排序来确定是否具有自选多边形。

希望对您有所帮助。