重力/霍夫模型工具

我正在寻找一种使用基于点的图层来模拟重力模型的方法。

我所有的点都分配有一个z值，该值越高，其“影响范围”就越大。这种影响与到中心的距离成反比。

这是一个典型的霍夫模型，每个点都是局部最大值，它们之间的谷表明它们之间影响区域的极限。

我尝试了Arcgis（IDW，成本分配，多项式插值）和QGIS（热图插件）中的几种算法，但没有发现任何对我有帮助的算法。我也找到了这个线程，但是对我不是很有帮助。

或者，如果有一种方法可以通过相应点的z值影响每个像元的大小，那么我也可以通过生成Voronoi图的方式来满足。

这是一个实现此功能的QGIS python小功能。它需要rasterlang插件（必须将存储库手动添加到QGIS）。

它需要三个必填参数：点层，栅格层（用于确定输出的大小和分辨率）以及输出层的文件名。您还可以提供一个可选参数来确定距离衰减函数的指数。

点的权重必须位于点层的第一属性列中。

生成的栅格将自动添加到画布。

这是如何运行脚本的示例。这些点的权重在20到90之间，并且网格的大小为60 x 50地图单位。

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)