Questions tagged «simplify»

一种制图概括,其中确定了要素的重要特征,并消除了不必要的细节,以保持比例缩小的地图的清晰度。

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简化公差参数的含义
Douglas-Peucker的简化算法的标准参数是几何形状和公差(例如PostGIS中的ST_Simplify)。公差参数的含义是什么?我知道值越大,几何形状就越粗糙。但是数字是否有任何单位还是仅仅是任意的?

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现有的解决方案可以自动进行地理数据的概括/简化?
这篇文章是社区维基。编辑现有答案以改善此职位。它当前不接受新的答案。 我正在寻找现有的解决方案(软件,库,方法等),以实现在那里以及那里呈现的地理数据的一般化/简化。 您知道并使用一些工具来简化您的地理数据吗? 我已经看过这些: maptimize以简化KML标记层的表示, ESRI的Modelbuilder 激光扫描的半径清晰度 mapshaper来计算几何上的在线过滤算法, 通过轴系统进行轴伸 在上概括和多重代表网站ICA佣金这个主题一个巨大的信息源。许多论文提出了与此主题相关的高级方法和用例。 的非常著名的道格拉斯&普克滤波算法通常用于几何简化和存在于几乎所有的GIS软件。但是,其效果是使几何结构非常骨/角,而不真正简化几何形状。例如,它不适用于必须平滑且没有角度的代表道路或河流的线。

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如何简化可路由网络?
从减少边数的角度来看,我有一个网络图需要简化。想法是合并位于一起的节点并删除连接的短边。 在PostGIS或GRASS中如何实现?还是有更好的方法来自动简化这样的网络? 我已经尝试过ST_SnapToGrid函数,但对结果不满意(灰色=原始,黑色=贴紧):

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使用PostGIS简化相邻的多边形?
我在简化一组相邻的多边形时遇到了一个问题。如果我使用Douglas-Peucker算法(许多开放源代码工具都使用过的算法)分别简化每个多边形,则生成的多边形通常不再相邻。例如,在简化国家/省的边界时会出现此问题。 有人使用PostGIS有解决方案吗?


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将多边形简化为线串?
我想简化一些将河流表示为线串的多边形。我假设多边形中的孔可以省略。任何人都有一个好主意,如何简单地做到这一点? 如果可以直接在postgis中或通过其他开源工具完成,那将很好,但是简短的算法描述就足够了。

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可视化网络地图中的群集特征?
我正在寻找在ArcGIS Server JS API中显示群集功能的最佳符号。 我不喜欢Silverlight API群集或JS群集示例中使用的“飞出”动画群集符号(它们有点花哨)。 到目前为止,我发现的最佳选择是Google Maps 标记群集器符号。 我不会在群集符号的中心显示一个数字,但是将改变符号的大小以显示要素的集中度,如此模型所示: 还有哪些其他聚类符号选项?您能指出一张显示标记聚类很好实现的地图吗?

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简化SF对象的多边形
如何在sf不引入间隙和裂缝的情况下简化多边形? 以shapefile为例,我将使用rmapshaper::ms_simplify(): library("pryr") library("rgdal") library("rmapshaper") download.file("https://borders.ukdataservice.ac.uk/ukborders/easy_download/prebuilt/shape/England_gor_2011.zip", destfile = "regions.zip") unzip("regions.zip") regions <- readOGR(".", "england_gor_2011") object_size(regions) # ~13MB regions <- ms_simplify(regions) object_size(regions) # < 1MB 我尝试过sf::st_cast()手册页中指出的内容: 将几何体转换为另一种类型:简化或显式转换 和: 争论:性格 目标类型,如果缺少,则尝试简化;当x为sfg类型(即单个几何)时,则需要指定to。 当我to遗失时,它并没有按预期工作(我知道实在太好了!): library("sf") regions <- sf::read_sf("england_gor_2011.shp") object_size(regions) # ~13MB regions <- sf::st_cast(regions) object_size(regions) # Still 13MB 目前,我正在使用打开文件rgdal::readOGR(),进行简化,保存,然后使用重新加载sf。 有没有更好的办法? rgeos::gSimplify() rgeos::gSimplify()当使用以下参数指定时,@sk的建议可以进行拓扑感知的简化(即在不创建条的情况下进行简化): library("rgeos") regions_gSimplify …
14 r  simplify  sf 

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大型shapefile到栅格
我有一个很大的shapefile(1 gb),需要对其进行栅格化。我已经尝试了以下方法。 1.)使用v.in.ogr此失败将其导入GRASS,并显示以下错误消息:错误:G_realloc:无法在break_polygons.c:188上分配498240036字节 2.)我的第二个想法是使用PostGIS。导入shapefile,在网格的x,y位置对其重新采样,然后导出这些点并从xyz创建网格。我成功导入了shapefile(多边形和点),但是将300万个点与100万个多边形相交似乎很慢。我使用了以下PostGIS条件,也许还有改进的余地。 select polygons.land_id,grid.geom from grid,polygons where grid.geom && polygons.geom and within(grid.geom,polygons.geom) 3.)我也曾尝试simplify()在PostGIS中使用。但是我迷失了许多小多边形(即某些仅由小多边形覆盖的区域变为空)。 任何想法将不胜感激。

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使用gSimplify简化了带有空间多边形的writeOGR
我正在使用gSimplify(rgeos包)来简化shapefile的几何形状。该功能运行良好,但现在我无法在新的shapefile中写入输出。我尝试了一些方法: writeOGR(simplyshape, file, driver="ESRI Shapefile", layer='test') 我懂了 obj必须是SpatialPointsDataFrame,SpatialLinesDataFrame或SpatialPolygonsDataFrame 与: writePolyShape(simplyshape, file) 我得到: 错误:is(x,“ SpatialPolygonsDataFrame”)不是TRUE
12 shapefile  r  simplify  rgdal 

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如何匿名化gps文件?
想象一下,从法律的角度来看,您有一个要匿名的GPS轨迹。你会怎么做?捕捉到最近的x距离并剥离时间是否足够?是否有国际认可的标准?有没有人已经写过算法来做到这一点?如果没有,我计划在不断发展的stplanr程序包中创建一个函数来执行此操作。 可重现的示例(使用来自@geospacedman的出色旋转功能)来自我自己的' Identifiable '数据: library(rgdal) library(tmap) downloader::download("https://www.openstreetmap.org/trace/1619756/data", "test.gpx") r <-readOGR(dsn = "test.gpx", layer = "tracks") r <- spTransform(r, CRS("+init=epsg:27700")) rproj <- rotateProj(rs, 90) # rotate projection for plotting r <- spTransform(r, rproj) rs <- rgeos::gSimplify(r, 1000) # snap to nearest km qtm(r) + qtm(rs, line.col = "red") + tm_layout(draw.frame = …
11 r  gps  gpx  simplify 


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如何简化线路网络的保留拓扑?
我有一个Shapefile(由欧洲主要道路组成),其中包含大约250.000个路段,为了进行注浆,我必须对其进行简化。但是我似乎找不到适当的方法。 看起来是这样的: 它应该是这样的: 我必须以某种方式删除连接到少于3条线(不是交叉点)的线的每个点,同时保留其余点之间的拓扑连接。如果有人有想法,将不胜感激! 最好的祝福 编辑:我试图实现@dkastl的想法,并设法通过下面的代码从网络中仅获取不需要的节点(只有2个相邻线串的节点)(网络生成来自underdark的博客http://underdark.wordpress.com / 2011/02/07 / a-beginners-guide-to-pgrouting /): SELECT * FROM (SELECT tmp.id as gid, node.the_geom FROM (SELECT id, count(*) FROM network JOIN node ON (start_id = id OR end_id = id) AND (end_id = id OR start_id = id) GROUP BY id ORDER BY id) as …
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