Công cụ mô hình Gravity / Huff

Tôi đang tìm cách mô phỏng mô hình trọng lực bằng cách sử dụng lớp dựa trên điểm.

Tất cả các điểm của tôi được gán một giá trị z và giá trị này càng cao thì "phạm vi ảnh hưởng" của chúng càng lớn. Ảnh hưởng này tỷ lệ nghịch với khoảng cách đến trung tâm.

Đó là một mô hình Huff điển hình, mỗi điểm là một cực đại cục bộ và các thung lũng giữa chúng chỉ ra các giới hạn của vùng ảnh hưởng giữa chúng.

Tôi đã thử một số thuật toán từ Arcgis (IDW, phân bổ chi phí, nội suy đa thức) và QGIS (plugin bản đồ nhiệt), nhưng tôi không tìm thấy gì có thể giúp tôi. Tôi cũng tìm thấy chủ đề này , nhưng nó không hữu ích cho tôi.

Cách khác, tôi cũng có thể hài lòng bằng cách tạo sơ đồ Voronoi nếu có cách ảnh hưởng đến kích thước của mỗi ô bằng giá trị z của điểm tương ứng.

Đây là một hàm python QGIS nhỏ thực hiện điều này. Nó yêu cầu plugin rasterlang (kho lưu trữ phải được thêm vào QGIS bằng tay).

Nó mong đợi ba tham số bắt buộc: Lớp điểm, lớp raster (để xác định kích thước và độ phân giải của đầu ra) và tên tệp cho lớp đầu ra. Bạn cũng có thể cung cấp một đối số tùy chọn để xác định số mũ của hàm phân rã khoảng cách.

Các trọng số cho các điểm cần phải nằm trong cột thuộc tính đầu tiên của lớp điểm.

Các raster kết quả được tự động thêm vào khung vẽ.

Đây là một ví dụ về cách chạy tập lệnh. Các điểm có trọng lượng từ 20 đến 90 và lưới có kích thước 60 x 50 đơn vị bản đồ.

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)