QGISでのボロノイポリゴン作成で穴/制約を考慮していますか？

QGISでボロノイポリゴンを作成して、一般的な領域の「穴」を考慮しようとしています。例は次のとおりです。

GRASSコマンドでQGISを使用し、「差分」ツールを使用して穴を作成して、この画像に実際にボロノアを作成しました。穴の範囲を含む別のポリゴンシェープファイルが「差分」レイヤーとして使用されました。サンプルアプリケーションは、分析から除外する必要がある構造間で収集されたサンプリングポイントの周囲にポリゴンを作成します。

ここで2つの問題が発生します。

1. 「差分」機能は、「穴」に伸びる一部のポリゴン境界で、100％正しく機能していないようです。これは、ポリゴンID番号（または「0」のID）を持たない属性テーブルの行を見つけることで修正できます。

2. このタイプの事後の「穴あけ」は、画像の赤い矢印で示されているように、不連続なポリゴンになる可能性があります。

私の質問は次のとおりです。ドメインの中心にある「穴」の存在をワンステッププロセスとして考慮し、不連続ポリゴンの生成を排除できるVoronoiツールまたはプラグインはありますか？このようなツールは、他の境界が最初に「穴」の境界にぶつからない限り、ポリゴンの境界を別の境界と最も近い交差点まで延長することを想定しています。

これは、ラスタを使用して可能になる場合があります。まず、ポイントと境界ポリゴンを高解像度ラスターに変換します。を使用して境界のマスクを設定しますr.mask。次に、r.grow.distanceGRASS で実行し、を使用しValue= outputます。これにより、ピクセルごとに表示され、最も近いポイントになります。これをベクトルポリゴンに変換します。スライバーポリゴンを削除するには、追加の手順が必要になる場合があります。

これは、ラスターで確かに可能です。

このスクリーンショットは、問題をより明確に示しています。ボロノイの部分Bは、「カラスが飛ぶように」元のボロノイ中心に近いが、これは建物の周りを歩くのに時間がかかるという事実を考慮していない。OPの質問に対する私の理解は、ボロノイがこの余分な距離を考慮して建物を歩く必要があるということです。

@Guillaumeからの提案が気に入っています。しかし、試してみるとr.grow.distance、マスクを尊重するのに問題がありました（以下を参照してください。波紋は建物を通過してはいけません）。

私のGrassの知識はそれほど強力ではないので、何かバカなことをしているのかもしれません。それは私のものよりもはるかに少ない仕事になるので、間違いなく、最初にその提案をチェックしてください;-)

ステップ1-コストサーフェスを作成する

最初のステップは、コストサーフェスを作成することです。これは一度だけ行う必要があります。

• 編集可能なレイヤー、穴などを作成します。
• 「unit」というフィールドを追加し、1に設定します。
• フィールド「ユニット」を使用して、「パンチアウト」ベクターレイヤー（穴のあるレイヤー）でポリゴンツーラスターを使用します。これで、レイヤー「マスク」が作成されました。1は空きスペースで、0は構築中です。

• ラスター計算機を使用して、これをコストサーフェスに変換します。「outdoors」を1に、「indoors」を9999に設定します。これにより、建物の移動が非常に困難になります。

  （（ "mask @ 1" = 1）* 1）+（（ "mask @ 1" = 0）* 9999）

コストサーフェスに少しノイズを追加することで、より「自然な」結果を得ることができます（たとえば、屋外のピクセルに対して1ではなく1から3の乱数を使用します）。

ステップ2.各ボロノイ中心の累積コストラスタを作成する

これr.cost.coordinatesで、コストサーフェスレイヤーに対して（一度に1つのボロノイセルに対して）GRASSアルゴリズムを実行できます。

開始座標には、渦中心を使用します。終了座標として、お住まいの地域の角の1つを選択します。よりスムーズな結果が得られるため、「ナイツツアー」の使用をお勧めします。

結果は、1つのボロノイ中心からの移動時間が等しいラインを示しています。バンドが建物をどのように包んでいるかに注意してください。

これを自動化する最善の方法はわかりません。バッチモードを処理するか、pyqgisで実行することができます。

ステップ3.ラスターをマージダウンする

これにはおそらくコードが必要です。アルゴリズムは

create a raster 'A' to match the size of your cumulative cost images
fill raster 'A' with a suitably high number e.g. 9999
create an array of the same size as the raster.
for each cumulative cost raster number 1..N
    for each cell in image
        if cell < value in raster 'A'
            set value in raster 'A' to cell value
            set corresponding cell in array to cum. cost image number
write out array as a raster

このアプローチでは、各セルが障害物を考慮して最も近いボロノイ中心で分類されたラスタを生成する必要があります。

その後、ラスタからポリゴンを使用できます。次に、Generalizeプラグインを使用して、「ステップ」効果のアーティファクトをラスターから削除できます。

ステップ2と3のあいまいさについておologiesび申し上げます。誰かがもっとエレガントな解決策に夢中になることを願っています。

注＃1：実行したいくつかのテストで差分ツールがうまく機能したため、提案された問題を再現できませんでした（問題の単純なジオメトリによるか、問題が発生してからツールが改善されたためです） 1年前に質問しました）。

ただし、PyQGISで差分ツールの使用を避けるための回避策を提案します。すべては、2つの入力レイヤー間のローカル交差に基づいています（下図を参照）。

1. ボロノイポリゴンを表すポリゴンベクトルレイヤー。
2. 解析から除外する必要がある穴/制約を表すポリゴンベクトルレイヤー。

注＃2：差分ツールを使用したくないので、「スライバー」の作成を回避することができないため（参照）、v.cleanそれらを排除するためにツールを実行する必要がありました。さらに、@クリスWが言ったように、

[...]しかし、スライバーが発生する2番目は完全に予期しないものではありません。結局、その領域は、たとえ穴が存在していても同じポイントに割り当てられます。その方法を使用して、クリーンアップ方法でスライバーを隣人に組み込むことができます。

これらの必要な前提の後、コードを投稿します。

##Voronoi_Polygons=vector polygon
##Constraints=vector polygon
##Voronoi_Cleaned=output vector

from qgis.core import *

voronoi = processing.getObject(Voronoi_Polygons)
crs = voronoi.crs().toWkt()
ex = voronoi.extent()
extent = '%f,%f,%f,%f' % (ex.xMinimum(), ex.xMaximum(), ex.yMinimum(), ex.yMaximum())

constraints = processing.getObject(Constraints)

# Create the output layer
voronoi_mod = QgsVectorLayer('Polygon?crs='+ crs, 'voronoi' , 'memory')
prov = voronoi_mod.dataProvider()
fields = voronoi.pendingFields() # Fields from the input layer
prov.addAttributes(fields) # Add input layer fields to the outLayer
voronoi_mod.updateFields()

# Spatial index containing all the 'constraints'
index_builds = QgsSpatialIndex()
for feat in constraints.getFeatures():
    index_builds.insertFeature(feat)

final_geoms = {}
final_attrs = {}

for feat in voronoi.getFeatures():
    input_geom = feat.geometry()
    input_attrs = feat.attributes()
    final_geom = []
    multi_geom = input_geom.asPolygon()
    input_geoms = [] # edges of the input geometry
    for k in multi_geom:
        input_geoms.extend(k)
    final_geom.append(input_geoms)
    idsList = index_builds.intersects(input_geom.boundingBox())
    mid_geom = [] # edges of the holes/constraints
    if len(idsList) > 0:
        req = QgsFeatureRequest().setFilterFids(idsList)
        for ft in constraints.getFeatures(req):
            geom = ft.geometry()
            hole = []
            res = geom.intersection(input_geom)
            res_geom = res.asPolygon()
            for i in res_geom:
                hole.extend(i)
                mid_geom.append(hole)
        final_geom.extend(mid_geom)
    final_geoms[feat.id()] = final_geom
    final_attrs[feat.id()] = input_attrs

# Add the features to the output layer
outGeom = QgsFeature()
for key, value in final_geoms.iteritems():
    outGeom.setGeometry(QgsGeometry.fromPolygon(value))
    outGeom.setAttributes(final_attrs[key])
    prov.addFeatures([outGeom])

# Add 'voronoi_mod' to the Layers panel
QgsMapLayerRegistry.instance().addMapLayer(voronoi_mod)

# Run 'v.clean'
processing.runalg("grass7:v.clean",voronoi_mod, 2, 0.1, extent, -1, 0.0001, Voronoi_Cleaned, None)

# Remove 'voronoi_mod' to the Layers panel
QgsMapLayerRegistry.instance().removeMapLayer(voronoi_mod)

この結果につながります：

明確にするために、これはv.cleanツールを使用しない結果です。

@LeaningCactusによる結果との違いは、今のところ、ジオメトリが壊れておらず、エラーなしで「クリーン」できることです。