RまたはPythonを使用して大きなラスターをポリラインに変換する最も速い方法は？

グローバルな水域（1ビット値0および1）の大きなラスターファイル（129600 x 64800ピクセル）があり、海と内陸の海岸線を抽出しようとしています。

ArcGISとQGISでラスターからポリラインに変換しようとしましたが、時間がかかります。

誰かがこのタスクのためのより良い/より速い方法（PythonまたはR）またはより良いツールを知っていますか？

更新

• R：rasterToContourは高速で正確かもしれませんが、私のような非常に大きなデータセット（8,398,080,000ピクセル）がある場合、非常に大きなRAM（16GB以上）が必要か、Rにハードドライブとそれ以上の処理を強制します年齢もかかります。
• Python / GDAL：gdal_poligonizeはポリラインの代わりにポリゴンを作成します

更新2

• R rasterToContour：rasterToContourは、必要な結果を提供しません。下の例に示すように、ArcGIS（ラスターからポリゴン、フィーチャからライン）と比較すると、正確なピクセルアウトラインは抽出されません。

rasterToContourの結果

ArcGISの結果

更新3

Python / GDAL：テストデータセットでコマンドラインからgdal_polygonizeをArcGISに対して実行しましたが、結果は非常に明確でした。

• gdal：49秒
• ArcGIS：1.84秒

私はRで作業しており、過去にパッケージrasterToPolygonsから使用してrasterいましたが、今ではgdal_polygonizeRJohn Baumgartnerが好んでいます。それに基づいて gdal_polygonize.pyおり、はるかに高速です。John Baumgartnerがコードを公開し、彼のブログで使用例を示しました。

Pythonに精通している場合はgdal_polygonize.py、もちろん直接使用できます。

後世のために、私はこの種の操作を迅速に行うためのstars::パッケージで成功を収めてきましたR。

library(raster)
library(stars)
library(sf)
library(magrittr)

f <- system.file("external/test.grd", package="raster")
r <- raster(f)
r[r[] < 750] <- 0
r[r[] >= 750] <- 1

x <- st_as_stars(r) %>% 
  st_as_sf() %>% # this is the raster to polygons part
  st_cast("MULTILINESTRING") # cast the polygons to polylines

plot(x)

plot(r)
plot(x, add = TRUE)

ラスターパッケージrasterToContourから試してください。

f <- system.file("external/test.grd", package="raster")
r <- raster(f)
r[r[] < 750] <- 0
r[r[] >= 750] <- 1

x <- rasterToContour(r)
class(x)
> [1] "SpatialLinesDataFrame"
> attr(,"package")
> [1] "sp"

plot(r)
plot(x, add=TRUE)

次に、以下のコードを使用して、たとえば「ESRI Shapefile」（。shp）などのローカルフォルダーにファイルを簡単に書き込むことができます。rgdalを参照しogrDriversて、システムと互換性のあるドライバーを確認してください。

library(rgdal)
writeOGR(x, dsn = getwd(), layer = "coastlines", driver = "ESRI Shapefile")

私はGDALの大ファンですが、ポリゴン化ツールは私のアプリケーションにとっても遅すぎました。

迅速な代替手段はDans GDALスクリプトgdal_trace_outlineからのもので、これには耐性、ドーナツなどに関するオプションもあります。

gdal_polygonizeこのようにして、後で変換する必要があるポリゴンも生成されますogr2ogr -nlt MULTILINESTRING。

欠点は、LinuxまたはMac OsXシステムを使用している場合を除き、自分でコンパイルする必要があることです。