GDAL-シンプルな最小コストパス分析の実行

gdalを使用して簡単な最小コストパス分析を実行する方法を調査しています。簡単に言うと、デムの傾きを唯一のコスト要因として使用することです。

私はpythonまたは.netバインディングを使用することを好みますが、何でも取ります。誰でも良いチュートリアルなどを提案できますか？

次のスクリプトは、最小コストのパス分析を実行します。入力パラメーターは、コストサーフェスラスター（勾配など）と開始および停止座標です。作成されたパスを持つラスターが返されます。skimageライブラリとGDAL が必要です。

たとえば、ポイント1とポイント2の間の最小コストパスは、勾配ラスターに基づいて作成されます。

import gdal, osr
from skimage.graph import route_through_array
import numpy as np


def raster2array(rasterfn):
    raster = gdal.Open(rasterfn)
    band = raster.GetRasterBand(1)
    array = band.ReadAsArray()
    return array  

def coord2pixelOffset(rasterfn,x,y):
    raster = gdal.Open(rasterfn)
    geotransform = raster.GetGeoTransform()
    originX = geotransform[0]
    originY = geotransform[3] 
    pixelWidth = geotransform[1] 
    pixelHeight = geotransform[5]
    xOffset = int((x - originX)/pixelWidth)
    yOffset = int((y - originY)/pixelHeight)
    return xOffset,yOffset

def createPath(CostSurfacefn,costSurfaceArray,startCoord,stopCoord):   

    # coordinates to array index
    startCoordX = startCoord[0]
    startCoordY = startCoord[1]
    startIndexX,startIndexY = coord2pixelOffset(CostSurfacefn,startCoordX,startCoordY)

    stopCoordX = stopCoord[0]
    stopCoordY = stopCoord[1]
    stopIndexX,stopIndexY = coord2pixelOffset(CostSurfacefn,stopCoordX,stopCoordY)

    # create path
    indices, weight = route_through_array(costSurfaceArray, (startIndexY,startIndexX), (stopIndexY,stopIndexX),geometric=True,fully_connected=True)
    indices = np.array(indices).T
    path = np.zeros_like(costSurfaceArray)
    path[indices[0], indices[1]] = 1
    return path

def array2raster(newRasterfn,rasterfn,array):
    raster = gdal.Open(rasterfn)
    geotransform = raster.GetGeoTransform()
    originX = geotransform[0]
    originY = geotransform[3] 
    pixelWidth = geotransform[1] 
    pixelHeight = geotransform[5]
    cols = array.shape[1]
    rows = array.shape[0]

    driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
    outRaster = driver.Create(newRasterfn, cols, rows, gdal.GDT_Byte)
    outRaster.SetGeoTransform((originX, pixelWidth, 0, originY, 0, pixelHeight))
    outband = outRaster.GetRasterBand(1)
    outband.WriteArray(array)
    outRasterSRS = osr.SpatialReference()
    outRasterSRS.ImportFromWkt(raster.GetProjectionRef())
    outRaster.SetProjection(outRasterSRS.ExportToWkt())
    outband.FlushCache()    

def main(CostSurfacefn,outputPathfn,startCoord,stopCoord):

    costSurfaceArray = raster2array(CostSurfacefn) # creates array from cost surface raster

    pathArray = createPath(CostSurfacefn,costSurfaceArray,startCoord,stopCoord) # creates path array

    array2raster(outputPathfn,CostSurfacefn,pathArray) # converts path array to raster


if __name__ == "__main__":
    CostSurfacefn = 'CostSurface.tif'
    startCoord = (345387.871,1267855.277)
    stopCoord = (345479.425,1267799.626)
    outputPathfn = 'Path.tif'
    main(CostSurfacefn,outputPathfn,startCoord,stopCoord)

生成されたノード間のコストとして勾配を使用するA *検索アルゴリズムを使用できます。それがどのように見えるかをすばやく視覚化するには：

A *検索アルゴリズム（Wiki） および Python A *検索アルゴリズム（SO）を参照してください。

A *を理解する。

スロープマップには、そこにオプションがあります- ここに1つあります。

勾配マップ（ラスター）を使用すると、GDALを使用してその中からコスト値を取得できます。