重力/ハフモデルツール

ポイントベースのレイヤーを使用して重力モデルをシミュレートする方法を探しています。

すべてのポイントにはZ値が割り当てられ、この値が高いほど、「影響範囲」が大きくなります。この影響は、中心までの距離に反比例します。

これは典型的なハフモデルであり、各ポイントは極大値であり、それらの間の谷はそれらの間の影響ゾーンの限界を示します。

Arcgisのいくつかのアルゴリズム（IDW、コスト割り当て、多項式補間）およびQGIS（ヒートマッププラグイン）を試しましたが、私に役立つものは何も見つかりませんでした。このスレッドも見つけましたが、あまり役に立ちません。

別の方法として、対応するポイントのz値によって各セルのサイズに影響を与える方法がある場合、ボロノイ図を生成する方法でも満足できます。

これを実装する小さなQGIS python関数を次に示します。rasterlangプラグインが必要です（リポジトリはQGISに手動で追加する必要があります）。

3つの必須パラメーターが必要です：ポイントレイヤー、ラスターレイヤー（出力のサイズと解像度を決定するため）、および出力レイヤーのファイル名。オプションの引数を指定して、距離減衰関数の指数を決定することもできます。

ポイントの重みは、ポイントレイヤーの最初の属性列にある必要があります。

結果のラスタ​​は、キャンバスに自動的に追加されます。

スクリプトを実行する方法の例を次に示します。ポイントのウェイトは20〜90で、グリッドのサイズは60 x 50マップ単位です。

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)