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PostGISを使用して複雑なジオプロセシングワークフローを処理する方法
私たちの組織は、ジオプロセシングワークフローをPostGISに移行することを検討しています。現在、ArcGISを使用しており、ModelBuilderで使用される多数のカスタムPythonツールを使用しています。ほとんどのデータをPostGISに移動して、さまざまなアプリで使用できるようになりましたが、現在、そこでデータ処理を実行することも理にかなっていますか。 ソフトウェアと互換性があるようにデータを処理します。顧客がソフトウェアを購入し、データを提供すると、ソフトウェアでの使用に最適化されるように処理します。これには、さまざまな品質の入力データを処理するためのさまざまなツールを構築する必要があります。特定の形式またはスキーマでデータを受け取ることは期待できないため、入力フィールドを出力フィールドにマップし、単一のフィールドを複数のフィールドに解析し、複数のデータセットをマージするなどのツールを構築します。フィールドの連結、および他の多くの一般的な操作。PostGISは、すべての処理ニーズを完全に実行できるようです。 PostGISを使用してデータ処理を行う場合、組織、使用するツールなどについて何かアドバイスはありますか? QGIS python処理と組み合わせて使用しますか? 非Web処理にPython ORMを使用している人はいますか?GeoGISにはPostGIS用のPython ORMがあるため、GeoDjangoの使用に傾倒しています。PostGISを使用してデータを処理する最初のテストでは、Pythonコードに多くの大きなSQLテキストブロックがあり、GeoDjango ORMが管理しやすく読みやすいコードの作成に役立つと考えています。また、PostGISと同様に対話するGeoAlchemy ORM があり、DjangoほどWeb固有ではないようです。 QGISやArcGISを使用している人と同じくらい、PostGISを使用してジオプロセシングを行っている人のことを聞いたことがありません。