タグ付けされた質問 「postgis-raster」

私の質問は、PostgreSQL、PostGIS、QGIS、およびGDALなど、いくつかのソフトウェアツールを組み合わせて使用​​およびパフォーマンスすることに関するものです。 私は、ArcGIS、Python、Rの長年のユーザーであり、無料のオープンソースGISエコシステムとLinuxへの多様化にも関心があります。最近、QGIS（ver 2.8）をPostgreSQL（ver 9.4）およびPostGIS（ver 2.1）と一緒に使用することに非常に興味があり、Windows 8.1 x64を搭載したコンピューターにコンピューターにソフトウェアをインストールしました（コンピューターの仕様：ThinkPad 2.1GHzコア2、8GB RAM、および240GB SSDを搭載したX200）。空間データ（〜100GB相当）の管理方法を学んだら、このマシンでUbuntuを実行したいと思います。 現時点では、シェープファイルとラスターを確実に保存および取得しようとしています。これまでのところ、シェープファイルをPostGISに読み込むことに成功していますが、ラスターはより問題が多いことが判明しています。小さなgeoTIFFおよびGRIDファイルの単一およびバッチインポートを正常に完了しましたが、大きなラスター（たとえば、ディスク上のサイズが156MBの15619x14655セルIMGまたはTIFFファイル）がPostGISにロードされるまでに時間がかかります。空間インデックスを構築し、これらのパラメーターを使用してタイルによってラスターを読み込むために、raster2pgsqlツールを読んで構成しました。 raster2pgsql -s 3161 -C -I D:\PostGIS_data\dem.img -t auto raster.dem | psql -h localhost -U postgres -p 5432 -d postgres インポートのパフォーマンスは依然として非常に低く、ハードウェアは問題ではありません。QGISでのPostGISラスターの視覚化はさらに悪く、せいぜい小さなラスターをゆっくりロードするか、完全にフリーズします。私が述べたような大きなラスターは、QGISで視覚化することは不可能です。ドキュメントとフォーラムの議論から、この欠点はQGIS自体ではなく、GDALのPostGISラスタードライバーによるものと思われます。フォーラムでの議論ではこの問題について簡単に言及しており、ラスタをPostGISに保存すべきではないと示唆する人もいます（ラスタをスムーズに処理できない空間データベースのポイントは何ですか？）。それでも、私は日常的にESRIのファイルジオデータベースを使用して、非常に大きな（〜70GB）ラスターをすばやく簡単に保存、視覚化、分析し、ArcGIS 10.1はそのような日常的な操作によってフリーズまたはスローダウンすることはありません。 ここで不足しているもの、対処していないボトルネックはありますか？PostGISのパフォーマンス上の利点を実現するために、PostgreSQLをチューニングする必要がありますか？探してコンパイルする必要があるGDALのバージョンがありませんか？特に、QGISでのシェープファイルとラスターのPostGISパフォーマンスと視覚化を改善するにはどうすればよいですか？Linuxターミナルを使用して、包括的かつ迅速な空間データ管理の栄光を享受するにはどうすればよいですか？この問題に関する助けを歓迎します！ Duncan Golicherがこのガイドに従いました：https ://duncanjg.wordpress.com/2012/11/20/the-basics-of-postgis-raster/ 私は元々自動設定のタイルを使用していましたが、タイルを行ごとに100x100セルにリセットし、ガイドに示されているようにピラミッドを含めました。 raster2pgsql -s 3161 -d -C -I -M -l 4 D:\PostGIS_data\dem.img -t 100x100 raster.dem100 …

23 qgis  postgis  postgresql  spatial-database  postgis-raster 

特定の日の旅行時間の等時線を表すポリゴンのテーブルがあります。各原点には、5つのアイソクロネジオメトリがあります（別々の行に格納されます）。各原点について、5つのアイソクロナス（バイナリNULLまたは1）をラスタライズし、それらを1つのラスタレイヤーに結合します。このラスターレイヤーには単純なマップ代数sum / 5が必要です。そのため、各原点は、最終的に[NULL、0.2、0.4、0.6、0.8、1]の値を持つ単一のラスターレイヤーに関連付けられます。構成レイヤーはオーバーラップします。それは確率曲面です。 私のデータはすべてPostgres 9.3（PostGISを使用）に保存されます。私の問題は、PostGISラスタの使用方法を学びたいが、非常に急な学習曲線を持っているように思え、すべての例が単一のラスタレイヤに対処できることです。例では、このレイヤーはポリゴンオーバーレイの一部として使用され、各ポリゴンのラスターの値を平均化しています。以下を組み合わせた複製可能な例は見つかりませんでした。a）ベクトル->ラスターb）マップ代数。およびc）最初の段落ごとのGROUP BY属性。 このタスクを実行するために必要な場合、GDALまたはGRASSを使用しても問題ありませんが、これはPostGISが処理できるもののようです。入力データがすでにPostGISジオメトリである場合、そうするのが便利です。そして、私は本当に PostGISラスターに同意したいと思っています。 サンプルデータ構造： areaid time date isogeom (polygon) 1000 07:15:00 2014-05-05 xxx 1000 07:15:00 2014-05-06 xxy ... 1006 07:15:00 2014-05-05 zzz ラスタライズし、areaidでグループ化し、マップ代数演算を実行して次のことを行います。 areaid isorast (raster) 1000 aaa 1006 bbb 私はこれをPostGISに含めることに成功していません。私のアプローチは、ベクターをラスターに変換し、ラスターを配列にダンプし、psycopg2を介してnumpy配列との組み合わせを実行してから、GeoTIFFに書き込む（PostGISに戻す）ことです。理想的ではありませんが、実行可能です。

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pythonにnumpy配列として取得したいpostgresテーブルにラスターデータがあります。データベースに接続するためにpsycopg2を使用しています。データをダウンロードすることはできますが、文字列（おそらくシリアル化されたバイナリ）として返されます。 この文字列を取得してnumpy配列に変換する方法を知っている人はいますか？ st_astiffを使用してhexファイルをダウンロードしてxxdを使用するなど、ラスターをダウンロードする他のオプションを検討しましたが、うまくいきませんでした。「rt_raster_to_gdal：出力GDALドライバーを読み込めませんでした」というエラーが表示され続け、ドライバーを有効にできる環境変数を設定する権限がありません。 TL、DR：ラスターデータをnumpy配列にインポートする（Pythonを使用）。

13 postgis  gdal  numpy  psycopg2  postgis-raster