Tengo un gran número de archivos de formas que representan áreas de interés para un análisis que se realizará utilizando varias fuentes de imágenes satelitales (IKONOS, RapidEye, etc.). Desafortunadamente, las imágenes no utilizan un sistema de trayectoria como Landsat, por ejemplo, por lo que las extensiones varían mucho.
Tengo archivos de forma recortados en cada AOI que representan la extensión de las diferentes adquisiciones de imágenes, todas las cuales ya se han considerado aceptables. Algunos de estos archivos de forma tienen 500 o más polígonos.
Necesito encontrar un enfoque, preferiblemente uno que pueda ser automatizado (Python y ArcInfo 10 preferiblemente, FOSS también sería aceptable) para determinar la menor cantidad de polígonos para cubrir cada una de mis áreas de interés.
fuente
Respuestas:
Como señaló Whuber, generalizar este tipo de problema para encontrar una solución de alta calidad sería complicado, pero este enfoque podría acercarlo lo suficiente sin una gran cantidad de trabajo. Aquí hay un pseudocódigo basado en los siguientes supuestos:
Conjunto de polígonos Y que cubren completamente A
La idea es que está reduciendo iterativamente su Área de interés con la extensión del satélite que tiene la mayor superposición con el Área de interés restante. El AOI se hace más pequeño en cada iteración hasta que no quede nada. Probablemente esta no sea una solución óptima, pero debería ser razonable y debería ejecutarse con bastante rapidez.
fuente
Ok, entonces tienes un área A que representa un área y un montón de extensiones de imágenes que se pueden definir como el conjunto Y.
Si tengo esto correcto, puedes hacer un montón de funciones diferentes:
Luego, puede examinar las áreas de cada una y determinar si tiene polígonos de auto-selección haciendo una clasificación de geometría espacial usando ArcPy y cursores.
Espero que esto ayude.
fuente