ArcGIS 대신 GDAL 및 PostGIS를 사용하는 Python

몇 번 전에 알래스카 크기의 지역의 매일 지표면 온도 위성 이미지로 작업했습니다.

나는 약 1,000 개의 이미지를 처리해야했다. 나는 그것들을 다운로드하고, 모자이크 처리하고, 투영하고, 형상 파일 경계에 클리핑하고, 클리핑 된 래스터에서 수단을 추출하고, 시간-온도 그래프에 그 수단을 플로팅했다. 시간-온도 그래프가 최종 출력이었다. ArcGIS에서이 모든 작업을 수행했으며 작업의 일부를 자동화하는 데 도움이되는 ArcPy 스크립트를 만들었더라도 여전히 힘들었습니다.

이제 동일한 작업을 수행하지만 100 % 자동으로 수행하는 프로그램을 만들고 싶습니다. 관심있는 영역을 정의하고 시간 온도 그래프 인 최종 출력을 얻기 위해 모서리 좌표를 프로그램에 입력하고 싶습니다.

래스터 데이터 저장소로 GDAL 라이브러리 및 PostGIS와 함께 Python을 사용하여 이것이 가능하다고 생각하십니까?

예-짧은 대답입니다. 파이썬 솔루션의 일부로 NumPy 와 SciPy 가 필요하다고 생각합니다 . NumPy로 수행하는 것보다 훨씬 빠르기 때문에 scipy.ndimage 모듈에서 평균을 계산할 때 (이 구역 평균입니까?) 살펴보십시오. 또한 Python 멀티 프로세싱 모듈 을 사용하면 상당한 속도 향상을 얻을 수 있습니다. 그러나 래스터 처리는 프로세서를 많이 사용하기 때문에 하위 프로세스 수를 줄이십시오. 따라서 시스템 속도를 높이기보다 속도를 늦출 수 있습니다. 컴퓨터의 코어보다 프로세스가 1 줄어 듭니다.