Postgisアプリケーション---ポリゴンフェイスカッティング

1.需要

postgis関数を使用してポリゴンサーフェスをいくつかの小さなポリゴンサーフェスにカットすると、それぞれの面積はほぼ同じになります

2、アイデア

1. ST_GeneratePointsメソッドを使用して、ポリゴンを面積に比例する一連のポイントに変換します（ポイントが多いほど、効果が高くなり、約1000ポイントが適切です）。

2.ポリゴンをk個の等しい部分にカットすることを計画していると仮定して、ST_ClusterKMeansメソッドを使用して、これらの変換されたポイントをk個のクラスターに集約します。

3. ST_Centroidメソッドを使用して、各クラスターの平均中心を見つけます。

4.計算された平均中心をST_VoronoiPolygonsメソッドの入力パラメーターとして使用して、各ポイントによってマップされたポリゴンサーフェスを計算できます。

5. ST_Intersectionを使用して、これらのマップされた面と初期化されたポリゴンを切り取り、結果を取得します。

三、練習

1.テストデータを描画します

id = 1の都市からselectgeomとしてテーブルデータを作成します。

2. ST_GeneratePointsメソッドを使用して、ポリゴンを面積に比例する一連のポイントに変換します

CREATE TABLE data_points AS SELECT（ST_Dump（ST_GeneratePoints（geom、2000）））。geom AS geom FROM data;

3. ST_ClusterKMeansメソッドを使用して、ポイントをクラスター化し、サーフェスをk個のパーツに分割し、k個のクラスターをクラスター化します。

CREATE TABLE data_clustered AS SELECT geom、ST_ClusterKMeans（geom、10）over（）AS cluster FROM data_points;

4. ST_Centroidメソッドを使用して、各クラスターの平均中心を見つけます

CREATE TABLE data_centers AS SELECT cluster、ST_Centroid（ST_collect（geom））AS geom FROM data_clustered GROUP BY cluster;

5. ST_VoronoiPolygonsメソッドを使用して、平均中心のボロノイサーフェスを生成します

CREATE TABLE data_voronoi AS SELECT（ST_Dump（ST_VoronoiPolygons（ST_collect（geom））））。geom AS geom FROM data_centers;

6. ST_Intersectionメソッドを使用して、ボロノイサーフェスと最初のポリゴンサーフェスを交差させます

CREATE TABLE data_divided AS SELECT ST_Intersection（a.geom、b.geom）AS geom FROM data a CROSS JOIN data_voronoi b;

各ステップでSQLを記述し、結果データを表示できるようにデータをテーブルに格納します。ただし、使用の便宜のために、上記のSQLは処理のために関数に統合されています。この関数は、一時テーブルを使用してトランザクションの同時実行の競合を回避し、uuidを使用して一時テーブル名の競合を防止します。createextension "uuid-ossp"を実行する必要があります。 ;-次のuuidの拡張子を作成します。

関数my_polygon_split（作成または交換
    -入力面split_geom形状の（ポリゴン）、
    split_numの整数で、 -分割数
    GEOM幾何アウト（ポリゴン） -出力切断面
）としてジオメトリのセット戻り
$$
  
宣言  
    RECレコードを、
    テキストtemp_points; 
    temp_ClusterKMeansテキスト; 
    temp_ClusterCentroidテキスト; 
    temp_VoronoiPolygonsテキスト;
    
開始  
    -一時テーブル名の競合の同時時間を防止するため、
    temp_points：= 'temp_points' || uuid_generate_v4（）; 
    temp_ClusterKMeans：= 'temp_ClusterKMeans' || uuid_generate_v4（）; 
    temp_ClusterCentroid：= 'temp_ClusterCentroid' || uuid_generate_v4（）; 
    temp_VoronoiPolygons：= 'temp_VoronoiPolygons' || uuid_generate_v4（）;

    -生成点
    実行format（ 'create temp table "％s" on commit drop as 
    SELECT row_number（）over（）as gid、（ST_Dump（ST_GeneratePoints（$ 1、2000）））。geom'、temp_points）using split_geom; 
    -点成簇executeformat 
    （ 'create temp table "％s" on commit drop as SELECT t.geom、ST_ClusterKMeans（t.geom、$ 1）over（）AS cluster from "％s" t'、temp_ClusterKMeans、temp_points） split_numを使用します。
    -簇的中心点
    実行形式（ 'コミット時に一時テーブル "％s"を作成してSELECT t.cluster、ST_Centroid（ST_collect（t.geom））AS geom FROM "％s" t GROUP BY t.cluster'、 temp_ClusterCentroid、temp_ClusterKMeans）; 
    -ボロノイ図造面
    format（ 'create temp table "％s" on commit drop as SELECT（ST_Dump（ST_VoronoiPolygons（ST_collect（t.geom））））。geom AS geom FROM "％s" t'、temp_VoronoiPolygons、temp_ClusterCentroid）; 
    --split_geom
    ループ
        geom：= rec.geom;を使用した実行形式（ 'SELECT ST_Intersection（$ 1、b.geom）AS geom FROM "％s" b'、temp_VoronoiPolygons）のrecの交差切断分割 
        次に戻る; 
    ループの終了; 
    戻る; 
終わり;  

$$
 言語plpgsqlstrict;

最後に、メソッドtestを呼び出します。

元のデータは次のとおりです。

以下に示すように面カットを実行した後、各面を10個にカットし、次のステートメントを実行して、test_polygonテーブルで各面をカットし、その結果を一時テーブルテストに入れます。

CREATE TABLE test AS select my_polygon_split（geom、10）from test_polygon