Je veux trouver un «point d'inaccessibilité» à partir d'une série de points, représentant des villes et des villages en Écosse. Utilisation des outils SIG FOSS (QGIS, SAGA, GRASS, Postgres / PostGIS ...).
C'est le point le plus éloigné de tout centre de population. Ce serait le centre du plus grand cercle qui ne contient pas de ville, mais il y aura une ville sur le bord.
Il existe une approche raster, qui fonctionne - le filtre de proximité GDAL .
Existe-t-il un moyen basé sur VECTOR pour le faire? Celui qui ne nécessite pas de pixellisation?
Voici ma tentative avec les rasters ...
- Commencez avec une couche de points dans une projection appropriée en mètres (j'utilise OSGB, 27700)
- Ajoutez un champ appelé "un" et définissez-le sur un entier avec une valeur constante 1.
- Vecteur à raster, modification de la commande pour utiliser -un et utiliser GEO plutôt que pixel. Assurez-vous que les pixels sont carrés!
- Créez des contours sur le raster de proximité (dans ce cas, 1 km de large)
Voici à quoi ça ressemble. J'ai dessiné des points candidats à la main ;-)
Je pensais que la dissolution de tampons répétés (en utilisant le plugin de tampon multi-anneaux ) pourrait fonctionner, mais je soupçonne que je n'ai pas assez de mémoire pour que cela fonctionne.
Vector | Delaunay Triangulation
), (2) triangle champion Select (calculé$area
sur la table d'attributs des polygones de Delaunay) et enregistré le plus grand comme une nouvelle couche (3) Trouver circumcenter (Processing | GRASS | Vector | v.voronoi.skeleton
sur le triangle des champions). Pensez-vous que cette méthode est correcte?Voici un suivi. Merci à @FelixIP de m'avoir pointé dans la bonne direction!
En utilisant les données OSM d'Australie, j'ai pu trouver le «point d'inaccessibilité» sur le continent australien - je le fais à environ 260 km à égale distance d'Akarnenehe, Bedourie et Mount Dare, à POINT (137.234888 -24.966466)
J'ai trouvé un flux de travail assez facile dans QGIS qui utilise une combinaison des approches raster et vectorielle. Je suis sûr qu'une approche similaire fonctionnerait dans d'autres SIG.
Le moment «a-ha» est venu de remarquer cela
L'approche était la suivante: -
Utilisez ensuite Db Manager et Virtual Layers pour trouver le nœud avec la plus grande valeur de distance sur le raster.
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