Djangoの django.contrib.gis モジュールのチュートリアル

Djangoのdjango.contrib.gisにおけるgis.gdal.Feature.index解説

この関数は、GDALフィーチャの空間参照系(SRS)に基づいて、フィーチャのインデックスを取得します。インデックスは、フィーチャの空間的な位置に基づいて、フィーチャを効率的に検索するために使用されます。

用途

gis.gdal.Feature.index関数は、以下の用途に使用できます。

• 空間的な位置に基づいて、フィーチャを効率的に検索する
• 空間的なクエリを実行する
• 地図を作成する

パラメータ

gis.gdal.Feature.index関数は、以下のパラメータを受け取ります。

• feature: GDALフィーチャオブジェクト
• geom_field: フィーチャのジオメトリフィールド名
• srs: 空間参照系オブジェクト

戻り値

gis.gdal.Feature.index関数は、フィーチャのインデックスを返します。インデックスは、フィーチャの空間的な位置に基づいて、フィーチャを効率的に検索するために使用されます。

コード例

以下のコード例は、gis.gdal.Feature.index関数の使用方法を示しています。

from django.contrib.gis.gdal import Feature

# GDALフィーチャオブジェクトを作成
feature = Feature()

# フィーチャのジオメトリフィールドを設定
feature.geom = 'POINT(0 0)'

# 空間参照系オブジェクトを作成
srs = SpatialReference(4326)

# フィーチャのインデックスを取得
index = feature.index(geom_field='geom', srs=srs)

# インデックスを使用して、フィーチャを検索
features = Feature.objects.filter(geom__intersects=index)

補足

• gis.gdal.Feature.index関数は、GDALのOGRFeature::GetIndex()関数に基づいています。
• gis.gdal.Feature.index関数は、Djangoのdjango.contrib.gisモジュールのバージョン1.8以降で使用できます。

gis.gdal.Feature.index 関数のサンプルコード

点データのインデックスを取得し、そのインデックスを使って点データを取得する

from django.contrib.gis.gdal import Feature

# 点データのリストを作成
points = [
    Feature(geom='POINT(0 0)'),
    Feature(geom='POINT(1 1)'),
    Feature(geom='POINT(2 2)'),
]

# 空間参照系オブジェクトを作成
srs = SpatialReference(4326)

# 全ての点データのインデックスを取得
indexes = [feature.index(geom_field='geom', srs=srs) for feature in points]

# インデックスを使って、点データを取得
for index in indexes:
    features = Feature.objects.filter(geom__intersects=index)
    for feature in features:
        print(feature.geom)

線データのインデックスを取得し、そのインデックスを使って線データを取得する

from django.contrib.gis.gdal import Feature

# 線データのリストを作成
lines = [
    Feature(geom='LINESTRING(0 0, 1 1)'),
    Feature(geom='LINESTRING(1 1, 2 2)'),
    Feature(geom='LINESTRING(2 2, 3 3)'),
]

# 空間参照系オブジェクトを作成
srs = SpatialReference(4326)

# 全ての線データのインデックスを取得
indexes = [feature.index(geom_field='geom', srs=srs) for feature in lines]

# インデックスを使って、線データを取得
for index in indexes:
    features = Feature.objects.filter(geom__intersects=index)
    for feature in features:
        print(feature.geom)

面データのインデックスを取得し、そのインデックスを使って面データを取得する

from django.contrib.gis.gdal import Feature

# 面データのリストを作成
polygons = [
    Feature(geom='POLYGON((0 0, 1 0, 1 1, 0 1, 0 0))'),
    Feature(geom='POLYGON((1 1, 2 1, 2 2, 1 2, 1 1))'),
    Feature(geom='POLYGON((2 2, 3 2, 3 3, 2 3, 2 2))'),
]

# 空間参照系オブジェクトを作成
srs = SpatialReference(4326)

# 全ての面データのインデックスを取得
indexes = [feature.index(geom_field='geom', srs=srs) for feature in polygons]

# インデックスを使って、面データを取得
for index in indexes:
    features = Feature.objects.filter(geom__intersects=index)
    for feature in features:
        print(feature.geom)

空間クエリを実行する

from django.contrib.gis.gdal import Feature

# 点データのリストを作成
points = [
    Feature(geom='POINT(0 0)'),
    Feature(geom='POINT(1 1)'),
    Feature(geom='POINT(2 2)'),
]

# 空間参照系オブジェクトを作成
srs = SpatialReference(4326)

# 検索範囲のポリゴンを作成
bbox = Polygon(((-1, -1), (1, -1), (1, 1), (-1, 1), (-1, -1)))

# 検索範囲のインデックスを取得
index = bbox.index(srs=srs)

# 検索範囲に含まれる点データを取得
features = Feature.objects.filter(geom__intersects=index)

# 検索結果を出力
for feature in features:
    print(feature.geom)

地図を作成する

from django.contrib.gis.gdal import Feature

# 点データのリストを作成
points = [
    Feature(geom='POINT(0 0)'),
    Feature(geom='POINT(1 1)'),
    Feature(geom='POINT(2 2)'),
]

# 空間参照系オブジェクトを作成
srs = SpatialReference(4326)

# 地図を作成するライブラリをインポート
import matplotlib.pyplot as plt

# 地図の背景色を設定
plt.

gis.gdal.Feature.index 関数の代替方法

ただし、GDALライブラリを使用せずに、フィーチャのインデックスを取得する方法は他にもいくつかあります。

Djangoのdjango.contrib.gis.geosモジュールは、空間データの操作のための関数を提供しています。

このモジュールのPoint, LineString, Polygon などのクラスを使用して、フィーチャのジオメトリオブジェクトを作成できます。

これらのジオメトリオブジェクトには、index メソッドが用意されています。

このメソッドは、フィーチャの空間参照系に基づいて、フィーチャのインデックスを取得します。

from django.contrib.gis.geos import Point

# 点データを作成
point = Point(0, 0)

# 空間参照系オブジェクトを作成
srs = SpatialReference(4326)

# インデックスを取得
index = point.index(srs=srs)

Rtree ライブラリを使用する

Rtree ライブラリは、空間データのインデックス付けと検索のための Python ライブラリです。

このライブラリを使用して、フィーチャのインデックスを作成し、空間的なクエリを実行することができます。

import rtree

# 点データのリストを作成
points = [(0, 0), (1, 1), (2, 2)]

# インデックスを作成
index = rtree.index.Index()

# 点データをインデックスに追加
for point in points:
    index.insert(id(point), point)

# 検索範囲を設定
bbox = (0, 0, 1, 1)

# 検索範囲に含まれる点データを取得
results = index.intersection(bbox)

# 検索結果を出力
for result in results:
    print(points[result])

Shapely ライブラリは、空間データの操作のための Python ライブラリです。

このライブラリを使用して、フィーチャのジオメトリオブジェクトを作成し、空間的なクエリを実行することができます。

from shapely.geometry import Point

# 点データを作成
point = Point(0, 0)

# 空間参照系オブジェクトを作成
srs = SpatialReference(4326)

# バウンディングボックスを作成
bbox = point.buffer(1.0)

# 検索範囲に含まれるかどうかを判定
if point.within(bbox):
    print('点データは検索範囲内に含まれています')
else:
    print('点データは検索範囲内に含まれていません')

これらの方法は、それぞれ異なる長所と短所があります。