属性でベクタデータをサブセットする

昨日夜10時
「明日までにxxフォルダ内の等高線ベクタデータから１００m間隔のデータを作っといて」
とさっくり依頼された。
数百ファイルにわかれて30GBくらいあるんだけど・・・

finds.jpの WMSじゃダメ？と一応聞いてみたが
ローカルに持っておきたいとのこと。

しょうがないので以下の内容(作者さまに感謝)をちょっと変えて
3の倍数でアホになるアレで以下のような処理を行った。
https://code.google.com/p/geospatialpython/source/browse/trunk/subset.py

あ、でも OGR を使えばもっと簡単だったのかも。

import shapefile
import os
import fnmatch

# データが保存されているパスをセット
dir_p = "C:¥¥temp_ctr¥¥"
# 拡張子を指定(*.shp)
ext = "*.shp"
# *.shpのファイル名を抽出しリストにする
shplist = fnmatch.filter(os.listdir(dir_p), ext)

# データのサブセット処理
try:
    for i in shplist:        
        # データの読み込み
        r = shapefile.Reader(dir_p + str(i))
        # 書き込みインスタンスを定義(ポリライン)
        w = shapefile.Writer(shapeType=shapefile.POLYLINE)
        # 属性フィールドをコピー
        w.fields = list(r.fields)
        # 空のリストをつくる 
        sel_list = [] 
        for rec in enumerate(r.records()):
            # 100の倍数の標高値(8列目の属性フィールドに格納されている)を持つ等高線を抽出し書き込む
            if rec[1][7] % 100 == 0:
                sel_list.append(rec) 
        # ジオメトリと属性値を書き込む
        for rec in sel_list:
            w._shapes.append(r.shape(rec[0]))
            w.records.append(rec[1])
        # shapefileとして保存する(ファイル名の先頭にctr100mを付与)
        w.save(dir_p + "ctr100m" + str(i))
except:
    print "error!"
print "finish all"

import shapefile

import os

import fnmatch

# データが保存されているパスをセット

dir_p = "C:¥¥temp_ctr¥¥"

# 拡張子を指定(*.shp)

ext = "*.shp"

# *.shpのファイル名を抽出しリストにする

shplist = fnmatch.filter(os.listdir(dir_p), ext)

# データのサブセット処理

try:

for i in shplist:

# データの読み込み

r = shapefile.Reader(dir_p + str(i))

# 書き込みインスタンスを定義(ポリライン)

w = shapefile.Writer(shapeType=shapefile.POLYLINE)

# 属性フィールドをコピー

w.fields = list(r.fields)

# 空のリストをつくる

sel_list = []

for rec in enumerate(r.records()):

# 100の倍数の標高値(8列目の属性フィールドに格納されている)を持つ等高線を抽出し書き込む

if rec[1][7] % 100 == 0:

sel_list.append(rec)

# ジオメトリと属性値を書き込む

for rec in sel_list:

w._shapes.append(r.shape(rec[0]))

w.records.append(rec[1])

# shapefileとして保存する(ファイル名の先頭にctr100mを付与)

w.save(dir_p + "ctr100m" + str(i))

except:

print "error!"

print "finish all"

giscience.jp

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