Python z GDAL i PostGIS jako zamiennik ArcGIS

Kilka razy temu pracowałem z codziennymi zdjęciami satelitarnymi temperatury powierzchni ziemi obszaru o wielkości Alaski.

Musiałem przetworzyć około tysiąca zdjęć. Ściągnąłem je, mozaikowałem, rzutowałem, przycinałem do granic kształtów, wyciągałem środki z przyciętych rastrów i narysowałem je na wykresie czas-temperatura. Wykres czas-temperatura był końcowym wyjściem. Zrobiłem to wszystko w ArcGIS i chociaż stworzyłem skrypt ArcPy, który pomógł zautomatyzować część pracy, wciąż był żmudny.

Teraz chcę zbudować program, który robi to samo, ale w 100% automatycznie. Chcę jedynie wprowadzić do programu współrzędne narożników, aby zdefiniować obszar zainteresowania i uzyskać końcową generowaną moc wyjściową, jaką jest wykres czas-temperatura.

Czy uważasz, że jest to możliwe przy użyciu Pythona z biblioteką GDAL i PostGIS jako magazynem danych rastrowych?

Tak - to krótka odpowiedź. Myślę, że będziesz potrzebować NumPy i SciPy jako części rozwiązania Python. Spójrz na moduł scipy.ndimage, jeśli chodzi o obliczanie średnich (czy są to średnie strefowe?), Ponieważ będzie to o wiele szybsze niż robienie tego tylko z NumPy. Ponadto, stosując moduł wieloprocesowy Pythona , uzyskasz znaczny wzrost prędkości. Należy jednak zmniejszyć liczbę podprocesów, ponieważ przetwarzanie rastrowe może wymagać dużej mocy procesora, co może spowolnić maszynę, a nie przyspieszyć. Sugeruję 1 proces mniej niż rdzenie na twoim komputerze.