Commit a8980b22 authored by Roelofsen, Hans's avatar Roelofsen, Hans
Browse files

batch script for creating opgaande elementen kaart

parent 44230c6a
......@@ -68,37 +68,63 @@ print("created", out_raster_pad)
'''Er wordt vanuitgegaan dat alle waardes groter dan nul zichtbelemmerende objecten vertegenwoordigen'''
# De 'Raster(naam) > 0' levert een 0 (False) of 1 (True) op. Die worden geaggregeerd met een factor 10 op basis van SUM (default) en vermenigvuldigd met
# 6,25 als maat voor de oppervlakte in de cel of met 2,5 als maat voor de lengte in de cel.
print("Finding linear elements")
lijngroen_nd = 2.5*(Aggregate((Raster(lijnvormig) > 0), 10))
print("Finding linear elements from Top10Lijn")
lijngroen_nd = 2.5*(Aggregate((Raster(lijnvormig) > 0), 10)) # Note: SUM is default aggregation method :-)
# Also Note: (Raster(x) > 0) resulteert in 0/1 raster!
# Also note 2.5m lenght assumed for lijnvormige elementen
lijngroen = Con(IsNull(lijngroen_nd), 0, lijngroen_nd) #Vervang alle NoData door een 0 (nul).
lijngroen.save(out_raster_pad+"\\Lijngroen")
print("Finding 'forests'")
vlkgroen_nd = 6.25*(Aggregate((Raster(terrein) > 0), 10))
vlkgroen = Con(IsNull(vlkgroen_nd), 0, vlkgroen_nd) #Vervang alle NoData door een 0 (nul).
print("Finding 'forests' from Top10 Terrein")
vlkgroen_nd = 6.25*(Aggregate((Raster(terrein) > 0), 10)) # Raster(terrein) > 0 resulteert in 0/1 raster!!
vlkgroen = Con(IsNull(vlkgroen_nd), 0, vlkgroen_nd) # Vervang alle NoData door een 0 (nul).
vlkgroen.save(out_raster_pad+"\\VlakGroen")
print("Finding built up area")
vlkrood_nd = 6.25*(Aggregate((Raster(bebouwing) > 0), 10))
print("Finding built up area from Bebouwingsindicator")
vlkrood_nd = 6.25*(Aggregate((Raster(bebouwing) > 0), 10)) # Note again: Raster(x) > 0 geeft 0/1 raster!
# Note: 6.25 * (aantal 2,5m cellen in 25m cel) ==
# oppervlakte in m2 van de oorspronkelijke 2.5m cellen,
# 0-625 sq m
vlkrood = Con(IsNull(vlkrood_nd), 0, vlkrood_nd) #Vervang alle NoData door een 0 (nul).
vlkrood.save(out_raster_pad+"\\VlakRood")
# Voor elke cel wordt bepaald hoeveel 'groen' of 'rood' er maximaal wordt aangetroffen in een omgeving van drie bij drie cellen. Dit is nodig om cellen
# grenzend aan volledig gevulde cellen (bijvoorbeeld cellen aan een bosrand) anders te behandelen dan cellen in 'het open veld'.
# Voor elke cel wordt bepaald hoeveel 'groen' of 'rood' er maximaal wordt aangetroffen in een omgeving van drie bij drie cellen. Dit is nodig om 25m cellen
# grenzend aan volledig gevulde 25m cellen (ie de 25m cellen aan de rand van een bos, die maar deels gevuld zullen zijn
# met 2.5m cellen, maar grenzen aan 25m cellen die 100% gevuld zjin met 2.5m cellen) anders te behandelen dan cellen in
# 'het open veld', ie
print ("calculating focal max vlakvormig groen")
vlk_gr_mx3bij3 = FocalStatistics(vlkgroen, NbrRectangle(3,3,"CELL"), "MAXIMUM", "DATA")
# Dit geeft de MAX waarde in 3x3 zoek gebied
#
# 0 160 625
# 0 X 625 --> Hier is X een cel aan de rand van een bos en de FocalStats geeft dus 625 als uitkomst.
# 0 312 625
print ("calculating focal max vlakvormig rood")
vlk_rd_mx3bij3 = FocalStatistics(vlkrood, NbrRectangle(3,3,"CELL"), "MAXIMUM", "DATA")
# Alle cellen die grenzen aan een volle cel (> 624) moeten voor meer dan de helft gevuld zijn (> 312), om zo weinig mogelijk van de open ruimte
# 'af te snoepen'. Voor cellen die niet grenzen aan een volle cel ligt het criterium lager. Daarin moet minimaal 37 vierkante meter vlakvormig
# 'af te snoepen' rondom een massief rood/groen blok. Voor cellen die niet grenzen aan een volle cel ligt het criterium lager. Daarin moet minimaal 37 vierkante meter vlakvormig
# groen zitten (minimale breedte van 3 meter x helft van de doorsnede van een cel). Lijnvormige elementen moeten minimaal de helft
# van de doorsnede van een cel vullen. Daarbij is naar beneden afgerond (12 ipv 13) omdat dat op een aantal plaatsen een beter resultaat gaf.
print ("finding potentieel dicht groen")
vlak_rand_meedoen = ((vlk_gr_mx3bij3 > 624) & (vlkgroen > 312))
vlak_los_meedoen = ((vlk_gr_mx3bij3 <= 624) & (vlkgroen > 37))
lijn_meedoen = (lijngroen >= 12)
groendicht0 = (vlak_rand_meedoen | vlak_los_meedoen | lijn_meedoen)
groendicht0 = (((vlk_gr_mx3bij3 > 624) & (vlkgroen > 312)) | ((vlk_gr_mx3bij3 <= 624) & (vlkgroen > 37)) | (lijngroen >= 12))
# (volle cel nabij & zelf > helft vol)| (geen volle cel nabij) & (volheidscriteria| (crit lijn opp)
# ligt niet aan rand geisol. element)
# Let op: het kan zo zijn dat elk van de 3 criteria (net) **niet** gehaald wordt, maar de arealen van allen tezamen
# zo groot zijn dat je de cell als dicht zou willen beschouwen.
# Let op: groendicht0 resulteert in een 0(False)/1(True) kaart, wat betekent False=Open True=Gesloten
## Hier begint de Thinning!
# De geisoleerde groene cellen moeten worden opgespoord om ze later terug te kunnen zetten. Ze verdwijnen namelijk na het Thin commando verderop.
# Hiervoor is een FocalStatistics nodig. Is de cel zelf 'groen' en heeft de som van drie bij drie cellencellen de waarde 1, dan gaat het om een
# Hiervoor is een FocalStatistics nodig. Is de cel zelf 'groen' en heeft de som van drie bij drie cellen de waarde 1, dan gaat het om een
# geisoleerde cel.
print ("calculating focal sum potentieel groen")
vlk_gr_d03bij3 = FocalStatistics(groendicht0, NbrRectangle(3,3,"CELL"), "SUM", "DATA")
......@@ -148,22 +174,27 @@ groendicht_lo4 = FocalStatistics(groendicht0, NbrIrregular(temp_dir+"\\LO4.txt")
# Voer het Thin-commando uit, nadat alle nullen op NoData zijn gezet. Thin moet ook met de nullen overweg kunnen, maar dat leverde niet
# de gewenste resultaten op.
print ("Thinning lines")
groendicht_nd = SetNull(groendicht0, groendicht0, "VALUE = 0")
groen_thin0 = Thin (groendicht_nd, "NODATA", "NO_FILTER", "SHARP", "25")
groen_thin = Con(IsNull(groen_thin0), 0, groen_thin0)
groendicht_nd = SetNull(groendicht0, groendicht0, "VALUE = 0") # 0 vervangen door NoData
groen_thin0 = Thin (groendicht_nd, "NODATA", "NO_FILTER", "SHARP", "25") # THIN!
groen_thin = Con(IsNull(groen_thin0), 0, groen_thin0) # 0 terug op plek van Nodata
# Blokjes van 2bij2 moeten behouden blijven evenals de lijnen die over zijn gebleven na het thinnen. Ook de geisoleerde cellen moeten behouden blijven, alsmede
# voor meer dan de helft gevulde cellen die door het Thin-commando zijn verdwenen.
print ("finding dicht groen")
groendicht4 = ((groendicht_lb4 == 4) | (groendicht_lo4 == 4) | (groendicht_rb4 == 4) | (groendicht_ro4 == 4)) & groendicht0
groendicht = (groendicht4 | groen_thin | ((vlk_gr_d03bij3 == 1) & (groendicht0 == 1)) | (vlkgroen > 312))
# sum == 1 en zelf == 1 ie geisoleerde dichte cel | ??
# Hier eindigt de Thinning.
# Doe voor het vlakvormige rood hetzelfde als voor het vlakvormige groen en combineer daarna het dichte rood met het dichte groen.
# Vergelijk met groendicht boven!
print ("finding dicht rood")
rooddicht = ((vlk_rd_mx3bij3 > 624) & (vlkrood > 156)) | ((vlk_rd_mx3bij3 <= 624) & (vlkrood > 31))
print ("combining dicht groen en dicht rood")
#Er wordt 1 opgeteld om ervoor te zorgen dat open gebied een 1 krijgt en gesloten gebied een 2, is nodig voor ViewScape
gesloten = (groendicht | rooddicht) + 1
gesloten = (groendicht | rooddicht) + 1 # Hier eventueel groendicht0 gebruiken?
gesloten.save(out_raster_pad+"\\Gesloten_"+year)
arcpy.conversion.RasterToFloat(gesloten, out_flt_pad+"\\Gesloten_"+year+"_"+datelabel+".FLT")
......
REM Batch script for creating Opgaande Elementen kaart as input for Viewscape. Werkt momenteel enkel voor jaargangen 2018 en 2019.
REM Project: Landschapsmonitor
REM Door: Hans Roelofsen, WEnR, team B&B
call c:\Users\roelo008\Miniconda3\Scripts\activate.bat
call conda activate mrt
REM OUTPUTS
SET jaar=2019
SET og_vlak_out=OG%jaar%_vlak_250cm.tif
SET og_lijn_out=OG%jaar%_lijn_250cm.tif
SET BBOut=BB%jaar%_250cm.tif
SET T10VOut=t10_%jaar%_vlak_sel
SET T10LOut=t10_%jaar%_lijn_sel
REM DIRECTORIES
SET OGDir=w:/PROJECTS/Landschapsmonitor/cIndicatoren/OpgaandGroen/a_Geodata
SET BBDir=w:/PROJECTS/Landschapsmonitor/cIndicatoren/Bebouwing/Geodata_Kadaster_22juni_2021
if %jaar%==2018 (SET T10Dir=W:/PROJECTS/GeoDeskData/TOP10NL/TOP10NL_2018-sept/TOP10NL_Kopie.gdb) else (SET T10Dir=W:/PROJECTS/GeoDeskData/TOP10NL/TOP10NL_2019_Sep/TOP10NL_uncompr.gdb)
SET scratch_dir=c:/apps/temp_geodata/openheid21/Data/b_intern/scratch
SET OutDir=w:/PROJECTS/Landschapsmonitor/cIndicatoren/Openheid/c_viewscape_input/opgaand_elementen/b_methode_HR_2021/v%jaar%/c_final
SET gdal_dir=C:/Program Files/QGIS 3.10/apps/Python37/Scripts
REM minimum aantal 2.5m cellen in een 25m cel voor kwalificatie als gesloten
SET drempelwaarde_vlakken=30
SET drempelwaarde_lijnen=8
REM Opgaand Groen
gdal_rasterize -at -l Vlakken -of GTiff -te 10000 300000 280000 625000 -tr 2.5 2.5 -ts 108000 130000 -ot Byte -a_srs epsg:28992 -co COMPRESS=LZW -burn 1 %OGDir%/MonitoringsbronOpgaandGroen_0101%jaar%.gdb %scratch_dir%/%og_vlak_out%
gdal_rasterize -at -l Lijnen -of GTiff -te 10000 300000 280000 625000 -tr 2.5 2.5 -ts 108000 130000 -ot Byte -a_srs epsg:28992 -co COMPRESS=LZW -burn 1 %OGDir%/MonitoringsbronOpgaandGroen_0101%jaar%.gdb %scratch_dir%/%og_lijn_out%
REM Bebouwing
gdal_rasterize -at -l Monitoringsbron%jaar% -of GTiff -te 10000 300000 280000 625000 -tr 2.5 2.5 -ts 108000 130000 -ot Byte -a_srs epsg:28992 -co COMPRESS=LZW -burn 1 %BBDir%/MonitoringsbronBebouwing_2018-2019_dd20120325.gdb %scratch_dir%/%BBOut%
REM Top10 Vlak
ogr2ogr -sql "SELECT * FROM TERREIN_VLAK WHERE TYPELANDGEBRUIK IN ('fruitkwekerij', 'boomgaard', 'boomkwekerij')" -select TYPELANDGEBRUIK %scratch_dir%/%T10VOut%.shp %T10Dir% TERREIN_VLAK
gdal_rasterize -at -of GTiff -te 10000 300000 280000 625000 -tr 2.5 2.5 -ts 108000 130000 -ot Byte -a_srs epsg:28992 -co COMPRESS=LZW -burn 1 %scratch_dir%/t10_2018_vlak_sel.shp %scratch_dir%/%T10VOut%.tif
REM Top10 Lijn
ogr2ogr -sql "SELECT * FROM INRICHTINGSELEMENT_LIJN WHERE TYPEINRICHTINGSELEMENT IN ('muur', 'geluidswering')" -select TYPEINRICHTINGSELEMENT %scratch_dir%/%T10LOut%.shp %T10Dir% INRICHTINGSELEMENT_LIJN
gdal_rasterize -at -of GTiff -te 10000 300000 280000 625000 -tr 2.5 2.5 -ts 108000 130000 -ot Byte -a_srs epsg:28992 -co COMPRESS=LZW -burn 1 %scratch_dir%/%T10LOut%.shp %scratch_dir%/%T10LOut%.tif
REM Add vlakvormige bronrasters together
python "%gdal_dir%/gdal_calc.py" -co COMPRESS=LZW -A %scratch_dir%/%og_vlak_out% -B %scratch_dir%/%BBOut% -C %scratch_dir%/%T10VOut%.tif --outfile=%scratch_dir%/vlakken_%jaar%_combi.tif --calc="numpy.where((A+B+C)>=1, 1, 0)"
REM Add lijnvormige bronrasters together
python "%gdal_dir%/gdal_calc.py" -co COMPRESS=LZW -A %scratch_dir%/%og_lijn_out% -B %scratch_dir%/%T10LOut%.tif --outfile=%scratch_dir%/lijnen_%jaar%_combi.tif --calc="numpy.where((A+B)>=1, 1, 0)"
REM Aggregate lijnen and vlakken to 25m with SUM aggregation method
gdalwarp -co COMPRESS=LZW -tr 25 25 -te 10000 300000 280000 625000 -r sum %scratch_dir%/vlakken_%jaar%_combi.tif %scratch_dir%/vlakken_combi_%jaar%_25m.tif
gdalwarp -co COMPRESS=LZW -tr 25 25 -te 10000 300000 280000 625000 -r sum %scratch_dir%/lijnen_%jaar%_combi.tif %scratch_dir%/lijnen_combi_%jaar%_25m.tif
REM Apply treshold
python "%gdal_dir%/gdal_calc.py" -co COMPRESS=LZW -A %scratch_dir%/vlakken_combi_%jaar%_25m.tif --outfile=%scratch_dir%/vlakken_%jaar%_gte_th.tif --calc="numpy.where(A >= %drempelwaarde_vlakken%, 1, 0)"
python "%gdal_dir%/gdal_calc.py" -co COMPRESS=LZW -A %scratch_dir%/lijnen_combi_%jaar%_25m.tif --outfile=%scratch_dir%/lijnen_%jaar%_gte_th.tif --calc="numpy.where(A >= %drempelwaarde_lijnen%, 1, 0)"
REM Combine. Output pxl value 2 means 'gesloten' 1 means 'open'.
python "%gdal_dir%/gdal_calc.py" -co COMPRESS=LZW --format EHdr --type Float32 -A %scratch_dir%/vlakken_%jaar%_gte_th.tif -B %scratch_dir%/lijnen_%jaar%_gte_th.tif --outfile=%OutDir%/opgaande_elementen_%jaar%.flt --calc="numpy.where((A+B) >=1, 2, 1)"
pause
\ No newline at end of file
......@@ -49,7 +49,8 @@ pnts['inbuff19'] = pnts.apply(lambda row: rastervals_contains(row.rasterval_buff
pnts['inbuffboth'] = pnts.inbuff18 & pnts.inbuff19
pnts['inbuffonce'] = pnts.inbuff18 | pnts.inbuff19
out_dir = r'w:\PROJECTS\Landschapsmonitor\Landgebruik\g_validatie\LandgebruikValidatie_SHP'
out_dir = r'w:\PROJECTS\Landschapsmonitor\Landgebruik\g_validatie\LandgebruikVa' \
r'lidatie_SHP'
out_name = 'randompoints_validation_total_LGN_HDR20210603.shp'
pnts.drop('rasterval_buff', axis=1).to_file(os.path.join(out_dir, out_name))
# pnts.to_file(os.path.join(out_dir, out_name))
Markdown is supported
0% or .
You are about to add 0 people to the discussion. Proceed with caution.
Finish editing this message first!
Please register or to comment