Просмотр исходного текста страницы Практика использования raster tools

== Растровый калькулятор. ==

Первоначально raster_tools был частью растрового калькулятора, сейчас отдельный проект raster_calc, поэтому исторически начнём с вычислений.
 
Пример простого растрового калькулятора представлен в calc.py (list 1) . В данном скрипте мультирастр разбирается на спектральные каналы, после чего вычисляется вегетативный индекс на основе rgb - TGI ([https://gist.github.com/merkato/0cd894f19518496171afd7425e09ed88 украдено отсюда]), Источником данных является data/multi.tif (img 1).


img 1 - data/multi.tif

[[Файл:Multi.png|500px]]


list 1 - calc.py
<syntaxhighlight lang="python">
#!/usr/bin/python2
# -*- coding: utf-8 -*-

from raster_tools import raster2array, array2raster
import numpy as np

in_file = "data/multi.tif"
out_file = "result/calc.tif"

# загрузка каналов
red = raster2array(in_file, 1)
green = raster2array(in_file, 2)
blue = raster2array(in_file, 3)

# сохранение numpy массивов каналов в переменные.
r = red()
g = green()
b = blue()

# вычисление TGI
calc = np.choose(
    np.not_equal(g-r+b-255.0, 0.0),
    (
        -9999.0,
        np.subtract(
            g,
            np.multiply(0.39, r),
            np.multiply(0.61, b)
        )
    )
)

# сохранение вычисленного массива в растр.
array2raster(red, calc, out_file)
</syntaxhighlight>

В результате выполнения calc.py создается растр result/calc.tif (img 2).


img 2 - result/calc.tif

[[Файл:Calc.png|500px]]


У метода есть существенный минус - высокое потребление памяти. Фактически в памяти на пике потребления присутствуют сразу 4 массива растров: каналов r, g, b и вычисляемого индекса. При работе с большими георастрами это часто неприемлемо. Поэтому был разработан итерационный метод работы растрового калькулятора. Данный метод работает с растром посекторно в цикле. При таких вычислениях сильно снижается потребление памяти, но падает производительность.

Итерационный калькулятор реализован в calc_iter.py (list 2). В отличии от простого калькулятора здесь формула вычислений(в формате lambda) и переменные для вычислений(в виде объектов raster2array) передаются классу raster2calc.

list 2 - calc_iter.py
<syntaxhighlight lang="python">
#!/usr/bin/python2
# -*- coding: utf-8 -*-

from raster_tools import raster2array, array2raster, raster2calc
import numpy as np

in_file = "data/multi.tif"
out_file = "result/calc_iter.tif"

# загрузка каналов
red = raster2array(in_file, 1)
green = raster2array(in_file, 2)
blue = raster2array(in_file, 3)

# описание формулы вычисления TGI
calc_func = lambda r,g,b: np.choose(
    np.not_equal(g-r+b-255.0, 0.0),
    (
        -9999.0,
        np.subtract(
            g,
            np.multiply(0.39, r),
            np.multiply(0.61, b)
        )
    )
)

# вычисление TGI
# и сохраниение результата в формате
# стандартного словаря
calc = raster2calc()
out = calc(
        calc_func,
        r=red,
        g=green,
        b=blue
    )

# сохранение стандартного словаря в растр.
array2raster(None, out, out_file)
</syntaxhighlight>

raster2calc возвращает «стандартный словарь», преобразуемый классом array2raster в файл result/calc_iter.tif.

Если выполнить calc.py и calc_iter.py в обёртке memory_profiler - получаем графики потребления памяти:

[[Файл:Calc_mprof.png|600px]]
[[Файл:Calc_iter_mprof.png|600px]]

Видно что итерационный метод выигрывает в потреблении памяти, но теряет в скорости расчётов. На текущем примере потери скорости не очень существенны, но при массовой обработке небольших георастров бывает выгоднее пожертвовать памятью.