03. QGIS - nástroje zpracování, modelář, PyQGIS¶

V této části se zaměříme na možnosti automatizace výpočetních kroků v prostředí QGIS https://qgis.org. Kontrétně:

grafický modelář
Python API (PyQGIS)

Příklad výpočetní úlohy¶

Nejprve si vyzkoušíme řešit následující výpočetní úlohu pomocí nástrojů zpracování (Processing > Toolbox).

Zadání¶

Vyberte body z datasetu LUCAS nacházející se v jižní Itálii v oblastech, kde může dojít k zamrzání vody (nadmořká výška nad 1000 m n. m.). Výsledek validujte na základě CORINE Land Cover (CLC).

Vstupní data¶

Poznámka

Předstažená data najdete na GIS.labu v adresáři Repository/155FGIS/03.

Stáhněte DTM pokrývající jižní Itálii ve formátu GeoTIFF
- Dlaždice E40N10
- https://land.copernicus.eu/imagery-in-situ/eu-dem/eu-dem-v1.1
Stáhněte CLC pro Evropu ve formátu GeoPackage
- https://land.copernicus.eu/pan-european/corine-land-cover/clc2018?tab=mapview
Stáhněte data LUCAS z projektu ST_LUCAS pro danou zájmovou oblast
1. Nainstalujte zásuvný modul "ST_LUCAS Download Manager"
  - Plugins > Manage and Install Plugins... > LUCAS (Search)
2. Pomocí zásuvného modulu stáhněte LUCAS data pro dané zájmové území a pro rok 2018 (pro tento rok již máme stažena data CLC)

Postup výpočtu¶

Identifikujte území s nadmořskou výškou nad 1000 m n.m.
1. Vytvořte masku pro území s nadmořskou výškou nad 1000 m n.m. Tuto úlohu můžeme řešit pomocí rastrového kalkulátoru (Raster > Raster Calculator...)
  - if(dem > 1000, 1, 0/0)
2. Rastrovou masku zvektorizujeme
  - Raster > Conversion > Polygonize (Raster to Vector)...
Omezte body LUCAS na základě vektorové masky
- Vector > Geoprocessing Tools > Clip...
Vyberte body LUCAS s třídou krajinného pokryvu korespondující s vodou (viz atribut LC1)
- Vector > Select Features using an Expression
- Podmínka: "lc1" LIKE 'G%'
Výběr uložte do nové vrstvy
- Pravé tlačítko nad vrstvou > Export > Save selected features as...
Nikdy nevěřte jednomu datovému zdroji - proveďte validaci na základě vodních ploch z datasetu CLC
1. Ořežte plochy CLC na základě vektorové masky zájmového území
  - Vector > Geoprocessing Tools > Clip...
2. Vyberte plochy s třídou korespondující s vodou (viz atribut Code_18)
  - Select Features using an Expression
  - "Code_18" > 500
3. Výběr uložte do nové vrstvy
  - Právé tlačítko na vrstvou > Export > Save selected features as...
4. Vybrané CLC plochy rozšiřte pomocí obalové zóny o 100m
  - Vector > Geoprocessing Tools > Buffer...
5. Vyberte body LUCAS ležicí v rozšířených CLC plochách
  - Select by Location

Výsledek úlohy je následující:

Úkol

Omezte úlohu pouze na severní svahy

Grafický modelář¶

Pro výše uvedenou úlohu vytvořte model: Processing > Graphical Modeler.

Postup:

do modelu nejprve přidejte vstupní data (záložka Inputs)
posléze přidávejte výpočetní nástroje (záložka Algorithms)

Poznámka

Masku zájmového uzemí zkuste vytvořit namísto rastrového kalkulátoru pomocí reklasifikace (Reclassify by table).

Výsledný model může vypadat následovně (ke stažení zde):

Úkol

Přidejte další vstupní parametry:

LUCAS LC třída
CLC třída
velikost obalové zóny

Úkol

Vyzkoušejte export modulu do Python skriptu. Takto vytvořený skript lze spustit z panelu nástrojů zpracovaní.

Python API¶

Processing¶

Stáhněte data LUCAS pro vaše zájmové území a proveďte následující výpočet pomocí Python modulu processing:

vyberte body LUCAS na první úrovni nomenklatury Land Cover (LC) , viz řádek 4. K tomu použijte nástroj native:extractbyexpression, viz řádek 13.
ořežte plochy CLC na základě prostorového rozsahu vybraných bodů LUCAS gdal:clipvectorbyextent, viz řádek 21.
dále omezte výběr ploch CLC na první úrovni nomenklatury LC podobně jako u bodu 1, viz řádek 6 a 29
vytvořte obalovou zónu kolem vybraných CLC ploch native:buffer, viz řádek 7 a 37
na závěr vyberte body LUCAS, které leží v rozšířených CLC plochách native:extarctbylocation, viz řádek 45

import os

lucas_input = os.path.join(os.environ["HOME"], "Downloads", "lucas.gpkg")
lucas_class_l1 = "G"
clc_input = os.path.join(os.environ["HOME"], "Downloads", "02", "U2018_CLC2018_V2020_20u1.gpkg")
clc_class_l1 = "5"
clc_buffer = 100

output_dir = os.path.join(os.environ["HOME"], "Downloads")

print("selecting LUCAS points...")
lucas_selected = os.path.join(output_dir, "lucas_selected.gpkg")
processing.run('native:extractbyexpression', {
            'INPUT': lucas_input,
            'EXPRESSION': f'"lc1" LIKE \'{lucas_class_l1}%\'',
            'OUTPUT': lucas_selected
})

print("clipping CLC by selected LUCAS points...")
clc_clipped = os.path.join(output_dir, "clc_clipped.gpkg")
processing.run('gdal:clipvectorbyextent', {
            'INPUT': clc_input,
            'EXTENT': lucas_selected,
            'OUTPUT': clc_clipped,
})

print("selecting CLC areas...")
clc_selected = os.path.join(output_dir, "clc_selected.gpkg")
processing.run('native:extractbyexpression', {
            'INPUT': clc_clipped,
            'EXPRESSION': f'"Code_18" > {clc_class_l1}00',
            'OUTPUT': clc_selected
})    

print("creating CLC buffers...")
clc_selected_buffer = os.path.join(output_dir, "clc_selected_buffer.gpkg")
processing.run('native:buffer', {
            'INPUT': clc_selected,
            'DISTANCE': clc_buffer,
            'OUTPUT': clc_selected_buffer
        })

print("selecting LUCAS points based on CLC buffers...")
result = os.path.join(output_dir, "luca_clc_selected_buffer.gpkg")
processing.run('native:extractbylocation', {
            'INPUT': lucas_selected,
            'INTERSECT': clc_selected_buffer,
            'PREDICATE': [0],  # intersect
            'OUTPUT': result
        })

print("done")

Úkol

Skript upravte tak, aby mezivýsledky ukládal do paměti počítače. Můžete se inspirovat skriptem exportovaným z grafického modeláře.

Úkol

Projděte další úlohy ze školení skupiny GISMentors.

PyQGIS¶

Dokumentace:

Projděte všechny vrstvy a vypište jejich souřadnicový systém.

from qgis.core import QgsProject

# mapLayers() vraci slovnik
for layer in QgsProject.instance().mapLayers().values():
    print(f'{layer.name()}: {layer.crs().authid()}')

Projděte všechny body ve vybrané vrstvě a vypište jejich souřadnice a hodnotu atributu lc1.

QgsGeometry

from qgis.core import QgsProject

# mapLayersByName() vraci seznam
for feature in QgsProject.instance().mapLayersByName('lucas')[0].getFeatures():
    # souradnice lze vypsat i pomoci feature.geometry(), ale pokud chceme
    # jejich hodnoty, musime z nich vytvorit objekt typu Point
    # print(point.geometry())

    point = feature.geometry().asPoint()
    print(f'[{point.x()}, {point.y()}]: {feature["lc1"]}')

Projděte všechny body ve vybrané vrstvě, vytvořte kolem nich obalovou zónu s poloměrem určeným atributem obs_dist, a vypočtěte její obsah.

from qgis.core import QgsProject

# mapLayersByName() vraci seznam
for feature in QgsProject.instance().mapLayersByName('lucas')[0].getFeatures():
    if feature['obs_dist']:  # nutno pokud jsou nektere prvky NULL
        # druhym parametrem je pocet lomovych bodu pouzitych k vytvoreni kruznice
        # (jedna se o body navic ke ctyrem potrebnym pro ctverec)
        buffer = feature.geometry().buffer(feature["obs_dist"], 5)

        point = feature.geometry().asPoint()
        print(f'[{point.x()}, {point.y()}]: {buffer.area()} m2')

Úkol

Vyzkoušejte si rozdílné aproximace kružnice pro obalovou zónu.

Úkol

Projděte další úlohy ze školení skupiny GISMentors.