拼合/溶解/合併整個shapefile

我一直在使用ogr2ogr來完成我所需要的大部分shapefile（包括溶解它們）。但是，我發現對於大公司來說，這需要很長時間。拼合/溶解/合併整個shapefile

下面是我在做什麼的例子：

ogr2ogr new.shp old.shp -dialect sqlite -sql "SELECT ST_Union(geometry) FROM old"

在某些情況下，一個可能要解散共用附近的形狀（這是我認爲這裏發生了上面的命令）。 但是，在我的情況下，我只想簡化整個文件和其中的每個形狀，而不考慮值（我已經隔離了我需要的形狀）。

有一個更快的方法來做到這一點，當你不需要關心的價值觀，只是想，概述形狀的文件中的陣列的形狀？

2015-04-17 stewart715

如果您已經分離了這些形狀，並且它們沒有任何共享邊界，則可以使用ST_Collect將它們輕鬆收集到單個MULTIPOLYGON中。這應該是非常快和簡單的事情：

ogr2ogr gcol.shp old.shp -dialect sqlite -sql "SELECT ST_Collect(geometry) FROM old"

如果幾何重疊，界限需要被「溶解」，則必須使用ST_Union。更快的空間聯合使用級聯聯合技術完成，described here for PostGIS。它得到了OGR的支持，但似乎並沒有被優雅地完成。

這是一個兩步SQL查詢。首先用ST_Collect（這是很快）做出所有事情的多重聚合，然後做一個應該觸發UnionCascaded()調用的自聯合。

ogr2ogr new.shp old.shp -dialect sqlite -sql "SELECT ST_Union(gcol, gcol) FROM (SELECT ST_Collect(geometry) AS gcol FROM old) AS f"

或者能更好地觀察實際的SQL語句：

SELECT ST_Union(gcol, gcol) 
FROM (
    SELECT ST_Collect(geometry) AS gcol 
    FROM old 
) AS f

來源

2015-04-20 00:56:44

謝謝，邁克。這是一個很好的領先，但似乎仍然是永遠。也許我會看看PostGIS。將此開放一段時間，然後接受。可能處於死衚衕。 – stewart715

@ stewart715是否ST_Collect（僅）採取永久或組合查詢？ PostGIS比SpatiaLite更成熟，您的初始查詢（僅使用ST_Union）應該可以工作。 –

我有更好的成功（即更快）通過將其轉換爲光柵然後回到矢量。例如：

# convert the vector file old.shp to a raster file new.tif using a pixel size of XRES/YRES 
gdal_rasterize -tr XRES YRES -burn 255 -ot Byte -co COMPRESS=DEFLATE old.shp new.tif 

# convert the raster file new.tif to a vector file new.shp, using the same raster as a -mask speeds up the processing 
gdal_polygonize.py -f 'ESRI Shapefile' -mask new.tif new.tif new.shp 

# removes the DN attribute created by gdal_polygonize.py 
ogrinfo new.shp -sql "ALTER TABLE new DROP COLUMN DN"

來源

2017-01-11 02:59:50 AndrewHarvey

拼合/溶解/合併整個shapefile

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