Оптимизация объединения атрибутов

[slimfedya]

Добрый день! Столкнулся со следующей проблемой:
Есть слой точек и слой полигонов, задача в том, чтобы присвоить каждой точке атрибут полигона, в который она попадает.
Нужный инструмент известен: Объединение атрибутов по районам. Но тут и возникает проблема. Точек около 1,5 тыс., полигонов - около 80 тыс. При запуске алгоритма QGIS стабильно умирает - оставлял думать на 2,5 часа, результата 0 - все висит. Пробовал объединять полигоны в составные объекты - без толку. При этом те же 1,5к точек с 2-3 тыс. полигонов объединяются довольно быстро.
Вопрос - как можно оптимизировать работу алгоритма и все-таки получить результат?

[jerry-maori]

делать через питон. там можно попробовать развести по потокам.

[gamm]

Вопрос - как можно оптимизировать работу алгоритма и все-таки получить результат?

не мудрите, снесите ID полигонов на мелкий растр, и сделайте выборку с растра в точках, потом по ID подцепите тематику. Все это в R (пакет raster), или вообще через утилиты GDAL, будет работать меньше минуты.

P.S. Я не знаю что там в QGIS наделали, но в нормальной системе должны быть пространственные индексы, и должно работать быстрее. Мы когда-то (лет 20 назад) выгружали охватывающие прямоугольники полигонов в базу FoxPro, запросом выбирали кандидатов для каждой точки, и потом искали пересечения только с кандидатами (такой запрос нынче можно и в Ёкселе соорудить, наверное).

[trir]

но в нормальной системе должны быть пространственные индексы

для этого надо заставить GDAL делать индексы при открытии каждого слоя

1. Загрузить в БД
2. Построить индексы
3. Выполнить запрос

[Игорь Белов]

Предположим, данные в шейпфайлах. Если Вы не создали пространственные индексы, сделайте это:
[Vector] → [Data management tools] → [Create spatial index]
Возможно, этого будет достаточно.

[slimfedya]

Возможно, этого будет достаточно.

Увы, по-прежнему все висит.

[trir]

было

делать через питон. там можно попробовать развести по потокам.

потоки в python - это миф

[Denis Rykov]

Потоки в Python - это не миф, всё зависит от задач - где-то от их использования можно получить выигрыш, где-то нет.

[jerry-maori]

Потоки в питон миф только в Windows.
В Linux -- всё ок и норм.

[Александр Мурый]

По моим наблюдениям, проблемы возникают с топологически проблемными полигонами. Ну и количество вершин влияет тоже.
Если для теста построить простую прямоугольную сетку (например, штук 200 000 полигонов) и рэндомные точки в её пределах (например, штук 50 000), то объединение атрибутов проходит за считанные секунды.

Вариант через растр, который предложил gamm, самый адекватный, по-моему.

[Игорь Белов]

Объединять полигоны плохая идея. Напротив, нужно перед индексацией разбить их на элементарные. Если же и элементарные полигоны велики и сложны, нарезать их мелкими тайлами.