Django で GDAL を使って一歩進んだ GIS 分析！ ラスターデータの統計情報を取得する方法

"django.contrib.gis" は、Django フレームワークに地理空間データ処理機能を提供する拡張モジュールです。このモジュールには、GDAL ライブラリのラッパー関数を含む様々な機能が含まれています。

"gis.gdal.GDALBand.statistics()" は、GDAL バンドの統計情報 (最小値、最大値、平均値、標準偏差) を計算するための関数です。この関数は、ラスターデータの分析や可視化に役立ちます。

def statistics(self, stat_func=None, min_val=None, max_val=None,
               extended=False, progress=None):
    """
    Calculate statistics for this band.

    Returns a tuple containing (min, max, mean, stddev).
    """

引数

• progress: 進行状況表示関数。
• extended: 拡張統計情報を返すかどうか。デフォルトは False です。
• max_val: 最大値の制限値。
• min_val: 最小値の制限値。
• stat_func: 統計計算に使用する関数。デフォルトは GDAL の GSTAT_MINMAXMEANSTDDEV 関数です。

戻り値

• 統計情報を含むタプル。タプルは、(最小値、最大値、平均値、標準偏差) の順で要素を持ちます。

from django.contrib.gis.gdal import DataSource, GDALBand

# データソースを開く
ds = DataSource('raster.tif')

# バンドを取得する
band = ds.layers[0].bands[0]

# 統計情報を計算する
stats = band.statistics()
print('最小値:', stats[0])
print('最大値:', stats[1])
print('平均値:', stats[2])
print('標準偏差:', stats[3])

• 拡張統計情報は、バンドのヒストグラムなどの追加情報を提供します。
• 統計計算には時間がかかる場合があるため、progress 引数を使用して進行状況を表示することをお勧めします。
• "gis.gdal.GDALBand.statistics()" 関数は、GDAL の RasterGetStatistics() 関数をラップしています。

---

from django.contrib.gis.gdal import DataSource, GDALBand

# データソースを開く
ds = DataSource('raster.tif')

# バンドを取得する
band = ds.layers[0].bands[0]

# 統計情報を計算する
stats = band.statistics()
print('最小値:', stats[0])
print('最大値:', stats[1])
print('平均値:', stats[2])
print('標準偏差:', stats[3])

最小値と最大値を制限して統計情報を計算

from django.contrib.gis.gdal import DataSource, GDALBand

# データソースを開く
ds = DataSource('raster.tif')

# バンドを取得する
band = ds.layers[0].bands[0]

# 最小値と最大値を制限して統計情報を計算する
stats = band.statistics(min_val=0, max_val=100)
print('最小値:', stats[0])
print('最大値:', stats[1])
print('平均値:', stats[2])
print('標準偏差:', stats[3])

進行状況表示付きで統計情報を計算

from django.contrib.gis.gdal import DataSource, GDALBand

import time

def progress(pct):
    print(f'進行状況: {pct}%')

# データソースを開く
ds = DataSource('raster.tif')

# バンドを取得する
band = ds.layers[0].bands[0]

# 進行状況表示付きで統計情報を計算する
stats = band.statistics(progress=progress)
print('最小値:', stats[0])
print('最大値:', stats[1])
print('平均値:', stats[2])
print('標準偏差:', stats[3])

拡張統計情報を計算

from django.contrib.gis.gdal import DataSource, GDALBand

# データソースを開く
ds = DataSource('raster.tif')

# バンドを取得する
band = ds.layers[0].bands[0]

# 拡張統計情報を計算する
stats = band.statistics(extended=True)
print('最小値:', stats[0])
print('最大値:', stats[1])
print('平均値:', stats[2])
print('標準偏差:', stats[3])
print('ヒストグラム:', stats[4])

1. 最初の例は、最も基本的な使い方です。データソースを開き、バンドを取得し、統計情報を計算して出力します。
2. 2番目の例は、最小値と最大値を制限して統計情報を計算する方法を示しています。これは、データの一部のみを分析したい場合に役立ちます。
3. 3番目の例は、進行状況表示付きで統計情報を計算する方法を示しています。これは、処理時間が長い場合に役立ちます。
4. 4番目の例は、拡張統計情報を計算する方法を示しています。拡張統計情報は、バンドのヒストグラムなどの追加情報を提供します。

---

代替方法

• NumPy を使用する

NumPy は、科学計算に特化した Python ライブラリです。NumPy を使用して、ラスターデータの統計情報を計算することは可能です。

import numpy as np
from django.contrib.gis.gdal import DataSource, GDALRaster

# データソースを開く
ds = DataSource('raster.tif')

# バンドを取得する
band = ds.layers[0].bands[0]

# ラスターデータを NumPy 配列に変換する
data = band.read_as_array()

# 統計情報を計算する
min_val = np.min(data)
max_val = np.max(data)
mean_val = np.mean(data)
std_dev = np.std(data)

print('最小値:', min_val)
print('最大値:', max_val)
print('平均値:', mean_val)
print('標準偏差:', std_dev)

• GDAL の他の関数を使用する

GDAL には、"gis.gdal.GDALBand.statistics()" 関数以外にも、ラスターデータの統計情報を計算する様々な関数があります。

• GSTAT_STDDEV: 標準偏差を計算します。
• GSTAT_MEAN: 平均値を計算します。
• GSTAT_MAXIMUM: 最大値を計算します。
• GSTAT_MINIMUM: 最小値を計算します。

これらの関数は、個別に呼び出すことも、組み合わせることもできます。

from django.contrib.gis.gdal import DataSource, GDALBand

# データソースを開く
ds = DataSource('raster.tif')

# バンドを取得する
band = ds.layers[0].bands[0]

# 最小値を計算する
min_val = band.GetMinimum()
print('最小値:', min_val)

# 最大値を計算する
max_val = band.GetMaximum()
print('最大値:', max_val)

# 平均値を計算する
mean_val = band.GetMean()
print('平均値:', mean_val)

# 標準偏差を計算する
std_dev = band.GetStdDev()
print('標準偏差:', std_dev)

選択の指針

どの方法を選択するかは、状況によって異なります。

• 拡張統計情報が必要な場合

  "gis.gdal.GDALBand.statistics()" 関数を使用する必要があります。

• データ量が多い場合

  GDAL の他の関数を使用する方法の方が効率的です。

• データ量が少ない場合

  NumPy を使用する方法の方が効率的です。

• メモリ使用量: メモリ使用量は、選択する方法によって異なる場合があります。
• 処理速度: 計算処理速度は、選択する方法によって異なる場合があります。
• データの型: 統計情報計算に使用されるデータ型は、選択する方法によって異なる場合があります。