Djangoで空間データ操作："django.contrib.gis"の"gis.geos.GeometryCollection"を徹底解説

"django.contrib.gis" は、Django に空間データ機能を追加する拡張モジュールです。 "gis.geos.GeometryCollection" は、複数のジオメトリを単一のオブジェクトとして格納するために使用されるクラスです。

主な機能

• データベースに保存する
• ジオメトリを他の形式に変換する
• 空間分析を実行する
• 複数のジオメトリを格納する

基本的な使い方

from django.contrib.gis.geos import GeometryCollection

# 複数のジオメトリを作成
point = Point(2, 3)
linestring = LineString([(0, 0), (1, 1), (2, 0)])
polygon = Polygon([(0, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1), (0, 0)])

# GeometryCollection を作成
collection = GeometryCollection(point, linestring, polygon)

# ジオメトリの数
print(collection.num_geoms)  # 3

# ジオメトリの種類
print(collection.geom_type)  # 'GEOMETRYCOLLECTION'

# ジオメトリを WKT 形式に変換
print(collection.wkt)  # 'GEOMETRYCOLLECTION(POINT(2 3), LINESTRING(0 0,1 1,2 0), POLYGON((0 0,1 0,1 1,0 1,0 0)))'

• 土地の境界線を表すジオメトリを格納する
• 道路網を表現するジオメトリを格納する
• 複数の建物を表すジオメトリを格納する

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from django.contrib.gis.geos import Point, GeometryCollection

# 5つのポイントを作成
points = [
    Point(2, 3),
    Point(4, 5),
    Point(6, 7),
    Point(8, 9),
    Point(10, 11),
]

# GeometryCollection を作成
collection = GeometryCollection(points)

# ジオメトリの数
print(collection.num_geoms)  # 5

# ジオメトリの種類
print(collection.geom_type)  # 'GEOMETRYCOLLECTION'

# ジオメトリを WKT 形式に変換
print(collection.wkt)  # 'GEOMETRYCOLLECTION(POINT(2 3), POINT(4 5), POINT(6 7), POINT(8 9), POINT(10 11))'

点と線、ポリゴンを GeometryCollection に格納

from django.contrib.gis.geos import Point, LineString, Polygon, GeometryCollection

# ジオメトリを作成
point = Point(2, 3)
linestring = LineString([(0, 0), (1, 1), (2, 0)])
polygon = Polygon([(0, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1), (0, 0)])

# GeometryCollection を作成
collection = GeometryCollection(point, linestring, polygon)

# ジオメトリの数
print(collection.num_geoms)  # 3

# ジオメトリの種類
print(collection.geom_type)  # 'GEOMETRYCOLLECTION'

# ジオメトリを WKT 形式に変換
print(collection.wkt)  # 'GEOMETRYCOLLECTION(POINT(2 3), LINESTRING(0 0,1 1,2 0), POLYGON((0 0,1 0,1 1,0 1,0 0)))'

GeometryCollection からジオメトリを取り出す

from django.contrib.gis.geos import GeometryCollection, Point, LineString, Polygon

# GeometryCollection を作成
collection = GeometryCollection(
    Point(2, 3),
    LineString([(0, 0), (1, 1), (2, 0)]),
    Polygon([(0, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1), (0, 0)])
)

# 1つ目のジオメトリを取得
first_geom = collection[0]
print(first_geom.geom_type)  # 'POINT'

# 2つ目のジオメトリを LineString に変換
second_geom = collection[1].as_linestring()
print(second_geom.wkt)  # 'LINESTRING(0 0,1 1,2 0)'

# 3つ目のジオメトリの面積を計算
third_geom = collection[2]
print(third_geom.area)  # 1.0

from django.contrib.gis.geos import GeometryCollection
from django.contrib.gis.geos.json import GeoJSON

# GeometryCollection を作成
collection = GeometryCollection(
    Point(2, 3),
    LineString([(0, 0), (1, 1), (2, 0)]),
    Polygon([(0, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1), (0, 0)])
)

# GeoJSON エンコーダーを作成
encoder = GeoJSON()

# GeometryCollection を GeoJSON 形式に変換
geojson = encoder.encode(collection)
print(geojson)  # '{"type": "FeatureCollection", "features": [{"type": "Feature", "geometry": {"type": "Point", "coordinates": [2, 3]}, "properties": {}}, {"type": "Feature", "geometry": {"type": "LineString", "coordinates": [[0, 0], [1, 1], [2, 0]]}, "properties": {}}, {"type": "Feature", "geometry": {"type": "Polygon", "coordinates": [[[0, 0], [1, 0], [1, 1], [0, 1], [0, 0]]]}, "properties": {}}

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複数の単一ジオメトリフィールドを使用する

• 欠点:
  • 複雑な形状を表現する場合、冗長になる可能性がある
  • 空間関係の分析が困難になる可能性がある
• 利点:
  • シンプルで分かりやすい構造
  • データベースのクエリが容易

例：

class MyModel(models.Model):
    point = models.PointField()
    linestring = models.LineStringField()
    polygon = models.PolygonField()

カスタムジオメトリクラスを作成する

• 欠点:
  • 開発・保守コストがかかる
  • データベーススキーマの変更が必要になる可能性がある
• 利点:
  • 複雑な形状を効率的に表現できる
  • 空間関係の分析を容易にする

from django.contrib.gis.geos import GEOSGeometry

class MyGeometry(GEOSGeometry):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        # カスタム処理

    def get_area(self):
        # 面積計算のロジック
        pass

GeoJSON を使用する

• 欠点:
  • 空間分析機能が制限される
  • データベースに直接保存できない
• 利点:
  • 軽量で汎用性の高いフォーマット
  • データのやり取りが容易

import json

geojson_data = {
    "type": "FeatureCollection",
    "features": [
        {
            "type": "Feature",
            "geometry": {"type": "Point", "coordinates": [2, 3]},
            "properties": {}
        },
        {
            "type": "Feature",
            "geometry": {"type": "LineString", "coordinates": [[0, 0], [1, 1], [2, 0]]},
            "properties": {}
        },
        {
            "type": "Feature",
            "geometry": {"type": "Polygon", "coordinates": [[[0, 0], [1, 0], [1, 1], [0, 1], [0, 0]]]},
            "properties": {}
        }
    ]
}

# GeoJSON データをデコード
features = json.loads(geojson_data)

空間データベースを使用する

• 欠点:
  • 複雑な設定と運用が必要
  • コストがかかる場合がある
• 利点:
  • 高度な空間分析機能を提供
  • 大規模な空間データの処理に適している

CREATE TABLE my_geometries (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    geom geometry NOT NULL
);

最適な代替方法の選択

どの代替方法が最適かは、具体的な要件によって異なります。 以下の点を考慮して選択してください。

• データベーススキーマの制約
• 開発・保守コスト
• 空間分析の必要性
• データの複雑性