Определите точки в шейп-файле, которые не имеют других точек в пределах x км с помощью QGIS

Вероятно, это наивный вопрос, но я борюсь как новый пользователь QGIS.

У меня очень большой шейп-файл (275 000 точек, но я могу разбить его на 10 субрегионов, если это необходимо для более быстрой обработки).

Я хочу идентифицировать все точки, которые не имеют других точек в пределах 200 метров, а затем кодировать каждую из этих точек со значением «уникальное» в поле файла.

Для всех остальных точек, которые являются частью локальных кластеров, я хочу закодировать их как «кластеризованные».

Добившись этого, я хочу затем выбрать случайным образом по одному для каждого кластера, чтобы сохранить его в наборе данных, отбрасывая остальные.

В настоящее время мне не удается выполнить шаг 1, поэтому любая помощь будет приветствоваться.

Вы также можете попробовать самостоятельное соединение, используя плагин NNJoin в QGIS.

Для каждого объекта входного слоя он найдет ближайший объект (исключая себя в случае самостоятельного соединения) и включит расстояние и все атрибуты ближайшего объекта в сгенерированном наборе данных. Это займет некоторое время для вашего набора данных (я попытался с набором точечных данных с около 175000 объектов, и это занимает несколько минут ...).

Вы можете использовать Вектор> Инструменты анализа> Матрица расстояний и объединение, чтобы добиться того, что вы просите.

Я буду использовать слой аэропорта данных образца qgis , чтобы проиллюстрировать это. Это небольшой набор данных, поэтому я не уверен, как он будет работать с шейп-файлом с 275000 точек.

1. Создайте матрицу расстояний, используя ваш слой как пункт назначения и цель.

Не забудьте поставить галочку «Использовать только ближайшие (k) целевые точки» и установить 1.

2. Откройте CSV с добавлением текстового слоя с разделителями

Выберите «Запятая» в качестве разделителя, и установите определение геометрии как отсутствие геометрии

3. Создайте соединение в исходном слое с вновь созданной таблицей.

4. Используйте Калькулятор поля, чтобы заполнить поле нужными значениями.

Благодаря объединению у нас теперь есть доступ к значениям таблицы расстояний из таблицы атрибутов airport, поэтому довольно легко создать новое поле и заполнить его «кластеризованными» и «уникальными» значениями в зависимости от значений матрицы расстояний. , из-за данных моего примера я использовал значение 1200000 (1200 км), вы должны адаптировать его к своему случаю (200).

В конце ваш слой должен иметь новое поле с именем point_type с различными значениями в соответствии с минимальным расстоянием до ближайшей точки.