Процент многоугольника в одном шейп-файле внутри другого многоугольника

Я новичок, извиняюсь, если это очевидно / уже спросили и ответили, но я не смог ничего найти.

У меня есть два шейп-файла: 1. административный пограничный слой для округа в Великобритании, известного как граница LSOA, в котором есть 500 небольших зон 2. зона затопления.

В идеале я хочу выяснить, какие из небольших зон LSOA составляют ≥50% в зоне затопления, и в итоге получим да / нет или 1/0 для каждой из 500 зон LSOA.

Но я не знаю, как это сделать. Я подумал, что могу объединить два шейп-файла, но между ними нет общего атрибута. Тогда я подумал, что мог бы использовать функцию «Атрибут соединения по местоположению», которая работала и показывала мне, какие LSOA находятся в зоне затопления, но это почти все из них (см. Изображение 2).

Я думаю, что это проблема SQL, но я не знаю. Я новичок в QGIS и никогда не использовал PostgreSQL.

Любая помощь будет принята с благодарностью. Я могу предоставить любую информацию, что вам, милые люди, помогут мне.

Это относительно простая задача с использованием инструментов геообработки, включенных в QGIS.

1. Рассчитайте площадь ваших зон LSOA.

   • Откройте таблицу атрибутов слоя LSOA.
   • Включить режим редактирования.
   • Откройте калькулятор поля.
   • Создайте новое поле типа «Десятичное число (действительное)» с выражением «$ area».
   • Отключить режим редактирования (сохранение правок).

2. Объедините слой зоны затопления в один элемент из нескольких частей.

   • Vector > Geometry Tools > Singleparts to Multipart,
   • Выберите «--- Объединить все ---» в поле «Уникальный идентификатор».

3. Пересечь слой зоны LSOA со слоем многочастной зоны затопления.

   • Vector > Geoprocessing Tools > Intersect,
   • Входной слой - зоны LSOA, пересеченный слой - зоны затопления.

4. Получающийся слой будет частями зон LSOA (с атрибутами из слоя зон LSOA), которые перекрываются со слоем зон затопления. Чтобы рассчитать долю каждой зоны LSOA в зоне затопления:

   • Рассчитайте площадь пересеченных объектов (как на шаге 1), затем
   • Добавьте еще одно поле, разделив исходную (общую) площадь на пересеченную область. Результат - десятичное число от 0 до 1. Умножьте на 100, чтобы получить процент.

5. Соедините исходный слой LSOA с пересеченным слоем, используя уникальный идентификатор, общий для обоих слоев.

6. Экспортируйте объединенный слой как новый шейп-файл.

7. Удалите дублированные атрибуты.

И вуаля!

Без шага № 2 будет создан отдельный объект для каждого отдельного объекта зоны затопления для каждого объекта LSOA. Это, вероятно, не то, что вы хотите, если вы заинтересованы только в общем покрытии для каждой зоны LSOA. Если вы хотите провести различие между речным / приливным / плювиальным затоплением (и данные зоны затопления поддерживают это), вы можете преобразовать одночастные в многочастные, указав поле «ТИП» в качестве поля уникального идентификатора.

Вы можете использовать пространственный и некоторые пространственные функции SQL.

Select t1.geometry, t1.ID, area(t1.geometry), area(t2.geometry) ...... (anything you need to have in the table results)

(area(intersection(t1.geometry,t2.geometry))) as "Commun_AREA"

, ("Commun_AREA"*100/(area(t1.geometry))) as "Percent_AREA"

From lsoa as t1, flood_zone as t2

Where Intersects( t1.geometry,t2.geometry ) = 1

Это похоже на то, что можно сделать гораздо проще, чем ответы. Я бы лично использовал простой скрипт на python:

floodName = "the layer name here"
boundryName = "the layer name here"
fieldName = "the name of the field to contain the output 1/0"
minCoverage = 0.5 # the minimum amount of area covered to write 1
updateMap = [] # this will store values to be written    

# get layers
floodLayer = QgsMapLayerRegistry.instance().mapLayersByName(floodName)[0]
boundryLayer = QgsMapLayerRegistry.instance().mapLayersByName(boundryName)[0]
fieldIndex = boundryLayer.dataProvider().fieldNameIndex(fieldName)    

# iterate through boundries
for b in boundryLayer.getFeatures():
    # get only flood features that intersect with this feature's bounding box
    # this will make the script go way faster than it would otherwise
    request = QgsFeatureRequest().setFilterRect(b.geometry().boundingBox())
    floodGeom = geometry()
    floodFeat = QgsFeature()
    iter = floodLayer.getFeatures(request)
    iter.nextFeature(feat)
    while iter.nextFeature(feat):
        floodGeom = floodGeom.combine(feat.geometry())
    intersectGeom = b.geometry().intersection(feat.geometry())
    if intersectGeom.area() > minCoverage * b.geometry().area():
        updateMap[b.id()] = {fieldIndex : 1}
    else:
        updateMap[b.id()] = {fieldIndex : 0}

boundryLayer.dataProvider().changeAttributeValues(updateMap)

это только оценивает полигоны затопления, которые пересекаются с ограничивающей рамкой каждого пограничного слоя, поэтому он должен быть достаточно быстрым для запуска, тогда он обновляет только одно поле в существующем слое (вместо сложной операции создания целого нового слоя и копирования старых значений). потом удаляю)

У меня была та же проблема, что и у KJ, следовавшего инструкциям Snorfalorpagus с использованием метода «Пересечение» на шаге 3. Потребовалось довольно много времени, чтобы рассчитать, и то, что у меня осталось, было пустым.

Я попытался выполнить те же шаги, за исключением того, что использовал метод «Клип» в QGIS вместо Intersect - так что, в вашем примере, остались бы части областей, которые НЕ покрыты зоной затопления. По какой-то причине это сработало, и я смог использовать расчет поля «Площадь» из предыдущего шага, а также новый расчет «Площадь» для оставшихся частей каждого многоугольника, чтобы вычислить% каждой области, которая НЕ была покрыты другим слоем полигона.

Технически, это то, что вы просили. Но оттуда это просто вопрос вычитания каждого значения от 1 , чтобы получить то , что будет покрыто зоной затопления.