La colocación aleatoria de la línea de segmentos dentro de un polígono?

Question

Me gustaría generar múltiples segmentos de línea de una longitud fija, un azar de rodamiento, y ambos extremos del segmento dentro del polígono. No está claro en el ejemplo, pero está bien si los segmentos se intersecan o abarcan la sangría características mientras ambos puntos extremos están en el polígono.

También quiero que la tabla de atributos a incluir lat/lon para cada segmento de extremo y el azimut entre los extremos.

Es esto posible?

Answer 1

Aquí está una Pitón de ArcGIS arcpy de la solución. He esta optimizado para la velocidad mediante el uso de in_memory espacio de trabajo siempre que sea posible, es muy rápido. Este es el flujo de trabajo general:

1. Negativa de Amortiguamiento del área de estudio por la longitud del transecto.
2. Crear Puntos Aleatorios dentro de la negativa de búfer (área de estudio). Estos serán los puntos de partida para los transectos. Tenga en cuenta que puede compensar los puntos n distancia uno de otro, si lo desea.
3. Agregar campos al azar los puntos de atributos y el uso de una da UpdateCursor para rellenar filas con x, y, distancey bearing valores.
4. Ejecutar Cojinete de Distancia de la Línea de generar los transectos.

---

---

import arcpy, os, random

arcpy.env.overwriteOutput = 1

outws = r"C:\path\to\your\filegeodatabase.gdb" # Where the output feature class and table will go. This assumes a file geodatabase
polygon = r"C:\path\to\your\filegeodatabase.gdb\utm15\polygon" # The study area polygon (Note this is in a feature dataset)
transect_distance = 50 # The transect distance
n_lines = 20 # How many transects

# Create random points offset from study area boundary by X distance
arcpy.Buffer_analysis(polygon, "in_memory/buffer", -transect_distance) # negative buffer study area to get correct offset
arcpy.CreateRandomPoints_management("in_memory", "rand_points", "in_memory/buffer", "", n_lines)

# Add fields x, y, distance, and bearing
arcpy.AddField_management("in_memory/rand_points", "x", "DOUBLE")
arcpy.AddField_management("in_memory/rand_points", "y", "DOUBLE")
arcpy.AddField_management("in_memory/rand_points", "distance", "FLOAT")
arcpy.AddField_management("in_memory/rand_points", "bearing", "FLOAT")

# Run cursor to update attribute table with pertinent data for bearing distance tool
with arcpy.da.UpdateCursor("in_memory/rand_points", ["SHAPE@XY", "x", "y", "distance", "bearing"]) as cursor:
    for row in cursor:
        row[1] = row[0][0]
        row[2] = row[0][1]
        row[3] = transect_distance
        row[4] = random.randint(1,360)
        cursor.updateRow(row)

# Create a table to feed to Bearing Distance to line tool
arcpy.TableToTable_conversion("in_memory/rand_points",outws,"out_table")

# Generate the transects
arcpy.BearingDistanceToLine_management (os.path.join(outws, "out_table"), os.path.join(outws, "transects"), x_field = 'x', y_field = 'y', distance_field = 'distance', bearing_field = 'bearing', spatial_reference = "in_memory/rand_points")

# Clean up
arcpy.Delete_management(os.path.join(outws, "out_table"))

print "Processing complete."

Answer 2

Aquí está una áspera puñalada con R.

library(sp)
library(raster)
## roughly digitized analog of your map (with raster::drawPoly)

d <- structure(list(x = c(0.08394638623612, 0.0758558910509947, 0.197213318827875, 
0.209349061605562, 0.268005151697721, 0.280140894475409, 0.08394638623612, 
0.08394638623612, 0.112263119384059, 0.120353614569184, 0.112263119384059, 
0.100127376606371, 0.090014257624964, 0.0920368814212453, 0.41767931262254, 
0.454086540955604, 0.454086540955604, 0.462177036140729, 0.504652135862637, 
0.520833126232887, 0.545104611788263, 0.551172483177108, 0.553195106973389, 
0.852543428823026, 0.959742490025936, 0.963787737618499, 0.907154271322622, 
0.909176895118903, 0.937493628266842, 0.955697242433374, 0.941538875859404, 
0.931425756877998, 0.927380509285435, 0.911199518915184, 0.899063776137496, 
0.0859690100324013, 0.08394638623612), y = c(0.0984799434209303, 
0.184633290921423, 0.173297324145043, 0.218641191250565, 0.218641191250565, 
0.352405599211856, 0.356939985922409, 0.522445100857566, 0.529246680923394, 
0.547384227765603, 0.567788967963088, 0.579124934739469, 0.585926514805297, 
0.789973916780149, 0.862524104148985, 0.837584977240947, 0.801309883556529, 
0.767301983227388, 0.751431629740455, 0.762767596516835, 0.776370756648492, 
0.833050590530395, 0.867058490859537, 0.871592877570089, 0.864791297504261, 
0.497505973949529, 0.474834040396767, 0.440826140067625, 0.418154206514864, 
0.418154206514864, 0.313863312172162, 0.273053831777192, 0.216373997895289, 
0.184633290921423, 0.141556617171177, 0.0962127500656542, 0.0984799434209303
)), .Names = c("x", "y"), row.names = c(NA, -37L), class = "data.frame")


## polygon

sp <- raster::spPolygons(cbind(d$x, d$y), attr = data.frame(p = 1))

pts <- spsample(sp, n = 50, type = "random")

## 25 lines
l <- split(as.data.frame(coordinates(pts)), rep(seq(length(pts)/2), each = 2))
lp <- raster::spLines(lapply(l, as.matrix))

op <- par(bg = "black")
plot(sp, border = "yellow", lwd =2 )
plot(lp, add = TRUE, col = "yellow", lty = 2)