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Problème de performances de gdal_grid - alternatives ?

Problème de performances de gdal_grid - alternatives ?


J'utilise gdal_grid dans un script Python, mais pour mes gros fichiers le temps de calcul est énorme. Apparemment, il s'agit d'un problème gdal_grid http://trac.osgeo.org/gdal/ticket/2411

Est-ce que quelqu'un a un conseil/un code qui peut servir d'alternative simple à gdal_grid ?


J'utilise gdal_grid pour générer des rasters à partir de données ponctuelles à l'aide de Python. En ce moment, je suis confronté au même problème que vous, donc je teste autant que possible avant de tenter ma chance avec une autre bibliothèque.

Mon conseil serait d'utiliser les options pour plusieurs cœurs et autant de cache que vous pouvez en donner.

--config 'NUM_THREADS=ALL_CPUS GDAL_CACHEMAX=2000'

La grille gdal n'a pas d'option vous permettant d'allouer autant de mémoire que vous le souhaitez. Je voudrais voir si cela augmente les performances ou non.

Si vous utilisez l'interpolateur "invdist", il est préférable de ne pas utiliser de rayon de recherche car vous ajouterez un filtre spatial. Ceci est expliqué dans le code. Tu peux le vérifier ici

https://svn.osgeo.org/gdal/trunk/gdal/alg/gdalgrid.cpp

La configuration de l'interpolateur devrait ressembler à ceci :

-a invdist:power=2.0:lissage=0.0

Je suis sur le point de tester l'option -clipsrc pour limiter le raster en sortie à la région d'intérêt car mes polygones ne sont pas uniformes.

J'utilise un i7 (3,6 GHz) avec 8 Go de mémoire. Mes données d'entrée ont moins de 200 000 caractéristiques, des valeurs de 16 bits et le temps d'interpolation est d'environ 3 min.


J'ai finalement trouvé une solution de contournement en utilisant l'outil de cartographie générique gmt. J'ai utilisé la commande neararound, qui effectue le maillage beaucoup plus rapidement que gdal_grid :

http://gmt.soest.hawaii.edu/doc/5.1.0/nearneighbor.html


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