Saya mulai dengan file raster dari NetCDF .gri dan .grd dari Inggris yang disediakan oleh seorang rekan. Saya memotongnya di R menjadi London, diekspor dan dikonversi ke file ASC, dan kemudian mengimpornya ke PostGIS menggunakan perintah berikut di R:

library(raster)
uk_raster <- raster("AnnMean2011.grd")
london_area <- extent(-720000.0,-630000.0,-50000.0,25000)
london_raster  <- crop(uk_raster, london_area)
writeRaster(london_raster, filename="AnnMean2011.asc", format="ascii")

Dan kemudian pada baris perintah Ubuntu:

raster2pgsql -I -C -s 10001 -t 20x20 AnnMean2011.asc annualmean | psql -d james_traffic

Saya sekarang memiliki tabel raster di PostGIS. SRID 10001 adalah yang berikut, sekali lagi, disediakan oleh seorang rekan:

INSERT INTO spatial_ref_sys(srid, auth_name, auth_srid, proj4text)
VALUES (10001,'CMAQ_Urban',10001,'+proj=lcc +a=6370000 +b=6370000 +lat_1=35 +lat_2=65 +lat_0=52 +lon_0=10 +x_0=000000 +y_0=00000');

Dalam database yang sama saya punya file poligon, SRID 27700, yang mencakup London. Saya ingin menghitung nilai rata-rata dalam setiap poligon, dari raster.

Saya mencoba sesuatu seperti ini, tetapi itu tidak benar:

select polygons.postcode, avg(st_value(joined_data.rast))
    from (
       select (ST_Intersection(raster.rast, 1, polygons.geom)).*
    from raster, polygons 
       where ST_Intersects(raster.rast, 1, polygons.geom)
  ) joined_data
group by polygons.postcode

Bagaimana saya bisa melakukan ini?

Tampaknya mendapatkan poligon dan raster selaras dengan benar, saya harus mengubah keduanya menjadi WGS84 saya pikir.

Berkat komentar dari Stefan kemarin, saya pikir saya bisa menyatukan sesuatu dari pertanyaan terkait dan dokumentasi resmi dan menawarkan berbagai solusi.

Dokumentasi PostGIS ( ST_SummaryStats)

Ringkas piksel yang memotong bangunan yang diminati

Contoh ini mengambil 574ms pada PostGIS windows 64-bit dengan semua Bangunan Boston dan Ubin Udara (setiap ubin 150x150 piksel ~ 134.000 ubin), ~ 102.000 catatan bangunan

WITH 
-- our features of interest
   feat AS (SELECT gid As building_id, geom_26986 As geom FROM buildings AS b 
    WHERE gid IN(100, 103,150)
   ),
-- clip band 2 of raster tiles to boundaries of builds
-- then get stats for these clipped regions
   b_stats AS
    (SELECT  building_id, (stats).*
FROM (SELECT building_id, ST_SummaryStats(ST_Clip(rast,2,geom)) As stats
    FROM aerials.boston
        INNER JOIN feat
    ON ST_Intersects(feat.geom,rast) 
 ) As foo
 )
-- finally summarize stats
SELECT building_id, SUM(count) As num_pixels
  , MIN(min) As min_pval
  , MAX(max) As max_pval
  , SUM(mean*count)/SUM(count) As avg_pval
    FROM b_stats
 WHERE count > 0
    GROUP BY building_id
    ORDER BY building_id;

 building_id | num_pixels | min_pval | max_pval |     avg_pval
-------------+------------+----------+----------+------------------
         100 |       1090 |        1 |      255 | 61.0697247706422
         103 |        655 |        7 |      182 | 70.5038167938931
         150 |        895 |        2 |      252 | 185.642458100559

Menghindari ST_Intersectionkinerja

Perhatikan bahwa ini kurang tepat, dengan piksel berpotongan yang menutupi kurang dari 50% geometri berpotongan diabaikan.

Stefan punya jawaban di sini yang menghindari ST_Intersection.

Catatan

• Anda mungkin juga menemukan beberapa tips yang berguna dalam pertanyaan ini dan tutorial raster PostGIS WKT .
• Jika raster Anda adalah ubin, aturan praktis yang baik adalah dengan menggunakan ubin yang lebih kecil, mencoba membuatnya sedikit lebih besar dari fitur vektor khas yang Anda potong.