5 Стэк предобработки данных для ГИС

Сравнительная Таблица Подходов/Инструментов Предобработки Геоданных

Примечание: Веса параметров суммируются до 116. Общий рейтинг = Сумма (Оценка * Вес) / 116 * 10 (для шкалы 0-10).

Расшифровка Параметров:

1. Поддержка Выхода GeoArrow/GeoParquet (15%): Насколько хорошо данный подход позволяет сгенерировать данные в целевом формате GeoArrow или GeoParquet.

2. Поддержка Выхода MVT (для Базовой Карты) (5%): Насколько хорошо данный подход позволяет сгенерировать данные в формате MVT (важно для создания своей базовой карты OSM).

3. Обработка Больших Входных Данных (OSM .pbf) (15%): Эффективность чтения и извлечения нужных данных из очень больших исходных файлов OSM (.pbf).

4. Производительность Расчета Влияния (на ПК) (23%): Скорость выполнения вычислительно сложного алгоритма расчета влияния объектов на гексагоны на домашнем ПК.

5. Поддержка Расчетов на Базе H3 (17%): Насколько легко и эффективно использовать H3 для пространственных операций и агрегации в данном подходе.

6. Гибкость для Кастомной Логики (Ваш Алгоритм Влияния) (12%): Насколько легко реализовать ваш уникальный, возможно, сложный алгоритм расчета влияния в данном подходе.

7. Поддержка Параллельных Вычислений (на ПК) (8%): Возможность эффективно задействовать несколько ядер CPU на домашнем ПК для ускорения расчетов.

8. Требования к Ресурсам (ПК: CPU/RAM/Диск) (4%): Насколько требователен подход к аппаратным ресурсам домашнего ПК во время предобработки.

9. Сложность / Кривая Обучения (3%): Насколько сложно освоить данный подход для новичка.

10. Легкость Скриптинга / Автоматизации (3%): Насколько легко написать и автоматизировать весь пайплайн предобработки.

11. Доступность Библиотек / Инструментов (1%): Насколько легко найти и установить необходимые библиотеки и инструменты.

12. Open Source Лицензирование (1%): Являются ли ключевые компоненты Open Source с permissive лицензией.

13. Поддержка Создания Чанков / Партиционирования (4%): Насколько легко разбить выходные данные на логические файлы/чанки для эффективной загрузки на фронтенде.

Детальная Расшифровка Оценок по Подходам:

Python Scripting (Pandas/GeoPandas/PyArrow/h3-py) (Общий рейтинг: 9.04)

• 1. GeoArrow/GeoParquet (15%): 10. Это основной стек для работы с форматами Arrow/Parquet, включая их гео-расширения (GeoPandas напрямую читает/пишет GeoParquet/GeoArrow).

• 2. MVT (5%): 5. Сам Python напрямую не генерирует MVT. Нужно экспортировать данные в GeoJSONL и использовать внешний инструмент вроде Tippecanoe. Возможен, но не прямой выход.

• 3. Обработка OSM .pbf (15%): 8. Python-библиотеки (osmpbf, pyosmium) могут читать .pbf, или можно использовать osmium-tool для извлечения данных перед чтением в Python. Эффективно, но требует написания кода.

• 4. Производительность Расчета Влияния (23%): 9. H3 + оптимизированные операции с данными (pandas, numpy) + мощные гео-библиотеки (geopandas, shapely) + эффективное использование многопроцессорности в Python делают этот стек очень производительным для ваших расчетов.

• 5. H3 (17%): 10. H3-py - официальная Python-библиотека, идеально интегрируется с гео- и дата-стеком.

• 6. Кастомная Логика (12%): 10. Python - универсальный язык, можно реализовать любой, даже самый сложный алгоритм расчета влияния.

• 7. Параллельные Вычисления (8%): 9. Модуль multiprocessing в Python хорошо подходит для распараллеливания CPU-интенсивных задач на многоядерном ПК.

• 8. Требования к Ресурсам (4%): 7. Может требовать значительное количество ОЗУ для работы с большими DataFrame в памяти, но часто можно работать с данными по частям или использовать более продвинутые библиотеки (Dask), если памяти не хватает. Требователен к CPU во время расчетов.

• 9. Сложность / Кривая Обучения (3%): 6. Требует знания Python и освоения нескольких библиотек (pandas, geopandas, pyarrow, h3-py). Выше, чем у простого инструмента, но ниже, чем у БД-стека или комплексной платформы.

• 10. Легкость Скриптинга / Автоматизации (3%): 9. Python - отличный язык для написания скриптов предобработки и автоматизации пайплайна.

• 11. Доступность Библиотек / Инструментов (1%): 9. Все необходимые библиотеки легко устанавливаются через pip.

• 12. Open Source Лицензирование (1%): 10. Все ключевые библиотеки имеют permissive Open Source лицензии.

• 13. Чанки / Партиционирование (4%): 9. Легко реализовать логику разбиения выходных файлов (Arrow/GeoParquet) на чанки по любым критериям (количество строк, ID гексагона, гео-область с использованием H3). Arrow/Parquet поддерживают внутреннее партиционирование.

PostGIS (ETL + Экспорт) (Общий рейтинг: 7.97)

• 1. GeoArrow/GeoParquet (15%): 4. PostGIS сам по себе не экспортирует напрямую в GeoArrow/Parquet. Нужно либо использовать внешние инструменты, которые читают из PostGIS, либо экспортировать в GeoJSON и конвертировать. Не является нативным форматом вывода.

• 2. MVT (5%): 7. PostGIS может использоваться как источник данных для MVT (например, через pg_tileserv - но это живой сервер, или экспортируя данные для Tippecanoe). Не является лучшим инструментом генерации статических MVT файлов сам по себе.

• 3. Обработка OSM .pbf (15%): 7. Используется osm2pgsql для импорта в БД. Это эффективный инструмент, но процесс импорта для всего мира может занять очень много времени и требует много диска.

• 4. Производительность Расчета Влияния (23%): 6. SQL-запросы (гео-соединения, агрегация) для расчета влияния на 1.3Б объектов, даже с H3 расширениями, могут быть очень ресурсоемкими и медленными в БД по сравнению с оптимизированной пакетной обработкой в скрипте.

• 5. H3 (17%): 8. PostGIS имеет расширения для H3, что позволяет использовать H3 функции в SQL запросах.

• 6. Гибкость для Кастомной Логики (12%): 7. Можно реализовать довольно сложную логику в SQL запросах, но это может быть громоздко и менее гибко, чем на универсальном языке программирования.

• 7. Поддержка Параллельных Вычислений (8%): 6. СУБД может использовать несколько ядер для выполнения запросов, но общая эффективность пакетных ETL задач и ограничений SQL может снизить выигрыш.

• 8. Требования к Ресурсам (4%): 8. Высокие. Требует установки и настройки сервера БД, значительного объема ОЗУ и быстрого диска для работы БД с большими данными.

• 9. Сложность / Кривая Обучения (3%): 8. Высокая. Требует установки и администрирования сервера БД, знания SQL (включая гео-функции).

• 10. Легкость Скриптинга / Автоматизации (3%): 7. Можно автоматизировать выполнение SQL скриптов или использовать ETL-инструменты, но гибкость меньше, чем у универсального скриптового языка.

• 11. Доступность Библиотек / Инструментов (1%): 8. Требует установки сервера БД и сопутствующих утилит.

• 12. Open Source Лицензирование (1%): 10. PostGIS, PostgreSQL, osm2pgsql - Open Source.

• 13. Чанки / Партиционирование (4%): 5. Разбиение данных при экспорте из БД на чанки менее тривиально и гибко, чем в скриптовом подходе.

Tippecanoe (для MVT) (Общий рейтинг: 4.10)

• 1. GeoArrow/GeoParquet (15%): 0. Tippecanoe генерирует только MVT. Он не подходит для создания файлов в формате GeoArrow/GeoParquet.

• 2. MVT (5%): 10. Это его основная задача. Идеальный инструмент для генерации статических MVT файлов из GeoJSON.

• 3. Обработка Больших Входных Данных (OSM .pbf) (15%): 8. Сам Tippecanoe не читает .pbf. Он читает GeoJSON(L). Оценка 8 reflects его способность эффективно обрабатывать большие файлы GeoJSON(L), полученные на предыдущих шагах.

• 4. Производительность Расчета Влияния (23%): 0. Tippecanoe - это тайлер, а не инструмент для гео-расчетов или агрегации. Он не умеет рассчитывать влияние. Требует, чтобы все атрибуты (включая баллы влияния) были уже посчитаны во входном GeoJSON.

• 5. H3 (17%): 0. Не использует H3 для расчетов.

• 6. Гибкость для Кастомной Логики (12%): 3. Очень ограничена. Может выполнять базовую фильтрацию объектов или симплификацию геометрии во время тайлинга, но не кастомные алгоритмы расчета.

• 7. Поддержка Параллельных Вычислений (8%): 8. Tippecanoe эффективно использует многоядерность для ускорения процесса тайлинга.

• 8. Требования к Ресурсам (4%): 6. Может потреблять много ОЗУ и CPU во время работы с большими GeoJSON файлами и генерации множества тайлов.

• 9. Сложность / Кривая Обучения (3%): 5. Инструмент командной строки с множеством опций, требует освоения. Проще, чем стек БД, но сложнее, чем запустить простой скрипт.

• 10. Легкость Скриптинга / Автоматизации (3%): 8. Легко вызывается из скриптов командной строки или Python.

• 11. Доступность Библиотек / Инструментов (1%): 7. Требует отдельной установки и сборки (на некоторых системах).

• 12. Open Source Лицензирование (1%): 10. MIT License.

• 13. Поддержка Создания Чанков / Партиционирования (4%): 9. Его основная функция - создание пространственных чанков (тайлов) и архивов .mbtiles.

Полный стэк:

• pandas: Для работы с табличными данными (чтение CSV, объединение, агрегация).

• geopandas: Для работы с геопространственными данными в pandas (чтение/запись GeoJSON/GeoParquet, геометрия, пространственные операции).

• shapely (устанавливается как зависимость geopandas): Для геометрических операций (например, создание полигонов гексагонов).

• rtree: Для создания пространственных индексов (что нужно для оптимизации поиска объектов влияния в радиусе, хотя в простом тестовом скрипте мы его не использовали явно).

• h3[api] (или просто h3): Для работы с H3 ID.

• pyarrow (устанавливается как зависимость geopandas и pyogrio): Для работы с форматами Arrow/Parquet.

• pyogrio (устанавливается как зависимость geopandas): Движок для чтения/записи геоформатов, включая GeoParquet.

• osmpbf или pyosmium: Для чтения исходных .pbf файлов OSM (ставится через установку анаконды и conda install -c conda-forge osmium-tool).