Comencé con un archivo raster Netgrf .gri y .grd del Reino Unido proporcionado por un colega. Lo recorté en R para que fuera solo Londres, lo exporté y lo convertí en un archivo ASC, y luego lo importé a PostGIS usando los siguientes comandos en 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")

Y luego en la línea de comandos de Ubuntu:

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

Ahora tengo una tabla ráster en PostGIS. El SRID de 10001 es el siguiente, por cierto, proporcionado por un colega:

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');

En la misma base de datos tengo un archivo de polígono, SRID 27700, que cubre Londres. Me gustaría calcular el valor promedio dentro de cada polígono, a partir del ráster.

Estoy intentando algo como esto, pero no está bien:

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

¿Cómo haría esto, por favor?

Parece que el polígono y el ráster se alinean correctamente, creo que tengo que convertirlos a WGS84.

Gracias al comentario de Stefan ayer, creo que puedo juntar algo de las preguntas relacionadas y la documentación oficial y ofrecer una gama de soluciones.

Documentación de PostGIS ( ST_SummaryStats)

Resumir píxeles que se cruzan con edificios de interés.

Este ejemplo tomó 574 ms en ventanas PostGIS de 64 bits con todos los edificios de Boston y mosaicos aéreos (mosaicos cada 150x150 píxeles ~ 134,000 mosaicos), ~ 102,000 registros de construcción

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

Evitar ST_Intersectionpor rendimiento

Tenga en cuenta que esto es menos exacto, ya que se ignoran los píxeles de intersección que cubren menos del 50% de una geometría de intersección.

Stefan tiene una respuesta aquí que evita el ST_Intersection.

Notas

• También puede encontrar algunos consejos útiles en esta pregunta y en el tutorial de trama PostGIS WKT .
• Si su ráster está en mosaico, una buena regla general es usar mosaicos más pequeños, tratando de hacerlos un poco más grandes que una característica vectorial típica que está intersectando.