¿Encuentra polígonos programáticamente que se superponen> 90% por otra capa de polígonos vectoriales usando QGIS?

Estoy tratando de descubrir cómo usar Python para extraer los polígonos en un vector que se superponen en> 90% por otro vector. Entonces me gustaría tener un vector / mapa que solo muestre esos polígonos. La imagen de ejemplo muestra mis capas. Quiero todos los polígonos grises que son> 90% rojos.

Necesito hacer todo esto a través de Python (o métodos automatizados similares). Tengo ~ 1000 mapas para procesar de la misma manera.

El siguiente código funciona en mi consola Python de QGIS. Produce una capa de memoria con polígonos que están> 90% superpuestos por áreas rojas.

mapcanvas = iface.mapCanvas()

layers = mapcanvas.layers()

#for polygon_intersects
feats_lyr1 = [ feat for feat in layers[0].getFeatures() ]

#for xwRcl
feats_lyr2 = [ feat for feat in layers[1].getFeatures() ]

selected_feats = []

for i, feat1 in enumerate(feats_lyr1):
    area1 = 0
    area2 = 0
    for j, feat2 in enumerate(feats_lyr2):
        if feat1.geometry().intersects(feat2.geometry()):
            area = feat1.geometry().intersection(feat2.geometry()).area()
            print i, j, area, feat2.attribute('class')
            if feat2.attribute('class') == 1:
                area1 += area
            else:
                area2 += area
    crit = area1/(area1 + area2)
    print crit
    if crit > 0.9:
        selected_feats.append(feat1)

epsg = layers[0].crs().postgisSrid()

uri = "Polygon?crs=epsg:" + str(epsg) + "&field=id:integer""&index=yes"

mem_layer = QgsVectorLayer(uri,
                           "mem_layer",
                           "memory")

prov = mem_layer.dataProvider()

for i, feat in enumerate(selected_feats):
    feat.setAttributes([i])

prov.addFeatures(selected_feats)

QgsMapLayerRegistry.instance().addMapLayer(mem_layer)

Probé el código con estas dos capas vectoriales:

Después de ejecutar el código en la Consola Python de QGIS, para corroborar los resultados, se imprimieron los índices i, j de características involucradas, áreas de intersección, atributo de campo en polygons_intersects (1 para áreas rojas y 2 para áreas grises) y el criterio de superposición .

0 0 9454207.56892 1
0 1 17429206.7906 2
0 2 10326705.2376 2
0 4 40775341.6814 1
0 5 26342803.0964 2
0 7 11875753.3216 2
0.432253120382
1 6 1198411.02558 2
1 7 1545489.96614 2
1 10 27511427.9909 1
0.90930850584
2 7 750262.940888 2
2 8 12012343.5859 1
0.941213972294
3 6 23321277.5158 2
0.0

La capa de memoria creada (características verdes) se puede observar en la siguiente imagen. Fue como se esperaba.

Aquí una solución que no requiere python.

Agregue una nueva capa virtual con una consulta como:

WITH r AS (
SELECT 
    Basins800.rowid AS idGray, 
    area(Basins800.geometry) AS areaGray, 
    area(Intersection(Basins800.geometry, Severity.geometry)) AS aeraInter, 
    Basins800.geometry AS geomGray 
  FROM Basins800, Severity
)

SELECT *, areaInterSum/areaGray  AS overlap , geomGray 
    FROM (
        SELECT 
           idGray, 
           areaGray, 
           sum(areaInter) AS areaInterSum, 
           geomGray 
        FROM r 
        GROUP BY idGray) 
     WHERE areaInterSum/areaGray > 0.9

Con :

• Basins800 como su capa que desea filtrar con polígonos grises

• Gravedad: la superposición de su capa roja.

El resultado será una nueva capa con solo todos los polígonos grises> 90% superpuestos por polígonos rojos, con un nuevo campo que contiene el porcentaje de superposición.

Espero que esto funcione. Puedo agregar más detalles sobre la consulta si es necesario.

Nota: sus datos contienen polígonos muy pequeños (provenientes de su procesamiento ráster y correspondientes a un píxel ráster (en la imagen, podemos ver 4 polígonos pero hay otros 25 polígonos pequeños). Esto hace que la consulta sea muy lenta de ejecutar (función de intersección genera una entidad para cada par de entidades de las dos capas).

Después de ver el enlace a los archivos de forma Severity y Basins800 , pude entender el geoprocesamiento necesario. Modifiqué el código en:

¿Encuentra polígonos programáticamente que se superponen> 90% por otra capa de polígonos vectoriales usando QGIS?

por conseguir este:

mapcanvas = iface.mapCanvas()

layers = mapcanvas.layers()

#for Severity
feats_lyr1 = [ feat for feat in layers[0].getFeatures() ]

#for Basins800
feats_lyr2 = [ feat for feat in layers[1].getFeatures() ]

selected_feats = []

print "processing..."

for i, feat1 in enumerate(feats_lyr1):
    for j, feat2 in enumerate(feats_lyr2):
        if feat1.geometry().intersects(feat2.geometry()):
            area1 = feat1.geometry().intersection(feat2.geometry()).area()
            area2 = feat1.geometry().area()
            print i, j, area1, area2
    crit = area1/area2
    print crit
    if crit > 0.9:
        selected_feats.append(feat1)

epsg = layers[0].crs().postgisSrid()

uri = "Polygon?crs=epsg:" + str(epsg) + "&field=id:integer""&index=yes"

mem_layer = QgsVectorLayer(uri,
                           "mem_layer",
                           "memory")

prov = mem_layer.dataProvider()

for i, feat in enumerate(selected_feats):
    feat.setAttributes([i])

prov.addFeatures(selected_feats)

QgsMapLayerRegistry.instance().addMapLayer(mem_layer)

Después de ejecutar el código, con estos archivos de forma en la Consola Python de QGIS, en unos minutos obtuve un resultado similar al de Pierma ; donde la capa de memoria tenía 31 características (diferentes de 29 polígonos obtenidos por él).

No voy a depurar los resultados porque hay 1901 * 3528 = 6706728 interacciones para las características. Sin embargo, el código parece prometedor.