seleccionar un porcentaje (75%) de un grupo de puntos en función de la distancia desde un punto separado en ArcGIS?

Esto es específico de ArcGIS.

Tengo archivos de forma de 2 puntos Ay B, el primero ( A) es un único punto que contiene un lat largo, el segundo ( B) es una multitud de puntos (más de 12k) que contienen cada uno su lat y largo. Lo que intento hacer es automatizar la selección del 75% de Blos puntos del shapefile en función de la distancia desde el shapefile A. En otras palabras, quiero seleccionar el 75% más cercano de los Bpuntos de shapefile al punto de un shapefile A.

Puede hacer un Buffer de Anillo Múltiple en el archivo de forma A, y luego hacer una unión espacial del Buffer al archivo de forma B. Cuando hace una unión espacial de polígonos y puntos, obtiene un recuento del número de puntos en cada polígono en el atributo tabla de la unión. Luego, al examinar el número total de puntos dentro de los búferes, puede obtener dentro del 75% de los puntos en el archivo de forma B.

Un enfoque ligeramente diferente sería escribir esto en Python y verificar el 75% en un bucle, pero si es un cálculo único, es posible que no lo necesite.

Por 1200 puntos (¿o incluso hasta 12M puntos?), Simplemente los puse en la memoria como una Colección Genérica, en este caso, una Lista de listas ordenadas . Esto podría simplificarse simplemente saltando puntos cuando se encuentre con una situación con múltiples puntos que están a la misma distancia del punto de origen. Además, para el rendimiento, considere usar una tabla hash en lugar de una SortedList y ordenar una vez después de insertar todas las distancias. Sin embargo, eso requeriría algunas líneas de código más (?).

No tuve tiempo para probar esto, pero este C # podría ayudarlo a comenzar:

private void SelectNTile(string layer1, string layer2, double nTile)
{
    var fLayer1 = FindLayer(ArcMap.Document.FocusMap, "LayerWithLotsofPoints");
    var fLayer2 = FindLayer(ArcMap.Document.FocusMap, "LayerWithOneSelectedPoint");
    IFeature feat = GetSingleFeature(fLayer2);
    var distList = MakeDistList(fLayer1.FeatureClass,(IPoint)feat.ShapeCopy);
    // assume not many points exactly same distance
    var nRecs = (int)(distList.Count * nTile); // nTile would be 0.75 for 75%
    var Oids = new List<int>();
    foreach (KeyValuePair<double, List<int>> kvp in distList)
    {
        Oids.AddRange(kvp.Value);
        if (Oids.Count > nRecs)
            break;
    }
    var fSel = fLayer1 as IFeatureSelection;
    var OidArray = Oids.ToArray();
    fSel.SelectionSet.AddList(Oids.Count, ref OidArray[0]);                
}

private SortedList<double, List<int>> MakeDistList(IFeatureClass fc, IPoint pnt)
{
    var outList = new SortedList<double, List<int>>();
    var proxOp = pnt as IProximityOperator;
    IFeatureCursor fCur = null;
    try
    {
        fCur = fc.Search(null, true); // recycling is faster, we just need OIDs
        IFeature feat;
        while ((feat = fCur.NextFeature()) != null)
        {
            double dist = proxOp.ReturnDistance(feat.Shape);
            if (!outList.ContainsKey(dist))
                outList.Add(dist, new List<int> { feat.OID });
            else
                outList[dist].Add(feat.OID);  // this should rarely happen
        }
    }
    catch
    {
        throw;
    }
    finally
    {
        if (fCur != null)
            System.Runtime.InteropServices.Marshal.FinalReleaseComObject(fCur);
    }
    return outList;
}
private IFeature GetSingleFeature(IFeatureLayer fLayer)
{
    var fSel = fLayer as IFeatureSelection;
    if (fSel.SelectionSet.Count != 1)
        throw new Exception("select one feature in " + fLayer.Name + " first");
    var enumIDs = fSel.SelectionSet.IDs;
    enumIDs.Reset();
    IFeature feat = fLayer.FeatureClass.GetFeature(enumIDs.Next());
    return feat;
}
private IFeatureLayer FindLayer(IMap map, string name)
{
    throw new NotImplementedException();
}

Un script de geoprocesamiento de Python es una opción obvia:

1. Utilice la herramienta Distancia de puntos para calcular la distancia desde sus entidades en la clase de entidad B (el parámetro "Entidades de entrada" de la herramienta) hasta el punto en la clase de entidad A (el parámetro "Entidades cercanas" de la herramienta).
2. Ordenar la tabla por la distancia calculada.
3. Seleccione el primer 75% de los objectids en la tabla de salida (la columna "Input_FID") y utilícelos para hacer su selección de las características originales en la clase de entidad B.

Tuve este problema hace unos años. Me resultó más fácil mantener los datos como 'datos planos', recorrer todos los datos y calcular manualmente la distancia, luego tomar el 75% superior (en realidad, mantuve el 10% superior). Luego hice lo mismo en ArcIMS usando sus cálculos de distancia y me llevó mucho más tiempo.

El almacenamiento en búfer es una gran sobrecarga, pero los cálculos matemáticos son un punto fuerte. Si almacena 12k puntos, creo que tendrá problemas de rendimiento.