Análisis de visibilidad para QGIS 3.0: abordar el big data
El complemento de cuenca visual para QGIS se basa en la biblioteca Numpy para manejar datos ráster. Numpy está optimizado para un alto rendimiento y es (relativamente) fácil de usar. Sin embargo, depende en gran medida de la memoria en vivo disponible y se romperá con conjuntos de datos voluminosos. Que es lo que suelen ser los modelos de elevación.
La versión 0.6.4 introduce una adición al algoritmo original que debería eliminar el problema para casos típicos. La memoria en vivo ya no está saturada con todo el modelo de elevación, sino con los datos necesarios solo para un único rango de cuenca visual. Esto significa que puede realizar un análisis de cuenca visual razonablemente complejo en un modelo de elevación de cualquier tamaño. Sin embargo, seguirá rompiendo con solicitudes “irrazonables”, como un análisis en un radio de 100 kilómetros en un ráster con una resolución de un metro. Dicha consulta es demasiado pesada según cualquier criterio e, incluso si se pudiera calcular, llevaría bastante tiempo realizarla.
La saturación de memoria máxima permitida se puede establecer en las opciones de procesamiento de la siguiente manera:
El “tamaño del búfer de memoria” se expresa en megapíxeles. Una trama de 1000 por 1000 píxeles tiene, por tanto, un tamaño de 1 megapíxel, mientras que 10000 por 10000 tendrá 100 megapíxeles. Establecí el valor predeterminado en 300 megapíxeles, que estimo como una cantidad razonable. Use tamaños más grandes para máquinas más fuertes: las operaciones en la memoria en vivo pueden ser hasta 10 veces más rápidas.
Probé el complemento en un gran conjunto de datos, modelo de elevación del litoral mediterráneo (más de 400 megapíxeles) y funcionó bien.
Fuente: Traducido desde https://landscapearchaeology.org/2018/visibility-analysis-0-6-4/30
