PostGIS空间关系函数

分手后的思念是犯贱 2022-11-15 15:54 284阅读 0赞

**目录**

一、ST\_Equals

二、ST\_Intersects、ST\_Disjoint、ST\_Crosses和ST\_Overlaps

三、ST\_Touches

四、ST\_Within和ST\_Contains

五、ST\_Distance和ST\_DWithin

六、空间关系练习

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到目前为止，我们只使用了**测量**（ST\_Area、ST\_Length）、**序列化**（ST\_GeomFromText）或者**反序列化**（ST\_AsGML）几何图形（geometry）的空间函数。这些函数的共同之处在于它们一次只能处理一个几何图形。

空间数据库之所以强大，是因为它们不仅能存储几何图形，而且还能够比较几何图形之间的关系。

诸如"**哪一个是离公园最近的自行车位？**"或者"**地铁线路和街道的交叉路口在哪里?**"的问题，只能通过比较表示自行车位、街道和地铁线路的几何图形来回答。

**OGC标准**定义了以下一组用于比较几何图形的方法。

### **一、ST\_Equals** ###

**ST\_Equals(geometry A, geometry B)**用于测试两个图形的空间相等性。

![\_images/st\_equals.png][images_st_equals.png]

如果两个相同类型的几何图形具有相同的x、y坐标值，即如果第二个图形与第一个图形的坐标信息相等（相同），则ST\_Equals()返回TRUE。

首先，让我们从nyc\_subway\_stations表中检索点数据，我们只选"Broad St"的条目。

SELECT name, geom, ST_AsText(geom) 
        FROM nyc_subway_stations 
        WHERE name = 'Broad St';

![20190102144536308.png][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1NzMyMTQ3_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

然后，将几何图形表示数据插入ST\_Equals()进行测试：

SELECT name 
        FROM nyc_subway_stations 
        WHERE ST_Equals(geom, '0101000020266900000EEBD4CF27CF2141BC17D69516315141');

![20190102144942970.png][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1NzMyMTQ3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

**注意**：点在空间数据表中的表示不是很容易理解（0101000020266900000EEBD4CF27CF2141BC17D69516315141），但它是坐标值的精确表示。对于像相等这样的测试，使用精确的坐标信息进行比较是必要的。

### **二、ST\_Intersects、ST\_Disjoint、ST\_Crosses和ST\_Overlaps** ###

**ST\_Intersects**、**ST\_Crosses**和**ST\_Overlaps**测试几何图形是否相交。

![\_images/st\_intersects.png][images_st_intersects.png]

如果两个图形有相同的部分，即如果它们的边界或内部相交，则ST\_Intersects(geometry A, geometry B)返回TRUE。

![\_images/st\_disjoint.png][images_st_disjoint.png]

ST\_Intersects()方法的对立方法是**ST\_Disjoint(geometry A, geometry B)**。

如果两个几何图形没有重合的部分，则它们不相交，反之亦然。

事实上测试"not intersect"通常比测试"disjoint"更有效，因为intersect测试可以使用**空间索引**。

![\_images/st\_crosses.png][images_st_crosses.png]

对于multipoint/polygon、multipoint/linestring、linestring/linestring、linestring/polygon和linestring/multipolygon的比较，如果相交生成的几何图形的维度小于两个源几何图形的最大维度，且相交集位于两个源几何图形的内部，则**ST\_Crosses(geometry A, geometry B)**将返回TRUE。

![\_images/st\_overlaps.png][images_st_overlaps.png]

**ST\_Overlaps(geometry A, geometry B)**比较两个相同维度的几何图形，如果它们的结果集与两个源几何图形都不同但具有相同维度，则返回TRUE。

让我们以宽街地铁站（Broad Street subway station）为例，使用ST\_Intersects()函数确定其所在社区：

SELECT name, ST_AsText(geom) 
        FROM nyc_subway_stations 
        WHERE name = 'Broad St';

![20190102152040983.png][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1NzMyMTQ3_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

SELECT name, boroname 
        FROM nyc_neighborhoods 
        WHERE ST_Intersects(geom, ST_GeomFromText( 'POINT(583571 4506714)', 26918));

![20190102152221327.png][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1NzMyMTQ3_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

### **三、ST\_Touches** ###

**ST\_Touches()**测试两个几何图形是否在它们的边界上接触，但在它们的内部不相交。

![\_images/st\_touches.png][images_st_touches.png]

如果两个几何图形的**边界相交**，或者只有一个几何图形的内部与另一个几何图形的边界相交，则**ST\_Touches(geometry A, geometry B)**将返回TRUE。

### **四、ST\_Within和ST\_Contains** ###

ST\_Within()和ST\_Contains()测试一个几何图形是否完全位于另一个几何图形内。

![\_images/st\_within.png][images_st_within.png]

如果第一个几何图形完全位于第二个几何图形内，则ST\_Within(geometry A, geometry B)返回TRUE，ST\_Within()测试的结果与ST\_Contains()完全相反。

如果第二个几何图形完全包含在第一个几何图形内，则ST\_Contains(geometry A, geometry B)返回TRUE。

### **五、ST\_Distance和ST\_DWithin** ###

一个常见的GIS问题是"**找到这个物体周围距离X的所有其他物体**"。

**ST\_Distance(geometry A, geometry B)**计算两个几何图形之间的最短距离，并将其作为浮点数返回。这对于实际报告几何图形之间的距离非常有用。

SELECT ST_Distance( 
        ST_GeometryFromText( 'POINT(0 5)'), 
        ST_GeometryFromText( 'LINESTRING(-2 2, 2 2)'));

![20190102155738892.png][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1NzMyMTQ3_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

为了测试两个几何图形之间的距离是否在某个范围之内，ST\_DWithin()函数提供了一个这样的的功能。

这对于"**在距离道路500米的缓冲区内有多少棵树?**"这样的问题很有用，你不必计算实际的缓冲区，只需测试距离关系即可。

![\_images/st\_dwithin.png][images_st_dwithin.png]

再次使用我们的**宽街地铁站**（Broad Street subway station），我们可以找到地铁站附近（10米内）的街道：

SELECT name 
        FROM nyc_streets 
        WHERE ST_DWithin( 
        geom, 
        ST_GeomFromText( 'POINT(583571 4506714)', 26918), 
        10 
        );

![20190102160524293.png][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1NzMyMTQ3_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

我们可以在地图上验证答案，Broad St站实际上是在Wall、Broad和Nassau街道的十字路口。

![\_images/broad\_st.jpg][images_broad_st.jpg]

### **六、空间关系练习** ###

下面是我们在文章上面部分涉及到的一些函数，它们应该对练习有用！

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1NzMyMTQ3_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

还请记住我们现在数据库中已经具有的表：

*  `nyc_census_blocks`
    
     *  blkid, popn\_total, boroname, geom
 *  `nyc_streets`
    
     *  name, type, geom
 *  `nyc_subway_stations`
    
     *  name, geom
 *  `nyc_neighborhoods`
    
     *  name, boroname, geom

**  练习**：

**①名为"Atlantic Commonts"的街道的geometry值是什么？**

SELECT ST_AsText(geom) 
        FROM nyc_streets 
        WHERE name = 'Atlantic Commons';

![20190103084742819.png][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1NzMyMTQ3_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

**②Atlantic Commons（大西洋公地）位于哪个社区（neighborhood）和行政区（borough）？**

SELECT name, boroname 
        FROM nyc_neighborhoods 
        WHERE ST_Intersects( 
        geom, 
        ST_GeomFromText( 'LINESTRING(586782 4504202,586864 4504216)', 26918) 
        );

![2019010308525196.png][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1NzMyMTQ3_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

**    注意**：嘿，为什么要将"MULTILINESTRING"变成"LINESTRING"呢？因为在空间上，它们描述的是相同的形状。

更重要的是，我们还对坐标进行了四舍五入，以使它们更易于阅读，这实际上改变了结果：我们现在不能使用ST\_Touches()方法来找出哪些道路连接Atlantic Commons，因为坐标不再与原来的坐标完全相同。

**③Atlantic Commons与哪些街道相连？**

SELECT name 
        FROM nyc_streets 
        WHERE ST_DWithin( 
        geom, 
        ST_GeomFromText( 'LINESTRING(586782 4504202,586864 4504216)', 26918), 
        0.1 
        );

![20190103090140126.png][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1NzMyMTQ3_size_16_color_FFFFFF_t_70 9][]

![\_images/atlantic\_commons.jpg][images_atlantic_commons.jpg]

**④大约有多少人住在Atlantic Commons上（距离Atlantic Commons50米以内）？**

SELECT Sum(popn_total) 
        FROM nyc_census_blocks 
        WHERE ST_DWithin( 
        geom, 
        ST_GeomFromText( 'LINESTRING(586782 4504202,586864 4504216)', 26918), 
        50 
        );

![20190103090937852.png][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1NzMyMTQ3_size_16_color_FFFFFF_t_70 10][]

[images_st_equals.png]: /images/20221022/965f84a859d4474d80200bab839082b5.png
[20190102144536308.png]: /images/20221022/c0057edcfe554ee5b07e58dfab4b70db.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1NzMyMTQ3_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221022/729bbc2aa8d8435796696da875d3b22a.png
[20190102144942970.png]: /images/20221022/a76194d217804823a4beb399a70fd39b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1NzMyMTQ3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221022/a487ad64b0b940369e33cf009a02c7c4.png
[images_st_intersects.png]: /images/20221022/21f424089a3b409dbbf1ffecd449a809.png
[images_st_disjoint.png]: /images/20221022/4aefeea42f274a8b9f2f5547c0fa1620.png
[images_st_crosses.png]: /images/20221022/3ff500559d1847d39d3e2ba20f678208.png
[images_st_overlaps.png]: /images/20221022/6b43f73b1c3d43ea948866970fa8f954.png
[20190102152040983.png]: /images/20221022/b9944454e86445dd80461aa85579dd79.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1NzMyMTQ3_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221022/89631c320f494581a5d1cf0534b9a5ea.png
[20190102152221327.png]: /images/20221022/4319acdb6e8f4b07a5e8165d91de88f2.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1NzMyMTQ3_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221022/6b874c82b6e847dd9b34aaff4f0709a6.png
[images_st_touches.png]: /images/20221022/4a9b750166ad4df09f9f92d5774f664c.png
[images_st_within.png]: /images/20221022/5d180c9bb1c44775ad1dfe3d9fce43f9.png
[20190102155738892.png]: /images/20221022/d691e16695ad4fed8a23fcd3bbeebeca.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1NzMyMTQ3_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20221022/1cce1f9e790949dcae59f69b8fc35513.png
[images_st_dwithin.png]: /images/20221022/1ae95b4f4802417388bd15bcbe6f1ba6.png
[20190102160524293.png]: /images/20221022/20d6fac73c5d4f96909b9ea132e69e30.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1NzMyMTQ3_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20221022/41b700185dc540fd9227ac18a20be863.png
[images_broad_st.jpg]: /images/20221022/af081ddc90144b6893675140b201b27e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1NzMyMTQ3_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20221022/1ffd3fe269c14fdbb7290defc51c10e8.png
[20190103084742819.png]: /images/20221022/b7a703838536433793c55e6f80a0a278.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1NzMyMTQ3_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20221022/9cf7d0969929427db01edfbe08171692.png
[2019010308525196.png]: /images/20221022/5b9d90711b3c495897163ce6b29c580d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1NzMyMTQ3_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: /images/20221022/87b58333fb8a4b12a6bb5145405db841.png
[20190103090140126.png]: /images/20221022/5e74aed57412463199419931e2e2b4ab.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1NzMyMTQ3_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]: /images/20221022/089606446f424457b083752271ae3ded.png
[images_atlantic_commons.jpg]: /images/20221022/1e22afaacdbe44a49ba5d19aaa1417a5.png
[20190103090937852.png]: /images/20221022/b070e628b70d4b978ea88b958702c692.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1NzMyMTQ3_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]: /images/20221022/9773b3ac13474d4f83090fc9a78498ac.png