"""등고선 기반 흐름 방향 — 높은 등고 라인에서 낮은 등고 라인으로 내려가며 방향을 세운다. 기존 방식(등고선 → TIN 보간 → 지표면 기울기 → D8)은 보간면이 만든 가짜 웅덩이와 평탄 삼각형 때문에 흐름이 중간에서 끊겼다. 실데이터에서 채움·평탄해소를 거치고도 싱크가 수천 개 남았고, 그 싱크 하나가 상류 유역 전체를 통째로 삼켰다. 여기서는 **보간면을 거치지 않는다.** 등고선을 격자에 직접 굽고, 셀마다 "내가 속한 등고 라인보다 한 단 낮은 등고 라인"이 어디인지를 찾아 그쪽으로 방향을 준다(2026-07-31 사용자 지시). ① 등고선을 격자에 굽는다 — 셀이 어느 표고의 라인 위인지 기록 ② 셀마다 가장 가까운 등고 라인을 찾아 그 표고를 '밴드'로 삼는다 ③ 표고가 높은 밴드부터 내려오며, 각 밴드에서 **한 단 낮은 등고 라인까지의 거리**를 잰다 ④ 위치에너지 = 밴드 순위 × 큰 수 + 그 거리 ⑤ 수신 셀 = 위치에너지가 더 낮은 8이웃 중 화살표 방향에 가장 가까운 셀 ④의 위치에너지는 흐름을 따라 반드시 감소한다. 그래서 **순환도 웅덩이도 원리적으로 생기지 않는다** — 채움이나 평탄면 해소가 아예 필요 없다. ⑤ 덕분에 화면 화살표(32방위)와 실제 추적 경로가 항상 같은 방향을 가리킨다. 예전에는 화살표는 기울기, 추적은 D8이라 서로 어긋나 눈으로 검증할 수가 없었다. """ from __future__ import annotations import logging import time import math from dataclasses import dataclass from typing import Any import numpy as np from rasterio.features import rasterize from scipy.ndimage import distance_transform_edt from shapely.geometry import shape from B04_PreProcess.B04_PreProcess_Engine_Watershed_Grid import ( AZIMUTH_INVALID, AZIMUTH_SINK, AZIMUTH_STEPS, GridSpec, _feature_elevation, grid_transform, iter_linestrings, ) from config.config_system import DRAINAGE_CONTOUR_MIN_LENGTH_M logger = logging.getLogger(__name__) # 8이웃 (행 증분, 열 증분). _NEIGHBOURS = ( (-1, -1), (-1, 0), (-1, 1), (0, -1), (0, 1), (1, -1), (1, 0), (1, 1), ) @dataclass class ContourDescent: """등고선에서 직접 세운 흐름 방향 격자.""" spec: GridSpec band_elevation: np.ndarray # (R, C) float32 — 셀이 속한 등고 라인 표고, 무효는 NaN valid: np.ndarray # (R, C) bool — 방향을 세운 셀 receiver: np.ndarray # (R*C,) int32 — 다음 셀, 최하단 밴드는 자기 자신 step_length: np.ndarray # (R*C,) float32 azimuth: np.ndarray # (R*C,) int16 — 32방위 코드(32=제자리, 33=무효) levels: list[float] # 사용된 등고 표고(내림차순) _LINES_CACHE: list[tuple[Any, int, float | None, dict[float, list[Any]]]] = [] def _lines_by_level( contour_features: list[dict[str, Any]], elevation_floor_m: float | None ) -> dict[float, list[Any]]: """등고선 피처를 표고별 선 묶음으로 푼다 — **격자와 무관**하므로 한 번만 푼다. 확장 회차마다 다시 부르는데 피처 4,200개를 매번 `shape()` 로 푸는 비용이 그대로 붙었다. 같은 목록·같은 하한이면 그대로 돌려준다(목록 객체를 함께 들고 있어 id 가 다른 목록에 재사용되지 않는다). """ for holder, count, floor, cached in _LINES_CACHE: if ( holder is contour_features and count == len(contour_features) and floor == elevation_floor_m ): return cached by_level: dict[float, list[Any]] = {} for feature in contour_features: geometry = feature.get("geometry") if not geometry: continue elevation = _feature_elevation(feature.get("properties") or {}) if elevation is None: continue if elevation_floor_m is not None and elevation < elevation_floor_m: continue try: parsed = shape(geometry) except Exception: # noqa: BLE001 continue for line in iter_linestrings(parsed): if line.length < DRAINAGE_CONTOUR_MIN_LENGTH_M: continue by_level.setdefault(float(elevation), []).append(line) _LINES_CACHE.append((contour_features, len(contour_features), elevation_floor_m, by_level)) del _LINES_CACHE[:-2] return by_level def rasterize_contours( spec: GridSpec, contour_features: list[dict[str, Any]], elevation_floor_m: float | None = None, ) -> tuple[np.ndarray, list[float]]: """등고선을 격자에 굽는다. 셀마다 그 위를 지나는 등고 라인의 표고(없으면 NaN).""" by_level = _lines_by_level(contour_features, elevation_floor_m) burned = np.full((spec.n_rows, spec.n_cols), np.nan, dtype=np.float32) levels = sorted(by_level, reverse=True) transform = grid_transform(spec) for elevation in levels: stamp = rasterize( [(line, 1) for line in by_level[elevation]], out_shape=(spec.n_rows, spec.n_cols), transform=transform, fill=0, dtype="uint8", all_touched=True, ).astype(bool) # 낮은 표고부터 덮어써야 겹치는 셀이 낮은 라인으로 남는다 — 물은 낮은 쪽으로 간다. burned[stamp] = elevation logger.info( "배수유역: 등고 라인 %d단(%.0f~%.0fm)을 격자에 굽어 %d셀", len(levels), levels[-1] if levels else 0.0, levels[0] if levels else 0.0, int(np.isfinite(burned).sum()), ) return burned, levels # 밴드별 하강거리 EDT 를 **쓸 자리 둘레**에서만 돌리기 위한 값들. # # 왜(2026-09-07 실측) — 확장 회차마다 방향장을 다시 만드는데, 그 안의 밴드별 EDT 가 # 격자 전체를 단계마다 훑어 확장 95.8s 중 50.4s 를 썼다. 정작 쓰는 값은 그 단계의 # 밴드 셀뿐이다. 다만 `analyze_domain` 이 `domain` 을 안 넘겨 밴드가 **격자 전역에 # 흩어지므로** 바운딩박스 하나로는 안 좁아진다. 그래서 격자를 타일로 나눠 **셀이 있는 # 타일만** 그 둘레 `margin` 까지 잘라 EDT 를 돌린다. # # 창 밖에 더 가까운 등고선이 있을 수 있으면(창 안 최대 거리가 여유에 닿거나 창에 낮은 # 라인이 없으면) **그 타일만** 창을 4배로 넓혀 다시 잰다 — 근사가 아니라 같은 값을 싸게 # 구하는 것. 단계 전체를 격자 전체로 되돌리면 이득이 사라진다(그 방식일 때 폴백 25/91). # # 고른 근거(745×1035 격자·166단 중 EDT 도는 91단, 전체격자 방식 5.2s): # **타일 128 여유 32 → 2.1s(넓힘 15)** 타일 128 여유 24 → 1.9s(넓힘 52) # 타일 128 여유 48 → 2.5s(넓힘 7) 타일 256 여유 32 → 2.7s(넓힘 15) # 타일 512 여유 32 → 4.5s(넓힘 15) # 여유 24 가 0.2s 빠르지만 넓힘이 52회로 지형에 예민해 32 로 뒀다. 한 단 아래 등고선은 # 주곡선 5m·셀 1m 에서 대개 수십 칸 안이다. 넓힘 횟수는 계측 줄에 찍힌다. DESCENT_WINDOW_MARGIN_CELLS = 32 DESCENT_TILE_CELLS = 128 def _distance_to_lower( members: np.ndarray, lower: np.ndarray, margin: int | None = None, tile: int | None = None, ) -> tuple[np.ndarray, np.ndarray, np.ndarray, int]: """`members` 셀에서 한 단 낮은 등고 라인까지의 거리와 목표 셀(**전체 격자 좌표**). 네 번째 값은 창을 넓혀 다시 잰 타일 수다(0 = 전부 첫 창에서 끝남). 반환 순서는 `members` 의 행우선 순서 — 호출부가 `distance[members] = ...` 로 그대로 넣는다. """ margin = DESCENT_WINDOW_MARGIN_CELLS if margin is None else margin tile = DESCENT_TILE_CELLS if tile is None else tile rows, cols = members.shape out_distance = np.zeros((rows, cols), dtype=np.float64) out_row = np.zeros((rows, cols), dtype=np.int32) out_col = np.zeros((rows, cols), dtype=np.int32) widened = 0 for row_start in range(0, rows, tile): row_stop = min(rows, row_start + tile) for col_start in range(0, cols, tile): col_stop = min(cols, col_start + tile) tile_members = members[row_start:row_stop, col_start:col_stop] if not tile_members.any(): continue # 첫 창에서 안 닿으면 **그 타일만** 창을 넓혀 다시 잰다 — 단계 전체를 격자 # 전체로 되돌리면 이득이 사라진다(실측 폴백 25/91). reach = margin attempt = 0 while True: win_row0 = max(0, row_start - reach) win_row1 = min(rows, row_stop + reach) win_col0 = max(0, col_start - reach) win_col1 = min(cols, col_stop + reach) whole = win_row0 == 0 and win_col0 == 0 and win_row1 == rows and win_col1 == cols window_lower = lower[win_row0:win_row1, win_col0:win_col1] if not window_lower.any(): if whole: return _full_distance_to_lower(members, lower) reach *= 4 attempt += 1 widened += 1 continue step, (step_row, step_col) = distance_transform_edt( ~window_lower, return_indices=True ) in_window = np.zeros(window_lower.shape, dtype=bool) in_window[ row_start - win_row0 : row_stop - win_row0, col_start - win_col0 : col_stop - win_col0, ] = tile_members hit_rows, hit_cols = np.nonzero(in_window) values = step[hit_rows, hit_cols] # 타일 둘레로 `reach` 를 뒀으므로, 거리가 그보다 짧으면 창 밖에 더 # 가까운 것은 있을 수 없다. 닿으면 창을 넓혀 다시 잰다. if not whole and values.size and float(values.max()) >= reach: reach *= 4 attempt += 1 widened += 1 continue break global_rows = hit_rows + win_row0 global_cols = hit_cols + win_col0 out_distance[global_rows, global_cols] = values out_row[global_rows, global_cols] = step_row[hit_rows, hit_cols] + win_row0 out_col[global_rows, global_cols] = step_col[hit_rows, hit_cols] + win_col0 return out_distance[members], out_row[members], out_col[members], widened def _full_distance_to_lower( members: np.ndarray, lower: np.ndarray ) -> tuple[np.ndarray, np.ndarray, np.ndarray, bool]: """격자 전체 EDT — 창으로 못 믿을 때만 쓰는 폴백.""" step, (step_row, step_col) = distance_transform_edt(~lower, return_indices=True) return step[members], step_row[members], step_col[members], True def build_contour_descent( spec: GridSpec, contour_features: list[dict[str, Any]], domain: np.ndarray | None = None, elevation_floor_m: float | None = None, ) -> ContourDescent: """등고선만으로 셀별 흐름 방향을 세운다. 보간면을 만들지 않는다.""" from B03_FileInput.B03_FileInput_Service_Chain import _log_steps marks = [("시작", time.perf_counter())] rows, cols = spec.n_rows, spec.n_cols burned, levels = rasterize_contours(spec, contour_features, elevation_floor_m) marks.append(("등고선 굽기(rasterize_contours)", time.perf_counter())) empty = ContourDescent( spec=spec, band_elevation=np.full((rows, cols), np.nan, dtype=np.float32), valid=np.zeros((rows, cols), dtype=bool), receiver=np.arange(spec.size, dtype=np.int32), step_length=np.zeros(spec.size, dtype=np.float32), azimuth=np.full(spec.size, AZIMUTH_INVALID, dtype=np.int16), levels=levels, ) if len(levels) < 2: logger.warning("배수유역: 등고 라인이 2단 미만이라 방향을 세울 수 없습니다.") return empty on_contour = np.isfinite(burned) # ② 셀마다 가장 가까운 등고 라인의 표고 = 그 셀의 밴드. _, (near_row, near_col) = distance_transform_edt(~on_contour, return_indices=True) band_elevation = burned[near_row, near_col].astype(np.float32) marks.append(("밴드 표고(EDT 1회)", time.perf_counter())) inside = domain if domain is not None else np.ones((rows, cols), dtype=bool) band_elevation = np.where(inside, band_elevation, np.nan) # ③④ 높은 밴드부터 내려오며 한 단 낮은 등고 라인까지의 거리와 목표 셀을 구한다. distance = np.full((rows, cols), np.inf, dtype=np.float32) target_row = np.zeros((rows, cols), dtype=np.int32) target_col = np.zeros((rows, cols), dtype=np.int32) band_rank = np.full((rows, cols), -1, dtype=np.int32) window_widened = 0 edt_steps = 0 for rank, elevation in enumerate(levels[:-1]): members = inside & (band_elevation == elevation) if not members.any(): continue lower = on_contour & (burned < elevation) if not lower.any(): continue step_distance, step_row, step_col, widened = _distance_to_lower(members, lower) window_widened += widened edt_steps += 1 distance[members] = step_distance.astype(np.float32) target_row[members] = step_row target_col[members] = step_col band_rank[members] = len(levels) - 1 - rank # 높을수록 큰 값 # 최하단 밴드는 더 내려갈 등고 라인이 없다. 무효로 빼지 않고 **정지 셀**로 남긴다 — # 그래야 그 자리가 도로·세류선이면 적색으로 잡히고, 아니면 물이 고이는 지점으로 보인다. marks.append( ( f"밴드별 하강거리(EDT {edt_steps}단 · 창 넓힘 {window_widened}회)", time.perf_counter(), ) ) lowest = inside & (band_elevation == levels[-1]) & (band_rank < 0) if lowest.any(): distance[lowest] = 0.0 band_rank[lowest] = 0 valid = band_rank >= 0 if not valid.any(): logger.warning("배수유역: 하강 방향을 세운 셀이 없습니다.") return empty # 밴드가 하나 낮아지면 위치에너지가 반드시 떨어지도록 거리 최대치보다 큰 간격을 준다. finite = distance[valid & np.isfinite(distance)] span = (float(finite.max()) if finite.size else 1.0) + 2.0 distance[valid & ~np.isfinite(distance)] = 0.0 potential = np.where(valid, band_rank.astype(np.float64) * span + distance, np.inf) marks.append(("위치에너지 조립", time.perf_counter())) receiver, step_length, azimuth = _route_by_potential( spec, potential, valid, target_row, target_col ) marks.append(("흐름 경로(_route_by_potential)", time.perf_counter())) _log_steps(f"하강 방향장({rows}×{cols})", marks) logger.info( "배수유역: 등고선 하강 방향 %d셀 (밴드 %d단), 최하단 정지 %d셀", int(valid.sum()), int(band_rank[valid].max() - band_rank[valid].min() + 1), int((azimuth == AZIMUTH_SINK).sum()), ) return ContourDescent( spec=spec, band_elevation=np.where(valid, band_elevation, np.nan).astype(np.float32), valid=valid, receiver=receiver, step_length=step_length, azimuth=azimuth, levels=levels, ) def _route_by_potential( spec: GridSpec, potential: np.ndarray, valid: np.ndarray, target_row: np.ndarray, target_col: np.ndarray, ) -> tuple[np.ndarray, np.ndarray, np.ndarray]: """위치에너지가 낮은 8이웃 중 **화살표 방향에 가장 가까운** 셀을 수신 셀로 고른다. 화살표는 "한 단 낮은 등고 라인 쪽"을 가리키는 연속 방위이고, 수신 셀은 그 방위에 가장 가까운 이웃이다. 그래서 화면 화살표와 실제 추적 경로가 어긋나지 않는다. 위치에너지가 더 낮은 이웃만 후보로 두므로 순환이 생기지 않는다. """ rows, cols = spec.n_rows, spec.n_cols grid_row, grid_col = np.meshgrid(np.arange(rows), np.arange(cols), indexing="ij") # 목표(한 단 낮은 등고 라인 위의 셀)를 향하는 연속 방위. aim_row = (target_row - grid_row).astype(np.float64) aim_col = (target_col - grid_col).astype(np.float64) aim_norm = np.hypot(aim_row, aim_col) aim_norm[aim_norm == 0.0] = 1.0 aim_row /= aim_norm aim_col /= aim_norm padded = np.full((rows + 2, cols + 2), np.inf) padded[1:-1, 1:-1] = potential flat_index = np.arange(spec.size, dtype=np.int32).reshape(rows, cols) padded_index = np.full((rows + 2, cols + 2), -1, dtype=np.int32) padded_index[1:-1, 1:-1] = flat_index best_score = np.full((rows, cols), -np.inf) receiver = flat_index.copy() step = np.zeros((rows, cols), dtype=np.float32) centre = potential for row_shift, col_shift in _NEIGHBOURS: neighbour = padded[ 1 + row_shift : 1 + row_shift + rows, 1 + col_shift : 1 + col_shift + cols ] length = math.hypot(row_shift, col_shift) # 방위 일치도(코사인 유사도)가 클수록 좋은 후보다. score = (aim_row * row_shift + aim_col * col_shift) / length better = valid & np.isfinite(neighbour) & (neighbour < centre) & (score > best_score) if not better.any(): continue best_score = np.where(better, score, best_score) neighbour_index = padded_index[ 1 + row_shift : 1 + row_shift + rows, 1 + col_shift : 1 + col_shift + cols ] receiver = np.where(better, neighbour_index, receiver) step = np.where(better, np.float32(length * spec.cell_m), step) moved = receiver != flat_index delta_row = (receiver // cols - flat_index // cols).astype(np.float64) delta_col = (receiver % cols - flat_index % cols).astype(np.float64) angle = np.arctan2(delta_row, delta_col) code = np.rint(angle / (2.0 * math.pi / AZIMUTH_STEPS)).astype(np.int16) % AZIMUTH_STEPS azimuth = np.where(moved, code, AZIMUTH_SINK) azimuth = np.where(valid, azimuth, AZIMUTH_INVALID) return receiver.reshape(-1), step.reshape(-1), azimuth.reshape(-1).astype(np.int16)