eomsangdonandClaude Opus 5
5c22c367a9
PLAN 0-10. 1차 영역이 2.6초로 떨어진 뒤 남은 병목이 `expand_by_red_boundary` 102초라 그 안을 가르기 위한 계측. 로직 불변. - 확장 회차별 시간·격자·셀 수·방향장 재사용 여부를 한 줄씩 - 격자 해석 1회: 하강 방향장(재사용/새로) / 지형 조립 / 도로 굽기 / 세류 새김 / 도달 판정 - 하강 방향장: 등고선 굽기 / 밴드 표고(EDT 1회) / 밴드별 하강거리(EDT N회) / 위치에너지 조립 / 흐름 경로 실측 로그상 방향장이 회차마다 새로 만들어지고 밴드가 100단이라, 격자 전체 EDT 가 회차당 100회씩 도는 구조로 보임 — 그 가설을 수치로 가르려는 것. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
276 lines
12 KiB
Python
276 lines
12 KiB
Python
"""등고선 기반 흐름 방향 — 높은 등고 라인에서 낮은 등고 라인으로 내려가며 방향을 세운다.
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기존 방식(등고선 → TIN 보간 → 지표면 기울기 → D8)은 보간면이 만든 가짜 웅덩이와 평탄
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삼각형 때문에 흐름이 중간에서 끊겼다. 실데이터에서 채움·평탄해소를 거치고도 싱크가 수천 개
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남았고, 그 싱크 하나가 상류 유역 전체를 통째로 삼켰다.
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여기서는 **보간면을 거치지 않는다.** 등고선을 격자에 직접 굽고, 셀마다 "내가 속한 등고
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라인보다 한 단 낮은 등고 라인"이 어디인지를 찾아 그쪽으로 방향을 준다(2026-07-31 사용자 지시).
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① 등고선을 격자에 굽는다 — 셀이 어느 표고의 라인 위인지 기록
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② 셀마다 가장 가까운 등고 라인을 찾아 그 표고를 '밴드'로 삼는다
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③ 표고가 높은 밴드부터 내려오며, 각 밴드에서 **한 단 낮은 등고 라인까지의 거리**를 잰다
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④ 위치에너지 = 밴드 순위 × 큰 수 + 그 거리
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⑤ 수신 셀 = 위치에너지가 더 낮은 8이웃 중 화살표 방향에 가장 가까운 셀
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④의 위치에너지는 흐름을 따라 반드시 감소한다. 그래서 **순환도 웅덩이도 원리적으로 생기지
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않는다** — 채움이나 평탄면 해소가 아예 필요 없다.
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⑤ 덕분에 화면 화살표(32방위)와 실제 추적 경로가 항상 같은 방향을 가리킨다. 예전에는
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화살표는 기울기, 추적은 D8이라 서로 어긋나 눈으로 검증할 수가 없었다.
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"""
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from __future__ import annotations
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import logging
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import time
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import math
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from dataclasses import dataclass
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||
from typing import Any
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import numpy as np
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from rasterio.features import rasterize
|
||
from scipy.ndimage import distance_transform_edt
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||
from shapely.geometry import shape
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||
|
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from B04_PreProcess.B04_PreProcess_Engine_Watershed_Grid import (
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AZIMUTH_INVALID,
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||
AZIMUTH_SINK,
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||
AZIMUTH_STEPS,
|
||
GridSpec,
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_feature_elevation,
|
||
grid_transform,
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||
iter_linestrings,
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||
)
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from config.config_system import DRAINAGE_CONTOUR_MIN_LENGTH_M
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||
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logger = logging.getLogger(__name__)
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# 8이웃 (행 증분, 열 증분).
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_NEIGHBOURS = (
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(-1, -1),
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(-1, 0),
|
||
(-1, 1),
|
||
(0, -1),
|
||
(0, 1),
|
||
(1, -1),
|
||
(1, 0),
|
||
(1, 1),
|
||
)
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||
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||
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||
@dataclass
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class ContourDescent:
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"""등고선에서 직접 세운 흐름 방향 격자."""
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spec: GridSpec
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band_elevation: np.ndarray # (R, C) float32 — 셀이 속한 등고 라인 표고, 무효는 NaN
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valid: np.ndarray # (R, C) bool — 방향을 세운 셀
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||
receiver: np.ndarray # (R*C,) int32 — 다음 셀, 최하단 밴드는 자기 자신
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||
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)
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||
|
||
|
||
def rasterize_contours(
|
||
spec: GridSpec,
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||
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)."""
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||
by_level: dict[float, list[Any]] = {}
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||
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)
|
||
|
||
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),
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||
transform=transform,
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||
fill=0,
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||
dtype="uint8",
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||
all_touched=True,
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||
).astype(bool)
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||
# 낮은 표고부터 덮어써야 겹치는 셀이 낮은 라인으로 남는다 — 물은 낮은 쪽으로 간다.
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||
burned[stamp] = elevation
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||
logger.info(
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||
"배수유역: 등고 라인 %d단(%.0f~%.0fm)을 격자에 굽어 %d셀",
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len(levels),
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||
levels[-1] if levels else 0.0,
|
||
levels[0] if levels else 0.0,
|
||
int(np.isfinite(burned).sum()),
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||
)
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||
return burned, levels
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||
|
||
|
||
def build_contour_descent(
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||
spec: GridSpec,
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||
contour_features: list[dict[str, Any]],
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||
domain: np.ndarray | None = None,
|
||
elevation_floor_m: float | None = None,
|
||
) -> ContourDescent:
|
||
"""등고선만으로 셀별 흐름 방향을 세운다. 보간면을 만들지 않는다."""
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||
from B03_FileInput.B03_FileInput_Service_Chain import _log_steps
|
||
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||
marks = [("시작", time.perf_counter())]
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||
rows, cols = spec.n_rows, spec.n_cols
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||
burned, levels = rasterize_contours(spec, contour_features, elevation_floor_m)
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||
marks.append(("등고선 굽기(rasterize_contours)", time.perf_counter()))
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||
empty = ContourDescent(
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||
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.")
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||
return empty
|
||
|
||
on_contour = np.isfinite(burned)
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||
# ② 셀마다 가장 가까운 등고 라인의 표고 = 그 셀의 밴드.
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||
_, (near_row, near_col) = distance_transform_edt(~on_contour, return_indices=True)
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||
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.
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||
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)
|
||
for rank, elevation in enumerate(levels[:-1]):
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||
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) = distance_transform_edt(~lower, return_indices=True)
|
||
distance[members] = step_distance[members].astype(np.float32)
|
||
target_row[members] = step_row[members]
|
||
target_col[members] = step_col[members]
|
||
band_rank[members] = len(levels) - 1 - rank # 높을수록 큰 값
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||
|
||
# 최하단 밴드는 더 내려갈 등고 라인이 없다. 무효로 빼지 않고 **정지 셀**로 남긴다 —
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||
# 그래야 그 자리가 도로·세류선이면 적색으로 잡히고, 아니면 물이 고이는 지점으로 보인다.
|
||
marks.append((f"밴드별 하강거리(EDT {len(levels) - 1}회)", time.perf_counter()))
|
||
lowest = inside & (band_elevation == levels[-1]) & (band_rank < 0)
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||
if lowest.any():
|
||
distance[lowest] = 0.0
|
||
band_rank[lowest] = 0
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||
|
||
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.
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||
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),
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||
int((azimuth == AZIMUTH_SINK).sum()),
|
||
)
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||
return ContourDescent(
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||
spec=spec,
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||
band_elevation=np.where(valid, band_elevation, np.nan).astype(np.float32),
|
||
valid=valid,
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||
receiver=receiver,
|
||
step_length=step_length,
|
||
azimuth=azimuth,
|
||
levels=levels,
|
||
)
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||
|
||
|
||
def _route_by_potential(
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||
spec: GridSpec,
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||
potential: np.ndarray,
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||
valid: np.ndarray,
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||
target_row: np.ndarray,
|
||
target_col: np.ndarray,
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||
) -> tuple[np.ndarray, np.ndarray, np.ndarray]:
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||
"""위치에너지가 낮은 8이웃 중 **화살표 방향에 가장 가까운** 셀을 수신 셀로 고른다.
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||
|
||
화살표는 "한 단 낮은 등고 라인 쪽"을 가리키는 연속 방위이고, 수신 셀은 그 방위에 가장
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||
가까운 이웃이다. 그래서 화면 화살표와 실제 추적 경로가 어긋나지 않는다.
|
||
위치에너지가 더 낮은 이웃만 후보로 두므로 순환이 생기지 않는다.
|
||
"""
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||
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.
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||
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
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||
aim_row /= aim_norm
|
||
aim_col /= aim_norm
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||
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||
padded = np.full((rows + 2, cols + 2), np.inf)
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||
padded[1:-1, 1:-1] = potential
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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
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||
|
||
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:
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neighbour = padded[
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1 + row_shift : 1 + row_shift + rows, 1 + col_shift : 1 + col_shift + cols
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||
]
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length = math.hypot(row_shift, col_shift)
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# 방위 일치도(코사인 유사도)가 클수록 좋은 후보다.
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score = (aim_row * row_shift + aim_col * col_shift) / length
|
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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
|
||
]
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||
receiver = np.where(better, neighbour_index, receiver)
|
||
step = np.where(better, np.float32(length * spec.cell_m), step)
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||
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moved = receiver != flat_index
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delta_row = (receiver // cols - flat_index // cols).astype(np.float64)
|
||
delta_col = (receiver % cols - flat_index % cols).astype(np.float64)
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||
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)
|