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Optimize Raster Reader Memory Usage for Hazard Module

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Bewertung

Schwierigkeit
3/5
Geschätzter Aufwand
1-2 Tage
Anfängerfreundlichkeit
35/100
Issue-Typ
Feature
Klarheit
Größtenteils klar
Aktivitätsstatus
Veraltet
Tech-Stack
python
Bereich
data

Rechercherichtung

Start with the HazardXarrayReader class and its get_hazard_kwargs() method, where the raster data is turned into centroid coordinates for the hazard module. The issue leaves open whether the new options should default to filtering out no-data and zero-intensity points, so settle that with the maintainers first. Done means that centroids are built only for the selected coordinates, with the options exposed on the reader and covered by tests.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

enhancement

The current raster readers for the hazard module require building centroids for every point across the total extent of the raster. For high-resolution rasters, this leads to excessive memory requirements.

The construction requires building a Centroid grid for every point of the raster (even for no-data points)

Is your feature request related to a problem? Please describe.
A clear and concise description of what the problem is. Ex. I'm always frustrated when [...]

Describe the solution you'd like
(Add an option to?) Sub-select the dataset to coordinates which are not always NaN (also 0?)
This approach would save substantial RAM and computation time.

Specifically:

  1. add optional attributes to HazardXarrayReader (e.g. ignore_novalue_coords (default True) and ignore_zero_intensity_coords (default False)
  2. based on these attributes, sub-select the data in the get_hazard_kwargs() method, to generate Centroids only for the corresponding coordinates.

Describe alternatives you've considered
A clear and concise description of any alternative solutions or features you've considered.

Additional context

  • This is related to the refactoring of the centroids (GeoDataFrame)
  • This issue affects both read raster and potentially write raster methods? (a priori not)
Vorherrschende Sprache
Jupyter Notebook
Sterne
478
Forks
166
Ø Merge
2 T. 31 Min.
Gemergte PRs (30 T.)
4

Entwicklungsumgebung

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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