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Performance of extract_points vs rasterio sample

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Évaluation

Difficulté
5/5
Temps estimé
Plus d'une semaine
Accessibilité débutants
30/100
Type d'issue
Bug
Clarté
À clarifier
Activité
À l'abandon
Stack technique
python
Domaine
performance

Piste de recherche

Reproduce the comparison using the linked notebook and the Prague DTM, then inspect xvec/accessor.py around lines 1261-1263 where extract_points delegates to sel(method='nearest'). Compare that behavior with rasterio's sample path, and consider the available xarray and rioxarray routes. Done means identifying and documenting a supported approach that materially improves lazy-raster point extraction.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

One of the questions in the recent Earthmover's webinar on xvec was about the performance of extract_points compared to rasterio's sample method. I have never tested this before so wanted to give it a go and for a large lazy-loaded raster (digital terrain model), our extract_points is waaaay slower. See https://notebooksharing.space/view/4459f651d27b2f214f8590c30aba0782f7515d4c16b00dcd3283492f19f8e694#displayOptions=

The DTM is from https://geoportalpraha.cz/en/data-and-services/97d2c9c11aa9478cb21b469b8a4f820e in case you'd like to test the same but any raster should do the trick I assume.

Under the hood, extract_points is simply passing the coordinates to .sel with method='nearest', which should be doing exactly the same as rasterio's sample. https://github.com/xarray-contrib/xvec/blob/66b541bd509b4bcaade0bbeed3dd90b852b602a3/xvec/accessor.py#L1261-L1263

This is not optimal.

We could possibly use sample via rioxarray if the raster is loaded via xarray as it is available through dtm_da.rio._manager.acquire().sample(list(zip(x, y))) but that is relying on a private API of rasterio. I'll open an issue there if there's an appetite to expose sample on the rio accessor.

Outside of relying on rasterio, is there a way of speeding it up using some xarray magic?

Langage dominant
Python
Étoiles
139
Forks
14
Aucune PR mergée en 30 j

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