Automatisieren Sie das Batch-Laden mehrerer GPX-Dateien in PostGIS?

Ich habe mehr als 50 GPX-Dateien, die ich in eine PostGIS-Datenbank "stapelweise laden" möchte. Alle track_points-Daten würden in eine "track_points" -Tabelle (mit typischen GPS-Feldern wie Lat, Long, Elevation, Time usw.) geladen, und die Track-Daten würden in eine ähnliche, entsprechend gestaltete "Tracks" -Liniengeometrietabelle geladen.

Ich würde es vorziehen, diesen Prozess zu automatisieren, damit ich die Daten nicht manuell in die Datenbank eingeben muss, wenn ich meine nächsten 50+ erhalte. Ich persönlich bevorzuge es, Python zu verwenden, um solche Prozesse zu skripten, aber Vorschläge sind willkommen.

Mein allgemeiner Denkprozess ist:

1. Holen Sie sich eine Liste der zu verarbeitenden GPX-Dateien (einfach genug mit Standard-Python-Tools)
2. Durchlaufen Sie jede GPX-Datei und extrahieren / konvertieren Sie die erforderlichen Daten in das PostGIS-Format
3. Fügen Sie die GPS-Daten mithilfe der psycopg Python-Bibliothek in PostGIS ein

Ich denke, ich kann die Schritte 1 und 3 verwalten, frage mich jedoch, ob es eine relativ einfache Methode / Bibliothek gibt, die die Daten (Tracks und Track_Points) in das PostGIS-Format konvertiert, oder einfach die Tabellenform, die ich in die bereits erstellte Tabelle einfügen könnte .

Ich habe bereits " Gibt es eine gute GPS-Track-Analysebibliothek? ", " Wie erstelle ich eine geografische Datenbank mit GPS-Protokollen? " Und " Wie extrahiere ich GPX-Daten mit Python ? " Gelesen und habe mir die GDAL / OGR angesehen und FWTools Python-Bindungen, aber das Rad nicht neu erfinden wollen, hat jemand bereits eine gute Methode dafür.

Verwenden Sie für reines Python das OGR-Modul von GDAL:

import os
from osgeo import ogr
from glob import glob

# Establish a connection to a PostGIS database
pg = ogr.GetDriverByName('PostgreSQL')
if pg is None:
    raise RuntimeError('PostgreSQL driver not available')
conn = pg.Open("PG:dbname='postgis' user='postgres'", True)
if conn is None:
    raise RuntimeError('Cannot open dataset connection')

# Loop through each GPX file
for gpx_file in glob('/path/to/*.gpx'):
    ds = ogr.Open(gpx_file)
    if ds is None:
        print('Skipping ' + gpx_file)
    print('Opened ' + gpx_file)
    prefix = os.path.splitext(os.path.basename(gpx_file))[0]
    # Get each layer
    for iLayer in range(ds.GetLayerCount()):
        layer = ds.GetLayer(iLayer)
        layer_name = prefix + '_' + layer.GetName()
        if layer.GetFeatureCount() == 0:
            print(' -> Skipping ' + layer_name + ' since it is empty')
        else:
            print(' -> Copying ' + layer_name)
            pg_layer = conn.CopyLayer(layer, layer_name)
            if pg_layer is None:
                print(' |-> Failed to copy')

Nach weiteren Recherchen habe ich mein eigenes Python-Skript gpx2postgis.py geschrieben, das das Anhängen von GPX-Funktionen an vorhandene Tabellen automatisiert. Das Skript verwendet Teile der von @Mike T oben und anderen bereitgestellten Arbeit. Ich habe es zu GitHub hinzugefügt, wenn Sie herunterladen oder Beiträge leisten möchten. Es erstellt neue Tabellenschemata (nach Bedarf) basierend auf den eingegebenen GPX-Unterschichten und hängt Features an diese Tabellen an.

Obwohl es sich nicht um eine Python-Lösung handelt, stieß ich bei StackOverflow auf diese ähnliche Frage , bei der mir klar wurde, dass ich einfach alle meine GPX-Dateien durchlaufen und die Befehlszeile ogr2ogr aufrufen konnte , um sie mithilfe der GPX-Funktionstypen zu verarbeiten .

ogr2ogr -append -f PostgreSQL "PG:dbname=your_db user=xxxx password=yyyy" filename.gpx