Spatial AIでのデータへのアクセスについて
空間データは、点、線、ポリゴンなどのジオメトリのレイヤーを指します。
ジオメトリは空間オブジェクトのロケーションとシェイプを記録し、分析のために他のタイプのデータに関連付けられます(詳細は、「Oracle Spatial開発者ガイド」を参照してください)。 空間AI APIは、空間分析および機械学習ワークフローでの空間データへのアクセス方法を統合するデータ構造であるSpatialDataFrameクラスを提供します。
SpatialDataFrameインスタンスは、create()クラス・メソッドをコールして、データへの参照(データセットと呼ばれる)を渡すことによって作成されます。 データセットはデータ・ソースを参照し、ソース・データの接続とロケーションを含みます。
次の表に、サポートされる4タイプのデータセット(またはデータ・ソース)を示します。
| データ・ソース | 説明 |
|---|---|
DBSpatialDataset |
ジオメトリ・レイヤーを持つデータベース表への参照。 |
FileSpatialDataset |
ローカル・ファイル・システム内の空間形式でのディレクトリまたはファイルへの参照。 |
PARObjStoreSpatialDataset |
事前認証済リクエストURLを含むOCIオブジェクト・ストアにある空間形式のフォルダまたはオブジェクトへの参照。 |
GeoDataFrameDataset |
既存のGeoDataFrameへの参照。
|
次のコード例は、DBSpatialDatasetをデータ・ソースとして使用してデータベース表la_block_groupsを参照するSpatialDataFrameのインスタンスを作成する方法を示しています。
import oml
from oraclesai import SpatialDataFrame, DBSpatialDataset
block_groups = SpatialDataFrame.create(DBSpatialDataset(table='la_block_groups', schema='oml_user'))