self.center_line_tree = STRtree(tree_list)

这段代码使用了STRtree数据结构，用于空间索引和查询。STRtree是一种基于R树的数据结构，用于高效地处理空间对象的范围查询和k近邻查询。在这里，我们传入了一个tree_list参数，表示我们要对其中的空间对象进行索引和查询。经过这行代码的处理，我们可以使用self.center_line_tree对象进行范围查询和k近邻查询。

相关问题

介绍这个函数的功能： def read_center_line(self): features = read_outputh_tiles_feature(self.output_path, "HADLane") lane_tree_list = [] for feature in features: geom = MyLine(coordinates=feature['geometry']['coordinates'], properties=feature["properties"]) line = geom.line_string line.drivetype = geom.properties["drivetype"] line.id = feature["properties"]["id"] lane_tree_list.append(line) self.center_line[feature["properties"]["id"]] = geom self.calculation_degree_per_meter(features[0]) self.lane_tree = STRtree(lane_tree_list)

这个函数的功能是读取地铁或高速公路的中心线数据，并将其保存到一个字典和一个空间索引树中。具体实现过程如下：

1. 调用`read_outputh_tiles_feature`函数读取中心线数据，返回一个包含多个中心线要素（`features`）的列表。

2. 遍历中心线要素列表，将每个要素的几何形状（`geometry`）转换为一个`MyLine`对象，然后将该对象的线段（`line`）添加到一个列表（`lane_tree_list`）中。

3. 将每个要素的ID（`id`）和`MyLine`对象保存到字典（`self.center_line`）中。

4. 调用`calculation_degree_per_meter`函数计算每米对应的度数，该值将在后面的计算中用到。

5. 使用`lane_tree_list`中的所有线段构建一个空间索引树（`STRtree`），以实现快速的空间查询功能。

最终，这个函数的作用是将中心线数据读入内存，并将其转换为`MyLine`对象和空间索引树的形式，以便于后续的处理和查询。

分析代码： def read_stop_line(self): features = load_data.load_json_file(self.all_Line_path)["features"] stop_polygon = [] pedestrian_crossing_polygon = [] for feature in features: if feature["properties"]["subtype"] == 101 or \ feature["properties"]["subtype"] == 105 or \ feature["properties"]["subtype"] == 104: my_polygon = MyPolygon(coordinates=feature["geometry"]["coordinates"][0], properties=feature["properties"]) my_polygon.temporary_properties = {} tree_polygon = my_polygon.polygon tree_polygon.id = feature["properties"]["id"] stop_polygon.append(tree_polygon) stop_line = LineString(fit_polygon(tree_polygon)) my_polygon.temporary_properties["line_string"] = stop_line self.stop_polygon[tree_polygon.id] = my_polygon elif feature["properties"]["subtype"] == 102: my_polygon = MyPolygon(coordinates=feature["geometry"]["coordinates"][0], properties=feature["properties"]) my_polygon.temporary_properties = {} tree_polygon = my_polygon.polygon tree_polygon.id = feature["properties"]["id"] pedestrian_crossing_polygon.append(tree_polygon) self.pedestrian_crossing[tree_polygon.id] = my_polygon self.stop_line_tree = STRtree(stop_polygon) self.pedestrian_crossing_tree = STRtree(pedestrian_crossing_polygon)

这是一个类的方法，用于读取停止线和人行横道线的信息，并构建相应的数据结构（STRtree）以便于后续查询。

在方法中，首先调用load_data模块中的load_json_file函数读取所有的线信息。然后，遍历所有的线特征，如果该特征是停止线、人行横道线或者过街天桥，就将其转换为对应的MyPolygon对象，并将其加入到stop_polygon或pedestrian_crossing_polygon列表中，同时将其对应的LineString对象（如果是停止线或人行横道线）存储到MyPolygon对象的temporary_properties属性中。最后，使用stop_polygon和pedestrian_crossing_polygon构建STRtree对象，并存储到类的self.stop_line_tree和self.pedestrian_crossing_tree属性中。

这样做的好处是，通过构建STRtree，可以在后续的查询中实现高效的空间索引，提高查询效率。