几十元做网站,创建网页模板的作用,wordpress自定义页面,wordpress添加icon大家好#xff0c;地理空间数据分析在城市规划、环境研究、农业和交通等行业中至关重要。不断增长的需求导致Python包在各种地理数据分析要求上的使用增加#xff0c;例如分析气候模式、研究城市发展或跟踪疾病传播等#xff0c;评估和选择具有快速处理、修改和可视化能力的…大家好地理空间数据分析在城市规划、环境研究、农业和交通等行业中至关重要。不断增长的需求导致Python包在各种地理数据分析要求上的使用增加例如分析气候模式、研究城市发展或跟踪疾病传播等评估和选择具有快速处理、修改和可视化能力的正确工具对于有效分析和可视化地理空间数据至关重要。
首先了解什么是地理空间数据至关重要。地理空间数据是具有地理成分的数据表示地球表面上对象、特征或事件的位置和特性。它描述了物理宇宙中各种物体的空间连接、分布和属性。地理空间数据主要有两种类型 栅格数据Raster data适用于没有固定边界的连续信息表示为具有值的单元格网格这些值表示观察到的特征。通常在固定的时间间隔上进行监测并进行插值以创建连续表面。 矢量数据Vector data使用点、线和多边形来表示空间属性包括兴趣点、交通网络、行政边界和土地地块等通常用于具有精确位置或硬约束的离散数据。
地理空间数据可以以多种格式存储如 ESRI Shapefile、GeoJSON、Erdas Imagine Image File Format(EIF)、GeoTIFF、Geopackage(GPKG)、GeoJSON、Light Detection、Ranging(LiDAR)等。
地理空间数据涵盖了各种类型例如卫星图像、高程模型、点云、土地利用分类和基于文本的信息为跨行业的空间分析和决策提供了有价值的洞察微软、谷歌、Esri和亚马逊网络服务等大型公司都利用地理空间数据来获得有价值的洞察。接下来一起了解一下地理空间数据分析的五大Python包这些包能够进行数据读取/写入、操作、可视化、地理编码和地理索引适用于初学者和有经验的用户为地理空间数据的有效探索、可视化和洞察提供支持。
1. Geopandas
适用于矢量数据
Geopandas是一个广泛使用的Python库用于处理矢量地理空间数据在Pandas DataFrames中提供直观的地理数据处理它支持Shapefile和GeoJSON等格式并提供合并、分组和空间连接等空间操作。Geopandas可以与流行的库如Pandas、NumPy和Matplotlib等无缝集成它可以处理大型数据集但这可能带来挑战。Geopandas包通常用于空间数据分析任务包括空间连接、查询以及缓冲区和交叉分析等地理空间操作需要使用不同的包如Shapely处理几何操作Fiona访问文件以及matplotlib绘图。
例如可以使用Geopandas来探索房地产数据以确定城市中最昂贵的街区或者分析人口数据以可视化不同社区的增长和迁移模式。
可以使用以下pip命令安装该包
pip install geopandas使用GeoPandas进行绘图通过以下代码查看内置地图
import geopandas
# 检查可用地图
geopandas.datasets.available本文将使用GeoPandas加载世界地图数据集提取美国的形状文件并使用以下代码将其绘制在图表上
# 选择特定地图
geopandas.datasets.get_path(naturalearth_lowres)
# 打开所选地图-GeoDataFrame
world geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path(naturalearth_lowres))
# 创建GeoDataFrame的子集
usa world[world.name United States of America]
# 绘制子集
usa.plot();以上代码将打印出一个子集数据框的地图 2. Folium
适用于点云
Folium是一个用于创建带有标记、弹出式窗口、choropleth和其他地理空间可视化的Python库它与Leaflet JavaScript库集成并允许将地图导出为HTML。并且可以与Geopandas和Cartopy结合使用并使用Map Tiles处理大型数据集。Folium在简洁性、美观性以及与其他地理空间库的集成方面表现出色然而对于高级地理空间分析和操作Folium可能存在一些局限性。
例如Folium可用于供应链和物流领域用于可视化分销网络、优化路线和监测货物位置及装运地点。可以使用以下命令安装Folium
pip install folium现在可以使用以下几行代码在以[0, 0]为中心的示例交互式地图上放置一个标记
import folium
# 以中心坐标(0, 0)生成Folium地图
map folium.Map(location[0, 0], zoom_start2)
# 定位坐标(0, 0)
folium.Marker([0, 0]).add_to(map)
# 显示地图
map可以根据特定的地理空间数据进一步自定义此地图例如添加标记、图层或样式选项。
3. ipyleaflet
适用于点云交互式
ipyleaflet包能够在Python中轻松创建交互式地图特别适用于Jupyter笔记本在其中允许用户生成和共享具有各种底图、标记和其他地理空间操作的交互式地图。ipyleaflet基于Leaflet JavaScript库构建支持GeoJSON和WMS图层、CSS和JavaScript样式以及地理空间计算。虽然ipyleaflet在交互式小部件方面表现出色但由于其依赖于JavaScript对于纯Python项目可能不是理想选择。
例如ipyleaflet可以应用于环境监测以可视化传感器数据、监测空气质量并实时评估环境变化。要安装ipyleaflet可以使用以下pip命令
pip install ipyleaflet使用ipyleaflet绘图用以下代码在地图上创建一个标记该标记位于纽约市的坐标40.7128-74.0060处以表示感兴趣的点
from ipyleaflet import Map, Marker
# 创建地图
m Map(center(40.7128, -74.0060), zoom12)
# 添加标记
marker Marker(location(40.7128, -74.0060))
m.add_layer(marker)以下是代码的输出结果 4. Rasterio
适用于栅格数据
Rasterio是一个功能强大的Python库用于处理地理空间栅格数据具有高效的性能和广泛的操作如裁剪、重投影和重采样。它支持各种栅格格式并与其他地理空间库良好集成尽管在处理矢量数据和复杂分析任务方面存在一些限制。然而Rasterio是Python中高效操作和处理栅格数据的必备工具。
例如Rasterio可用于读取和写入卫星图像、进行地形分析、从数字高程模型中提取数据以及进行遥感分析等任务。
!pip install rasteriorasterio.open()函数用于打开文件read()方法将图像读取为NumPy数组。最后使用Matplotlib中的plt.imshow()函数显示图像plt.show()在输出中显示绘图。
import rasterio
from rasterio.plot import show使用rasterio库打开并可视化来自kaggle数据集“High-resolution GeoTIFF images of climatic data”中的sample.tif文件的栅格图像将红色通道图像中的一种颜色通道作为子图使用Reds颜色映射进行显示将原始图像包含多个颜色通道作为另一个子图使用viridis颜色映射进行显示。也可以使用相同的方法可视化其他颜色通道如绿色和蓝色。
src rasterio.open(/content/sample.tif)
plt.figure(figsize(15,10))
fig, (axr, axg) plt.subplots(1,2, figsize(15,7))
show((src, 1), axaxr, cmapReds, titlered channel)
show((src), axaxg, cmapviridis, titleoriginal image)
plt.show()原始GeoTIFF图像右来源Kaggle.com
https://www.kaggle.com/datasets/abireltaief/highresolution-geotiff-images-of-climatic-data
在地理空间分析中分析特定的颜色通道如红色、蓝色和绿色是为了关注或提取与图像中那些颜色分量相关的特定属性、特征或特征所表示的有价值信息可以用于遥感中的植被健康、植被指数或水体等方面。
5. Geoplot
适用于矢量数据交互式
Geoplot是一个用户友好型的Python库可以快速创建具有吸引力的地理空间可视化效果包括等值线地图和散点图它与流行的数据处理库如Pandas等无缝集成并支持多种地图投影。然而Geoplot在交互式地图支持和绘图类型方面存在一些限制比专门的地理空间库要少。尽管如此它仍然对于快速实现地理空间数据可视化和获取空间模式的洞察力非常有价值。
!pip install geoplot本文将使用Geoplot绘制一个等值图可视化根据世界形状文件中的“continent”属性选择亚洲国家根据“pop_est”属性分配颜色强度并使用带图例的“icefire”彩色地图进行绘制图例的尺寸大小为10x5。
import geoplot
# 绘制亚洲人口分布图
asia world.query(continent Asia)
geoplot.choropleth(asia, hue pop_est, cmap icefire,legendTrue, figsize (10, 5));例如geoplot包可以创建choropleth地图用于可视化人口密度、绘制犯罪事件的空间模式、显示环境因素的分布并根据地理数据分析疾病的传播。
