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地理数据是存储在地理信息系统 (GIS) 中的位置信息。通过查看具有地理成分的数据#xff0c;我们可以通过不同的视角来看待它。
用地理数据解决位置问题需要空间思维。让我们深入了解地理数据的类型、主题和来源。
类型
地理数据有不同类型#xff0c;每种类型在…地理数据
地理数据是存储在地理信息系统 (GIS) 中的位置信息。通过查看具有地理成分的数据我们可以通过不同的视角来看待它。
用地理数据解决位置问题需要空间思维。让我们深入了解地理数据的类型、主题和来源。
类型
地理数据有不同类型每种类型在使用方式上都有其独特的价值。
无论数据来自政府、私人来源还是开放数据了解数据的类型、数据的来源、数据的收集方式以及数据的用途都很重要。
矢量文件矢量数据由顶点和路径组成。矢量数据的三种基本类型是点、线和多边形面。每个点、线和多边形都有一个空间参考系例如纬度和经度。首先向量点只是 XY 坐标。其次矢量线以特定顺序将每个点或顶点与路径连接起来。最后多边形连接一组顶点。但它包围了第一个和最后一个顶点创建了一个多边形区域。光栅文件栅格数据由像素或网格单元组成。通常它们是方形的并且间隔规则。但光栅也可以是矩形的。栅格将值与每个像素相关联。连续栅格具有逐渐变化的值例如海拔或温度。但离散栅格将每个像素设置为特定类别。例如我们将土地覆盖类别表示为一组值。地理数据库地理数据库的目的是存储矢量和栅格。数据库将地理数据存储为一组结构化的数据/信息。例如Esri 地理数据库、地理包和 SpatiaLite 是最常见的地理数据库类型。我们使用地理数据库因为这是一种将所有数据放入单个容器中的方法。在这个容器中我们可以构建网络、创建马赛克、进行版本控制并管理复杂的空间关系从而实现地理数据的全面分析和表示。网页文件例如GeoJSON、GeoRSS 和 Web 地图服务 (WMS) 专门用于通过互联网提供和显示地理特征。此外Esri 的 ArcGIS Online 等在线平台允许组织在云中构建数据仓库。多时相多时态数据将时间成分附加到信息上。但多时相地理数据不仅具有时间成分还具有地理成分。例如天气和气候数据跟踪温度和气象信息在地理背景下如何随时间变化。多时相地理数据的其他示例包括人口趋势、土地利用模式和雷击。
Python处理地理数据
读取形状文件
首先我们将导入 geopandas 库然后使用变量“world_data”读取我们的 shapefile。 Geopandas 可以使用以下命令读取几乎任何基于矢量的空间数据格式包括 ESRI shapefile、GeoJSON 文件等
import geopandas as gpd # Reading the world shapefile
world_data gpd.read_file(rworld.shp) world_data绘图
如果您想检查正在使用的数据类型请转到控制台并输入“type(world_data)”它会告诉您这不是 pandas 数据而是 geopandas 地理数据。接下来我们将使用plot()方法绘制这些GeoDataFrame。
import geopandas as gpd # Reading the world shapefile
world_data gpd.read_file(rworld.shp) world_data.plot()
选择列
如果我们看到“world_data”GeoDataFrame 显示了许多列Geoseries您可以通过以下方式选择特定的 Geoseries
import geopandas as gpd # Reading the world shapefile
world_data gpd.read_file(rworld.shp) world_data world_data[[NAME, geometry]]计算面积
我们可以通过创建新列“area”并使用area属性使用geopandas计算每个国家的面积。
import geopandas as gpd # Reading the world shapefile
world_data gpd.read_file(rworld.shp) world_data world_data[[NAME, geometry]] # Calculating the area of each country
world_data[area] world_data.area
移除大陆
我们可以从 Geoseries 中删除特定元素。在这里我们将从“名称”地质系列中删除名为“南极洲”的大陆。
import geopandas as gpd # Reading the world shapefile
world_data gpd.read_file(rworld.shp) world_data world_data[[NAME, geometry]] # Calculating the area of each country
world_data[area] world_data.area # Removing Antarctica from GeoPandas GeoDataframe
world_data world_data[world_data[NAME] ! Antarctica]
world_data.plot()
可视化特定国家/地区
坐标参考系
使用颜色图 (cmap)
添加图例
调整图例大小
使用 Geoplot 库的 Polyplot 和 Pointplot
Geoplot 中的等值线
Geoplot 中的 KDE 图
地理数据机器学习数学
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参阅二亚图跨际
