地理空间分析1——入门Python地理空间分析

写在开头

地理空间分析是一门涉及地球表面数据处理和解释的科学，通过对地理现象的研究，我们可以更深入地了解地球各个角落的关系。Python作为一种功能强大的编程语言，在地理空间分析领域展现了强大的潜力。本文将带您深入了解入门级别的Python地理空间分析，结合数据分析和数据挖掘的实际应用。

1. Python基础

在开始地理空间分析之前，我们需要确保正确安装Python和相关的库。以下是您入门Python的基础步骤：

1.1 安装Python和相关库

首先，选择适合您的环境的Python版本，并安装Anaconda等发行版，它包括了用于科学计算和地理空间分析的常用库。确保您的环境准备就绪。

1.2 Python基础语法和数据类型

学习Python的基础语法是迈向地理空间分析的关键一步。了解变量、条件语句、循环和数据类型，这将为后续的学习奠定基础。

1.3 常用的库

在Python中，有许多强大的库可用于地理空间分析。这些库提供了各种工具和功能，使得处理地理数据、进行地理空间分析和可视化地理信息变得更加容易.以下是一些常用的库：

Geopandas:
- 功能： Geopandas扩展了Pandas库，使得处理地理空间数据变得更加容易。它提供了GeoDataFrame数据结构，可以处理地理要素的几何形状，支持地图操作、空间连接和地理数据可视化。
- 网址： Geopandas
Shapely:
- 功能： Shapely是一个处理几何对象的库，用于创建、分析和操作地理要素的几何形状，如点、线、面等。它与Geopandas一起使用，用于在地理空间分析中处理几何对象。
- 网址： Shapely
Folium:
- 功能： Folium是一个用于创建交互式地图的库。它允许您在地图上添加标记、绘制形状、显示Heatmap等，并以HTML格式输出，方便在Web浏览器中查看。
- 网址： Folium
Basemap Toolkit:
- 功能： Basemap Toolkit是Matplotlib的一个工具包，用于绘制地图和在地图上添加各种要素。虽然Basemap Toolkit已经停止更新，但在一些项目中仍然被广泛使用。
- 网址： Basemap Toolkit
Cartopy:
- 功能： Cartopy是用于制作地图的库，它基于Matplotlib。Cartopy支持多种地图投影，可用于绘制地图、添加地理特征、投影转换等。
- 网址： Cartopy
Pydeck:
- 功能： Pydeck是一个用于创建大规模数据可视化的库，特别适用于地理空间数据的可视化。它结合了Deck.gl的强大性能和Python的易用性。
- 网址： Pydeck

2. 地理空间数据表示

地理空间数据的表示方式在地理信息系统（GIS）中至关重要。理解数据的结构和格式是进行地理空间分析的先决条件。在Python中，Geopandas和Shapely等库提供了强大的工具，使我们能够有效地处理地理空间数据。

2.1 介绍地理数据表示方式

2.1.1 点（Point）

地理空间中的点表示一个具体的地理位置，由经度和纬度坐标唯一确定。在计算机中，点可以使用元组或类似的数据结构表示。

# 以Shapely为例，创建一个点对象
from shapely.geometry import Point# 经度和纬度
longitude, latitude = 120.9842, 37.5665# 创建点对象
point = Point(longitude, latitude)# 打印点对象
print(point)

2.1.2 线（Line）

线用于表示地理空间中的路径或边界，由多个点连接而成。在计算机中，线通常由一组点的坐标表示。

# 以Shapely为例，创建一个线对象
from shapely.geometry import LineString# 定义线的坐标序列
line_coords = [(0, 0), (1, 1), (2, 0), (3, 1)]# 创建线对象
line = LineString(line_coords)# 打印线对象
print(line)

2.1.3 面（Polygon）

面用于表示地理空间中的区域或多边形，由多个点形成的封闭路径定义。在计算机中，多边形也由一组点的坐标表示。

# 以Shapely为例，创建一个多边形对象
from shapely.geometry import Polygon# 定义多边形的坐标序列
polygon_coords = [(0, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 0)]# 创建多边形对象
polygon = Polygon(polygon_coords)# 打印多边形对象
print(polygon)

2.2 使用Python库处理地理空间数据

2.2.1 Geopandas库

Geopandas是在Pandas基础上构建的用于处理地理空间数据的库。它引入了GeoDataFrame数据结构，允许我们轻松地存储和分析地理空间数据。

import geopandas as gpd# 创建一个简单的GeoDataFrame
data = {'geometry': [Point(0, 0), LineString([(1, 1), (2, 2)]), Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1)])]}
gdf = gpd.GeoDataFrame(data)# 打印GeoDataFrame
print(gdf)

2.2.2 Shapely库

Shapely库提供了用于处理几何对象的工具，可以直接在地理空间分析中使用。

# 以Shapely为例，创建一个线对象
from shapely.geometry import LineString# 定义线的坐标序列
line_coords = [(0, 0), (1, 1), (2, 0), (3, 1)]# 计算两个几何对象的交集
intersection = polygon.intersection(line)
print(intersection)

2.2.3 操作GeoDataFrame

使用Geopandas的GeoDataFrame可以更方便地进行地理空间数据操作，比如筛选、投影、空间运算等。

import geopandas as gpd# 读取一个包含地理空间数据的GeoDataFrame
world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))# 打印GeoDataFrame的前几行
print(world.head())# 绘制世界地图
world.plot()

2.2.4 空间运算

通过Shapely库进行空间运算，可以得到地理空间数据的交、并、差等结果。

# 计算两个多边形的交集
intersection = polygon.intersection(world.loc[0, 'geometry'])# 打印交集结果
print(intersection)

3. 简单地图绘制

地图是地理空间分析中最直观的表达工具之一。在Python中，使用Matplotlib等库可以轻松地绘制各种类型的地图。本节将深入讨论如何使用Python进行简单地图绘制，以及如何在地图上显示地理空间数据。

3.1 使用Matplotlib绘制基本地图

3.1.1 安装Matplotlib库

在开始之前，确保您已经安装了Matplotlib库。如果未安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install matplotlib

3.1.2 绘制基本地图

使用Matplotlib可以轻松绘制基本地图。下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature# 创建一个简单的地图
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': ccrs.PlateCarree()})# 绘制海岸线
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE)# 绘制国家边界
ax.add_feature(cfeature.BORDERS, linestyle=':')# 绘制州/省边界
ax.add_feature(cfeature.STATES, linestyle='--')# 绘制河流
ax.add_feature(cfeature.RIVERS)# 显示地图
plt.show()

以上代码创建了一个米勒投影的地图，并通过调用不同的方法绘制了海岸线、国家边界、州/省边界和河流。

3.2 在地图上显示地理空间数据

3.2.1 地理空间数据准备

在绘制地图时，通常需要将地理空间数据以特定的格式准备好。这可能包括经度、纬度信息或地理要素的几何形状。

3.2.2 将数据添加到地图上

使用Matplotlib的scatter等方法，您可以将准备好的地理空间数据添加到地图上。以下是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature# 创建一个简单的地图
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': ccrs.PlateCarree()})# 绘制海岸线
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE)# 绘制国家边界
ax.add_feature(cfeature.BORDERS, linestyle=':')# 绘制州/省边界
ax.add_feature(cfeature.STATES, linestyle='--')# 绘制河流
ax.add_feature(cfeature.RIVERS)# 绘制湖泊
ax.add_feature(cfeature.LAKES)# 绘制海洋
ax.add_feature(cfeature.OCEAN)# 添加经度和纬度网格
ax.gridlines(draw_labels=True, linestyle='--', alpha=0.5)# 显示地图
plt.show()