注意

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使用GeoPandas与Rasterio来采样点数据

此示例展示了如何将GeoPandas与Rasterio一起使用。 Rasterio是一个用于读取和写入栅格数据的包。

在这个例子中，一组矢量点被用来在这些点上采样栅格数据。

使用的栅格数据是2018年的Copernicus Sentinel数据。

import geopandas
import rasterio
import matplotlib.pyplot as plt
from shapely.geometry import Point

创建示例矢量数据

从一组点生成地理数据框

# Create sampling points
points = [
    Point(625466, 5621289),
    Point(626082, 5621627),
    Point(627116, 5621680),
    Point(625095, 5622358),
]
gdf = geopandas.GeoDataFrame([1, 2, 3, 4], geometry=points, crs=32630)

GeoDataFrame 看起来是这样的：

gdf.head()

	0	几何
0	1	点 (625466 5621289)
1	2	POINT (626082 5621627)
2	3	POINT (627116 5621680)
3	4	点 (625095 5622358)

打开栅格数据

使用 rasterio 打开要采样的栅格数据

src = rasterio.open("s2a_l2a_fishbourne.tif")

让我们看看叠加了点数据的栅格数据。

from rasterio.plot import show

fig, ax = plt.subplots()

# transform rasterio plot to real world coords
extent = [src.bounds[0], src.bounds[2], src.bounds[1], src.bounds[3]]
ax = rasterio.plot.show(src, extent=extent, ax=ax, cmap="pink")

gdf.plot(ax=ax)

<Axes: >

数据采样

Rasterio需要以x,y格式的坐标列表，而不是几何列中的点。

这可以通过以下代码实现

coord_list = [(x, y) for x, y in zip(gdf["geometry"].x, gdf["geometry"].y)]

进行数据抽样并将结果存储在一个名为 value 的新列中。请注意，如果图像有多个波段，则每个波段都会返回一个值。

gdf["value"] = [x for x in src.sample(coord_list)]
gdf.head()

	0	几何体	值
0	1	点 (625466 5621289)	[684.0, 1005.0, 707.0, 265.0]
1	2	POINT (626082 5621627)	[999.0, 1105.0, 1115.0, 1340.0]
2	3	POINT (627116 5621680)	[284.0, 713.0, 310.0, 5405.0]
3	4	点 (625095 5622358)	[237.0, 564.0, 250.0, 3680.0]