Python绘制土地利用和土地覆盖类型图示例详解

2025-01-06 15:50

本文主要是介绍Python绘制土地利用和土地覆盖类型图示例详解,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

《Python绘制土地利用和土地覆盖类型图示例详解》本文介绍了如何使用Python绘制土地利用和土地覆盖类型图,并提供了详细的代码示例,通过安装所需的库,准备地理数据,使用geopandas和matp...

土地利用和土地覆盖是环境科学和城市规划中的重要概念,它们能够帮助本文理解人与自然的关系,促进可持续发展。随着城市化进程的加快,科学地监测和管理土地资源显得尤为重要。python作为一种强大的编程语言,凭借其丰富的数据分析库,广泛应用于这项工作中。本文将详细介绍如何使用Python绘制土地利用和土地覆盖类型图,并提供详细的代码示例。

一、所需库的安装

首先,本文需要安装绘制土地利用和土地覆盖类型图所需的Python库。这些库包括pandas、matplotlib、geopandas等。可以使用以下命令进行安装:

pip install pandas geopandas matplotlib

二、数据准备

为了绘制土地利用和土地覆盖类型图,本文需要准备相应的地理数据。这些数据通常以GeojsON、Shapefile等格式存储。在本文的示例中,本文将使用GeoJSON格式的数据。

假设本文有一个名为land_use.geojson的文件,包含了土地利用类型的数据。这个文件可以通过各种地理数据平台或政府机构获取。

三、绘制土地利用和土地覆盖类型图

以下是一个完整的代码示例,展示了如何使用Python绘制土地利用和土地覆盖类型图:

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取地理数据,可以使用GeoJSON、Shapefile等格式
data = gpd.read_file('land_use.geojson')
# 确认数据加载成功,打印前5行
print(data.head())
# 设置绘图样式
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=php(12, 10))
# 绘制土地利用和覆盖类型图
data.plot(column='land_use_type', ax=ax, legend=True, 
          legend_kwds={'label': "Land Use Types", 'orientation': "horizontal"},
          cmap='Set3')
# 添加图表标题
ax.set_title('Land Use and Land Cover Types Map', fontsize=15)
ax.set_xlabel('Longitude', fontsize=12)
ax.set_ylabel('Latitude', fontsize=12)
# 显示地图
plt.show()

四、代码解释

导入库

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

本文导入了geopandas和matplotlib库。geopandas用于读取和处理地理数据,matplotlib用于绘图。

读取地理数据

data = gpd.read_file('land_use.geojson')

使用geopandas的read_file方法读取GeoJSON格式的地理数据文件。

确认数据加载成功

print(data.head())

打印数据的前5行,以确保数据加载成功并了解数据的基本结构。

设置绘图样式

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 10))

使用matplotlib的subplots方法创建一个绘图对象和一个坐标轴对象,并设置图像的大小。

绘制土地利用和覆盖类型图

data.plot(column='land_use_type', ax=ax, legend=True, 
          legend_kwds={'label': "Land Use Types", 'orientation': "horizontal"},
          cmap='Set3')

使用geopandas的plot方法将数据按照不同的土地利用类型绘android制在地图上。column参数指定要绘制的列名,ax参数指定坐标轴对象,legend参数表示是否显示图例,legend_kwds参数用于设置图例的样式,cmap参数用于设置颜色映射。

添加图表标题和坐标轴标签

ax.set_title('Land Use and Land Cover Types Map', fontsize=15)
ax.set_xlabel('Longitude', fontsize=12)
ax.set_ylabel('Latitude', fontsize=12)

使用set_title方法设置图表标题,使用set_xlabelset_ylabel方法设置坐标轴标签。

显示地图

plt.show()

使用matplotlib的show方法显示地图。

五、其他可视化形式

除了绘制土地利用和土地覆盖类型图外,本文还可以使用Python绘制其他类型的图表,以更全面地展示土地利用和土地覆盖的数据。

1. 饼状图

饼状图是一种用于显示各部分相对于整体的比例关系的图形。以下是一个使用matplotlib绘制土地利用类型饼状图的示例:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 示例数据集
data = {
    '土地利用类型': ['森林', '农田', '城市', '水体', '草地'],
    '面积(平方公里)': [150, 320, 100, 50, 80]
}
df = pd.DataFrame(data)
df['面积比例'] = df['面积(平方公里)'] / df['面积(平方公里)'].sum()
# 绘制饼状图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.pie(df['面积比例'], labels=df['土地利用类型'], autopct='%.1f%%', startangle=140)
plt.title('土地利用类型分布')
plt.axis('equal')  # 使饼图为圆形
plt.show()

2. 柱状图

柱状图是一种用于展示不同类别数据的分布情况的图形。以下是一个使用matplotlib绘制土地覆盖类型柱状图的示例:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载土地覆盖数据
data = pd.read_csv('land_cover_data.csv')gstHYDp
# 统计不同地表覆盖类型的数量
cover_types = data['cover_type'].value_counts()
# 绘制柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(cover_types.index, cover_types.values)
plt.title('Land Cover Distribution')
plt.xlabel('Cover Type')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

3. 桑基图

桑基图是一种用于展示流动或转换过程的图形。以下是一个使用plotly绘制土地利用转移桑基图的示例:

以下是将桑基图代码补充完整的示例:

import plotly.graph_objects as go
# 定义转移矩阵
transfer_matrix_2014_to_2024= [
    [383.69, 3.51, 0.02, 7.19, 4.27, 0.24],
    [8.66, 166.07, 1.44, 63.02, 17.73, 39.24],
    [0, 0.88, 3.73, 0.09, 0.01, 0.23],
    [12.76, 29.42, 1.1, 79.35, 11.97, 25.42],
 China编程   [0.27, 3.73, 0.03, 1.64, 1.72, 0.94],
    [2.14, 4.39, 0.05, 11.69, 1.15, 2.75]
]
# 类别名称
categories = ["林地", "建设用地", "水域", "耕地", "未利用地", "草地"]
# 创建节点(起始节点和目标节点)
labels = []
labels.extend([f"2014_{category}" for category in categories])
labels.extend([f"2024_{category}" for categphpory in categories])
# 创建 source 和 target
source = []
target = []
value = []
# 2014 到 2024 的转移数据
for i in range(len(categories)):
    for j in range(len(categories)):
        if transfer_matrix_2014_to_2024[i][j] > 0:
            source.append(i)  # 从 2014 年的类别
            target.append(len(categories) + j)  # 到 2024 年的类别
            value.append(transfer_matrix_2014_to_2024[i][j])
# 定义颜色
colors = [
    "#228B22",  # 林地 (深绿色)
    "#D2691E",  # 建设用地 (深橙色)
    "#1E90FF",  # 水域 (亮蓝色)
    "#FFD700",  # 耕地 (金色)
    "#A9A9A9",  # 未利用地 (暗灰色)
    "#8FBC8F"   # 草地 (青绿色)
]
# 为每个节点分配颜色(前一半是2014年的,后一半是2024年的,颜色相同)
node_colors = colors * 2
# 创建桑基图
fig = go.Figure(data=[go.Sankey(
    node=dict(
        pad=15,  # 节点之间的间距
        thickness=20,
        line=dict(color="black", width=0.5),
        label=labels,
        color=node_colors
    ),
    link=dict(
        source=source,
        target=target,
        value=value
    ))])
# 设置布局
fig.update_layout(title_text="2014年至2024年土地利用类型转移桑基图", font_size=10)
# 显示图表
fig.show()

在这段代码中,本文使用了plotly.graph_objects库来创建一个桑基图。本文定义了转移矩阵transfer_matrix_2014_to_2024,它表示从2014年到2024年各种土地利用类型之间的转移量。然后,本文创建了节点标签labelssourcetarget列表来存储链接的起始和终止节点,以及value列表来存储链接的值。

本文还为每种土地利用类型定义了颜色,并将这些颜色分配给节点。最后,本文使用go.Sankey函数创建桑基图,并通过fig.update_layout设置图表的布局和标题。最后,使用fig.show()显示图表。

请确保您已经安装了plotly库,可以使用以下命令进行安装:

pip install plotly

运行上述代码后,您将看到一个交互式的桑基图,展示了从2014年到2024年各种土地利用类型之间的转移情况。

六、总结

在数据可视化的领域中,Python凭借其强大的库和工具集,成为了处理和分析地理空间数据的首选语言之一。特别是当本文需要绘制土地利用和土地覆盖类型图时,Python提供了诸如Plotly、Matplotlib、Geopandas等丰富的库来帮助本文高效地完成这一任务。本文重点介绍了如何使用Plotly库来绘制土地利用转移桑基图。桑基图是一种专门用于展示流动或转换过程的图形,非常适合用来表示土地利用类型在不同时间段之间的转移情况。通过Python和Plotly库,本文可以轻松创建土地利用转移桑基图,以直观的方式展示土地利用类型在不同时间段之间的转移情况。这种方法不仅提高了数据可视化的效率,还增强了图表的可读性和交互性。无论是科研人员、数据分析师还是地理空间信息专业人士,都可以通过掌握这种方法来更好地理解和分析土地利用和土地覆盖变化的数据。

到此这篇关于Python绘制土地利用和土地覆盖类型图示例详解的文章就介绍到这了,更多相关Python土地利用和土地覆盖类型图内容请搜索China编程(www.chinasem.cn)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持China编程(www.chinasem.cn)!

这篇关于Python绘制土地利用和土地覆盖类型图示例详解的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1152946

相关文章

MySQL中的LENGTH()函数用法详解与实例分析

《MySQL中的LENGTH()函数用法详解与实例分析》MySQLLENGTH()函数用于计算字符串的字节长度,区别于CHAR_LENGTH()的字符长度,适用于多字节字符集(如UTF-8)的数据验证... 目录1. LENGTH()函数的基本语法2. LENGTH()函数的返回值2.1 示例1:计算字符串

Spring Boot spring-boot-maven-plugin 参数配置详解(最新推荐)

《SpringBootspring-boot-maven-plugin参数配置详解(最新推荐)》文章介绍了SpringBootMaven插件的5个核心目标(repackage、run、start... 目录一 spring-boot-maven-plugin 插件的5个Goals二 应用场景1 重新打包应用

mybatis执行insert返回id实现详解

《mybatis执行insert返回id实现详解》MyBatis插入操作默认返回受影响行数,需通过useGeneratedKeys+keyProperty或selectKey获取主键ID,确保主键为自... 目录 两种方式获取自增 ID:1. ​​useGeneratedKeys+keyProperty(推

Python通用唯一标识符模块uuid使用案例详解

《Python通用唯一标识符模块uuid使用案例详解》Pythonuuid模块用于生成128位全局唯一标识符,支持UUID1-5版本,适用于分布式系统、数据库主键等场景,需注意隐私、碰撞概率及存储优... 目录简介核心功能1. UUID版本2. UUID属性3. 命名空间使用场景1. 生成唯一标识符2. 数

Linux系统性能检测命令详解

《Linux系统性能检测命令详解》本文介绍了Linux系统常用的监控命令(如top、vmstat、iostat、htop等)及其参数功能,涵盖进程状态、内存使用、磁盘I/O、系统负载等多维度资源监控,... 目录toppsuptimevmstatIOStatiotopslabtophtopdstatnmon

Python办公自动化实战之打造智能邮件发送工具

《Python办公自动化实战之打造智能邮件发送工具》在数字化办公场景中,邮件自动化是提升工作效率的关键技能,本文将演示如何使用Python的smtplib和email库构建一个支持图文混排,多附件,多... 目录前言一、基础配置:搭建邮件发送框架1.1 邮箱服务准备1.2 核心库导入1.3 基础发送函数二、

java使用protobuf-maven-plugin的插件编译proto文件详解

《java使用protobuf-maven-plugin的插件编译proto文件详解》:本文主要介绍java使用protobuf-maven-plugin的插件编译proto文件,具有很好的参考价... 目录protobuf文件作为数据传输和存储的协议主要介绍在Java使用maven编译proto文件的插件

Android ClassLoader加载机制详解

《AndroidClassLoader加载机制详解》Android的ClassLoader负责加载.dex文件,基于双亲委派模型,支持热修复和插件化,需注意类冲突、内存泄漏和兼容性问题,本文给大家介... 目录一、ClassLoader概述1.1 类加载的基本概念1.2 android与Java Class

Java中的数组与集合基本用法详解

《Java中的数组与集合基本用法详解》本文介绍了Java数组和集合框架的基础知识,数组部分涵盖了一维、二维及多维数组的声明、初始化、访问与遍历方法,以及Arrays类的常用操作,对Java数组与集合相... 目录一、Java数组基础1.1 数组结构概述1.2 一维数组1.2.1 声明与初始化1.2.2 访问

Python包管理工具pip的升级指南

《Python包管理工具pip的升级指南》本文全面探讨Python包管理工具pip的升级策略,从基础升级方法到高级技巧,涵盖不同操作系统环境下的最佳实践,我们将深入分析pip的工作原理,介绍多种升级方... 目录1. 背景介绍1.1 目的和范围1.2 预期读者1.3 文档结构概述1.4 术语表1.4.1 核