本文主要是介绍python如何利用fiona判定那些point在那些polygon内,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!
如何利用fiona判定那些point在那些polygon内)
- 什么是foina
- 几何类型
- 什么是shapely
- 代码展示
- 利用了foina的那些函数
问题来源,我有两个数据数据:一个是矢量面数据、一个是矢量point数据,那么如何判定那些point数据在包含在矢量面范围内,并把point在对应面的 属性表的字段,写入到point内;
什么是foina
fiona是一个用于读写矢量空间数据文件的Python包,是由Sean Gillies等人写的,其底层是C++开发的OGR库(一个开源GIS库)。
安装fiona包最好是下载wheel文件(编译发布的包)进行安装,因为用源码发布的包进行安装有一个编译(build)过程,如安装机器上没有相应的编译器,则会出现安装错误。此外,fiona的依赖包GDAL也是同样情况。
GDAL和fiona的wheel文件可以从Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages网站上下载。安装fiona前先要安装GDAL。
要根据安装机器的操作系统是64位还是32位;以及Python版本是python 2或者 python 3选择安装对应文件;
读文件首先是要利用open()函数的读模式返回Collection对象。
Collection对象有很多属性,利用Collection对象属性可以了解文件的基本情况。
属性 | 解释 |
---|---|
driver | 文件类型,如‘ESRI Shapefile‘。 |
crs | proj4字典形式表示的坐标参照系统。 |
crs_wkt | wkt形式表示的坐标参照系统。 |
bounds | 边界范围,最小、最大x和y组成的元组(minx, miny, maxx, maxy)。 |
schema | 数据结构,包括几何类型及字段构成。 |
meta | 包括driver、schema、crs和其它属性。 |
import pprint
import fiona
c = fiona.open(r"d:\data\c.shp")
pprint.pprint(c.schema)
Collection对象是可迭代对象,可以通过循环返回每条记录,也可以通过索引返回其中的一条记录。
返回的记录是一个字典,包含id、geometry、properties、type等键,类似GeoJSON中的Feature。
在一个记录中,geometry键的值包含了该记录的几何类型及坐标值。
fiona定义的几何类型和GeoJSON是一致的,包括Point、LineString、Polygon、MultiPoint、MultiLineString以及MultiPolygon。
坐标值的表示方式与几何类型是相关的.
几何类型
shapefile文件的几何(二维)类型只有4种:点(Point)、多点(MultiPoint)、线(Polyline)和多边形(Polygon),在文件层面没有区分LineString和MultiLineString、Polygon和MultiPolygon,但坐标的表示形式是不一样,可以通过每个记录的坐标进行区分。
在一个记录中,geometry键的值包含了该记录的几何类型及坐标值。
fiona定义的几何类型和GeoJSON是一致的,包括Point、LineString、Polygon、MultiPoint、MultiLineString以及MultiPolygon。
坐标值的表示方式与几何类型是相关的。
几何类型 | 坐标值形式 |
---|---|
Point | 点的x和y坐标组成的元组 |
LineString | 多个点坐标组成的列表(一层列表) |
Polygon | 多个环线(ring)坐标组成的列表(每个环线是多个点坐标组成的列表)(两层列表) |
MultiPoint | 多个点坐标组成的列表(一层列表) |
MultiLineString | 多个线坐标组成的列表(两层列表) |
MultiPolygon | 多个多边形坐标组成的列表(三层列表) |
注:Polygon的坐标形式实际上是由一个外边线和多个内边线坐标组成的列表,这种形式可以表示所有多边形(包括有孔洞的多边形)。
shapefile文件的几何(二维)类型只有4种:点(Point)、多点(MultiPoint)、线(Polyline)和多边形(Polygon),在文件层面没有区分LineString和MultiLineString、Polygon和MultiPolygon,但坐标的表示形式是不一样,可以通过每个记录的坐标进行区分。
什么是shapely
shapely是一个用于几何对象构建与操作的Python包,底层是用C++写的GEOS库,很多开源的GIS软件(如QGIS)是利用GEOS库开发的。
Shapely访问地址
shapely包定义了多个类型的几何对象,其中,Point、MultiPoint、LineString、MultiLineString、Polygon以及MultiPolygon和fiona定义的几何类型是一致的,此外,还包括LinearRing、box等。
shapely包中的geometry模块提供了创建几何对象的构造函数
几何对象的构建是在构造函数中传入坐标参数。
from shapely.geometry import MultiPolygon
polygon1 = Polygon([(0, 0), (1, 1), (1, 0)])
polygon2 = Polygon([(1, 1.1), (1, 2), (2, 2)])
polygons = MultiPolygon([polygon1,polygon2])
polygons[0]
几何对象有一些共同属性,如area,尽管点和线的area属性值恒定为0;也有一些属性是和几何对象的类型相关,如Polygon有exterior和interiors属性,但其它对象没有。
coords属性只有Point、LineString和LinearRing这些几何对象才具有,返回的值是一个坐标序列对象,可以利用list()函数或切片操作([:])把坐标序列对象转换成坐标序列列表,或利用索引返回某个点的坐标。
几何对象的方法主要有几个方面:
计算对象之间的距离,返回距离值。
对几何对象进行空间操作,产生新的几何对象。
对几何对象进行空间拓扑分析,返回True或False。
方法 | 解释 |
---|---|
distance(other): | 计算与另一个几何对象的最近距离。 |
hausdorff_distance(other) | 计算与另一个几何对象的最远距离。 |
from shapely.geometry import Point
from shapely.geometry import LineString
point = Point([1,1])
line = LineString(((0,0), (1,1), (1,0)))
dist = point.distance(line)
h_dist = point.hausdorff_distance(line)
print(dist)
print(h_dist)
方法 | 解释 |
---|---|
buffer() | 产生缓冲多边形。 |
intersection(other) | 与另一个几何对象求交。 |
union(other) | 与另一个几何对象求和。 |
difference(other) | 去除与另一个几何对象的重叠部分。 |
symmetric_difference(other) | 与另一个几何对象求和,并去除重叠部分。 |
from shapely.geometry import Point
a = Point(1, 1).buffer(1.5)
b = Point(2, 1).buffer(1.5)
result = a.intersection(b)
result
先进行缓冲操作,然后进行求交操作.
方法 | 解释 |
---|---|
equals(other) | 和另一个几何对象是否一致。 |
contains(other) | 是否包含另一个几何对象。 |
within(other) | 是否包含在另一个几何对象中。 |
crosses(other) | 是否和另一个几何对象相交(只有线和线、线和多边形有crosses关系),不包括包含关系。 |
intersects(other) | 是否和另一个几何对象相交或有包含关系。 |
disjoint(other) | 是否和另一个几何对象没有公共点。 |
from shapely.geometry import LineString
from shapely.geometry import Polygon
line = LineString([(0.1,0.1), (0.9,0.9)])
polygon = Polygon([(0,0), (1,0), (1,1), (0,1)])
print(line.crosses(polygon))
print(line.intersects(polygon))
判断线和多边形是否crosses和intersects
代码展示
本文主要实现的是:将按矢量面范围剪裁处理的另一份矢量point数据,逐个点进行与 感兴趣区面进行intersects()叠加分析,如果是包含,那么就把矢量面包含的point数据写入到新的shp数据中,然后将矢量面数据的其中一个fileds写入到新的point数据的属性表内部;
from shapely.geometry import LineString
from shapely.geometry import Point
from shapely.geometry import Polygon
from shapely.geometry import MultiLineString
import fionakansas_c = fiona.open('D:/20200309/shujushouji/python+jupyternoterbook/zuoye1(1)/6栅格数据操作/sample_regions/sample_regions.shp', 'r')
#coordinates = kansas_c[0]['geometry']['coordinates'][0]
#polygon = Polygon(coordinates)
#kansas_c.close()high_c = fiona.open('D:/20200309/shujushouji/python+jupyternoterbook/zuoye1(1)/6栅格数据操作/sample_regions/grid_points1.shp', 'r')
source_driver = high_c.driver
source_crs = high_c.crs
source_schema = high_c.schema
target = fiona.open('D:/20200309/shujushouji/python+jupyternoterbook/zuoye1(1)/6栅格数据操作/sample_regions/shuchupoint.shp', 'w',driver=source_driver,crs=source_crs, schema=source_schema)
for record in high_c:coordinates = record['geometry']['coordinates']#print(coordinates)record_line = Point(coordinates)for i in range(0, len(kansas_c)):coordinates = kansas_c[i]['geometry']['coordinates'][0]polygon = Polygon(coordinates)if record_line.intersects(polygon):FIELDSS = kansas_c[i]['properties']['type']#print(FIELDSS)record['properties']['land_type']=FIELDSStarget.write(record)
target.close()
high_c.close()
利用了foina的那些函数
主要是:
(1)利用Collection对象的write(feature)或writerecords(feature_list)方法可以把要素或要素列表写入Collection对象中。要素写入到Collection对象后,并没并没有立即保存到文件,只有当关闭Collection对象时,Collection对象中的数据才会写到文件中。
Collection对象是可迭代对象,可以通过循环返回每条记录,也可以通过索引返回其中的一条记录。
返回的记录是一个字典,包含id、geometry、properties、type等键,类似GeoJSON中的Feature。
(2)利用sharpely空间拓扑分析
,利用空间分析的intersects()叠加分析确认是否:是否和另一个几何对象相交或有包含关系。
这篇关于python如何利用fiona判定那些point在那些polygon内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!