使用 Shapely 从四个经纬度角创建多边形答案

【问题标题】：Using Shapely to create polygons from four latitude and longitude corners使用 Shapely 从四个经纬度角创建多边形
【发布时间】：2021-06-14 02:19:25
【问题描述】：

我正在尝试使用来自臭氧监测仪器 (OMI) 的数据文件，并将来自该来源的数据与监测类似数据的地表仪器进行比较。

最后，我想知道是否在特定的多边形内。不过，要做到这一点，我需要创建我想象的多边形。

我有以下变量

latmat

latmat[1] = array([-62.2546, -62.371 , -62.4871, -62.6032], dtype=float32)
latmat[2] = array([-62.7195, -62.8356, -62.9519, -63.0676], dtype=float32)

lonmat

lonmat[1] = array([135.579, 135.606, 135.633, 135.66 ], dtype=float32)
lonmat[2] = array([135.688, 135.717, 135.745, 135.774], dtype=float32)

latmat 和 lonmat 当然都比两个索引大得多，但我试图保持这些简单。这些值分别代表一个四角卫星像素的经纬度点。

除此之外，我还有表单中的数据

data[1] = 1E+15
data[2] = 3E+15

如何使用 geopandas 创建一个地理数据框，将 4 个纬度/经度点的每个组合识别为一个多边形？

【问题讨论】：

我的回答解决了你的问题吗？如果是，请标记为已接受的答案并投票。如果没有，请告诉我您需要什么，我会帮助您。谢谢！

标签： python pandas geopandas shapely

【解决方案1】：

您需要为此使用zip()：

from shapely.geometry import Polygon    
import numpy as np

latmat1 = np.array([-62.2546, -62.371 , -62.4871, -62.6032], dtype=np.float32)
latmat2 = np.array([-62.7195, -62.8356, -62.9519, -63.0676], dtype=np.float32)
lonmat1 = np.array([135.579, 135.606, 135.633, 135.66 ], dtype=np.float32)
lonmat2 = np.array([135.688, 135.717, 135.745, 135.774], dtype=np.float32)

pol1 = Polygon([(i,j) for i,j in zip(lonmat1, latmat1 ) ])
pol2 = Polygon([(i,j) for i,j in zip(lonmat2, latmat2 ) ])

【讨论】：

嗨迷路人，非常感谢您的帮助。可悲的是，当我尝试将其应用于 latmat（大小为 98580x4 并包含 latmat1、latmat2 以及 4 纬度角输出的更多迭代）和 lonmat 时，我收到错误“ValueError：具有更多一个元素不明确。使用 a.any() 或 a.all()"

【解决方案2】：

我认为您的数据的存储方式对我有用。

from shapely.geometry import Polygon    
import numpy as np

lonmat= [np.array([135.579, 135.606, 135.633, 135.66 ]), np.array([135.688, 135.717, 135.745, 135.774])]
latmat = [np.array([-62.2546, -62.371 , -62.4871, -62.6032]), np.array([-62.7195, -62.8356, -62.9519, -63.0676])]


geom_list = [(x, y) for x, y  in zip(lonmat, latmat)]

geom_list_2 = [Polygon(tuple(zip(x, y))) for x, y in geom_list]

【讨论】：

【解决方案3】：

所以，我最终意识到我可以使用以下代码将数组重塑为正确的多边形。

temp = pd.concat([pd.Series(np.ravel(latcorners)), pd.Series(np.ravel(loncorners))],axis = 1)
temp['id'] = pd.Series(np.repeat([x for x in range(int(len(temp)/4))], 4))
temp['coord'] = list(zip(temp[1], temp[0]))
temp.columns = ['lat','lon','id','coord']
temp_out = temp.groupby('id').apply(lambda x: Polygon(x['coord'].to_list()))

此代码将“ID”分配给我的数组中的每个变量，这些变量对应于我希望该值成为其中一部分的特定多边形。然后我使用最后一行代码按 ID 分组，并将每组坐标转换为一个多边形。

感谢大家的帮助！

【讨论】：