网格数据值的插值 - python答案

【问题标题】：Interpolation of gridded data values - python网格数据值的插值 - python
【发布时间】：2020-01-30 16:52:06
【问题描述】：

问题：有没有办法从geodataframe 重新采样网格值以绘制更平滑的地图？

详情： 我正在使用一个名为 gdf 的 24x24 网格。网格的每个cell 都有一个value 和一个id 作为属性：

#gdf.head()

    id      values      geometry
0   1       52.390119   POLYGON ((653179.710 6859158.392, 653179.710 6...
1   2       52.390119   POLYGON ((653179.710 6858908.392, 653179.710 6...
2   3       52.390119   POLYGON ((653179.710 6858658.392, 653179.710 6...
3   4       49.592331   POLYGON ((653179.710 6858408.392, 653429.710 6...
4   5       52.390119   POLYGON ((653429.710 6858408.392, 653179.710 6...

这是我绘制时得到的地图类型：

如您所见，图中从一个单元格到另一个单元格的值发生了非常剧烈的变化，我想让它变得更平滑。

有没有办法将每个单元格分成 2 个或 3 个子单元格（水平和垂直）以获得更高分辨率的网格，然后插入这些值以获得平滑的渐变而不是这个？ 知道我正在尝试将数据保留为 geodataframe，因为稍后我需要将它们转换为 shapefile。

我找到了一种方法，可以让我通过plt.imshow() 进行操作，因为有一个interpolation 选项；这将给我我想要的东西，但这只会给出一个图像作为输出，我不能直接用它修改gdf：

grid = np.array(file.data).reshape(-1, 24)[::-1]

fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(20, 20), subplot_kw={'xticks': [], 'yticks': []})

for ax, interp_method in zip(axs.flat, methods):
    ax.imshow(grid, interpolation='lanczos', cmap='RdYlGn_r')

plt.tight_layout()
plt.show()

【问题讨论】：

可能是stackoverflow.com/questions/37872171/…的副本
不一样吗？他们在该帖子中考虑了插值的散点，而我对数据进行了网格化，中间没有缺失值。
这样吧。您可以将网格值表示为数组。您可以将您的数组“膨胀”到给定的比率以具有缺失值（您的已知值现在分散），然后您将尝试使用这篇文章的答案进行估算
我明白了，我会试试的。如果我将地理数据框转换为数组（尤其是geometry 信息），我不会丢失信息吗？我不习惯使用它们，所以我有点不确定。
geometry 是否代表单元格的多边形？如果是，因为您有一个方形网格，所以它几乎是多余的信息，因为您可以仅使用地图的最小/最大坐标重新计算这些值。因此，使用插值的二维浮点数组，您也可以使用 polygons 列创建一个新的地理数据框

标签： python interpolation geopandas

【解决方案1】：

为了补充我的评论，另一种方法是将您的网格视为图像并使用PIL 库：

import numpy as np
from PIL import Image

image = PIL.Image.from_array(grid)
w, h = image.size
ratio = 4
image = image.resize((w*ratio, h*ratio), Image.BILINEAR)
image.show()
grid = np.array(image)

您也可以使用different interpolation 方法。要将您的数据恢复到 pandas 数据框：

# flatten your grid and get your values back into a column
pd.DataFrame(grid.flatten(), columns=['values'])

# add an id column that starts a 1
df['id'] = df.index + 1

【讨论】：

感谢您的回答。有没有办法将grid 数组转换回 DataFrame（或 GeoDataFrame），同时保持正确的单元格顺序，以便我可以绘制输出？
非常感谢您的帮助！我设法得到了想要的结果！