rasterio：这是一个开源的影像处理库，非常好用，基本涵盖了常用的功能。也可以配合numpy进行数据计算。 datashader：这是一个开源的大数据可视化库，可以进行遥感影像、矢量数据的可视化。...src.meta.copy()读出原始元数据信息并进行拷贝，kwargs.update将原始元数据更新为目标元数据。 ...__geo_interface__] 其中shpdata为读出的shp数据对象。...__geo_interface__] 其中i表示的是取出元素的序号，最后都要采用[]将结果变成数组，因为rasterio最后需要传入一个数组参数。...(newtiffname, "w", **out_meta) band_mask.write(out_image) 其中src为切割前的影像数据，features为上一步得到的shp数据转换后的
可以根据下面的代码进行优化,比如自定义分辨率,自动检测文件目录,进行压缩等 /** * 将pdf文件转化为多张png图片 * @param string $pdf pdf所在路径 （/www/pdf...pdf所在的绝对路径） * @param string $path 新生成图片所在路径 (/www/images/) * * @return array|bool */ function pdf2png...'); $fileName = $path . md5($k . time()) . '.png'; if ($v->writeImage($fileName) == true...) { $return[] = $fileName; } } return $return; } /** * 将pdf转化为单一png图片 *...pdf所在的绝对路径） * @param string $path 新生成图片所在路径 (/www/images/) * * @throws Exception */ function pdf2png2
opts.TitleOpts(title="Bar-测试渲染图片")) ) return c make_snapshot(snapshot, bar_chart().render(), "bar0.png...snapshot-phantomjs_test.py", line 19, in make_snapshot(snapshot, bar_chart().render(), "bar0.png
config --append channels 空间数据处理Python库的安装 常用的空间数据处理Python库 GDAL 全能型的基础空间数据处理库 fiona 基于GDAL的空间矢量数据处理库...rasterio 基于GDAL的空间栅格处理库 basemap 基于matplotlib的空间制图库 GeoPandas 基于pandas的空间数据分析库 RSGISlib 针对遥感数据及GIS分析的高级库...库 conda install -c conda-forge rasterio 使用pip进行库的安装 什么是pip呢？...‑2.2.4‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 安装fiona库 pip install Fiona‑1.7.11.post1‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 安装rasterio...库 pip install rasterio‑1.0a12‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 安装Jupyter pip install jupyter 使用Jupyter Notebook
我们第一个数据可视化交流圈子也已经上线了，主要以我的第一本书籍《科研论文配图绘制指南-基于Python》为基础进行拓展，提供「课堂式」教学视频，还有更多拓展内容，可视化技巧远超书籍本身，书籍修正和新增都会分享到圈子里面...~~ 参与课程或者圈子的你将获取到：学员答疑、可视化资源分享、可视化技巧补充、可视化业务代做(学员和甲方对接)、副业交流、提升认知等等。...~~ earthpy简介及安装 EarthPy是一个 python 软件包，它使使用开源工具绘制和处理空间栅格和矢量数据变得更加容易。...Earthpy 依赖于侧重于矢量数据的 geopandas 和便于输入和输出光栅数据文件的rasterio，你还可以使用 matplotlib 进行绘图操作。...可以使用pip进行安装，但之前需要安装rasterio, geopandas, numpy等包： pip install earthpy earthpy包可视化功能 我们重点还是放在EarthPy工具的可视化展示上面
rasterio安装 这个第三方库不是很好安装，尝试了大半天也没安装上。rasterio依赖很多第三方库，所以比较麻烦，我们按下面的顺序依次安装即可。...pyproj Shapely GDAL Fiona geopandas rasterio 通过这个网址下载第三方库https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#...rasterio 这里有两点需要注意。...以pyproj为例，我本地的Python为3.8版本，所以我要选择下载如下的版本。 （2）最后还需要更新下numpy库，不然也导入不了。...这里以landsat影像为例，读取数据后，计算NDVI值，然后保存到本地。 使用open函数就可以读取影像数据，count属性就是影像的波段数（landsat全色是7个波段）。
实现思路 在 mergeRes 和 processRes 任务之间插入 WebP 压缩任务，如下图所示： 使用开源框架Cwebp，使用命令行对所有的图片进行遍历处理，然后将结果输出 Google...由于 WebP 格式在 14 <= minSdkVersion <= 17 不支持带 alpha 通道的图像，所以，针对 AAPT2, alpha 两个维度，将 task 分成了4 种： 应用是发布在...Google Play 上，应用的启动图标必须是 PNG 格式，否则 Google Play 不会接受。...compressed_res_cwebp/debug/compressDebugResourcesWithCwebp/drawable-xxhdpi-v4/abc_ic_star_black_48dp.webp 即父文件夹为...it.second.sourcePath, "-o", output.absolutePath)这句 这样，图片就通过命令变成了webp文件 接着判断执行结果 when (rc.exitValue) 当rc.exitValue为0
安装与导入库 我们将结合多个库堆叠与裁剪tif数据 In [ ]: !...as rio from rasterio.plot import plotting_extent import geopandas as gpd import earthpy as et import...最快、最有效的选择是裁剪每个文件 单独地将裁剪后的栅格写入新文件，然后堆叠 将新文件放在一起。为此，请确保您具有 ShapeFile 边界 以 GeoPandas 对象的形式，您可以用作裁剪对象。...然后使用它使用 geopandas ''.to_crs'' 方法重新投影。...此函数获取 Rasterio 对象并将其裁剪为提供的 空间范围。
本文是基于geopandas的空间数据分析系列文章的第8篇，通过本文你将学习到geopandas中的空间计算（由于geopandas中的空间计算内容较多，故拆分成上下两篇发出，本文是上篇）。...2 基于geopandas的矢量计算 geopandas中的矢量计算根据性质的不同可分为以下几类： 2.1 构造型方法 geopandas中的构造型方法（Constructive Methods）指的是从单个...unary_union 我们都知道，不管是GeoSeries还是GeoDataFrame，其每一行数据都代表独立的shapely矢量要素，而通过unary_union属性，我们可以将一整列矢量合并为单独的一个...图12 2.3 叠加分析 geopandas基于shapely中的overlay()，为GeoDataFrame赋予了同样的可以作用到整个矢量列的overlay()，使得我们可以对两个GeoDataFrame...2.4 空间融合与拆分 有时候我们希望对矢量数据按照某些字段进行分组，再分别对非矢量列与矢量列进行聚合及合并，类似于pandas中的groupby.agg()；而有些时候我们希望把矢量类型为Multi-xxx
本文是基于geopandas的空间数据分析系列文章的第8篇，通过本文你将学习到geopandas中的空间计算（由于geopandas中的空间计算内容较多，故拆分成上下两篇发出，本文是上篇）。...2 基于geopandas的矢量计算 geopandas中的矢量计算根据性质的不同可分为以下几类： 2.1 构造型方法 geopandas中的构造型方法（Constructive Methods）指的是从单个...）下就是以米为单位，因此需要注意一定要先将矢量数据转换为合适的投影坐标系之后，再进行缓冲区分析才是合理有效的 resolution：因为在创建缓冲区时，对于构成矢量对象的每一个点，都会以对应点为中心向外创建半径...unary_union 我们都知道，不管是GeoSeries还是GeoDataFrame，其每一行数据都代表独立的shapely矢量要素，而通过unary_union属性，我们可以将一整列矢量合并为单独的一个...yoff，分别控制在x维度和y维度上的平移距离（与对应的投影单位保持一致）: 图12 2.3 叠加分析 geopandas基于shapely中的overlay()，为GeoDataFrame赋予了同样的可以作用到整个矢量列的
在本文中，我们将讨论如何使用 ChatGPT 分析 Sentinel 2 图像，我们将提供一些 Python 示例代码以帮助您入门。本文中的代码是由 chatGPT 创建的。...此外，Python 有许多库可以使使用 Sentinel 2 图像变得更加容易，包括rasterio、geopandas和matplotlib。...下面是一个示例 Python 代码，用于打开 Sentinel-2 光栅文件并使用以下方法绘制假彩色合成图rasterio： import rasterio from rasterio.plot import...然后可以使用模块show中的函数显示生成的图像rasterio.plot。 一旦我们将 Sentinel 2 图像加载到 Python 中，我们就可以开始从中提取信息。...rasterio以下是使用 计算 `Sentinel-2` 栅格文件的归一化差异植被指数 (NDVI)并绘制结果的示例 Python 代码： 代码如下： import rasterio import
❝本文示例文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 国庆期间，抽空给大家分享在geopandas...图1 2 在geopandas中叠加在线地图 我们需要配合contextily这个第三方库来辅助geopandas叠加在线地图，在geopandas已经被正确安装的情况下，使用pip install contextily...从下面这个小例子出发： import geopandas as gpd import contextily as ctx import matplotlib.pyplot as plt cq = gpd.read_file...图2 叠加在线地图示例 下面我们来「划重点」，在图2所示的例子中，我们前面正常读入矢量数据后「一定要先变换投影为web墨卡托即EPSG:3857」，接着正常绘图，在最后一步时将ax对象传入ctx.add_basemap...在稍事等待之后（如果没有“特殊”的上网技巧，可能要多等一段时间），我们的底图便自动获取拼接完毕，之后直接导出图像文件即可，是不是非常的方便~ 在掌握了geopandas+contextily相互配合叠加在线底图之后
本文示例文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 国庆期间，抽空给大家分享在geopandas...图1 2 在geopandas中叠加在线地图 我们需要配合contextily这个第三方库来辅助geopandas叠加在线地图，在geopandas已经被正确安装的情况下，使用pip install...从下面这个小例子出发： import geopandas as gpd import contextily as ctx import matplotlib.pyplot as plt cq = gpd.read_file...图2 叠加在线地图示例 下面我们来划重点，在图2所示的例子中，我们前面正常读入矢量数据后一定要先变换投影为web墨卡托即EPSG:3857，接着正常绘图，在最后一步时将ax对象传入ctx.add_basemap...在稍事等待之后（如果没有“特殊”的上网技巧，可能要多等一段时间），我们的底图便自动获取拼接完毕，之后直接导出图像文件即可，是不是非常的方便~ 在掌握了geopandas+contextily相互配合叠加在线底图之后
，实现对矢量要素的坐标转换，其中自定义函数的输入为N行2列后N行3列的numpy数组，输出形状与输入一致即可，我们可以配合numpy中的apply_along_axis()实现自由的坐标点级别转换计算，...新增dwithin()方法 新增方法dwithin()，用于快速判断矢量A是否在矢量B目标的指定距离内： 2.1.18 新增to_geo_dict()方法 新增方法to_geo_dict()，用于将...中真正意义上直接实现“匹配与目标要素距离在XXX以内的纪录行”： 2.2.2 配合pd.read_csv指定矢量列类型 在新版本中，我们可以将GeoDataFrame写出为csv格式，并在使用pd.read_csv...()读取时，通过dtype参数将对应列指定解析为矢量类型： 2.2.3 to_json()新增参数show_bbox、drop_id、to_wgs84 针对GeoDataFrame.to_json(...，更换为union_all() use_pygeos将废弃并在1.1版本中正式移除 由于pygeos已经合并入geopandas底层矢量计算所依赖的新版shapely中，因此对应的use_pygeos
分享 成长 ❝本文示例文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 国庆期间，抽空给大家分享在geopandas...图1 2 在geopandas中叠加在线地图 我们需要配合contextily这个第三方库来辅助geopandas叠加在线地图，在geopandas已经被正确安装的情况下，使用pip install contextily...) 图2 叠加在线地图示例 下面我们来「划重点」，在图2所示的例子中，我们前面正常读入矢量数据后「一定要先变换投影为web墨卡托即EPSG:3857」，接着正常绘图，在最后一步时将ax对象传入ctx.add_basemap...在稍事等待之后（如果没有“特殊”的上网技巧，可能要多等一段时间），我们的底图便自动获取拼接完毕，之后直接导出图像文件即可，是不是非常的方便~ 在掌握了geopandas+contextily相互配合叠加在线底图之后.../osmfr/{z}/{x}/{y}.png 图11 https://stamen-tiles-a.a.ssl.fastly.net/terrain-background/{z}/{x}/{y}.png
发布了其0.14.0新版本，在这次新版本更新中，不仅是新增了许多矢量计算API，还开始为日后正式发布1.0版本做准备，对一些底层依赖版本进行改动。...今天的文章中，我就将为大家一一介绍相关的更新内容： 2 geopandas 0.14版本更新内容 2.1 安装新版本geopandas 需要注意的是，从0.14版本开始，geopandas将最低支持的...0.14版本底层依赖变动 在0.14版本中，geopandas底层将默认使用shapely（>=2.0版本）进行高性能矢量运算，因此geopandas仅会在shapely缺失但pygeos已安装时...且geopandas将会在未来要发布的1.0正式版本中，直接移除对pygeos，以及旧版shapely（<2.0版本）的支持： 2.3 新增一系列矢量计算方法 在这次新版本中，基于shapely为...()方法 新增remove_repeated_points()方法，用于沿要素坐标串定义方向，将距离在阈值以内的坐标点视作重复点要素进行移除，默认阈值为0，你可以在实际应用中灵活调整阈值，从而起到简化要素的目的
1 简介 大家好我是费老师，就在前两天，Python生态中的GIS运算神器geopandas发布了其0.14.0新版本，在这次新版本更新中，不仅是新增了许多矢量计算API，还开始为日后正式发布1.0...今天的文章中，我就将为大家一一介绍相关的更新内容： 2 geopandas 0.14版本更新内容 2.1 安装新版本geopandas 需要注意的是，从0.14版本开始，geopandas将最低支持的...0.14版本底层依赖变动 在0.14版本中，geopandas底层将默认使用shapely（>=2.0版本）进行高性能矢量运算，因此geopandas仅会在shapely缺失但pygeos已安装时，才会调用...且geopandas将会在未来要发布的1.0正式版本中，直接移除对pygeos，以及旧版shapely（<2.0版本）的支持： 2.3 新增一系列矢量计算方法 在这次新版本中，基于shapely为GeoSeries...()方法 新增remove_repeated_points()方法，用于沿要素坐标串定义方向，将距离在阈值以内的坐标点视作重复点要素进行移除，默认阈值为0，你可以在实际应用中灵活调整阈值，从而起到简化要素的目的
遥感影像可以为矢量和栅格，这里以栅格为例。...影响格式为二值图像 #import rasterio and sklearn import rasterio from rasterio.warp import reproject, Resampling...calculate_default_transform from sklearn.metrics import jaccard_score #read the first raster image with rasterio.open...tif") as src1: raster1 = src1.read(1) profile1 = src1.profile #read the second raster image with rasterio.open...read(1) profile2 = src2.profile #resample the first raster to 100m resolution resampled_raster1 = rasterio.open
8篇中，我们对geopandas开展空间计算的部分内容进行了介绍，涉及到缓冲区分析、矢量数据简化、仿射变换、叠加分析与空间融合等常见空间计算操作，而本文就将针对geopandas中剩余的其他常用空间计算操作进行介绍...本文是基于geopandas的空间数据分析系列文章的第9篇，也是整个系列文章主线部分内容的最后一篇，通过本文，你将学习到geopandas中的更多常用空间计算方法。...，可以直接进行矢量数据之间的拓扑关系判断并返回对应的bool型判断结果，以contains()为例，在比较矢量数据之间拓扑关系时，矢量数据与待比较矢量数据之间主要有以下几种格式： 长度n与长度1进行比较...当主体矢量列长度为n，而输入待比较的矢量列长度为1时，返回的bool值是待比较矢量列与主题矢量列一一进行比较后的结果： 图10 长度1与长度n进行比较 与前面一种情况类似，只不过这里是将主体矢量列与待比较矢量列一一比较之后的结果...在geopandas中我们可以使用clip()函数来基于蒙版矢量对目标矢量进行裁切，其主要参数如下： gdf：GeoDataFrame或GeoSeries，代表将要被裁切的矢量数据集 mask：GeoDataFrame
而我们作为使用者，当然是希望geopandas处理分析矢量数据越快越好。...()将其转换为dask-geopandas中可以直接操作的数据框对象，其中参数npartitions用于将原始数据集划分为n个数据块，理论上分区越多并行运算速度越快，但受限于机器的CPU瓶颈，通常建议设置...npartitions为机器可调度的CPU核心数： demo_points = gpd.read_file('....=4) demo_points_ddf 在此基础上，后续执行各种运算都需要在代码末尾衔接.compute()，从而真正执行前面编排好的运算逻辑，以非矢量和矢量运算分别为例： 2.2 性能比较 ...除了上述的内容外，dask-geopandas还有一些实验性质的功能，如基于地理空间分布的spatial_partitions数据分块策略优化等，待它们稳定之后我会另外发文为大家介绍。
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