我正在寻找一种在小比例地图上绘制栅格数据(使用ggplot和geom_raster)的方法。我想使用ggalt和coord_proj来放大shapefile的特定区域,但我遇到了错误geom_raster only works with Cartesian coordinates
ggplot() +
geom_polygon(data = land_df, aes(long, lat, group = group), fill = 'grey25')+
geom_raster(data = df, aes(lon_bin, lat_bin, fill = su
我有一个光栅文件,它由三个独立的2D-numpy数组(数据、经度、经度)和一个shapefile (.shp)组成,它们是从一个NetCDF文件导入的。我想使用shapefile作为掩码来计算掩码中所有数据点的平均值、中位数和标准差。在Python中做这件事最好的地方是什么? This is how it looks like on the map import matplotlib.pyplot as plt
import geopandas
plume = geopandas.read_file(shapefile)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_sub
如果以前有人问过这个问题,我很抱歉,但我无法找到解决我的问题的方法,我相信这是一个相当简单的问题。我有一个单一的源栅格数据集,其中包含100到500之间的连续浮点值。我想要做的是以50为增量循环遍历此源栅格,以导出/创建小于增量的所有值的新栅格数据集。例如,我有以下R代码(使用光栅库)来指定光栅和识别增量。我想开发一种方法来自动创建9个输出栅格数据集,这些数据集小于或等于每个增量的值。我好像到不了那里。有人能帮上忙吗?蒂娅!
#Trying to iteratively create new raster datasets
#Based on increments of Source Ras
我在底图中使用shape文件绘制了一张地图,在此基础上,我想在地图中添加DEM数据(.tif)。我已经在SRTM网站下载了一段.tif数据(经度和纬度确实在shapefile的范围内),但最后当我运行程序时,它没有在地图的特定位置显示栅格数据
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.patches import Polygon
from osgeo import gdal
from numpy import linspa