使用Shapely从四个纬度和经度角创建多边形

Question

我正在尝试使用臭氧监测仪器（OMI）的数据文件，并将该来源的数据与监测类似数据的地面仪器进行比较。

最终，我想知道它们是否在一个特定的多边形内。然而，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当然都比两个指数大得多，但我尽量保持这些简单。这些值分别表示四角卫星像素的纬度和经度点。

最重要的是，我在表格中也有数据

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

我如何着手创建一个地理数据框架与地理平台，识别每个组合的4 lat/lon点作为一个多边形？

Answer 1

因此，我最终意识到，我可以用下面的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()))

这段代码为数组中的每个变量指定和“ID”，该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多边形。

谢谢你的帮助！

Answer 2

这对我来说是有效的，我认为你的数据是如何存储的。

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]

Answer 3

你需要使用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 ) ])