利用 Python 进行地理空间数据处理的工具

本文将介绍九个常用的地理空间数据处理工具，包括GeoPandas、Fiona、Rasterio、Shapely、Pyproj、Descartes、Rtree、Geopy和Folium。这些工具覆盖了从地理空间数据读写、几何操作、坐标转换到地图绘制等多个方面，是地理信息系统（GIS）领域不可或缺的技术栈。

1. GeoPandas：地理数据分析的瑞士军刀

GeoPandas 是一个开源的 Python 库，它扩展了 Pandas 的功能，提供了对地理空间数据的支持。它使得处理地理空间数据变得更加简单和直观。

安装：

pip install geopandas

示例：

import geopandas as gpd

# 读取 Shapefile
gdf = gpd.read_file("path/to/your/shp/file.shp")
print(gdf.head())

# 创建简单的几何对象
from shapely.geometry import Point

geometry = [Point(xy) for xy in zip(gdf['longitude'], gdf['latitude'])]
gdf = gpd.GeoDataFrame(gdf, geometry=geometry)

# 绘制地图
gdf.plot()
plt.show()</