Raster verilerle çalışmak

Python ile Coğrafi Verilerle Çalışma

Joris Van den Bossche

Open source software developer and teacher, GeoPandas maintainer

Değerler ızgarası görseli

Görsel kaynağı: QGIS belgeleri

Raster veriler

Yağmur olasılığı haritası

Çok bantlı raster veriler

rasterio paketi

import rasterio

GDAL için "Pythonic" bağlar
Raster dosyaları okuma ve yazma
İşleme araçları (maskleme, yeniden projeksiyon, yeniden örnekleme, ..)

https://rasterio.readthedocs.io/en/latest/

Raster dosyası açma

import rasterio

src = rasterio.open("DEM_world.tif")

Üstveri:

src.count

src.width, src.height

(4320, 2160)

Raster veri = numpy dizisi

array = src.read()

Standart numpy dizisi:

array

array([[[-4290, -4290, -4290, ..., -4290, -4290, -4290],
        [-4278, -4278, -4278, ..., -4278, -4278, -4278],
        [-4269, -4269, -4269, ..., -4269, -4269, -4269],
        ...,
        [ 2804,  2804,  2804, ...,  2804,  2804,  2804],
        [ 2804,  2804,  2804, ...,  2804,  2804,  2804],
        [ 2804,  2804,  2804, ...,  2804,  2804,  2804]]], dtype=int16)

Raster veri setini çizmek

rasterio.plot.show() yöntemiyle:

import rasterio.plot

rasterio.plot.show(src, cmap='terrain')

Vektör veriye göre bilgi çıkarma

rasterstats: Vektör geometrilerine dayalı coğrafi raster veri özet istatistikleri (https://github.com/perrygeo/python-rasterstats)

rasterstats ile raster değerleri çıkarma

Nokta vektörler için:

rasterstats.point_query(geometries, "path/to/raster", 
                        interpolation='nearest'|'bilinear')

Poligon vektörler için:

rasterstats.zonal_stats(geometries, "path/to/raster",
                        stats=['min', 'mean', 'max'])

rasterstats ile raster değerleri çıkarma

result = rasterstats.zonal_stats(countries.geometry, "DEM_gworld.tif", 
                                 stats=['mean'])

countries['mean_elevation'] = pd.DataFrame(result)

countries.sort_values('mean_elevation', ascending=False).head()

            name    continent                     geometry  mean_elevation
157   Tajikistan         Asia  POLYGON ((74.98 37.41, ...      3103.231105
85    Kyrgyzstan         Asia  POLYGON ((80.25 42.34, ...      2867.717142
24        Bhutan         Asia  POLYGON ((91.69 27.77, ...      2573.559846
119        Nepal         Asia  POLYGON ((81.11 30.18, ...      2408.907816
6     Antarctica   Antarctica  (POLYGON ((-59.57 -80.04...     2374.075028
..           ...          ...                          ...             ...

Hadi pratik yapalım!

Python ile Coğrafi Verilerle Çalışma