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基于 Python 的地理空间绘图指南

自学气象人

发布于 2023-06-20 09:17:53

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代码可运行

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大部分情况下，地理绘图可使用 Arcgis 等工具实现。但正版的 Arcgis 并非所有人可以承受。本文基于 Python 的 cartopy 和 matplotlib 等库，为地理空间绘图的代码实现提供参考。

所有所需库如下：

gma、cartopy、matplotlib、numpy

更多内容可转到：地理与气象分析库----使用指南（点击阅读原文）。

Part1绘图目标

基于 Python 的地理空间绘图目标实现以下效果（包含比例尺、指北针、经纬网、图例等）：

Part2 绘图思路

制图流程图

Part3数据处理

本例以 ESA 2020 陆表覆盖河南省地物分类数据为例，通过gma.rasp.AddColorTable 更新色彩映射表，形成三个与原始文件不同的副本栅格（仅配色不同）。并对四个栅格进行绘制。这四个文件分别为：

"地表覆盖_河南_ESA_2020.tif" ----原始数据"地表覆盖_河南_ESA_2020 - 副本.tif" "地表覆盖_河南_ESA_2020 - 副本 (2).tif" "地表覆盖_河南_ESA_2020 - 副本 (3).tif"

底图以我国省、地级市边界以及1-5级河流和湖泊为主。

import gma
# 1.根据定义更新——第一个副本
## 待更新的色彩映射表
ColorTable = {10:(0,112,255,255),
              20:(255,211,127,255),
              30:(76,230,0,255),
              40:(123,104,238,255),
              50:(230,230,0,255),
              60:(205,245,122,255),
              70:(156,200,121,255),
              80:(245,162,122,255),
              90:(190,210,255,255),
              95:(109,150,178,255),
              100:(223,198,142,255)}
## 将定义的色彩映射表更新到 副本
gma.rasp.AddColorTable("地表覆盖_河南_ESA_2020 - 副本.tif",
                       ColorTable = ColorTable)
# 2.根据模板栅格更新——第二个副本
## 将 副本 的色彩映射表更新到 副本（2）
gma.rasp.AddColorTable("地表覆盖_河南_ESA_2020 - 副本 (2).tif",
                       "地表覆盖_河南_ESA_2020 - 副本.tif")
# 3.根据模板栅格和定义更新——第三个副本                       
## 将 副本 以及定义的色彩映射表更新到 副本 (3)
gma.rasp.AddColorTable("地表覆盖_河南_ESA_2020 - 副本 (3).tif",
                       "地表覆盖_河南_ESA_2020 - 副本.tif",
                       ColorTable = {10:(100,100,100,255), 40:(200,200,200,255)})

Part4绘制栅格

import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as cor
import numpy as np
import gma.extend.mapplottools as mpt
PAR = {'font.sans-serif': 'Times New Roman',
       'axes.unicode_minus': False,
      }
plt.rcParams.update(PAR)

1 读取色彩映射表信息（若不包含，可自行定义色带）

InFiles = ["地表覆盖_河南_ESA_2020.tif", "地表覆盖_河南_ESA_2020 - 副本.tif", 
           "地表覆盖_河南_ESA_2020 - 副本 (2).tif", "地表覆盖_河南_ESA_2020 - 副本 (3).tif"]
#### 读取四组数据色彩信息
CMap = []
Colors = []
for InFile in InFiles:
    DataSet = gma.Open(InFile)
    Color = DataSet.GetGDALDataset().GetRasterBand(1).GetColorTable()
    ColorTable = [Color.GetColorEntry(i) for i in range(Color.GetCount())]
    # 转换 色彩映射表 为 Matplotlib 可识别的格式
    CMapV = tuple(tuple(np.array(CT) / 255) for CT in ColorTable)
    # 生成色带
    CMap.append(cor.ListedColormap(CMapV))
    Colors.append([CMapV[i] for i in range(10, 110, 10)] + [CMapV[95]])
#### 为四组数据分配名称
Method = ['原始配色', '根据定义更新', '根据模板栅格更新', '根据模板栅格和定义更新']
#### 为颜色值定义含义
ColorName = ['林地', '灌木', '草地', '耕地', '建筑', '裸地/稀疏植被区', '雪和冰', '开阔水域', 
             '草本湿地', '红树林', '苔藓和地衣']

2 定义数据分块——用于数据分块绘制（节约内存）

当数据过大时，直接绘制可能失败。若想精确绘制，可采用此方法（若涉及到投影，大数据耗时较久）。否则，可以缩放数据，减小分辨率（类似栅格金字塔构建规则）进行绘制。

BlockSize = 8000
Columns = DataSet.Columns
Rows = DataSet.Rows
Blocks = [(r, c) for r in range(0, Rows, BlockSize) for c in range(0, Columns, BlockSize)]

3 配置制图范围

GEOT = DataSet.GeoTransform
Columns = DataSet.Columns
Rows = DataSet.Rows
# 数据边界
ExtentData = [GEOT[0], GEOT[0] + GEOT[1] * Columns, GEOT[3] + GEOT[-1] * Rows, GEOT[3]]
# 绘图边界（以数据边界为基础确定）
EL, ER, EB, ET = 0.2, 0.1, 0.15, 0.05  # 左右、下上边界的扩展比例
ExtentPLT = [ExtentData[0] - (ExtentData[1] - ExtentData[0]) * EL, 
             ExtentData[1] + (ExtentData[1] - ExtentData[0]) * ER, 
             ExtentData[2] - (ExtentData[3] - ExtentData[2]) * EB, 
             ExtentData[3] + (ExtentData[3] - ExtentData[2]) * ET]

4绘制数据

WKTCRS = DataSet.Projection
DataCRS = mpt.GetCRS(WKTCRS)
fig = plt.figure(figsize = (10, 10), dpi = 600)

# 定义一个标准中国区 ALBERS 投影
Alberts_China = ccrs.AlbersEqualArea(central_longitude = 105, standard_parallels = (25.0, 47.0))  

for i in range(4):
    ax = plt.subplot(2, 2, i + 1, projection = Alberts_China) 

    # 0.控制数据显示范围
    ax.set_extent(ExtentPLT, crs = DataCRS)

    # 1.绘制底图图层（应用自有高精度数据做底图）
    ## 1.1 添加行政边界
    mpt.AddGeometries(ax, r"Region\VTD_PG_PLCity_China.shp", EdgeColor = 'LightGrey', LineWidth = 0.1)
    mpt.AddGeometries(ax, r"Region\VTD_PG_Province_China.shp", EdgeColor = 'Gray', LineWidth = 0.2)
    ## 1.2 添加河流湖泊
    mpt.AddGeometries(ax, r"river\1级河流.shp", EdgeColor = 'RoyalBlue', LineWidth = 0.4)
    mpt.AddGeometries(ax, r"river\2级河流.shp", EdgeColor = 'DodgerBlue', LineWidth = 0.3)
    mpt.AddGeometries(ax, r"river\3级河流.shp", EdgeColor = 'DeepSkyBlue', LineWidth = 0.2)
    mpt.AddGeometries(ax, r"river\4级河流.shp", EdgeColor = 'SkyBlue', LineWidth = 0.15)
    mpt.AddGeometries(ax, r"river\5级河流.shp", EdgeColor = 'LightSkyBlue', LineWidth = 0.05)
    mpt.AddGeometries(ax, r"river\主要湖泊.shp", EdgeColor = 'none', LineWidth = 0, FaceColor = '#BEE8FF')

    # 2.绘制数据图层
    ## 分块绘制（节约内存）
    for Block in Blocks:
        # 数据都一样，读取一个文件的数据即可
        DrawData = DataSet.ToArray(*Block, BlockSize, BlockSize)
        ExtentBlock = [GEOT[0] + Block[1] * GEOT[1],  GEOT[0] + (DrawData.shape[1] + Block[1]) * GEOT[1], 
                       GEOT[3] - (DrawData.shape[0] + Block[0]) * GEOT[1], GEOT[3] - Block[0] * GEOT[1]]
        im = ax.imshow(DrawData, transform = DataCRS, cmap = CMap[i], extent = ExtentBlock, zorder = 2,
                       interpolation = 'none', vmin = 0, vmax = 255)

    # 3.为绘制区域增加经纬网
    gl = ax.gridlines(draw_labels = True, dms = False, x_inline = False, y_inline = False, 
                      linestyle = (0, (10, 10)), 
                      linewidth = 0.2,
                      color = 'Gray',
                      rotate_labels = False,
                      xlabel_style = {'fontsize': 8},
                      ylabel_style = {'fontsize': 8})
    ## 3.1忽略相邻轴的经纬网标签
    if i % 2 == 0:
        gl.right_labels = False
    else:
        gl.left_labels = False
    if i < 2:
        gl.bottom_labels = False
    else:
        gl.top_labels = False        
           
    ax.set_title(Method[i], fontsize = 10, y = 0.92, fontdict = {'family':'SimSun'})
    
    # n.其他优化设置
    ## n.1 添加指北针
    mpt.AddCompass(ax, LOC = (0.2, 0.85), SCA = 0.04, FontSize = 10)
    ## n.2 添加比例尺
    mpt.AddScaleBar(ax, LOC = (0.8, 0.08), SCA = 0.1, FontSize = 6, PROJType = 'PROJCS', UnitPad = 0.25, BarWidth = 0.6)
    ## n.3 添加图例并修饰
    mpt.AddLegend(ax, Colors[i], LegendName = '分类', LengedInterval = 0.4, LabelList = ColorName, 
                  LegendSize = 8, TextInterval = 0.1, LOC = (0.05, 0.32), SCA = 0.03, AspectRatio = 1.5, 
                  Columns = 2, ColumnWide = 0.15, RowInterval = 0.015, FontSize = 6, EdgeColor = 'k', EdgeWidth = 0.1)    
plt.subplots_adjust(wspace = 0.05, hspace = -0.05)
plt.show()