GISデータ(ラスター・ベクター)をPythonで処理する

GIS for python

GISデータ(ラスタ・ベクタ等)をPython上で扱う上で便利なライブラリの紹介。
その他、再投影方法と、matplotlibを用いた描写方法まで

ライブラリ群

	osgeo.gdal	geopandas	rasterio
扱えるデータ形式	ラスターデータ	ベクターデータ	ラスターデータ
描写機能	なし？	あり	あり

1. osgeo.gdal

• gisデータを扱うための基本ライブラリ
• 基本データタイプはosgeo.gdal.Dataset

gdal.Dataset

• データ本体、左上ピクセルの座標情報(geotrans)、投影情報などで構成
• 左上のピクセルの座標は(lat, $\varDelta$lat, 0, lon, 0, $\varDelta$lon)の順(set型)

# tifファイルから各種データを読込む
from osgeo import gdal
src_ds = gdal.Open('input.tif')
src_arr = src_ds.GetRasterBand(1).ReadAsArray()  # データ本体をnumpy.ndarray型に変換
src_geotrans = src_ds.GetGeoTransform()  # 左上ピクセルの座標情報をtupple型に変換
src_proj = src_ds.GetProjection()  # 投影情報をstr型に変換

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2. geopandas

• ベクターデータを読みこみPandasとほぼ同じ表形式で扱うことができるPythonライブラリ
• 基本データタイプはgeopandas.geodataframe.GeoDataFrame
• 公式ドキュメント[https://geopandas.org/en/stable/]

geopandas.geodataframe.GeoDataFrame

• pandasと同様の表形式で、属性情報とgeometryを保存

import geopandas as gpd
gdf = gpd.read_file('input.shp')  # shpファイル以外にもgeojsonなども読込可

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3. rasterio

• ラスターデータを扱うためのライブラリ
• gdalよりもより簡単にデータの取得が可能
• geotransはrasterio.Affine型で、($\varDelta$lon, 0, lon, 0, $-\varDelta$lat, lat)

import rasterio
with rasterio.open('input.tif') as src
    src_arr = src.read(1)
    src_geotrans = src.transform

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再投影

gdal.Warpを使用する

• gdal.Warp( out_path, input, srcSRS, dstSRS, outputBounds=(xmin, ymin, xmax, ymax), resampleAlg='average', srcNodata, dstNodata)
  • 返り値を受け取ると、再投影後のgdal.Datasetとなる

引数	type	概要
out_path	str(path)	出力先ファイルのパス
input	str(path)orgdal.Dataset	入力データのパス、もしくはgdal.Dataset型変数
srcSRS	str(EPSG: or Wkt code)	入力データの座標系情報(省略可能)
dstSRS	str(EPSG: or Wkt code)	出力データの座標系情報
outputBounds	array like(xmin, ymin, xmax, ymax)	出力後の切り出し位置(省略可能)
resampleAlg	str	リサンプリング方法
srcNodata	int or float	入力データのNodata値
dstNodata	int or float	出力データのNodata値

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描写

ベクターデータ

geopandasを使用する

• gdf.plot(ax)
  • 指定したaxisにgdf内のベクターデータを表示

import geopandas as gpd
from matplotlib import pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
gdf = gpd.read_file('input.shp')  # shpファイルの読込
gdf.plot(ax=ax, color='none')  # color='none'でポリゴン内の塗りつぶしなしに指定可能

ラスターデータ

rasterioを使用する

• rasterio.plot.show(arr, transform)
  • numpy.ndarrayにgeotransをつけて表示する

引数	type	概要
arr	numpy.ndarray	表示したいArray likeなデータ
transform	rasterio.Affine	左上のピクセルの座標($\varDelta$lon, 0, lon, 0, $-\varDelta$lat, lat)

import rasterio
from rasterio import plot as rplt

with rasterio.open('input.tif') as f:
    raster_trans = f.transform  # geotransを読込み、rasterio.Affine型に変換
    raster_arr = f.read(1)  # バンドの中身を読込み、numpy.ndarray型に変換

fig, ax = plt.subplots()
rplt.show(raster_arr, transform=raster_trans)