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

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

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

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)`or`gdal.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

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)