一、空间数据简介
-
意义：空间数据分析是利用地理信息系统 (GIS) 和地理数据进行有关地理位置的问题的研究和解决的过程。它在许多领域都有广泛的应用，包括城市规划、环境科学、物流管理等。空间数据分析可以帮助我们理解地理数据的空间分布、趋势和关联，从而支持数据驱动的决策制定。空间数据分析可以帮助我们理解地理数据的空间分布、趋势和关联，从而支持数据驱动的决策制定
-
空间数据内容：空间数据是与地理空间或地理位置相关的数据，它描述了地球表面的特定地点或区域的属性和特征。空间数据通常包含以下内容：
l 地理坐标：地理数据的核心是地理坐标，它表示地球表面上的点的位置。地理坐标通常使用经度（longitude）和纬度（latitude）来描述，或者使用投影坐标系中的X和Y坐标。
l 几何对象：空间数据可以包括各种几何对象，如点、线、多边形、多点、多线等。这些几何对象表示地球表面上的地理特征，如城市、河流、国界、山脉等。
l 属性信息：与每个几何对象关联的属性信息描述了地理特征的性质。这些属性可以包括地名、人口数量、海拔高度、土地用途、温度等各种信息。
l 地理关系：地理数据通常描述了几何对象之间的地理关系。这些关系可以包括点是否位于多边形内、线是否相交、多边形之间的拓扑关系等。
l 地理空间索引：为了高效地查询和分析地理数据，通常需要使用地理空间索引，如R树或四叉树，以便快速定位和检索空间对象。
l 地图投影和坐标系：地球表面是一个三维球体，但地图通常以二维平面的形式呈现。因此，地理空间数据还包括地图投影和坐标系信息，以便正确表示地球上的地理特征。
l 时间信息：一些空间数据也包括时间维度，以描述地理特征随时间变化的情况，如气象数据、移动设备轨迹等。
- 空间数据处理工具和库：Python具有丰富的库和工具，用于处理、分析和可视化空间数据。一些主要的库包括GeoPandas、Shapely、Matplotlib等。 GeoPandas是一个特别强大的库，它将地理空间数据和Pandas数据框结合在一起，提供了处理地理数据的便捷方法。
二、空间数据基础操作
1. 基本几何要素
Shapely 库中，点（Point）、线（LineString）、多边形（Polygon）是空间数据的三种基本几何要素，分别用于表示不同类型的地理现象，核心用法总结如下：
（一）点（Point）：最基础的空间要素
核心定义：
由唯一坐标对（x, y）表示，是空间数据的最小单元，可表示具体位置（如城市、地标）。
关键属性：
x：点的水平坐标；y：点的垂直坐标。
基础用法：
from shapely.geometry import Point
# 创建点（坐标为(2, 3)）
point = Point(2, 3)
# 获取坐标
x = point.x # 2
y = point.y # 3
（二）线（LineString）：有序点连接的线状要素
核心定义：
由一系列有序点依次连接而成，可表示线状地理要素（如道路、河流、铁路）。
关键属性：
length：线的总长度（所有线段距离之和）。
基础用法：
from shapely.geometry import LineString
# 创建线（由点(0,0)→(1,1)→(2,0)连接而成）
line = LineString([(0, 0), (1, 1), (2, 0)])
# 获取长度
length = line.length # 计算结果≈3.414（√2 + √2）
（三）多边形（Polygon）：闭合的面状要素
核心定义：
由至少 3 个点组成的闭合图形（起点与终点需重合，或自动闭合），可表示面状地理要素（如国家、湖泊、区域）。
关键属性：
area：多边形的面积；centroid：多边形的中心点（几何中心）；exterior：多边形的外围边界（外部环）。
基础用法：
from shapely.geometry import Polygon
# 创建多边形（由点(0,0)→(1,0)→(1,1)→(0,1)闭合而成，即边长为1的正方形）
polygon = Polygon([(0, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1)]) # 自动闭合，无需重复起点
# 获取属性
area = polygon.area # 1.0（面积=1×1）
centroid = polygon.centroid # 中心点坐标(0.5, 0.5)
exterior = polygon.exterior # 外围边界（由原始点连接成的闭合线）
2. 空间数据的基本操作
（1）创建空间几何对象
一、 点（Point）对象创建
作用：表示单个空间位置（如城市坐标、地标点）。用法：调用Point类，传入坐标对（x, y） 即可。示例：
point = Point(2, 3) # 创建坐标为(2, 3)的点
#二、线（LineString）对象创建
作用：表示由多个点依次连接的线状要素（如道路、河流）。用法：调用LineString类，传入坐标点列表（点按顺序连接成线）。示例：
line = LineString([(0, 0), (1, 1), (2, 0)]) # 由(0,0)→(1,1)→(2,0)连接成的折线
三、 多边形（Polygon）对象创建
作用：表示闭合的面状要素（如国家边界、湖泊区域）。用法：调用Polygon类，传入闭合的坐标点列表（起点与终点需重合，或 Shapely 自动闭合）。示例：
polygon = Polygon([(0, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1), (0, 0)]) # 由5个点闭合形成的正方形
（2）编辑空间几何对象
Shapely 库中对地理几何对象（点、线、多边形等）的缩放、平移、旋转操作，核心是通过特定方法 / 函数改变对象的尺寸、位置或角度，返回新的几何对象（不修改原对象）。以下是三者的用法总结：
一、缩放（改变尺寸）
核心作用：
按比例放大或缩小几何对象的大小（x 轴、y 轴方向可单独设置比例）。
关键要素：
-
所需导入：直接使用几何对象（如
Polygon）的内置方法，无需额外导入工具函数from shapely.geometry import Polygon # 以多边形为例，点、线同理
- 函数 / 方法：
几何对象.scale(x_scale, y_scale)
-
参数：
x_scale：x 轴方向的缩放系数（>1 放大，0 < 值 < 1 缩小，负数值反转方向）；y_scale：y 轴方向的缩放系数（规则同上）。
-
示例：
polygon = Polygon([(0,0), (1,0), (1,1), (0,1)]) # 原正方形（边长1） scaled_polygon = polygon.scale(2, 2) # x、y轴均放大2倍→新正方形（边长2）
二、平移（改变位置）
核心作用：
沿 x 轴（水平）和 y 轴（垂直）移动几何对象，改变其空间位置。
关键要素：
-
所需导入：需从
shapely.affinity导入translate函数from shapely.geometry import Polygon from shapely.affinity import translate
- 函数：
translate(几何对象, xoff, yoff)
-
参数：
xoff：x 轴方向偏移量（正数右移，负数左移）；yoff：y 轴方向偏移量（正数上移，负数下移）。
-
示例：
polygon = Polygon([(0,0), (1,0), (1,1), (0,1)]) # 原正方形（原点附近） translated_polygon = translate(polygon, xoff=1, yoff=1) # 右移1、上移1→新位置
三、旋转（改变角度）
核心作用：
绕指定点（默认原点）旋转几何对象，改变其朝向。
关键要素：
-
所需导入：需从
shapely.affinity导入rotate函数from shapely.geometry import Polygon from shapely.affinity import rotate
- 函数：
rotate(几何对象, angle, origin='center')
-
参数：
angle：旋转角度（单位：弧度，正数为逆时针，负数为顺时针；若用角度需先转换为弧度，如45°→45×π/180）；origin：旋转中心（默认'center'为对象中心，也可指定点坐标如(0,0)）。
-
示例：
polygon = Polygon([(0,0), (1,0), (1,1), (0,1)]) # 原正方形 angle = 45 * (3.141592653589793 / 180) # 45度转换为弧度 rotated_polygon = rotate(polygon, angle) # 绕中心逆时针旋转45度
共性与注意事项：
- 所有操作均返回新的几何对象，原对象保持不变；
- 适用于点（
Point）、线（LineString）、多边形（Polygon）等所有 Shapely 几何类型；
3. 查询空间几何信息
一、获取坐标信息（了解几何对象的位置）
核心逻辑：
通过几何对象的coords属性获取坐标，返回一个可迭代的坐标序列，需转换为列表（list()）方便查看。
不同对象的操作：
- 点（Point） ：坐标为单个（x,y）对，通过
point.coords获取：
from shapely.geometry import Point
point = Point(2, 3)
coords = list(point.coords) # [(2.0, 3.0)]
- 线（LineString） ：坐标为有序点的列表，通过
line.coords
获取所有顶点坐标：
from shapely.geometry import LineString
line = LineString([(0, 0), (1, 1), (2, 0)])
coords = list(line.coords) # [(0.0, 0.0), (1.0, 1.0), (2.0, 0.0)]
- 多边形（Polygon） ：坐标为外围边界的闭合点列表，
通过
polygon.exterior.coords获取：
from shapely.geometry import Polygon
polygon = Polygon([(0, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1)])
coords = list(polygon.exterior.coords) # [(0.0, 0.0), (1.0, 0.0), (1.0, 1.0), (0.0, 1.0), (0.0, 0.0)]（自动闭合）
二、获取面积和周长（量化几何对象的属性）
核心逻辑：
- 面积：仅面状对象（如 Polygon）有
area属性，返回区域大小； - 周长 / 长度：线（LineString）的
length是总长度，多边形（Polygon）的length是外围边界的周长。
具体操作：
- 多边形（Polygon） ：
面积：
polygon.area周长：
polygon.length（即外围边界的总长度）
from shapely.geometry import Polygon
polygon = Polygon([(0, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1)]) # 边长为1的正方形
area = polygon.area # 1.0（面积=1×1）
perimeter = polygon.length # 4.0（周长=4×1）
- 线（LineString） ：
长度：
line.length（所有线段的距离之和）
line = LineString([(0, 0), (1, 1), (2, 0)])
length = line.length # 约3.414（√2 + √2）
- 点（Point） ：无面积和长度（面积 = 0，长度 = 0），一般无需获取。
总结
- 坐标获取：通过
coords属性（点 / 线）或exterior.coords（多边形），转换为列表即可查看具体坐标； - 面积：仅多边形等面状对象用
area属性； - 长度 / 周长：线用
length表示总长度，多边形用length表示周长。
4. 空间关系分析
一、相交关系（intersects）
作用：
判断两个几何对象是否在空间上存在任何交集（包括点接触、部分重叠、完全重合等，只要有共同部分即返回 True）。
方法：
对象A.intersects(对象B)→ 返回 True（相交）或 False（不相交）。
示例：
- 点与点：仅当坐标完全相同时相交（如
Point(1,1)与Point(1,1)相交）； - 点与线：点在线上时相交；
- 线与多边形：线穿过多边形内部或边界时相交。
from shapely.geometry import Point
point1 = Point(1, 1)
point2 = Point(2, 2)
print(point1.intersects(point2)) # False（两点坐标不同，无交集）
二、包含关系（contains）
作用：
判断一个几何对象（A）是否完全包含另一个几何对象（B）（B 的所有部分都在 A 内部，且 B 的边界不超出 A 的边界）。
方法：
对象A.contains(对象B)→ 返回 True（A 包含 B）或 False（A 不包含 B）。
示例：
- 多边形包含点：点的坐标在多边形内部或边界上；
- 大多边形包含小多边形：小多边形完全在大多边形内部。
from shapely.geometry import Polygon, Point
polygon = Polygon([(0,0), (2,0), (2,2), (0,2)]) # 边长为2的正方形
point = Point(1, 1) # 点在正方形内部
print(polygon.contains(point)) # True（多边形包含点）
三、重叠关系（overlaps）
作用：
判断两个几何对象是否部分重叠（有共同区域，但都不完全包含对方，且重叠部分不是单点或单条线）。
方法：
对象A.overlaps(对象B)→ 返回 True（部分重叠）或 False（不重叠 / 完全包含）。
示例：
- 两个多边形交叉（如
Polygon([(0,0),(2,0),(2,2),(0,2)])与Polygon([(1,1),(3,1),(3,3),(1,3)])部分重叠）； - 线与线交叉（非完全重合，且交叉点不是端点）。
from shapely.geometry import Polygon
polygon1 = Polygon([(0,0),(2,0),(2,2),(0,2)])
polygon2 = Polygon([(1,1),(3,1),(3,3),(1,3)])
print(polygon1.overlaps(polygon2)) # True（两多边形部分重叠）
四、补充：相邻关系（touches）
（注：用户示例中 “相邻关系” 误用了overlaps，实际相邻需用touches）
作用：
判断两个几何对象是否仅边界接触（有共同的边界点或线，但内部无重叠）。
方法：
对象A.touches(对象B)→ 返回 True（相邻）或 False（不相邻）。
示例：
- 两个多边形共享一条边界线（但不交叉）；
- 线的端点与多边形的边界点重合。
from shapely.geometry import Polygon
polygon1 = Polygon([(0,0),(2,0),(2,2),(0,2)])
polygon2 = Polygon([(2,0),(4,0),(4,2),(2,2)]) # 与polygon1共享右边线
print(polygon1.touches(polygon2)) # True（仅边界接触，无内部重叠）
核心总结
| 空间关系 | 方法 | 核心判断逻辑 | 典型场景 |
|---|---|---|---|
| 相交 | intersects | 存在任何交集（点、线、面重叠均可） | 判断道路是否穿过河流 |
| 包含 | contains | A 完全包含 B（B 所有部分在 A 内） | 判断点是否在城市范围内 |
| 重叠 | overlaps | 部分重叠，且互不完全包含 | 判断两个区域是否交叉覆盖 |
| 相邻 | touches | 仅边界接触，内部无重叠 | 判断两个国家是否接壤 |
5. GeoDataFrame中的操作
GeoDataFrame 是 Geopandas 库中融合 “表格数据” 与 “空间几何对象” 的核心结构，既能像 Pandas DataFrame 一样处理属性信息，又能直接对几何对象进行空间分析，用法总结如下：
一、核心特点
- 本质：在 Pandas DataFrame 基础上增加了 geometry列，专门存储点、线、多边形等空间几何对象（来自 Shapely 库）；
- 优势：同时管理 “属性数据”（如 id、名称等）和 “空间几何”，支持表格操作 + 空间分析结合。
二、基础用法
1. 创建 GeoDataFrame
需指定 **geometry列 **（存储空间对象）和其他属性列（如 id、类型等），通过字典传入数据：
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point, LineString, Polygon
# 1. 准备数据：几何对象列表 + 属性列表
geometries = [
Point(2, 3), # 点
LineString([(0, 0), (1, 1), (2, 0)]), # 线
Polygon([(0, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1)]) # 多边形
]
ids = [1, 2, 3] # 属性数据
# 2. 创建GeoDataFrame：键为列名，'geometry'列必须存在
gdf = gpd.GeoDataFrame({'geometry': geometries, 'id': ids})
2. 访问属性与几何对象
- 访问属性列：同 Pandas DataFrame，通过列名直接获取（如
gdf['id']）； - 访问几何列：通过
gdf['geometry']获取所有空间对象，支持按行索引（如gdf['geometry'][0]获取第一个点）。
# 访问属性列
print(gdf['id']) # 输出：0 1\n1 2\n2 3（id列数据）
# 访问几何对象
first_geom = gdf['geometry'][0] # 获取第一个几何对象（Point(2,3)）
| 索引 | id | type | geometry（空间对象） |
|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 点 | Point (2, 3)（坐标 (2,3) 的单个点） |
| 1 | 2 | 线 | LineString ([(0,0), (1,1), (2,0)])（三点连接的折线） |
| 2 | 3 | 面 | Polygon ([(0,0), (1,0), (1,1), (0,1)])（边长 1 的正方形） |
3. 空间操作（以缓冲区分析为例）
GeoDataFrame 的geometry列支持直接调用 Shapely 的空间方法（如缓冲区、面积计算、空间关系判断等），对所有几何对象批量操作：
python
运行
# 对所有几何对象做缓冲区分析（向外扩展0.2单位）
buffered_geoms = gdf['geometry'].buffer(0.2)
# 结果：点→半径0.2的圆，线→宽度0.4的缓冲区带，多边形→向外扩展0.2的新多边形
三、核心价值
- 统一管理 “属性数据” 和 “空间几何”，避免表格与空间对象分离的麻烦；
- 支持批量空间操作（如批量计算面积、批量判断包含关系），简化多对象分析流程；
- 是 GIS 数据处理（如读取 shapefile、地图可视化）的基础结构，兼容 Geopandas 的其他功能（如投影转换、空间索引）。
6. 其他操作
一、空间裁剪（intersection）：取两个对象的交集
核心作用：
获取两个几何对象重叠的部分，相当于 “用一个对象当模板，裁剪出另一个对象在模板内的部分”。
关键用法：
方法：
对象A.intersection(对象B)→ 返回 A 和 B 的交集几何对象（无交集则返回空对象）；
-
适用对象：点、线、多边形任意组合（如多边形裁剪多边形、线裁剪多边形等）；
-
示例（多边形裁剪）：
from shapely.geometry import Polygon polygon1 = Polygon([(0,0), (2,0), (2,2), (0,2)]) # 左下正方形 polygon2 = Polygon([(1,1), (3,1), (3,3), (1,3)]) # 右上正方形 clipped = polygon1.intersection(polygon2) # 交集是边长为1的小正方形（(1,1)→(2,1)→(2,2)→(1,2)）
二、几何融合（union）：合并多个对象为一个
核心作用：
将两个或多个几何对象合并成一个整体几何体，无论是否相邻（相邻则融合为连续图形，不相邻则为多部分图形）。
关键用法：
- 方法：
对象A.union(对象B)→ 返回合并后的新几何对象；
-
适用对象：点、线、多边形（常用多边形合并）；
-
示例（多边形融合）：
from shapely.geometry import Polygon polygon1 = Polygon([(0,0), (1,0), (1,1), (0,1)]) # 左正方形 polygon2 = Polygon([(1,0), (2,0), (2,1), (1,1)]) # 右正方形（与左正方形相邻） merged = polygon1.union(polygon2) # 融合为一个长2、宽1的长方形
三、计算距离（distance）：算两个对象的最短距离
核心作用：
计算两个几何对象之间的最短直线距离，数值为非负数（无单位，取决于坐标单位）。
关键用法：
- 方法：
对象A.distance(对象B)→ 返回最短距离数值；
-
适用对象：所有几何组合（点 - 点、点 - 线、点 - 多边形、线 - 多边形等）；
-
距离规则：
- 点与点：两点间直线距离；
- 点与线：点到直线的垂直距离；
- 点与多边形：点到多边形边界 / 内部的最短距离（点在内部则距离为 0）；
-
示例：
from shapely.geometry import Point, LineString, Polygon point = Point(1, 1) line = LineString([(0,0), (2,2), (2,0)]) polygon = Polygon([(0,0), (1,0), (1,1), (0,1)]) point_to_line = point.distance(line) # 点到线的最短距离≈0.0（点在线上） point_to_poly = point.distance(polygon) # 点在多边形内，距离=0.0
核心总结
| 操作 | 方法 | 核心逻辑 | 典型场景 |
|---|---|---|---|
| 空间裁剪 | intersection | 取两个对象的重叠部分 | 提取某区域内的道路 / 地块 |
| 几何融合 | union | 合并多个对象为一个整体 | 合并相邻的行政区域 |
| 计算距离 | distance | 算两个对象的最短直线距离 | 测量点到道路、两个区域的间距 |
所有操作均为 “非破坏性”，原对象保持不变，返回新对象；支持任意几何类型组合，是空间分析中最常用的基础运算
