用Python进行栅格数据的分区统计和批量提取_Python

有时候我们会有这样的想法，就是针对某个区域的栅格数据，要提取它的平均值或者其他统计指标，比如在一个省内提取多年的降雨数据，最后分区域地计算一些统计值，或者从多个栅格数据中提取某个区域的数值形成一个序列。为了方便，画一个示意图看看，比如就像提取这个区域中的某一个市的区域，然后形成一个序列数据，这就可以使用rasterstats库了，此外的分区统计也可以用这个库

这个实验使用的数据格式分别是栅格(*.tif)和矢量(.shp)，之后的分区统计操作和栅格数据的提取都是源于这两类数据。为了能使用上这个rasterstats库，选择了在google colab平台运行脚本，因为安装库实在是太方便了，在win上老是安装不上的，在google notebook立马就搞定了，而且可以把数据存储到谷歌云盘，直接在notebook中就是可以链接使用的

用Python进行栅格数据的分区统计和批量提取

那么现在就开始做测试，使用的数据就是左侧的栅格和矢量数据集
导入相关的模块

				?

									import geopandas as gpd

									import pandas as pd

									import numpy as np

									import matplotlib.pyplot as plt

									import rasterio

									import rasterstats

									from rasterio.plot import show

									# show()方法用来展示栅格图形

									from rasterio.plot import show_hist

									# 用来展示直方图

									import cartopy.crs as ccrs

									import cartopy.feature as cfeature

									from cartopy.mpl.ticker import longitudeformatter, latitudeformatter

使用geopandas和rasterio分别读取矢量和栅格数据

				?

									# 使用geopandas读取矢量数据

									districts = gpd.read_file('/content/drive/mydrive/datashpraster/data/districts/districts.shp')

									# 使用rasterio读取栅格数据，栅格数据和矢量数据的坐标投影需要一致

									raster = rasterio.open('/content/drive/mydrive/datashpraster/data/rainfall data rasters/2020-4-1.tif')

				?

									# 把矢量数据和栅格数据绘制到一个axis上，这个axis不是坐标轴，而是图形

									plt.rcparams['font.family'] = 'times new roman'

									plt.rcparams['font.size'] = 20

									fig, (ax1,ax2) = plt.subplots(1,2,figsize=(15,6))

									show(raster, ax=ax1,title='rainfall')

									# 读取进来的矢量数据可以直接调用gpd的plot()方法绘制

									districts.plot(ax=ax1, facecolor='none', edgecolor='red')

									show_hist(raster,ax=ax2,title='hist')

									plt.show()

先绘制一下结果看看

用Python进行栅格数据的分区统计和批量提取

读取栅格数据：

				?

									# 提取雨量栅格值到numpy数组

									# 遵循gdal规则从第一波段读取

									rainfall_data = raster.read(1)

									rainfall_data

用Python进行栅格数据的分区统计和批量提取

开始分区统计：

				?

									# 设置坐标变换信息

									affine = raster.transform

									# 准备开始进行空间分区计算

									# 第一个参数是矢量分区，第二个是栅格，第三个是坐标变换信息，第四个是统计均值

									avg_rallrain = rasterstats.zonal_stats(districts,rainfall_data,affine=affine,stats=['mean'],geojson_out=true)

									# avg_rallrain

									# 除了统计平均值之外，还有最大最小值那些

绘制一下，只是一个简单的图形而已

用Python进行栅格数据的分区统计和批量提取

当然第二部分更有意思，就是从多个分散的栅格数据中提取数据形成一个序列

，就是这些tif数据

用Python进行栅格数据的分区统计和批量提取

loop这些栅格数据集：

用Python进行栅格数据的分区统计和批量提取

获得提取到的结果，没错，就是这么一个序列数据，然后就是绘图了

用Python进行栅格数据的分区统计和批量提取

转换数据格式

				?

									# 将date列转为时间型

									data['date'] = pd.to_datetime(data['date'], infer_datetime_format=true)

									# print(data)

									data['date'] = data['date'].dt.date

									print(data)

用Python进行栅格数据的分区统计和批量提取

绘图结果就是简单的图形而已

				?

									# 准备绘制图形

									fig,(ax1,ax2)= plt.subplots(2,1,figsize=(18,6))

									plt.rcparams['font.size'] = 15

									data.plot(x='date', y='average_rf_porto', ax=ax1, kind='bar', title='avg_rail_porto')

									data.plot(x='date', y='average_rf_faro', ax=ax2, kind='bar', title='avg_rail_faro',color='red')

									#自动调整图形的分布

									plt.tight_layout()

									plt.show()

用Python进行栅格数据的分区统计和批量提取

结果就这样一个序列图，目的就是从栅格提取指定的研究区，然后提取栅格的值，再来绘图

虽然感觉不是那么花里胡哨的图，但这个应该还是比较实用的，特别是大批量提取栅格值的时候。由于在google colab里面操作的步骤比较多，中间可能有省略的地方，但重要的应该都在文中了，当然也可以迁移运用到其他地方，也可以查看一下这个第三方库的教程，比如read(1)是什么意思，官网的docs就写得有，实在是很方便的

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原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/_iw7XTEp7EfmsIIPerM7QQ

用Python进行栅格数据的分区统计和批量提取

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