利用geopandasoverlay()函数进行地理要素叠加分析的实际应用示例

geopandas是一个基于pandas的地理数据处理库，它提供了丰富的地理数据分析和操作功能。其中的geopandas.overlay()函数可以用来进行地理要素的叠加分析，即将两个地理要素集合按照指定的操作方式进行叠加，并返回结果。

下面以一个实际应用示例来说明geopandas.overlay()函数的使用。

假设我们有两个Shapefile格式的地理要素数据集：一个是表示城市边界的Polygon图层，另一个是表示公园位置的Point图层。我们需要找出每个城市内的所有公园，并计算每个城市的公园个数。

首先，我们可以使用geopandas库将这两个Shapefile读入为geopandas.GeoDataFrame对象：

import geopandas as gpd

# 读入城市边界Shapefile
cities = gpd.read_file("cities.shp")

# 读入公园位置Shapefile
parks = gpd.read_file("parks.shp")

接下来，我们可以使用geopandas.overlay()函数进行叠加分析。在这个例子中，我们将使用"intersection"操作方式，即找出两个图层之间的相交部分。公园坐标点会被裁剪成城市边界的形状，只保留在城市范围内的公园。

# 进行叠加分析
result = gpd.overlay(cities, parks, how="intersection")

在结果GeoDataFrame中，每个城市都会有对应的公园坐标点。我们可以通过groupby()函数和size()方法来统计每个城市内的公园个数，并将结果保存到一个新的列中。

# 统计每个城市内的公园个数
park_counts = result.groupby("city_name").size().reset_index(name="park_count")

# 将公园个数列与城市边界数据合并
cities_with_parks = cities.merge(park_counts, on="city_name")

最后，我们可以将结果保存为新的Shapefile文件，以供进一步分析或可视化。

# 将结果保存为新的Shapefile文件
cities_with_parks.to_file("cities_with_parks.shp")

以上就是利用geopandas.overlay()函数进行地理要素叠加分析的实际应用示例。通过这个例子，我们可以看到geopandas.overlay()函数的强大功能，它可以帮助我们快速进行地理数据的处理和分析，为地理信息系统提供重要支持。