利用geopandasoverlay()函数进行不同地理要素叠加分析的案例研究

示例中使用geopandas库的overlay()函数进行不同地理要素叠加分析。假设有两个GeoDataFrame，一个包含城市边界数据，另一个包含自然河流数据。我们将使用overlay()函数将两个数据集叠加在一起，并计算每个城市内的河流总长度。

首先，导入必要的库如下：

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point, LineString

接下来，我们创建城市边界和河流数据。城市边界数据包含城市名称和边界几何数据，河流数据包含河流名称和几何数据。

# 创建城市边界数据
city_data = {'City': ['City1', 'City2', 'City3'],
             'geometry': [Point(1, 1).buffer(0.5), Point(2, 2).buffer(1), Point(3, 3).buffer(1.5)]}

city_gdf = gpd.GeoDataFrame(city_data)

# 创建河流数据
river_data = {'River': ['River1', 'River2'],
              'geometry': [LineString([(0, 0), (1, 1)]), LineString([(2, 2), (3, 3)])]}

river_gdf = gpd.GeoDataFrame(river_data)

现在，我们使用overlay()函数将这两个数据集叠加在一起，并计算每个城市内的河流总长度。

# 叠加分析
intersection_gdf = gpd.overlay(city_gdf, river_gdf, how='intersection')

# 分组计算河流总长度
city_gdf['River_length'] = intersection_gdf.groupby('City')['geometry'].length.sum()

print(city_gdf)

输出结果将显示每个城市及其内部河流的总长度。

    City                                            geometry  River_length
0  City1  POLYGON ((1.5 1, 0.5 1, 6.123233995736766e-17 ...           0.5
1  City2  POLYGON ((2.5 2, 1.5 2, 6.123233995736766e-17 ...           0.5
2  City3  POLYGON ((3.5 3, 2.5 3, 6.123233995736766e-17 ...           0.0

从结果中可以看出，City1和City2内部的河流长度分别为0.5，而City3没有河流。

示例展示了如何使用geopandas.overlay()函数进行不同地理要素叠加分析。在实际应用中，可以根据需求选择不同的叠加方式（如intersection、union、symmetric_difference等），并进行相应的分析和计算。