两个Shapefile的相交区域-Python

Question

我在python中有两个shapefile，我想找到它们重叠的所有空间的区域。

我可以使用来自geopandas的sjoin来获得它们连接的区域，但是对于有多个重叠的位置，我只想保留面积最大的区域。

municipality = gpd.read_file(muni_file)
soil_type = gpp.read_file(soil)
combined = gpd.sjoin(municipality,soil_type,how="left",op="intersects")

使用OGR，我可以得到如下的多边形面积

from osgeo import ogr

wkt = "POLYGON ((1162440.5712740074 672081.4332727483, 1162440.5712740074 647105.5431482664, 1195279.2416228633 647105.5431482664, 1195279.2416228633 672081.4332727483, 1162440.5712740074 672081.4332727483))"
poly = ogr.CreateGeometryFromWkt(wkt)

因此，我想知道是否有办法获取合并的shapefile并确定两个区域相交的区域，以便我只为每个市政当局保留最大的区域。

Answer 1

是的，我相信您可以通过Apply进行循环组合，并获得每个交叉点的大小。

从合并的reindex开始，因为我假设它们是sjoin（）的重复项

combined = combined.reset_index()

然后定义一个辅助函数（get_size_of_intersection），然后循环循环并应用get_size_of_intersection（）并创建一个新的系列，称为intersection_size

一些注意事项：

-将具有自治市的几何形状

-combined将有一个称为index_right的列/系列，它将是土壤类型的索引

-由于这些对象是我们正在处理的匀称对象，因此我们可以利用交集（）和area属性

def get_size_of_intersection(row, soil_type):
    return row['geometry'].intersection(soil_type['geometry'].iloc[int(row['index_right'])]).area

combined['intersection_size'] = combined.apply(lambda row : 
                                       get_size_of_intersection(row, soil_type), axis=1)

我们将创建另一个名为max_intersection_size的系列。 在这里，我假设市政当局具有某种“名称”系列，我们可以对其进行分组并应用max（）

combined['max_intersection_size'] = combined.groupby('name')['intersection_size'].transform(max)

然后使用布尔索引，我们得到所需的数据

（即，intersection_size等于max_intersection_size）

filter = combined['intersection_size'] == combined['max_intersection_size']
combined[filter]