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Python

合并shapefiles并转换为GeoJSON

如何合并多个shapefiles并将它们转换为GeoJSON格式？

此代码使用geospatial_tools库读取多个shapefiles，将它们的几何图形转换为GeoJSON格式，并将其合并为一个单一的PySpark DataFrame。它还计算每个几何图形的中心点并将其转换为geohash。

• 提交日期: 2024-05-23
• 标签: geospatial, shapefile, geojson, geohash, pyspark, geopandas

在PySpark中使用缓冲区进行地理空间合并

我如何在PySpark中执行带缓冲区的地理空间合并？

此代码使用geospatial_tools库在两个数据集（线和点）之间执行地理空间合并，点周围有30,000米的缓冲区。然后返回一个包含point_id和line_id的DataFrame。

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from pyspark.sql import functions as F
from transforms.api import configure, transform_df, Input, Output
from geospatial_tools import geospatial
from geospatial_tools.functions import buffer, lat_long_to_geometry

@configure(profile=['GEOSPARK'])  # 配置使用GEOSPARK配置文件
@geospatial()  # 使用地理空间工具的装饰器
@transform_df(
    Output(),  # 输出数据框
    lines=Input(),  # 输入数据框：线
    points=Input()  # 输入数据框：点
)
def compute(lines, points):
    # 选择并重命名lines数据框中的列
    lines = lines.select(F.col('id').alias('line_id'), 'geometry')

    # 将纬度和经度转换为地理空间几何，并生成缓冲区
    points = points.withColumn(
        'geometry', lat_long_to_geometry('latitude', 'longitude', 'EPSG:4326')  # 转换为几何类型
        ).withColumn('geometry_buff', buffer('geometry', meters=30000)  # 创建缓冲区，半径为30,000米
        ).select('point_id', 'geometry_buff')

    # 执行空间连接，匹配缓冲区与线的几何
    df = points.spatial_join(
            lines,
            ('geometry_buff', 'geometry'),  # 匹配条件
            'left'  # 左连接
        ).select(points.point_id, lines.line_id)  # 选择连接后的列

    return df  # 返回结果数据框

• 提交日期: 2024-04-25
• 标签: geospatial, pyspark, geospatial_tools, buffer, spatial_join