Geopandas

البيانات الجغرافية المكانية

في GeoPandas، يتم تخزين البيانات الجغرافية في هياكل تُسمى GeoDataFrames، وهي امتداد لمفهوم DataFrame من مكتبة Pandas ولكن مع دعم مباشر للأعمدة التي تحتوي على هندسة جغرافية (Geometry).

أنواع البيانات الجغرافية التي تدعمها GeoPandas:

1. Point: يُستخدم لتمثيل المواقع الفردية (مثل إحداثيات مدينة).
2. LineString: يُستخدم لتمثيل الخطوط (مثل الطرق).
3. Polygon: يُستخدم لتمثيل المناطق المغلقة (مثل البحيرات أو الحدود).
4. MultiPoint، MultiLineString، MultiPolygon: لتمثيل مجموعات من الكائنات الجغرافية.

قراءة البيانات الجغرافية:

GeoPandas تستطيع قراءة بيانات من ملفات مختلفة مثل:

• Shapefile (الامتداد .shp).
• GeoJSON (الامتداد .geojson).
• CSV مع أعمدة تحتوي على إحداثيات.
• قواعد البيانات الجغرافية مثل PostGIS.

مثال:

python
Copier le code
# Read a GeoJSON file
geojson_data = gpd.read_file("data.geojson")

# Display the first few rows
print(geojson_data.head())

العمليات الجغرافية الأساسية:

1. Spatial Join (الدمج المكاني):

لدمج البيانات بناءً على التقاطع الجغرافي:

python
Copier le code
joined_data = gpd.sjoin(data1, data2, how="inner", predicate="intersects")

2. Buffer (إنشاء مناطق محيطة):

يمكنك إنشاء منطقة محيطة (Buffer) حول كل عنصر:

python
Copier le code
data['buffer'] = data.geometry.buffer(0.1)  # Create a buffer of 0.1 units

3. Intersection (التقاطع):

لإيجاد المنطقة المشتركة بين هندستين:

python
Copier le code
intersection = data1.geometry.intersection(data2.geometry)

4. Union (الاتحاد):

لدمج جميع الأشكال في شكل واحد:

python
Copier le code
union = data.unary_union

5. Dissolve (التجميع):

لدمج المضلعات حسب قيمة معينة في عمود:

python
Copier le code
dissolved = data.dissolve(by='category')

نظام الإحداثيات (Coordinate Reference System - CRS):

GeoPandas يسمح بالعمل مع أنظمة إحداثية مختلفة وتحويل البيانات بينها.

عرض النظام الحالي:

python
Copier le code
print(data.crs)

تحويل النظام:

python
Copier le code
data = data.to_crs("EPSG:3857")  # Web Mercator projection

التكامل مع مكتبات أخرى:

1. Matplotlib لرسم الخرائط:

python
Copier le code
import matplotlib.pyplot as plt

data.plot(column='population', cmap='OrRd', legend=True)
plt.title("Population Distribution")
plt.show()

2. Folium للخرائط التفاعلية:

python
Copier le code
import folium

# Create a map
m = folium.Map(location=[40.7128, -74.0060], zoom_start=10)

# Add GeoJSON data
folium.GeoJson(data).add_to(m)

# Save or display the map
m.save("map.html")

3 التحقق من صحة البيانات الجغرافية:

في كثير من الأحيان، تكون البيانات الجغرافية غير نظيفة، وتحتاج إلى التحقق منها وتصحيحها:

python
Copier le code
# Check for invalid geometries
invalid_geometries = data[~data.is_valid]

# Fix geometries
data['geometry'] = data['geometry'].buffer(0)