Вивчайте Картографування екологічних даних | Реальні геопросторові проєкти

Свайпніть щоб показати меню

Геопросторові набори даних про довкілля відіграють ключову роль у розумінні та управлінні природним і міським середовищем. Такі набори даних часто містять інформацію про парки, річки, зелені зони, джерела забруднення та інші екологічні об'єкти, кожен з яких має атрибути, такі як координати розташування, тип, площа та індикатори якості. Аналіз таких даних дозволяє виявляти закономірності, відстежувати зміни та підтримувати прийняття рішень у міському плануванні, збереженні природи та громадському здоров'ї.

Однак робота з екологічними наборами даних може супроводжуватися такими викликами, як:

Неконсистентні назви атрибутів;
Різні системи координат;
Відсутні або застарілі записи.

Ретельне попереднє опрацювання та валідація є необхідними для створення надійних і змістовних карт, які точно відображають екологічну ситуацію.


              123456789101112131415161718192021
            
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

# Load parks (protected areas) and rivers datasets from valid GeoJSON URLs
parks_url = "https://raw.githubusercontent.com/datasets/geo-boundaries-world-110m/master/countries.geojson"  # Example: country boundaries as protected areas
rivers_url = "https://raw.githubusercontent.com/nvkelso/natural-earth-vector/master/geojson/ne_10m_rivers_lake_centerlines.geojson"

parks = gpd.read_file(parks_url)
rivers = gpd.read_file(rivers_url)

# Align both datasets to the same CRS (EPSG:4326)
parks = parks.to_crs("EPSG:4326")
rivers = rivers.to_crs("EPSG:4326")

# Plot rivers as blue lines and parks as green polygons
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
rivers.plot(ax=ax, color="blue", linewidth=1, label="Rivers")
parks.plot(ax=ax, color="green", edgecolor="black", alpha=0.5, label="Parks")
ax.set_title("Environmental Features: Parks and Rivers")
ax.legend()
plt.show()

Завантаження даних

Код завантажує набори даних про парки та річки з публічних GeoJSON-URL за допомогою geopandas.read_file.

Вирівнювання CRS

Обидва набори даних переводяться до однієї системи координат (EPSG:4326) для забезпечення коректного накладання.

Візуалізація

Код використовує matplotlib для відображення річок синіми лініями, а парків — зеленими полігонами на одній карті, додаючи назву та легенду для зрозумілості.

Яке з наведеного найкраще описує можливий висновок при накладанні парків і річок на одну карту?

Виберіть правильну відповідь

Просторова близькість парків до річок може вказувати на території з екологічною цінністю або ризиком затоплення.

Річки зустрічаються лише в міських районах.

Парки й річки завжди розташовані в одних і тих самих місцях.

Накладання просторових шарів парків і річок повністю усуває потребу в атрибутивних даних.

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 2

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Секція 3. Розділ 2