如何在 pytn(笔记本)中使用高分辨率的卫星背景图像在地图上绘制(lat, lon, value)
数据?
我在整个互联网上爬行,但找不到任何有用的东西。Folium不提供卫星图块。SimpleKML和googleearthplot似乎只对巨大的低分辨率地球数据有用。EarthPy可以接受图像图块,但它们与 NASA 网站的链接仅提供低分辨率图像 & gt;。任何 0.1 deg.Cartopy
挫折是特别大,因为这个工作是超级容易与R
,使用RGoogleMaps包,例如:
plotmap(lat, lon, col=palette(value), data=mydataframe, zoom = 17, maptype="satellite")
另一种选择是使用gmplot
。它基本上是一个围绕 Google Maps javascript API 的 pytn 包装器,它允许您生成.html
文件,这些文件在后台渲染地图。
在这里,我用它来绘制一个随机漫步对卫星图像背景(此地图类型不支持默认情况下,但它是 pretty 的简单,使其工作):
from gmplot import GoogleMapPlotter
from random import random
# We subcl this just to change the map type
cl CustomGoogleMapPlotter(GoogleMapPlotter):
def __init__(self, center_lat, center_lng, zoom, apikey='',
map_type='satellite'):
super().__init__(center_lat, center_lng, zoom, apikey)
self.map_type = map_type
ert(self.map_type in ['roadmap', 'satellite', 'hybrid', 'terrain'])
def write_map(self, f):
f.write('\t\tvar centerlatlng = new google.maps.LatLng(%f, %f);\n' %
(self.center[0], self.center[1]))
f.write('\t\tvar myOptions = {\n')
f.write('\t\t\tzoom: %d,\n' % (self.zoom))
f.write('\t\t\tcenter: centerlatlng,\n')
# This is the only line we change
f.write('\t\t\tmapTypeId: \'{}\'\n'.format(self.map_type))
f.write('\t\t};\n')
f.write(
'\t\tvar map = new google.maps.Map(doent.getElementById("map_canvas"), myOptions);\n')
f.write('\n')
initial_zoom = 16
num_pts = 40
lats = [37.428]
lons = [-122.145]
for pt in range(num_pts):
lats.append(lats[-1] + (random() - 0.5)/100)
lons.append(lons[-1] + random()/100)
gmap = CustomGoogleMapPlotter(lats[0], lons[0], initial_zoom,
map_type='satellite')
gmap.plot(lats, lons, 'cornflowerblue', edge_width=10)
gmap.draw("mymap.html")
您可以在浏览器中打开生成的.html
文件,并像使用 Google Maps 一样进行交互。不幸的是,这意味着您将无法获得一个漂亮的matplotlib
图形窗口或其他任何内容,因此为了生成图像文件,您需要自己截取屏幕截图或破解一些内容来为您呈现 HTML。
要记住的另一件事是,你可能需要一个Google Maps API key,否则你最终会像我一样得到一个丑陋的深色水印地图:
另外,由于您想将值描述为颜色,因此您需要手动将其转换为颜色字符串,并使用gmap.ter()
方法。如果您对这种方法感兴趣,请告诉我,以便我可以尝试提出一些代码来做到这一点。
使现代化
这是一个支持将值编码为卫星图像上散点图中的颜色的版本。为了达到效果,我使用matplotlib
的颜。如果需要,您可以更改颜,请参阅选项列表here。我还包含了一些代码来从文件apikey.txt
中读取 API 密钥,这允许每个研究人员使用自己的个人密钥,而无需更改代码 (
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import Normalize
from matplotlib.cm import ScalarMappable
from gmplot import GoogleMapPlotter
from random import random
cl CustomGoogleMapPlotter(GoogleMapPlotter):
def __init__(self, center_lat, center_lng, zoom, apikey='',
map_type='satellite'):
if apikey == '':
try:
with open('apikey.txt', 'r') as apifile:
apikey = apifile.readline()
except FileNotFoundError:
p
super().__init__(center_lat, center_lng, zoom, apikey)
self.map_type = map_type
ert(self.map_type in ['roadmap', 'satellite', 'hybrid', 'terrain'])
def write_map(self, f):
f.write('\t\tvar centerlatlng = new google.maps.LatLng(%f, %f);\n' %
(self.center[0], self.center[1]))
f.write('\t\tvar myOptions = {\n')
f.write('\t\t\tzoom: %d,\n' % (self.zoom))
f.write('\t\t\tcenter: centerlatlng,\n')
# Change this line to allow different map types
f.write('\t\t\tmapTypeId: \'{}\'\n'.format(self.map_type))
f.write('\t\t};\n')
f.write(
'\t\tvar map = new google.maps.Map(doent.getElementById("map_canvas"), myOptions);\n')
f.write('\n')
def color_ter(self, lats, lngs, values=None, colormap='coolwarm',
size=None, marker=False, s=None, **kwargs):
def rgb2hex(rgb):
""" Convert RGBA or RGB to #RRGGBB """
rgb = list(rgb[0:3]) # remove alpha if present
rgb = [int(c * 255) for c in rgb]
hexcolor = '#%02x%02x%02x' % tuple(rgb)
return hexcolor
if values is None:
colors = [None for _ in lats]
else:
cmap = plt.get_cmap(colormap)
norm = Normalize(vmin=min(values), vmax=max(values))
scalar_map = ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap)
colors = [rgb2hex(scalar_map.to_rgba(value)) for value in values]
for lat, lon, c in zip(lats, lngs, colors):
self.ter(lats=[lat], lngs=[lon], c=c, size=size, marker=marker,
s=s, **kwargs)
initial_zoom = 12
num_pts = 40
lats = [37.428]
lons = [-122.145]
values = [random() * 20]
for pt in range(num_pts):
lats.append(lats[-1] + (random() - 0.5)/100)
lons.append(lons[-1] + random()/100)
values.append(values[-1] + random())
gmap = CustomGoogleMapPlotter(lats[0], lons[0], initial_zoom,
map_type='satellite')
gmap.color_ter(lats, lons, values, colormap='coolwarm')
gmap.draw("mymap.html")
作为一个例子,我使用了一系列单调递增的值,这些值在coolwarm
中很好地从蓝色映射到红色:
通过注册 Mapbox(mapbox.com)并使用他们提供的 API 密钥,您可以让 folium 使用自定义磁贴集(他们的API_key=
和tile='Mapbox'
参数似乎对我不起作用)。
例如,这对我有用(但是公开地图的分辨率根据位置而有所不同):
import folium
mapboxAccessToken = 'your api key from mapbox'
mapboxTilesetId = 'mapbox.satellite'
m = folium.Map(
location=[51.4826486,12.7034238],
zoom_start=16,
tiles='https://api.tiles.mapbox.com/v4/' + mapboxTilesetId + '/{z}/{x}/{y}.png?access_token=' + mapboxAccessToken,
attr='mapbox.com'
)
tooltip = 'Click me!'
folium.Marker([51.482696, 12.703918], popup='<i>Marker 1</i>', tooltip=tooltip).add_to(m)
folium.Marker([51.481696, 12.703818], popup='<b>Marker 2</b>', tooltip=tooltip).add_to(m)
m
我从来没有真正使用过 Mapbox,但它看起来像你甚至可以创建自己的 tileset,如果你碰巧有你想使用的图像。
NB:我在我的笔记本上运行这个安装 folium 首先:
import sys
!{sys.executable} -m pip install folium
针对评论:
Mapbox 是一家提供位置和地图服务的公司 (正如我提到的,我从来没有使用过它们,我猜你可以在https://www.mapbox.com找到更多)
Mapbox 需要令牌,因为它不是无限的免费服务...即他们给你一个令牌来跟踪请求...如果你使用超过包含在免费分配中,我猜他们会限制你的帐户
“v4”只是 Mapbox 的 API 路线的一部分。我猜他们也有 v1,v2 等。
是否有更新版本的瓷砖?我不确定,我猜你可以看看 Mapbox 的文档。它也看起来像你可以将自己的地图上传到 Mapbox,他们会将它们存储并提供给你。
如何将 x-/ y 轴添加到输出中?我不太确定。但是 folium 是LeafletJS的包装器,这是一个流行的库,有很多plugins。编写一个类来包装任何 LeafetJS 插件看起来不太棘手(请参阅开箱即用的示例here),所以也许你可以找到一个适合你的问题并包装?
使用 Bokeh,它可能是最简单的方法,根据我使用 AP 卫星瓦片。
from bokeh.io import output_notebook, sw
from bokeh.models import ColumnDataSource, apOptions, HoverTool
from bokeh.plotting import gmap, figure
output_notebook()
api_key = your_gmap_api_key
您的地图选项
map_options = apOptions(lat=47.1839600, lng= 6.0014100, map_type="satellite", zoom=8, scale_control=True)
添加一些工具来制作交互式地图
ver=HoverTool(tooltips=[("(x,y)","($x,$y)")])
tools=[ver, 'lo_select','tap']
创建地图并对其进行自定义
p = gmap(api_key, map_options, le="your_le", plot_height=600, plot_width=1000, tools=tools)
p.axis.visible = False
p.legend.click_policy='hide'
添加您的数据
your_source = ColumnDataSource(data=dict(lat=your_df.lat, lon=your_df.lon, size = your_df.value))
p.circle(x="lon",y="lat",size=size, fill_color="purple",legend = "your_legend", fill_alpha=0.2, line_alpha=0, source=your_source)
sw(p)
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