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鄉鎮行政區多邊形轉1公里解析度tiff檔

Table of contents

背景

  • GeoTiff在GIS領域中是個常見的檔案格式，運用python來進行解析、轉檔的方式也有很多實例，可以詳見python解析GeoTiff檔文中的各個連結。此處特別針對GML解析的多邊形轉tiff的程式設計進行說明
  • 應用案例為台灣地區轉成d4範圍一公里解析度的鄉鎮區tiff檔案。

模組及IO

  • 此處使用shapely模組來解讀

模板輸入

  • 模板'd4_twn1x1.tiff'。可以由taiwan2020.tiff(2020全臺20M_DTM)或類似(更新)資料整理而得。此處只有讀取其矩陣之形狀。
  • 模板'20160101.ncT'是鄉鎮區範圍數據處理過程需要的網格化參考檔，如網格濃度在行政區範圍內之平均。此處讀取座標設定值。
import numpy as np
from pandas import *
import netCDF4
from libtiff import TIFF
import twd97
from shapely.geometry import Point, Polygon
import sys

tiff=TIFF.open('d4_twn1x1.tiff',mode='r')
image = tiff.read_image()
nrow3,ncol3=image.shape
nc = netCDF4.Dataset('20160101.ncT','r')

多邊形csv檔

  • 可以由gml檔案整理而得。詳見python解析GML檔。
  • 先去掉不成形的離散點
  • 解開經緯度值
  • 取各個多邊形的極大值，便於篩選時可以取用(要小心離島可能會差異很大如旗津區含有東沙島)。
df=read_csv('polygons.csv')
df.drop(df.loc[df.lonlats.map(lambda x:len(x)<=2)].index, inplace=True)
df['lonlats']=[j.replace(',','').replace(')','').replace('(','').replace('[','').replace(']','').split() for j in df.lonlats]
df['lonlats']=[[float(i) for i in j] for j in df.lonlats]
df['lonlats']=[[(j[i],j[i+1]) for i in range(0,len(j),2)] for j in df.lonlats]
df['lonn']=[min([i[0] for i in j]) for j in df.lonlats]
df['latn']=[min([i[1] for i in j]) for j in df.lonlats]
df['lonx']=[max([i[0] for i in j]) for j in df.lonlats]
df['latx']=[max([i[1] for i in j]) for j in df.lonlats]

輸出檔

  • 將會覆蓋原來的'd4_twn1x1.tiff'模板

座標系統之定義

  • 將netCDF檔案的網格點，都轉成經緯度的Point，便於使用shapely的within函數
Latitude_Pole, Longitude_Pole = 23.61000, 120.990
Xcent, Ycent = twd97.fromwgs84(Latitude_Pole, Longitude_Pole)
V=[list(filter(lambda x:nc.variables[x].ndim==j, [i for i in nc.variables])) for j in [1,2,3,4]]
nt,nlay,nrow,ncol=nc.variables[V[3][0]].shape
xmin=Xcent+nc.XORIG+500
xmax=Xcent-nc.XORIG+500
ymin=Ycent+nc.YORIG+500
ymax=Ycent-nc.YORIG+500
x = np.arange(xmin, xmax, 1000)
y = np.arange(ymin, ymax, 1000)
if len(x)!=ncol3 or len(y)!=nrow3:sys.exit('wrong dimension')
X, Y = np.meshgrid(x, y)
ll=np.array([[twd97.towgs84(i,j) for i,j in zip(X[i,:], Y[i,:])] for i in range(nrow3)])
p1=[Point(i,j) for i,j in zip(ll[:,:,0].flatten(),ll[:,:,1].flatten())]

within判斷與檔案輸出

  • 輸出值為鄉鎮區代碼(town_id)
  • 逐點進行判別。先進行鄉鎮區範圍極值的篩選
  • tiff的原點在西北角。這與其他系統不同，要注意y軸index的設定(image[nrow3-j-1,:]=twnji[j,:])。
    twnji=np.zeros(shape=image.shape).flatten()
isq=0
for pi in p1:
n=int(5300)
boo=(df.latn<=pi.x)&(df.lonn<=pi.y)&(df.latx>=pi.x)&(df.lonx>=pi.y)
a=df.loc[boo].reset_index(drop=True)
if len(a)!=0:
  for j in range(len(a)):
    plg=Polygon([(i[1],i[0]) for i in a.loc[j,'lonlats']])
    if pi.within(plg):
      n=int(a.loc[j,'twnid'])
      break
twnji[isq]=n
isq+=1
twnji=twnji.reshape(image.shape)
for j in range(nrow3):
  image[nrow3-j-1,:]=twnji[j,:]
tiff=TIFF.open('d4_twn1x1.tiff',mode='w')
tiff.write_image(image)
tiff.close()