Trouver la distance à l'intérieur sur une arête de géométrie Geopandas, en fonction des points et du relèvement

Question

J'essaie de géoréférencer certaines données dans un .shp, en utilisant Geopandas.

Je voudrais trouver un point dans une arête de géométrie, compte tenu d'un relèvement et d'un point initial à l'intérieur de celle-ci.

Comment est-ce que je peux le faire d'une manière optimisée, puisque l'algorithme traitera beaucoup d'itérations (approximativement: dix par point)?

Answer 1

Cela dépend si vous voulez coller à LON/lat ou vous pouvez passer à système de coordonnées projetées comme UTM; et aussi ce que vous voulez dire exactement par bearing. Une voie possible en supposant que les coordonnées projetées et compass bearing (degré d'horloge du nord: 0-360) est de tracer une ligne dans la direction de votre roulement qui est assez long pour croiser le polygone et calculer la coordonnée de l'intersection.

disons que nous avons un GeoDataFrame contenant un Polygon d'un quartier à Berlin:

berlin 
# 
# bbox_east bbox_north bbox_south bbox_west geometry place_name 
# 0 13.429402 52.540407 52.504037 13.36586 POLYGON ((389163.2519209321 5821873.324153989,... Mitte, Berlin, Deutschland 

calculer x/y du centre de gravité de la géométrie (peut être un point quelconque, j'utilise ici barycentre pour représenter la idée):

x = berlin.centroid.geometry.item().x 
y = berlin.centroid.geometry.item().y 

fonction suivante peut calculer les coordonnées du nouveau point:

from shapely.geometry import LineString, LinearRing 

def find_point(polygon, x, y , bearing): 

    east, south, west, north = polygon.bounds 
    line_length = max(abs(east-west), abs(north-south)) * 2 

    new_x = x + (np.sin(np.deg2rad(bearing)) * line_length) 
    new_y = y + (np.cos(np.deg2rad(bearing)) * line_length) 

    l = LineString([[x,y], [new_x, new_y]]) 
    lr = LinearRing(polygon.exterior.coords) 
    intersections = lr.intersection(l) 

    return intersections.x, intersections.y 

essayer avec nos données d'entrée:

x_, y_ = find_point(berlin.geometry[0], x, y, 120) 

fig, ax = plt.subplots() 

berlin.plot(ax=ax) 
plt.scatter(x_, y_) 
plt.scatter(x,y)