In ein gemeinsames CRS umwandeln und in eine Datei speichern
Wie wir in den vorherigen Übungen gesehen haben, verwenden beide Datensätze unterschiedliche Coordinate Reference Systems (CRS). Das zeigt auch der erste Plot in dieser Übung (der Code dafür ist bereits im Skript enthalten): Beide Datensätze beziehen sich auf dieselbe Region und sollten sich in ihren Koordinaten eigentlich überlappen – tun sie aber nicht.
Für die weiteren Analysen in diesem Kapitel konvertieren wir beide Datensätze in dasselbe CRS und speichern sie jeweils in eine neue Datei. Damit wir Distanzberechnungen durchführen können, wählen wir ein projiziertes CRS: die lokale UTM-Zone 35, identifiziert durch EPSG:32735 (https://epsg.io/32735).
Die Datensätze der Bergbaustandorte (mining_sites) und Nationalparks (national_parks) sind bereits geladen, und GeoPandas sowie matplotlib sind importiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Arbeiten mit Geodaten in Python
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Plot the natural parks and mining site data
ax = national_parks.plot()
mining_sites.plot(ax=ax, color='red')
plt.show()
# Convert both datasets to UTM projection
mining_sites_utm = ____
national_parks_utm = ____
# Plot the converted data again
ax = national_parks_utm.plot()
mining_sites_utm.plot(ax=ax, color='red')
plt.show()