Convertir a un CRS común y guardar en un archivo
Como vimos en los ejercicios anteriores, ambos conjuntos de datos usan diferentes sistemas de referencia de coordenadas (CRS). Esto también se ilustra en el primer gráfico de este ejercicio (para el que el código ya está proporcionado en el script): ambos conjuntos de datos corresponden a la misma región, así que normalmente deberían solaparse en sus coordenadas; pero no lo hacen.
Para los análisis del resto de este capítulo, convertiremos ambos conjuntos de datos al mismo CRS y los guardaremos en nuevos archivos. Para poder hacer cálculos basados en distancias, los convertiremos a un CRS proyectado: la zona UTM local 35, identificada por EPSG:32735 (https://epsg.io/32735).
Los conjuntos de datos de yacimientos mineros (mining_sites) y parques nacionales (national_parks) ya están cargados, y GeoPandas y matplotlib están importados.
Este ejercicio forma parte del curso
Trabajo con datos geoespaciales en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# 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()