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Convertir vers un SCR commun et enregistrer dans un fichier

Comme nous l'avons vu dans les exercices précédents, les deux jeux de données utilisent des systèmes de référence de coordonnées (SRC/CRS) différents. Le premier graphique de cet exercice (dont le code est déjà fourni dans le script) l'illustre bien : les deux jeux de données portent sur la même région, ils devraient donc normalement se superposer ; mais ce n'est pas le cas.

Pour les analyses à venir dans le reste de ce chapitre, nous allons convertir les deux jeux de données vers le même SCR et les enregistrer chacun dans un nouveau fichier. Pour pouvoir effectuer des calculs de distance, nous les convertirons vers un SCR projeté : la zone locale UTM 35, identifiée par EPSG:32735 (https://epsg.io/32735).

Les jeux de données sur les sites miniers (mining_sites) et les parcs nationaux (national_parks) sont déjà chargés, et GeoPandas ainsi que matplotlib sont importés.

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Travailler avec des données géospatiales en Python

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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()
Modifier et exécuter le code