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 Coordonnées de Référence (SCR) 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 et devraient donc 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 tous deux dans un nouveau fichier. Pour pouvoir effectuer des calculs basés sur la distance, nous les convertirons vers un SCR projeté : la zone UTM locale 35, identifiée par EPSG:32735 (https://epsg.io/32735).
Les jeux de données des sites miniers (mining_sites) et des parcs nationaux (national_parks) sont déjà chargés, et GeoPandas ainsi que matplotlib sont importés.
Cet exercice fait partie du cours
Travailler avec des données géospatiales en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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()