कॉमन CRS में कन्वर्ट करें और फ़ाइल में सेव करें
पिछले अभ्यासों में आपने देखा कि दोनों डेटासेट अलग-अलग Coordinate Reference System (CRS) का इस्तेमाल कर रहे हैं। इसे इस अभ्यास के पहले प्लॉट में भी दिखाया गया है (जिसका कोड स्क्रिप्ट में पहले से दिया गया है): दोनों डेटासेट एक ही क्षेत्र के बारे में हैं, इसलिए सामान्यतः उनकी कोऑर्डिनेट्स ओवरलैप होनी चाहिए; लेकिन वे नहीं होतीं।
इस अध्याय के आगे के विश्लेषण के लिए, हम दोनों डेटासेट को एक ही CRS में कन्वर्ट करेंगे और दोनों को नई फ़ाइलों में सेव करेंगे। डिस्टेंस-आधारित कैलकुलेशन संभव करने के लिए, हम इन्हें एक projected CRS में कन्वर्ट करेंगे: लोकल UTM जोन 35, जिसकी पहचान EPSG:32735 (https://epsg.io/32735) से होती है।
mining_sites (माइनिंग साइट्स) और national_parks (नेशनल पार्क) डेटासेट पहले से लोड हैं, और GeoPandas तथा matplotlib इम्पोर्ट किए जा चुके हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Geospatial Data के साथ काम करना
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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()