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In questo capitolo conoscerai i concetti di dati geospaziali, e in particolare dei dati vettoriali. Vedrai poi come rappresentare questi dati in Python usando la libreria GeoPandas e le basi per leggere, esplorare e visualizzare tali dati. Metterai tutto in pratica con alcuni insiemi di dati sulla città di Parigi.
Uno degli aspetti chiave dei dati geospaziali è il modo in cui si relazionano tra loro nello spazio. In questo capitolo imparerai le diverse relazioni spaziali e come usarle in Python per interrogare i dati o eseguire spatial join. Infine, approfondirai anche le visualizzazioni coropletiche.
In questo capitolo analizzeremo più a fondo come vengono espresse le coordinate delle geometrie in base al loro sistema di riferimento di coordinate (CRS). Imparerai l’importanza di questi sistemi di riferimento e come gestirli in pratica con GeoPandas. Inoltre, imparerai a creare nuove geometrie a partire dalle relazioni spaziali, il che ti permetterà di sovrapporre insiemi di dati spaziali. E continuerai ad esercitarti con i dataset di Parigi!
In questo capitolo finale lasciamo i dati su Parigi e applichiamo tutto ciò che abbiamo imparato finora a un nuovo insieme di dati sui siti di estrazione artigianale nell’Est del Congo. Inoltre, imparerai ancora alcune nuove operazioni spaziali, come applicare operazioni spaziali personalizzate e avrai un’anteprima dei dati raster.
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