공통 CRS로 변환하고 파일로 저장하기
이전 연습 문제에서 보셨듯이, 두 데이터세트는 서로 다른 좌표 참조계(CRS)를 사용하고 있어요. 이 점은 이번 연습 문제의 첫 번째 플롯(코드는 스크립트에 이미 제공됨)에서도 확인할 수 있습니다. 두 데이터세트는 동일한 지역을 다루므로 일반적으로 좌표가 겹쳐야 하지만, 현재는 그렇지 않아요.
이 장의 나머지 분석을 위해 두 데이터세트를 동일한 CRS로 변환하고, 각각을 새 파일로 저장하겠습니다. 거리 기반 계산을 할 수 있도록, 투영형 CRS로 변환할 거예요. 해당 지역의 UTM 35구역으로, EPSG:32735로 식별됩니다(https://epsg.io/32735).
채굴지(mining_sites)와 국립공원(national_parks) 데이터세트는 이미 로드되어 있으며, GeoPandas와 matplotlib도 임포트되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 지리공간 데이터 다루기
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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()