Convertește la un SCR comun și salvează într-un fișier
Așa cum am văzut în exercițiile anterioare, cele două seturi de date folosesc Sisteme de Referință de Coordonate (SCR) diferite. Acest lucru este ilustrat și de prima hartă din acest exercițiu (al cărei cod este deja furnizat în script): ambele seturi de date acoperă aceeași regiune, deci ar trebui să se suprapună în coordonate – dar nu o fac.
Pentru analizele ulterioare din acest capitol, vom converti ambele seturi de date la același SCR și le vom salva în fișiere noi. Pentru a putea efectua calcule bazate pe distanțe, le vom converti la un SCR proiectat: zona UTM locală 35, identificată prin EPSG:32735 (https://epsg.io/32735).
Seturile de date despre siturile miniere (mining_sites) și parcurile naționale (national_parks) sunt deja încărcate, iar GeoPandas și matplotlib sunt importate.
Acest exercițiu face parte din cursul
Lucrul cu date geospațiale în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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()