Перетворення до спільної CRS і збереження у файл
Як ми бачили у попередніх вправах, обидва набори даних використовують різні системи координат (CRS). Це також видно на першому графіку в цій вправі (код для нього вже наведено в скрипті): обидва набори даних охоплюють той самий регіон, тож їхні координати зазвичай мають накладатися; але цього не відбувається.
Для подальшого аналізу в решті цього розділу ми перетворимо обидва набори даних до спільної CRS і збережемо їх у нові файли. Щоб забезпечити можливість обчислень на основі відстані, ми перетворимо їх до проєктованої CRS: локальної зони UTM 35, яку позначає EPSG:32735 (https://epsg.io/32735).
Набори даних із місцями видобутку (mining_sites) і національними парками (national_parks) уже завантажено, а GeoPandas і matplotlib імпортовано.
Ця вправа є частиною курсу
Робота з геопросторовими даними в Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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()