Analyse von Geodaten

Mit der Geodaten-Bibliothek können Sie Ihre datenwissenschaftlichen Analysen um Standortanalysen erweitern, indem Sie Bildmaterial, GPS-Daten, Satellitenaufnahmen und historische Daten erfassen, bearbeiten und darstellen.

Sie können die georäumlich-zeitliche Bibliothek unter Cloud Pak for Data nutzen, um:

Führen Sie Spark-Jobs auf Ihrem „ Cloud Pak for Data “-Cluster aus, indem Sie die REST-APIs für Spark-Jobs unter Analytics Engine powered by Apache Spark nutzen. Siehe „Erste Schritte mit der Bibliothek “.
Führen Sie Notebooks in Spark-Umgebungen in „ Watson Studio “ aus. Siehe Bibliothek für räumlich-zeitliche Analysen für Notebooks.

Erste Schritte mit der Bibliothek

Bevor Sie die Bibliothek in einer Anwendung nutzen können, müssen Sie sich registrieren, um Zugriff auf STContext die st Funktionen zu erhalten.

So melden Sie sich an STContext:

from pyst import STContext
stc = STContext(spark.sparkContext._gateway)

Funktionen zum Lesen und Schreiben von Daten

pyst unterstützt die meisten gängigen Geodatenformate, darunter geoJSON und WKT.

GeoJSON Format

Um mit Dateien im Format „ geoJSON “ zu arbeiten, erstellen Sie zunächst einen „ geoJSON “-Reader und -Writer:

geojson_reader = stc.geojson_reader()
geojson_writer = stc.geojson_writer()

Die folgenden Codeausschnitte zeigen, wie man Live-Standortdaten im „ geoJSON “-Format aus Mapbox abruft:

Lies den Inhalt einer „ GeoJSON “-Datei, die von Mapbox auf deinen lokalen Rechner kopiert wurde, und gib die ersten drei Zeilen der Datei aus:
```
! wget -q https://www.mapbox.com/help/data/stations.geojson
df = geojson_reader.read('stations.geojson')
df.head(3)
```

Inhalte im Format „ GeoJSON “ aus einem „ Python “-Wörterbuch lesen:

data = json.load(open('stations.geojson'))
df = geojson_reader.read(data)
df.head(3)

Lies Daten direkt aus Mapbox mithilfe eines „ URL “ aus und zeige die ersten drei Zeilen der Datei an:
```
df = geojson_reader.read('https://www.mapbox.com/help/data/stations.geojson')
df.head(3)
```

Binärdaten lesen (nützlich beispielsweise beim Lesen von Streaming-Bytes von IBM Cloud Object Storage ):

# Assume station.geojson is in IBM Cloud Object Storage in the bucket "test"
client = ibm_boto3.client('s3')
streaming_body_2 = client.get_object(Bucket='test', Key='station.geojson')['Body']
df = shapefile_reader.read(streaming_body_2.read())
df.head(3)

Schreibe den Inhalt eines Pandas- DataFrame s in ein Python -Wörterbuch:
```
geojson_writer.write(df)
```
Schreibe den Inhalt eines Pandas-Objekts vom Typ „ DataFrame “ in eine Datei vom Typ „ GeoJSON “:
```
geojson_writer.write(df, file_name='stations_out.geojson')
```

WKT-Zeichenfolgen

Um mit WKT-Zeichenfolgen zu arbeiten, erstellen Sie zunächst einen WKT-Reader und einen WKT-Writer:

wkt_reader = stc.wkt_reader()
wkt_writer = stc.wkt_writer()

Die folgenden Codeausschnitte zeigen, wie man aus einer WKT-Zeichenkette liest und in sie schreibt:

Eine WKT-Zeichenkette in ein Geometrieobjekt einlesen:

>>> westchester_WKT = 'POLYGON((-73.984 41.325,-73.948 41.33,-73.78 41.346,-73.625 41.363,-73.545 41.37,-73.541 41.368,-73.547 41.297,-73.485 41.223,-73.479 41.215,-73.479 41.211,-73.493 41.203,-73.509 41.197,-73.623 41.144,-73.628 41.143,-73.632 41.14,-73.722 41.099,-73.714 41.091,-73.701 41.073,-73.68 41.049,-73.68 41.047,-73.673 41.041,-73.672 41.038,-73.668 41.035,-73.652 41.015,-73.651 41.011,-73.656 41,-73.655 40.998,-73.656 40.995,-73.654 40.994,-73.654 40.987,-73.617 40.952,-73.618 40.946,-73.746 40.868,-73.751 40.868,-73.821 40.887,-73.826 40.886,-73.84 40.89,-73.844 40.896,-73.844 40.9,-73.85 40.903,-73.853 40.903,-73.854 40.9,-73.859 40.896,-73.909 40.911,-73.92 40.912,-73.923 40.914,-73.923 40.918,-73.901 40.979,-73.894 41.023,-73.893 41.043,-73.896 41.071,-73.894 41.137,-73.94 41.207,-73.965 41.24,-73.973 41.244,-73.975 41.247,-73.976 41.257,-73.973 41.266,-73.95 41.288,-73.966 41.296,-73.98 41.309,-73.984 41.311,-73.987 41.315,-73.987 41.322,-73.984 41.325))'
>>> westchester = wkt_reader.read(westchester_WKT)
>>> westchester.area()
1363618331.5760047
>>> westchester.centroid()
Point(41.15551622739597, -73.7592843233704)
>>> westchester.get_bounding_box()
BoundingBox: Lower Corner: Point(40.86800000000001, -73.987), Upper Corner: Point(41.36999999999998, -73.479)

Ein Geometrieobjekt in eine WKT-Zeichenkette schreiben:

>>> wkt_writer.write(westchester)
'POLYGON ((-73.984 41.325, -73.987 41.322, -73.987 41.315, -73.984 41.311, -73.98 41.309, -73.966 41.296, -73.95 41.288, -73.973 41.266, -73.976 41.257, -73.975 41.247, -73.973 41.244, -73.965 41.24, -73.94 41.207, -73.894 41.137, -73.896 41.071, -73.893 41.043, -73.894 41.023, -73.901 40.979, -73.923 40.918, -73.923 40.914, -73.92 40.912, -73.909 40.911, -73.859 40.896, -73.854 40.9, -73.853 40.903, -73.85 40.903, -73.844 40.9, -73.844 40.896, -73.84 40.89, -73.826 40.886, -73.821 40.887, -73.751 40.868, -73.746 40.868, -73.618 40.946, -73.617 40.952, -73.654 40.987, -73.654 40.994, -73.656 40.995, -73.655 40.998, -73.656 41.0, -73.651 41.011, -73.652 41.015, -73.668 41.035, -73.672 41.038, -73.673 41.041, -73.68 41.047, -73.68 41.049, -73.701 41.073, -73.714 41.091, -73.722 41.099, -73.632 41.14, -73.628 41.143, -73.623 41.144, -73.509 41.197, -73.493 41.203, -73.479 41.211, -73.479 41.215, -73.485 41.223, -73.547 41.297, -73.541 41.368, -73.545 41.37, -73.625 41.363, -73.78 41.346, -73.948 41.33, -73.984 41.325))'

Direkte Eingabe

Neben dem Einlesen von Geometrieobjekten aus verschiedenen Quellen wird auch die direkte Eingabe unterstützt, und für jeden Geometrietyp steht ein Konstruktor zur Verfügung:

Punkt: point(lat, lon)
LineSegment: line_segment(start_point, end_point)
LineString:line_string([point_1, point_2, …]) oder line_string([line_segment_1, line_segment_2, …])
Ring: ring([point_1, point_2, …]) or ring([line_segment_1, line_segment_2, …])
Polygon: polygon(exterior_ring, [interior_ring_1, interior_ring_2, …])
MultiGeometry: multi_geometry(geom_1, geom_2, …)
MultiPoint: multi_point(point_1, point_2, …)
MultiLineString: multi_line_string(line_string_1, line_string_2, …)
MultiPolygon: multi_polygon(polygon_1, polygon_2, …)
Nullgeometrie: null_geometry()
FullEarth: full_earth()
BoundingBox: bounding_box(lower_lat, lower_lon, upper_lat, upper_lon)

Einige Beispiele:

point_1 = stc.point(37.3, -74.4)
point_2 = stc.point(37.5,-74.1)
point_3 = stc.point(38.1, -74.4)
line_segment = stc.line_segment(point_1, point_2)
line_string = stc.line_string([point_1, point_2, point_3])
ring = stc.ring([point_1, point_2, point_3, point_1])
poly = stc.polygon(ring)
multi_points = stc.multi_point([point_1, point_2, point_3])

>>> poly.area()
1179758985.44891
>>> multi_points
MultiPoint(Point(37.5, -74.1), Point(38.1, -74.4), Point(37.3, -74.4))
>>> next(multi_points)
Point(37.5, -74.1)
>>> next(multi_points)
Point(38.1, -74.4)
>>> next(multi_points)
Point(37.3, -74.4)

Weitere Informationen

Erfahren Sie, wie Sie weitere Funktionen der georäumlich-zeitlichen Bibliothek nutzen können: