如何将凸包顶点转换为地理熊猫多边形

Question

Iam 使用 DBSCAN 将坐标聚类在一起，然后使用 convexhull 在每个聚类周围绘制"多边形"。然后，我想用凸包形状构造地理熊猫多边形，以用于空间连接。

import pandas as pd, numpy as np, matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import DBSCAN
from scipy.spatial import ConvexHull

Lat=[10,10,20,23,27,28,29,34,11,34,66,22]
Lon=[39,40,23,21,11,29,66,33,55,22,11,55]
D=list(zip(Lat, Lon))
df = pd.DataFrame(D,columns=['LAT','LON'])
X=np.array(df[['LAT', 'LON']])

kms_per_radian = 6371.0088
epsilon = 1500 / kms_per_radian
db = DBSCAN(eps=epsilon, min_samples=3) 

model=db.fit(np.radians(X))
cluster_labels = db.labels_


num_clusters = len(set(cluster_labels))

cluster_labels = cluster_labels.astype(float)
cluster_labels[cluster_labels == -1] = np.nan

labels = pd.DataFrame(db.labels_,columns=['CLUSTER_LABEL'])
dfnew=pd.concat([df,labels],axis=1,sort=False)


z=[] #HULL simplices coordinates will be appended here
for i in range (0,num_clusters-1):
dfq=dfnew[dfnew['CLUSTER_LABEL']==i]
Y = np.array(dfq[['LAT', 'LON']])
hull = ConvexHull(Y)
plt.plot(Y[:, 1],Y[:, 0],  'o')
z.append(Y[hull.vertices,:].tolist())
for simplex in hull.simplices:
ploted=plt.plot( Y[simplex, 1], Y[simplex, 0],'k-',c='m')

plt.show()
print(z)

附加在列表[z]中的顶点表示凸包的坐标，但它们不是按顺序构造的，并且闭环对象，因此使用多边形=多边形(poin1，point2，point3(构造多边形不会产生多边形对象。 有没有办法使用凸壳顶点构造GeoPandas多边形对象以用于空间连接。感谢您的建议。

Answer 1

我不会直接生成多边形，而是根据您的坐标创建一个多点，然后在该多点周围生成凸包。这应该产生相同的几何形状，但以正确的顺序。

像您一样z列表列表：

from shapely.geometry import MultiPoint
chulls = []
for hull in z:
chulls.append(MultiPoint(hull).convex_hull)
chulls
[<shapely.geometry.polygon.Polygon at 0x117d50dc0>,
<shapely.geometry.polygon.Polygon at 0x11869aa30>]