Cómo unir líneas y densificar vértices con Python, Fiona, Shapely - Tutorial

Hemos realizado un tutorial bajo el concepto de "Python geoespacial aplicado". Este es un ejemplo acerca de filtro selectivo de una determinada carretera a partir de un geopaquete (*.gpkg) de carreteras. La carretera seleccionada se compone de un grupo de líneas que se fusionan en un Shapely LineString. Basado en un arreglo de Numpy con la función de interpolación Shapely se distribuyó un conjunto de puntos a lo largo del trazo de la línea fusionada y luego se interpretó como una LineString. La línea resultante se guardó como un archivo ESRI Shapefile utilizando Fiona.

Tutorial

Código

Este es el código completo en Python:

# import required packages
import fiona 
import numpy as np
from shapely.geometry import LineString, MultiLineString
from shapely import ops
import mplleaflet as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

Open the vector file and filter road

Read the Geopackage with Fiona and filter designated road parts

tolucaRoads = fiona.open('../vector/roadsToluca.gpkg')
tolucaRoads.mode

'r'

multiLineList = []
for road in tolucaRoads:
    if road['properties']['name'] == 'Avenida José María Morelos y Pavón':
        multiLineList.append(road['geometry']['coordinates'])

multiLineString = MultiLineString(multiLineList)
len(multiLineString)

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Merge all road segments

mergedRoad = ops.linemerge(multiLineString)
mergedRoad

mergedRoad.length

0.03321053670630725

Densify points along the line

# create a linespace of points
lenSpace = np.linspace(0,mergedRoad.length,1000)

tempList = []
for space in lenSpace:
    tempPoint = mergedRoad.interpolate(space)
    tempList.append(tempPoint)

denseRoad = LineString(tempList)
denseRoad

Plot merged road and densified road

# Check the diference over a plot
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2,1,figsize=(18,8), sharex=True)

ax1.plot(mergedRoad.xy[0], mergedRoad.xy[1], ls='--', marker='*')
#ax1.set_aspect('equal')
ax1.set_xlim(np.quantile(mergedRoad.xy[0],0.2),np.quantile(mergedRoad.xy[0],0.25))
ax2.plot(denseRoad.xy[0], denseRoad.xy[1], ls='--', marker='o')
#ax2.set_aspect('equal')
plt.plot()

[]

# Check the resulting linestring
fig, ax1 = plt.subplots()


ax1.plot(denseRoad.xy[0], denseRoad.xy[1], ls='--', marker='o')
ax1.set_aspect('equal')

mpl.display(tiles='cartodb_positron')

C:\Users\GIDA2\miniconda3\lib\site-packages\IPython\core\display.py:717: UserWarning: Consider using IPython.display.IFrame instead
  warnings.warn("Consider using IPython.display.IFrame instead")

Save resulting densified road to shapefile

#review the original schema
tolucaRoads.schema

{'properties': OrderedDict([('full_id', 'str'),
              ('osm_id', 'str'),
              ('osm_type', 'str'),
              ('highway', 'str'),
              ('lanes', 'str'),
              ('oneway', 'str'),
              ('surface', 'str'),
              ('name', 'str'),
              ('turn:lanes', 'str'),
              ('bus:lanes', 'str'),
              ('ref', 'str'),
              ('alt_name', 'str'),
              ('short_name', 'str'),
              ('bridge', 'str')]),
 'geometry': 'LineString'}

# save the resulting line to shapefile

schema = {
    'properties':{},
    'geometry':'LineString'
}
#out shape
outShp = fiona.open('../vector/denseRoad.shp',mode='w',driver='ESRI Shapefile',schema=schema,crs=tolucaRoads.crs)
coordList = list(denseRoad.coords)

feature = {
    'geometry':{'type':'LineString','coordinates':coordList},
    'properties':{}
     }
outShp.write(feature)

outShp.close()

Datos de entrada

Puede descargar los datos de entrada de este enlace.