Giao lộ đa tuyến đường Geopandas

Tôi đang cố gắng tìm nơi nhiều đường cắt nhau một đa giác cho hai geodataframes khác nhau:

from shapely.geometry import Polygon, LineString
import geopandas as gpd

polygon = Polygon([(0, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1), (0, 0)])
line1 = LineString([(0.5, 0.5), (0.7, 0.7)])
line2 = LineString([(0.9, 0.9), (0.2, 0.6)])


poly_gdf = gpd.GeoDataFrame(geometry=[polygon])
line_gdf = gpd.GeoDataFrame(geometry=[line1, line2])

Đây là những gì các geodataframes ở trên trông giống như (một cái có đa giác và cái kia có hai dòng). Dường như với tôi như thể cả hai dòng giao nhau với đa giác:

Tuy nhiên, đầu ra giao nhau rất khó hiểu:

print(line_gdf.intersects(poly_gdf))

0 Đúng

1 sai

print(line1.intersects(polygon))
print(line2.intersects(polygon))

Thật

Thật

Tại sao geopandas intersectphương thức đưa ra một đầu ra khác với tiêu chuẩn shapely?

Tôi đang sử dụng Python 3.5.3 và Geopandas 0.2.1 tất cả trên Anaconda.

Khi so sánh geodataframes với các hoạt động hình học trong Geopandas, hình học đầu tiên được khớp bởi chỉ số. Trong trường hợp không có chỉ số phù hợp (vì bạn chỉ có một đa giác duy nhất) thì kết quả sẽ là False.

Nếu đó là để so sánh từng đối tượng trong thì GeoSeriesbạn cần phải lấy lại một khung dữ liệu hình chữ nhật đầy đủ của các giá trị boolean, và điều này có thể sẽ rất không hiệu quả.

Nếu bạn muốn so sánh tất cả các hình học thì bạn có hai lựa chọn. Cách đầu tiên (và có lẽ là dễ nhất) là sử dụng sjoinphương pháp geopandas :

gpd.sjoin(line_gdf, poly_gdf, op='intersects')

Điều này trả về một cái mới GeoDataFramevới hình học cho từng đối tượng trên khung dữ liệu bên trái được lặp lại cho mỗi hình học mà chúng giao nhau ở bên phải, với chỉ mục của đối tượng ở bên phải, nghĩa là:

                        geometry  index_right
0  LINESTRING (0.5 0.5, 0.7 0.7)            0
1  LINESTRING (0.9 0.9, 0.2 0.6)            0

Phương pháp thứ hai là cho chúng ta applyphương thức gấu trúc trên GeoSeriesđể trả về khung dữ liệu hình chữ nhật:

line_gdf.geometry.apply(lambda g: poly_gdf.intersects(g))

Lần lượt trả về (với sự kém hiệu quả khi các datafram phát triển):

index_right     0
index_left
0            True
1            True

Nói chung, trừ khi bạn cần ma trận vuông, lời khuyên của tôi sẽ là bám sát sjoinphương pháp.