使用GeoPandas或Shapely将多边形组合成一个单一的几何体。

Question

我正在尝试在GeoPandas中查找两个多边形的并集，并输出一个包含两个多边形顶点的单个几何体。 geopandas.overlay函数为每个单独的联合提供了多边形，但我想要一个单一的多边形。

为了背景，我正在使用这个来将两个行政区域合并成一个区域（即将城镇区划包括在国家内）。

以下示例来自geopandas网站，说明了我想要的内容：

from matplotlib import pyplot as plt
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Polygon

polys1 = gpd.GeoSeries([Polygon([(0,0), (2,0), (2,2), (0,2)]),
                         Polygon([(2,2), (4,2), (4,4), (2,4)])])

polys2 = gpd.GeoSeries([Polygon([(1,1), (3,1), (3,3), (1,3)]),
                         Polygon([(3,3), (5,3), (5,5), (3,5)])])

df1 = gpd.GeoDataFrame({'geometry': polys1, 'df1':[1,2]})
df2 = gpd.GeoDataFrame({'geometry': polys2, 'df2':[1,2]})

res_union = gpd.overlay(df1, df2, how='union')
res_union.plot()

输出的几何图形都不是我期望的，期望的是以下内容：

poly_union = gpd.GeoSeries([Polygon([(0,0), (0,2), (1,2), (1,3), \
    (2,3), (2,4), (3, 4), (3, 5), (5, 5), (5, 3), (4, 3), (4, 2), \
    (3,2), (3,1), (2, 1), (2, 0), (0, 0)])])

poly_union.plot(color = 'red')
plt.show()

首先，我如何使用GeoPandas或shapely从输入多边形（df1，df2）中输出上述多边形（poly_union）？其次，与我正在寻找的几何图形（poly_union）相关的正确术语是什么？我会称其为“联合”，但我找到的每个引用“联合”的示例都没有输出此几何图形。注意：此示例似乎也未输出单个多边形：This。

poly1 = df1['geometry']; poly2 = df2['geometry']
mergedpoly = poly1.union(poly2)
mergedpoly.plot()

- p-robot

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记录一下，在2020年，使用geopandas v 0.8.1版本时，所有的overlay操作都没有改变（就我观察来看，自v 0.6.1以来都是如此）。 - swatchai

Answer 1

注意：下面的答案中提到的cascaded_union已被unary_union取代，如果使用GEOS 3.2+，这将允许对不同几何类型进行联合，而不仅仅是多边形。要检查您的版本，请执行以下操作：

>>> shapely.geos.geos_version
(3, 5, 1)

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根据这里的问题/答案，似乎这被称为shapely中的cascaded_union：

from shapely.ops import cascaded_union
polygons = [poly1[0], poly1[1], poly2[0], poly2[1]]
boundary = gpd.GeoSeries(cascaded_union(polygons))
boundary.plot(color = 'red')
plt.show()

- p-robot

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cascaded_union 被 shapely.ops.unary_union() 取代，如这里所述。它适用于不同的几何类型（不仅仅是多边形）。 - Firas Omrane

我收到一个错误：TopologyException: side location conflict at 5.4185235483127627 58.392789795412952。 - zabop

Answer 2

如果你更喜欢使用Geopandas而不是Shapely，你可以考虑使用溶解（dissolve）并使用一个所有条目都具有常量值的列： http://geopandas.org/aggregation_with_dissolve.html

- Rutger Hofste

Answer 3

@Rutger Hofste的回答对我也很有用。如果你的多边形缺少一个带有常量值的列，只需通过以下方式创建一个：

gdf['new_column'] = 0 gdf_new = gdf.dissolve(by='new_column')

- ConZZito

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如果您想在之后拆分多个几何图形，可以尝试以下代码： gdf_new = gpd.geoseries.GeoSeries([geom for geom in gdf_new.geometry.iloc[0].geoms]) - Timothy Dalton