Python地理空间数据处理常用库主要功能：
（一）Shapely
- 是python中开源的空间几何对象库，支持Point(点)，LineString(线)， Polygon(面)等几何对象及相关空间操作。
- 几何对象可以和numpy.array互相转换。
- 可以求线的长度(length)，面的面积（area)，对象之间的距离(distance),最小最大距离(hausdorff_distance)。
- 可以对几何对象求几何中心(centroid),缓冲区(buffer),最小旋转外接矩形(minimum_rotated_rectangle)等。
- 可以线的插值点(interpolate),可以求点投影到线的距离(project),可以求几何对象之间对应的最近点(nearestPoint)
- 可以对几何对象进行旋转(rotate)和缩放(scale)。
文档：https://shapely.readthedocs.io/en/latest/manual.html#introduction
（二）GeoPandas
- 以读取和写入任意基于矢量的空间数据格式，包括ESRI shapefile，GeoJSON文件等命令。
- 提供了一个用于制作地图的高级接口matplotlib库。其映射形状与GeoSeries或GeoDataFrame使用plot()方法一样便于操作。
- 管理投影：坐标参考系统，设置投影和重新投影
- 空间几何操作
文档：https://geopandas.org/docs.html
（三）KeplerGl
- 提供功能： Layers （图层）、Filters （过滤）、Interaction（交互）、Base map （底层地图）
- 可使用以下指令，将运行结果以html格式保存，用网页打开后更具交互性
map1.save_to_html(data={
'data_1': df_gpd_change}, file_name='first_map.html')
文档：https://docs.kepler.gl/docs/keplergl-jupyter
（四）多边形简化算法
- Douglas-Peucker：根据具体情况，减少表示多边形曲线的点，可以减少处理数据时需要的内存，以及对曲线进行操作的时间
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