如何使用python生成常规地理网格？

我想检索特定地图区域上规则栅格的所有lat/lon坐标对。我找到了geopy库，但根本没有设法解决这个问题

例如，我有一个矩形地理区域，由其四个角在lat/lon坐标中描述，我试图计算网格，间距为1km，覆盖该区域。

初步考虑 它对你的特定区域的定义有一点不同。如果它只是一个矩形区域（注意：投影中的矩形在地球表面上不一定是矩形！），您可以使用所需的步长在两个坐标维度上从最小值迭代到最大值。如果手头有任意多边形形状，则需要测试生成的点中的哪些点与该多边形相交，并仅返回该条件成立的坐标对

计算规则网格 规则栅格不等于跨越投影的规则栅格。你说的是纬度/经度对，这是一个极坐标系，以度为单位，近似地球表面形状。在lat/lon（EPSG:4326）中，距离不是以米/公里/英里为单位，而是以度为单位

此外，我假设您要计算一个网格，其“水平”台阶平行于赤道（即纬度）。对于其他网格（例如旋转矩形网格、垂直与经度平行等），您需要花费更多的精力来变换形状

问问自己：您想创建一个以度或米为单位的规则间隔栅格吗

以度为单位的网格

如果希望以度为单位，只需迭代：

stepsize = 0.001
for x in range(lonmin, lonmax, stepsize):
    for y in range(latmin, latmax, stepsize):
        yield (x, y)

但是：一定要知道，以米为单位的步长在整个地球表面上是不同的。例如，靠近赤道的0.001δ纬度在地表上覆盖的距离（以米为单位）与靠近两极的距离（以米为单位）不同

以米为单位的网格

如果您希望以米为单位，则需要将输入区域（地图上的特定区域）的纬度/经度边界投影到支持以米为单位的距离的坐标系中。可以使用作为粗略近似值来计算lat/lon对之间的距离，但这不是可以使用的最佳方法

更好的方法是搜索合适的投影，将感兴趣的区域转换为该投影，通过直接迭代创建网格，获取点，并将它们投影回lat/lon对。例如，适用于欧洲的预测是EPSG:3035。顺便说一句，谷歌地图使用EPSG:900913作为他们的网络地图服务

在python中，可以使用库

shapely

和

pyproj

处理地理形状和投影：

import shapely.geometry
import pyproj

# Set up transformers, EPSG:3857 is metric, same as EPSG:900913
to_proxy_transformer = pyproj.Transformer.from_crs('epsg:4326', 'epsg:3857')
to_original_transformer = pyproj.Transformer.from_crs('epsg:4326', 'epsg:3857')

# Create corners of rectangle to be transformed to a grid
sw = shapely.geometry.Point((-5.0, 40.0))
ne = shapely.geometry.Point((-4.0, 41.0))

stepsize = 5000 # 5 km grid step size

# Project corners to target projection
transformed_sw = to_proxy_transformer.transform(sw.x, sw.y) # Transform NW point to 3857
transformed_ne = to_proxy_transformer.transform(ne.x, ne.y) # .. same for SE

# Iterate over 2D area
gridpoints = []
x = transformed_sw[0]
while x < transformed_ne[0]:
    y = transformed_sw[1]
    while y < transformed_ne[1]:
        p = shapely.geometry.Point(to_original_transformer.transform(x, y))
        gridpoints.append(p)
        y += stepsize
    x += stepsize

with open('testout.csv', 'wb') as of:
    of.write('lon;lat\n')
    for p in gridpoints:
        of.write('{:f};{:f}\n'.format(p.x, p.y))

导入shapely.geometry
进口pyproj
#设置变压器，EPSG:3857为公制，与EPSG:900913相同
to_proxy_transformer=pyproj.transformer.from_crs（'epsg:4326'，'epsg:3857'））
to_original_transformer=pyproj.transformer.from_crs（'epsg:4326'，'epsg:3857'））
#创建要转换为栅格的矩形角点
sw=形状几何点（-5.0,40.0））
ne=形状几何点（-4.0,41.0））
步长=5000#5 km网格步长
#将角点投影到目标投影
转换的_sw=到_proxy _transformer.transform（sw.x，sw.y）#将NW点转换到3857
已转换的_ne=到_代理_transformer.transform（ne.x，ne.y）#。。同样适用于SE
#迭代二维区域
网格点=[]
x=转换的_sw[0]
当x<0时：
y=转换的_sw[1]
当y<1时：
p=形状。几何体。点（到原始变压器。变换（x，y））
gridpoints.append（p）
y+=步长
x+=步长
自以下日期起打开（'testout.csv'，'wb'）：
of.write（'lon；lat\n'）
对于网格点中的p：
of.write（'{:f}；{:f}\n'.格式（p.x，p.y））

此示例生成此等距栅格：

---

像NSEW这样的基点？基点如何以（lon，lat）-对的形式给出，它们如何有距离？请详细说明您的问题并添加到目前为止的代码。对不起，我错了，我想查找某个区域的所有坐标，例如，我在谷歌地图中有一个区域的4个坐标，我想检索该区域的所有坐标，彼此之间的距离为10公里。我现在还没有代码，我还在搜索地质学中的一些东西。所以你想为给定的多边形创建点坐标的规则网格吗？是的，就是这个！在geopy或其他图书馆里有什么吗？非常感谢，你已经非常清楚了，你教了我很多新东西，谢谢！您的代码中有一个小错误：当写入testout.csv时，流被定义为“wb”，但会写入一个字符串。应该改为“w”。对，这里可以改为

w

；然而，由于这是Python2.7i，就个人而言，在编写字符串以正确编写Unicode时，通常使用

wb

nw

不是左上角，而是左下角，因此

sw

。东北角（右上角）的

se

应命名为

ne

。@Badmiral我将生成的CSV加载到QGIS中并截图，这是我最快的解决方案。您还可以轻松使用

matplotlib

等