Python 需要检测地图'；s陆地/海洋点的精度高于马斯科塞人（网格=1.25，分辨率='；f'；）

我在地图上有一个点的网格，我想检测哪个点在陆地上还是海洋上。我试过三种方法，但都不满意

使用

maskoceans

，一个简单的例子是：

from mpl_toolkits.basemap import maskoceans
import numpy
# my grid is given by lons and lats 1D arrays.
Array = numpy.ma.zeros((lats.size,lons,size))
Lons,Lats = numpy.meshgrid(lons,lats)
MaskedArray = maskoceans(Lons,Lats,Array,resolution='f',grid=1.25)

# Create a basemap object, this takes a while!
MinLat = numpy.min(lats) - 0.01
MinLon = numpy.min(lons) - 0.01
MaxLat = numpy.max(lats) + 0.01
MaxLon = numpy.max(lons) + 0.01
MidLat = numpy.mean(lats)
MidLon = numpy.mean(lons)
from mpl_tookits.basemap import Basemap
map = Basemap(projection='aeqd',llcrnrlat=MinLat,llcrnrlon=MinLon,urcrnrlat=MaxLat,urcrnrlon=MaxLon,area_thresh=0.01,lon_0=MidLon,lat_0=MidLat,resolution='f')
Array = numpy.zeros((lats.size,lons.size),dtype=bool)
for j in range(lats.size):
    for i in range(lons.size):
        x,y = map(lon[i],lat[j])
        if map.is_land(x,y):
            Array[j,i] = True

现在我有了

MaskedArray

，海洋上的位置都被屏蔽了。与其他方法相比，该方法速度非常快，但在小尺度的海岸附近不准确。在下图中，红点被标识为陆地，黑点被标识为海洋。正如您所看到的，即使我使用了

分辨率

（完整分辨率）和最小的屏蔽网格（

网格=1.25

），海洋中也有红色标记为陆地的腐蚀点。似乎

f

马斯科齐人的

f

分辨率与

Basemap

的

f

分辨率的顺序不同

使用

basemap.is_land（）

。例如：

from mpl_toolkits.basemap import maskoceans
import numpy
# my grid is given by lons and lats 1D arrays.
Array = numpy.ma.zeros((lats.size,lons,size))
Lons,Lats = numpy.meshgrid(lons,lats)
MaskedArray = maskoceans(Lons,Lats,Array,resolution='f',grid=1.25)

# Create a basemap object, this takes a while!
MinLat = numpy.min(lats) - 0.01
MinLon = numpy.min(lons) - 0.01
MaxLat = numpy.max(lats) + 0.01
MaxLon = numpy.max(lons) + 0.01
MidLat = numpy.mean(lats)
MidLon = numpy.mean(lons)
from mpl_tookits.basemap import Basemap
map = Basemap(projection='aeqd',llcrnrlat=MinLat,llcrnrlon=MinLon,urcrnrlat=MaxLat,urcrnrlon=MaxLon,area_thresh=0.01,lon_0=MidLon,lat_0=MidLat,resolution='f')
Array = numpy.zeros((lats.size,lons.size),dtype=bool)
for j in range(lats.size):
    for i in range(lons.size):
        x,y = map(lon[i],lat[j])
        if map.is_land(x,y):
            Array[j,i] = True

这是最准确的方法。如下图所示，所有点都被正确检测到。

的最大问题是_land（）

的速度非常慢。对于大型网格，此方法需要几分钟（对于非常大的网格，大约需要一小时），而

maskoceans

只需不到一秒钟

使用多边形。包含点。请看一个例子。这对我来说不起作用，因为海岸线的多边形应该是闭合的，以便使用

圆锥面\ u点

。因此，

映射

对象应在整个地球仪上用

 map = Basemap(projection='aeqd',lon_0=0,resolution='f')

如果地图是在lon和lat窗口上定义的，则海岸线多边形不会闭合。但是加载具有完整分辨率的完整地图需要很长的时间和内存，甚至检测一个点也需要很长时间

---

是否有其他方法来识别给定网格上的陆地/海洋点？如果解决问题得到解决，它更愿意使用

maskoceans

。可以将

maskoceans（）

的分辨率提高到

Basemap

的分辨率？

窗口化的Basemap中的多边形是闭合的，并且

包含_点（）。