利用经纬度的点坐标与对应的NDVI值在python中绘制散点图
时间: 2023-06-24 09:07:26 浏览: 80
您可以使用 Matplotlib 库绘制经纬度散点图。以下是一个例子代码,使用了 Pandas、Numpy 和 Matplotlib:
``` python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个数据帧,包含经纬度和NDVI值
data = pd.DataFrame({
'lat': [39.92, 39.93, 39.94, 39.95, 39.96],
'lon': [116.38, 116.39, 116.40, 116.41, 116.42],
'ndvi': [0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4]
})
# 创建一个散点图
plt.scatter(data['lon'], data['lat'], c=data['ndvi'], cmap='RdYlGn')
# 添加颜色条
plt.colorbar()
# 添加坐标轴标签
plt.xlabel('Longitude')
plt.ylabel('Latitude')
# 显示图像
plt.show()
```
在这个例子中,我们使用 Pandas 创建了一个数据帧,其中包含经纬度和 NDVI 值。然后,我们使用 Matplotlib 的 scatter 函数绘制了一个散点图,并使用 ndvi 列作为颜色映射。最后,我们添加了坐标轴标签和颜色条,并显示了图像。
相关问题
有一些点与其的经纬度坐标与这些点上的NDVI值,如何在ARCGIS中进行投影坐标系的匹配,如何显示NDVI值的信息
要在ARCGIS中进行投影坐标系的匹配,可以按照以下步骤进行操作:
1. 打开ARCGIS软件,并加载需要处理的数据。
2. 打开“数据框架属性”对话框,选择“坐标系统”选项卡,并选择与数据集相匹配的投影坐标系。
3. 确保所有的数据都被正确地投影到了所选择的坐标系中。
4. 对于NDVI值的信息,可以将其作为栅格图层加载到ARCGIS中,并使用“栅格图层属性”对话框来配置图层的显示方式。可以选择适当的颜色映射方案来显示NDVI值,并添加合适的标签和图例来帮助解释数据。
5. 对于点数据,可以将其作为矢量图层加载到ARCGIS中,并使用“属性表”窗口来查看每个点的NDVI值。可以使用“符号化”功能来根据NDVI值的大小和颜色来区分不同的点,从而更好地展示数据。
python绘制ndvi专题图
要绘制NDVI专题图,你需要使用Python中的一些科学计算库,如numpy和matplotlib。下面是一个简单的步骤:
1.加载遥感图像:首先,你需要加载遥感图像。你可以使用Python中的gdal库来加载遥感图像。例如:
```
import gdal
ds = gdal.Open("path/to/image.tif")
```
2.计算NDVI:使用加载的遥感图像,你可以计算NDVI。在这里,你需要分别计算红外波段和红波段的像素值,然后将它们分别减去并除以它们的总和。例如:
```
red_band = ds.GetRasterBand(1).ReadAsArray()
nir_band = ds.GetRasterBand(2).ReadAsArray()
ndvi = (nir_band - red_band) / (nir_band + red_band)
```
3.绘制专题图:最后,你可以使用matplotlib库绘制NDVI专题图。例如:
```
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(ndvi, cmap='RdYlGn')
plt.colorbar()
plt.show()
```
这将显示一个色带条,显示NDVI值的范围,并绘制NDVI专题图。