利用经纬度的点坐标与对应的NDVI值在python中绘制散点图

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：

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。

在arcmap上使用ndvi的csv文件与经纬度的csv文件制作ndvi图

要制作NDVI图，您需要将NDVI值与经纬度数据相结合，并将其导入ArcMap中。以下是一些步骤：

1. 保存NDVI数据为CSV文件格式，确保文件包含两列：经度和纬度，以及NDVI值。

2. 保存经纬度数据为CSV文件格式，确保文件包含两列：经度和纬度。

3. 在ArcMap中，打开一个新的地图文档，并添加两个CSV文件。

4. 选择“Add XY Data”工具，并选择经纬度CSV文件作为输入。

5. 在“Add XY Data”对话框中，选择正确的X坐标和Y坐标字段，确保它们与经度和纬度正确匹配。

6. 单击“添加”按钮，然后选择一个合适的坐标系，以确保经纬度数据正确对齐。

7. 添加完成后，您应该能够看到经纬度数据的点在地图上。

8. 接下来，选择“Join”工具，并将NDVI CSV文件作为输入。

9. 在“Join”对话框中，选择正确的字段用作连接字段，以确保经纬度数据和NDVI数据正确匹配。

10. 单击“添加”按钮，然后选择“Join”的类型（例如，左连接或内连接），并单击“确定”。

11. 添加完成后，您应该能够看到NDVI值已经添加到经纬度数据的属性表中。

12. 最后，选择“Layer Properties”选项，并在“Symbology”选项卡中选择“Graduated Colors”。

13. 在“Graduated Colors”对话框中，选择正确的字段用作颜色分级字段，并选择合适的颜色方案和分级方法。

14. 单击“确定”按钮，然后您应该能够看到NDVI图已经制作完成了。

希望这些步骤能够帮助您成功制作NDVI图。