Matplotlib绘制dem

Matplotlib是一个非常流行的Python数据可视化库，常用于创建各种图表，包括地形图（DEM，Digital Elevation Model）。要在Matplotlib中绘制DEM数据，通常会先加载DEM数据，然后将其转换为适合绘图的数据结构，如网格或轮廓线。

以下是一个简单的步骤：

1. **安装和导入模块**：首先需要安装matplotlib和相关的地理空间处理库（例如rasterio、geopandas等），可以使用`pip install matplotlib rasterio geopandas`命令。

import matplotlib.pyplot as plt
import rasterio
import geopandas as gpd

2. **读取DEM数据**：使用`rasterio`读取DEM文件，这可能涉及到文件路径、投影信息等。

dem_file = 'path/to/dem.tif'
with rasterio.open(dem_file) as src:
    dem_data = src.read(1)
    dem_transform = src.transform
    dem_crs = src.crs

3. **数据预处理**：将DEM数据可能需要进行一些处理，如归一化、平滑等，以便于在地图上显示。

4. **绘制地形图**：可以使用`imshow`函数将数据转换成图像并显示出来，加上等高线（contourf）或其他几何元素增强视觉效果。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
ax.imshow(dem_data, cmap='terrain', extent=dem_transform.bounds)
ax.contour(dem_data, levels=range(int(dem_data.min()), int(dem_data.max()) + 1), colors='black')
plt.title('DEM Visualization')
ax.set_aspect('equal', 'datalim')  # 确保比例尺对齐
plt.colorbar(label='Elevation (m)')

5. **添加地理位置信息**：如果DEM数据包含了坐标信息，可以使用`gpd`将数据转换为GeoDataFrame，并添加到地图上。

# 如果有经纬度信息
gdf = gpd.GeoDataFrame({'elevation': dem_data}, geometry=gpd.points_from_xy(*src.index[::-1]))
gdf.plot(ax=ax, color='none', markersize=1, edgecolor='white')