如何使用rasterio和geopandas库处理和可视化TIFF格式的栅格数据，并将其与shapefile进行融合显示？

处理和可视化地理空间数据时，rasterio和geopandas是Python中非常实用的库。首先，使用rasterio库读取TIFF文件非常直接，你可以通过调用`rasterio.open`函数来加载TIFF文件，并利用`read`方法读取栅格数据。rasterio还支持读取栅格数据的地理坐标信息，这对于数据的空间定位非常关键。

参考资源链接：[Python rasterio模块处理与可视化TIFF数据](https://wenku.csdn.net/doc/6h7qqjjak9?spm=1055.2569.3001.10343)

为了将栅格数据与shapefile文件结合进行可视化，可以使用geopandas库。geopandas可以读取和处理矢量数据，如shapefile（.shp文件）。首先，通过`gpd.read_file`函数读取shapefile文件，然后使用matplotlib库将这些矢量数据绘制在地图上。

当你希望将栅格数据和矢量数据结合显示时，可以使用matplotlib的`imshow`函数显示栅格数据，并通过`plot`函数将shapefile文件中的几何形状绘制在同一张图上。在这一步骤中，需要设置适当的坐标参考系统（CRS），确保栅格和矢量数据的坐标能够正确对应。此外，可能需要调整栅格数据的大小或变换，以匹配矢量数据的显示范围。

代码示例（省略导入和环境设置部分）：

import matplotlib.pyplot as plt
import geopandas as gpd
import rasterio
from rasterio import plot
from rasterio.plot import show

# 读取TIFF文件
with rasterio.open('your_tiff_file.tif') as src:
    # 假设我们只读取第一个波段
    arr = src.read(1)
    # 显示栅格数据
    show(arr, cmap='gray')

# 读取shapefile
gdf = gpd.read_file('your_shapefile.shp')

# 绘制shapefile的边界
gdf.plot(ax=plt.gca(), alpha=0.4, edgecolor='k')

# 显示颜色条
plt.colorbar()

plt.show()

这个代码示例展示了如何利用rasterio库读取TIFF文件，以及如何利用geopandas和matplotlib将栅格数据与shapefile进行融合可视化。通过这种方式，你可以创建更加丰富和直观的地理空间信息图。

为了更深入理解上述过程，并掌握更多的细节和技巧，你可以参考《Python rasterio模块处理与可视化TIFF数据》一书。这本书会提供你所需要的具体实现方法和示例，涵盖了从基础到进阶的各类应用场景，帮助你在实际工作中更加高效和精确地处理GIS数据。

参考资源链接：[Python rasterio模块处理与可视化TIFF数据](https://wenku.csdn.net/doc/6h7qqjjak9?spm=1055.2569.3001.10343)