使用 Pydeck 可视化 3D 空间数据
在本文中，我将向您介绍 Python 包PyDeck，这是一个在 Python 中创建 3D 地图的工具。
作为示例，我将使用城市3D 建筑模型数据库。
建筑数据
数据来源于公开的布达佩斯开放数据图集 https://atlo.team/boda/
快速下载后，让我们打开文件并快速查看一下：
# import geopandas
import geopandas as gpd
# parse the building height data set
gdf = gpd.read_file('/home/mw/input/ThreeDBuilding6834/epuletmagassag.geojson')
gdf.plot()
len(gdf)
该图显示，建筑物占地面积（总计超过 35 万平方米）遍布布达佩斯市各处。
数据结构如下：
gdf.head(3)
为了进一步使用，需要从该表中提取两件事：包含建筑物高度信息的列 DN 和包含建筑物足迹几何的几何图形。
数据准备
解析了 35 万行的 GeoDataframe 后，您还会意识到，对于快速演示来说，这有点太多了。因此，为了确保我们能够专注于此处的酷炫和高效的视觉效果，我决定将数据集缩小到布达佩斯中部地区第 5 区。
admin_district = gpd.read_file('/home/mw/project/Budapest.shp')
admin_district.plot()
# filter out the bulding footprints that fall into my selected districts
gdf2 = gpd.overlay(gdf, admin_district)
len(gdf2)
这个叠加的 GeoDataFrame 显示我们成功过滤了数据——现在我们只有大约 8k 个足迹。
顺便说一句，下面的快速柱状图告诉我们，该地区只有三座建筑的高度超过 60 米，经过数据框过滤后，发现是两座建筑——大教堂和议会大厦。
gdf2.DN.hist()
gdf2[gdf2.DN>60][['DN', 'name_1']]
创造视觉效果
首先，让我们通过将每栋建筑的颜色设置为红色来创建更基本的 3D 建筑地图版本。使用 Pydeck，最好使用 RGB 代码。此外，通过更改 view_state，我们可以设置地图的中心以及缩放级别。
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import pydeck as pdk
layer = pdk.Layer(
'PolygonLayer',
data=gdf2,
get_polygon='geometry.coordinates',
extruded=True,
get_elevation='DN',
get_fill_color = [255, 0, 0],
)
view_state = pdk.ViewState(
latitude=47.499919,
longitude=19.0530236,
zoom=13,
)
# Create the 3D map
r = pdk.Deck(layers=[layer], initial_view_state=view_state)
r
放大后细节还不错：
然后，我们可以进一步微调绘图，例如，通过改变高程比例使高度差异更加明显，得出一个比例参数，我们可以将其纳入着色中。这样，我们可以根据任何参数为建筑模型着色，或者也可以更改线条颜色。
import math
# do the scaling
max_val = max(gdf2.DN)
gdf2['scaled'] = [0.2 + (d/max_val) for d in gdf2.DN.to_list()]
# add the data
layer = pdk.Layer(
'PolygonLayer',
data=gdf2,
get_polygon='geometry.coordinates',
extruded=True,
get_elevation='DN',
elevation_scale=4,
get_line_color=[255, 255, 255],
get_fill_color="[255, 0, scaled * 255]"
)
# set the view state
view_state = pdk.ViewState(
latitude=47.499919,
longitude=19.0530236,
zoom=13,
)
# Create the 3D map
r = pdk.Deck(layers=[layer], initial_view_state=view_state)
r
最后，使用相机方向设置进一步调整视图状态，并将输出保存为 html 文件。
import math
# do the scaling
max_val = max(gdf2.DN)
gdf2['scaled'] = [0.2 + (d/max_val) for d in gdf2.DN.to_list()]
# add the data
layer = pdk.Layer(
'PolygonLayer',
data=gdf2,
get_polygon='geometry.coordinates',
extruded=True,
get_elevation='DN',
elevation_scale=4,
get_line_color=[255, 255, 255],
get_fill_color="[255, 0, scaled * 255]"
)
# set the view state
view_state = pdk.ViewState(
latitude=47.499919,
longitude=19.0530236,
zoom=14,
pitch=45, # controls the angle of the camera relative to the ground
bearing = 30 # controls the rotation of the camera around the vertical axis
)
# Create the 3D map
r = pdk.Deck(layers=[layer], initial_view_state=view_state)
r
细节相当好
