在Python的Mapbox中覆盖跟踪

Question

我目前正在从事一个地理项目，为此我必须对迁移流进行一些研究

我想使用Python和Mapbox表示迁移流，基于我以前下载的全球GeoJSON。但是，我在工作质量方面遇到了一些问题，无法找到合适的解决方案

我首先上传了world GeoJSON：

countries = json.load(open("countries_without_antartica.geojson"))

然后，我用一个函数提取坐标并将它们分组到一个名为countries_coords的列表中，其中countries_lons, countries_lats = zip(*countries_coords)

然后我开始创建图形

首先，我倡议：

fig = go.Figure()

然后，我将之前提取的信息放入ScatterMapbox环境：

fig.add_trace(go.Scattermapbox(
        mode='lines',
        name='Countries',
        fill='toself',
        fillcolor='lightgray',
        line=dict(color='black', width=1),
        lat=countries_lats,
        lon=countries_lons,
        opacity=1,
        showlegend=False,
        hoverinfo='skip',
))

然后我用：fig.update_layout(mapbox=dict(style='white-bg'))指定Mapbox样式

这使得地图只剩下GeoJSON数据，如图所示：

然而，问题就从这里开始：然后我尝试在地图上添加一条线，指示第一次迁移流（在本例中，从西班牙到澳大利亚）。我使用以下代码执行此操作：

fig.add_trace(
        go.Scattermapbox(
            name='flow1',
            lon = [134.340916, -3.704239],
            lat = [-25.039402, 40.415887],
            mode = 'lines',
            line = dict(width = 8,color = 'green')
        )
)

然而，结果是：

我对此有几个问题，因为迁移流线应该是一条有点弯曲的线，而不是一条直线

我意识到解决这个问题的方法是使用go.Scattergeo而不是go.Scattermapbox来表示线，所以我做到了：

fig.add_trace(
        go.Scattergeo(
            name='flow1',
            lon = [134.340916, -3.704239],
            lat = [-25.039402, 40.415887],
            mode = 'lines',
            line = dict(width = 8,color = 'green')
        )
)

但是该线现在位于地图本身的“后面”，因此它不可见（再次生成图1）

带有go.Scattergeo的线是弯曲的，它确实代表了我想要它代表的东西，但它不可见，因为它在带有地图的go.ScatterMapbox图形后面“分层”

如何更改跟踪的顺序？有没有办法防止第一个跟踪“高于”第二个跟踪？我试着改变外观的顺序，但没有效果

编辑1 按照@NikolasStevenson Molnar和@BasvanderLinden提供的解决方案，我使用go.Scattergeo呈现了世界和迁移流。代码如下：

fig.add_trace(go.Scattergeo(
        mode='lines',
        name='Countries',
        fill='toself',
        fillcolor='lightgray',
        line=dict(color='black', width=1),
        lat=countries_lats,
        lon=countries_lons,
        opacity=1,
        showlegend=False,
        hoverinfo='skip',
))

fig.add_trace(
        go.Scattergeo(
            name='flow1',
            lon = [134.340916, -3.704239],
            lat = [-25.039402, 40.415887],
            mode = 'lines',
            line = dict(width = 8,color = 'green')
        )
)

这里，结果：

正如你所看到的，这张地图并不像它应该的那样“伟大”。有关it质量的一些问题包括：

1. 国家用与背景相同的颜色填充（即海洋）。我找不到一种方法，只能填补所有国家的空缺。在使用go.Scattermapbox时，可以通过指定所需的样式（fig.update_layout(mapbox=dict(style='white-bg'))）轻松完成此操作。但是，“go.Scattergeo”没有该功能
2. 地图似乎是水平延伸的（请参见图3中的所有国家如何比图1中的更宽）。这在北半球尤为明显

然后我想到问题1应该通过“关闭”填充心房来解决，所以我编码：

fig.add_trace(go.Scattergeo(
        mode='lines',
        name='Countries',
        line=dict(color='black', width=1),
        lat=countries_lats,
        lon=countries_lons,
        opacity=1,
        showlegend=False,
        hoverinfo='skip',
))

结果也是不可取的，因为GeoJSON是“go.Scattergeo”提供的默认映射。例如，当我放大西班牙时，我得到：很明显，两个跟踪（default和GeoJSON）同时运行，使得最终结果不那么整洁。最重要的是，默认跟踪只显示“领土”，而不是“政治分裂”，因此-例如-葡萄牙不是在默认跟踪中绘制的，而是在GeoJSON中绘制的

希望这些额外的信息对达成适当的解决方案是有价值的

提前感谢您为我提供的任何帮助、建议或解决方案

Answer 1

• 你可以回到基础，计算你自己的大圆线
• https://geographiclib.sourceforge.io/html/python/examples.html#basic-geodesic-calculations举例说明了如何实现这一点
• 把它放在一起
  • 源国家/地区GeoJSON并创建一个geopandasdataframe
  • 使用质心功能获取国家中心的数据
  • 建立效用函数计算大圆轨迹
  • 最后用三对国家之间的界线来展示它的实际行动

import requests
import geopandas as gpd
import plotly.express as px
from pathlib import Path
from zipfile import ZipFile
import json, io
from geographiclib.geodesic import Geodesic
import math

# source geojson for country boundaries so we can calc centroids
geosrc = pd.json_normalize(
    requests.get(
        "https://pkgstore.datahub.io/core/geo-countries/7/datapackage.json"
    ).json()["resources"]
)
fn = Path(geosrc.loc[geosrc["name"].eq("geo-countries_zip"), "path"].values[0]).name

if not Path.cwd().joinpath(fn).exists():
    r = requests.get(
        geosrc.loc[geosrc["name"].eq("geo-countries_zip"), "path"].values[0],
        stream=True,
    )
    with open(fn, "wb") as fd:
        for chunk in r.iter_content(chunk_size=128):
            fd.write(chunk)

zfile = ZipFile(fn)
with zfile.open(zfile.infolist()[0]) as f:
    geojson = json.load(f)

gdf = gpd.GeoDataFrame.from_features(geojson).set_index("ISO_A3")
# centroids...
gdf["lon"] = gdf.apply(lambda r: r.geometry.centroid.x, axis=1)
gdf["lat"] = gdf.apply(lambda r: r.geometry.centroid.y, axis=1)


def worldcircleline(gdf, country1, country2, fig=None, color="blue"):
    geod = Geodesic.WGS84  # define the WGS84 ellipsoid

    l = geod.InverseLine(
        gdf.loc[country1, "lat"],
        gdf.loc[country1, "lon"],
        gdf.loc[country2, "lat"],
        gdf.loc[country2, "lon"],
        Geodesic.LATITUDE | Geodesic.LONGITUDE,
    )

    da = 1
    n = int(math.ceil(l.a13 / da))
    da = l.a13 / n

    lat = [
        l.ArcPosition(
            da * i, Geodesic.LATITUDE | Geodesic.LONGITUDE | Geodesic.LONG_UNROLL
        )["lat2"]
        for i in range(n + 1)
    ]
    lon = [
        l.ArcPosition(
            da * i, Geodesic.LATITUDE | Geodesic.LONGITUDE | Geodesic.LONG_UNROLL
        )["lon2"]
        for i in range(n + 1)
    ]

    tfig = px.line_mapbox(
        lat=lat,
        lon=lon,
        mapbox_style="carto-positron",
        zoom=1,
    ).update_traces(line={"color":color})

    if fig is None:
        return tfig.update_layout(margin={"l": 0, "r": 0, "b": 0, "t": 0})
    else:
        return fig.add_traces(tfig.data)


fig = worldcircleline(gdf, "ESP", "AUS")
worldcircleline(gdf, "GBR", "SGP", fig=fig, color="red")
worldcircleline(gdf, "IRL", "USA", fig=fig, color="green")