ogr2ogr还是csv到shapefile的弧？

Question

ogr2ogr或arcpy可以直接将csv转换为shapefile吗？我正试图用一个小脚本来自动化一些进程，并希望我可以轻松地使用ogr2ogr或arcpy，这是我所熟悉的。

如有任何意见，将不胜感激。

Answer 1

它可以很容易地用ogr2ogr完成。

假设您有一个包含坐标的csv文件，例如(必须分隔逗号)：

coord.csv

x,y,z
48.66080825,10.28323850,0
48.66074700,10.28292000,0
48.66075045,10.28249425,0
48.66075395,10.28249175,0
48.66077113,10.28233356,0
48.66080136,10.28213118,0
48.66079620,10.28196900,0

然后，您需要在同一个目录中创建一个示例文件(根据您的csv命名)：

coord.vrt

<OGRVRTDataSource>
  <OGRVRTLayer name="output">
    <SrcDataSource relativeToVRT="1">.</SrcDataSource>
    <SrcLayer>coord</SrcLayer>
    <GeometryType>wkbPoint</GeometryType>
    <LayerSRS>WGS84</LayerSRS>
    <GeometryField encoding="PointFromColumns" x="x" y="y"/>
  </OGRVRTLayer>
</OGRVRTDataSource>

然后跑：

ogr2ogr -f "ESRI Shapefile" . coord.csv && ogr2ogr -f "ESRI Shapefile" . coord.vrt

这将在坐标系中给出"output.shp“，这是在示例文件中指定的。

致以敬意，

穆沙夫

Answer 2

您需要以下工作流才能使用Python站点包将坐标的.csv转换为特性类：

1. 使XY事件层(数据管理)将表格数据转换为临时空间层。
2. 特征类到特征类(转换)将该层转换为永久的特性类。

这应该能让你开始。

import arcpy
from arcpy import env

# Set environment settings
env.workspace = "C:/data"
ws = env.workspace

# Set the local variables
in_Table = "your_table.csv"
x_coords = "POINT_X"
y_coords = "POINT_Y"
z_coords = "POINT_Z"
out_Layer = "your_layer"

# Set the spatial reference--this is simply a path to a .prj file
spRef = r"Coordinate Systems\Projected Coordinate Systems\Utm\Nad 1983\NAD 1983 UTM Zone 11N.prj"

# Make the XY event layer...
arcpy.MakeXYEventLayer_management(in_Table, x_coords, y_coords, out_Layer, spRef, z_coords)

# Now convert to a feature class
arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion (out_layer, ws, "out.shp")

Answer 3

这里的任何解决方案我都没有成功，但我想出了一个使用Python的shapely和fiona模块的解决方案。它使用一个选项卡描述的.ascii文件(我的首选项，而不是.csv)，但是可以很容易地调整为使用.csv，就像提出的问题一样。希望这能帮助其他人自动完成同样的任务。

# ------------------------------------------------------
# IMPORTS
# ------------------------------------------------------

import os
import pandas as pd
from shapely.geometry import Point, mapping
from fiona import collection

# ------------------------------------------------------
# INPUTS
# ------------------------------------------------------

# Define path
path = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))

# Set working directory
os.chdir(path)  

# Define file to convert
file = 'points.ascii'

# Define shp file schema
schema = { 'geometry': 'Point', 'properties': { 'LocationID': 'str', 'Latitude': 'float', 'Longitude': 'float' } }

# Read in data
data = pd.read_csv(file, sep='\t') 

# Define shp file to write to
shpOut = 'points.shp'

# Create shp file
with collection(shpOut, "w", "ESRI Shapefile", schema) as output:
    # Loop through dataframe and populate shp file
    for index, row in data.iterrows():
        
        # Define point
        point = Point(row['Longitude'], row['Latitude'])
        # Write output
        output.write({
            'properties': {'LocationID': row['LocationID'], 'Latitude': row['Latitude'], 'Longitude': row['Longitude'] }, 
            'geometry': mapping(point)
        })