Bài 20: Trực Quan hóa Dữ liệu Địa không gian

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

# Đọc dữ liệu vector từ URL và tạo bản đồ
vector_path = 'https://geodata.ucdavis.edu/gadm/gadm4.1/json/gadm41_VNM_1.json'
gdf = gpd.read_file(vector_path)
# Tạo figure và axes
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 20))
# Vẽ bản đồ với màu sắc và đường viền tùy chỉnh
gdf.plot(ax=ax, edgecolor='black', color='lightblue', legend=False)
# Thêm tiêu đề
ax.set_title('Vietnam Provinces')
# Tùy chỉnh trục và lưới
ax.grid(True, color='gray', linestyle='--', linewidth=0.5)
ax.set_xlabel('Longitude', fontsize=12) # Thêm nhãn cho trục x
ax.set_ylabel('Latitude', fontsize=12) # Thêm nhãn cho trục y
# Thiết lập khoảng cách giữa các nhãn trục x và y
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(2)) # Khoảng cách 2 độ giữa các nhãn trục x
ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(3)) # Khoảng cách 3 độ giữa các nhãn trục y
# format the x/y-axis to show longitude and latitude values with degree symbol
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: f'{x:.1f}°')) # Format trục x để hiển thị giá trị kinh độ với ký hiệu độ
ax.yaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(lambda y, pos: f'{y:.1f}°')) # Format trục y để hiển thị giá trị vĩ độ với ký hiệu độ
ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=12) # Tùy chỉnh kích thước chữ trục
plt.show()

import rioxarray as rxr
import rasterio
from rasterio.plot import show

# Đọc dữ liệu raster từ URL và hiển thị thông tin cơ bản
raw_url = "https://raw.githubusercontent.com/tuyenhavan/geospatial_course/main/data/raster/era5_temp_2020_2024_vietnam.tif"
temp = rxr.open_rasterio(f"/vsicurl/{raw_url}")
temp.attrs = {}

# Tạo figure và axes
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
# Hiển thị raster với colormap tùy chỉnh
first = temp[0]  # Chọn băng đầu tiên để hiển thị
first.plot(ax=ax, cmap='viridis')  # Sử dụng colormap 'viridis' để hiển thị raster
# Thêm tiêu đề và nhãn trục
ax.set_title('MODIS NDVI (2015-2024)', fontsize=14)
ax.set_xlabel('Longitude', fontsize=12) # Thêm nhãn cho trục x
ax.set_ylabel('Latitude', fontsize=12) # Thêm nhãn cho trục y
ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=12) # Tùy chỉnh kích thước chữ trục
plt.show()

# Tạo figure và axes
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
# Hiển thị raster với colormap tùy chỉnh
first.plot(ax=ax, cmap='viridis')  # Sử dụng colormap 'viridis' để hiển thị raster
# Vẽ đường viền của các tỉnh lên trên raster
gdf.boundary.plot(ax=ax, edgecolor='black', linewidth=0.5)
# Thêm tiêu đề và nhãn trục
ax.set_title('MODIS NDVI (2015-2024) with Vietnam Provinces', fontsize=14)
ax.set_xlabel('Longitude', fontsize=12) # Thêm nhãn cho trục x
ax.set_ylabel('Latitude', fontsize=12) # Thêm nhãn cho trục y
ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=12) # Tùy chỉnh kích thước chữ trục
plt.show()

# Tạo figure và axes
fig, axes = plt.subplots(1, 5, figsize=(20, 10), sharex =True, sharey=True)
# Lấy 4 băng đầu tiên và hiển thị chúng
for i in range(5):
    band = temp[i]
    plot = band.plot(ax=axes[i], cmap='viridis', add_colorbar=False)  # Hiển thị băng mà không thêm colorbar
    axes[i].set_title('')
    axes[i].set_xlabel('Longitude', fontsize=10)
    axes[i].set_ylabel('Latitude', fontsize=10)
    axes[i].tick_params(axis='both', which='major', labelsize=8)
    # Vẽ đường viền của các tỉnh lên trên raster
    gdf.boundary.plot(ax=axes[i], edgecolor='black', linewidth=0.5)
    if i>0:
        axes[i].set_ylabel('') # Ẩn nhãn trục y cho các subplot bên phải
    axes[i].tick_params(axis='both', which='major', labelsize=10) # Tùy chỉnh kích thước chữ trục x
    # Các bạn có thể thêm điều chỉnh khác như lưới, nhãn trục, v.v. tùy ý
# Tạo colorbar chung cho tất cả các subplot
cbar = fig.colorbar(plot, 
                    ax=axes, orientation='horizontal', # Đặt colorbar nằm ngang dưới các subplot
                    pad=0.1, extend='both', shrink=0.6) # shrink để điều chỉnh kích thước colorbar

cbar.set_label('NDVI Value', fontsize=12) # Thêm nhãn cho colorbar
plt.show()