Erstellen von schattierten Reliefplots mit Python

Einführung

In diesem Lab lernen wir, wie man mit Python Matplotlib schattierte Reliefplots erstellt. Schattierte Reliefplots eignen sich zur Visualisierung von Geländedaten, da sie Schattierungen verwenden, um Höhenunterschiede darzustellen.

Tipps für die VM

Nachdem der VM-Start abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.

Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund der Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.

Bibliotheken importieren

Wir beginnen mit dem Import der erforderlichen Bibliotheken.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from matplotlib import cbook
from matplotlib.colors import LightSource

Daten laden

Als nächstes laden wir die Beispiel-Daten, die wir in diesem Tutorial verwenden werden. Wir verwenden die Datei jacksboro_fault_dem.npz, die Höhen-Daten enthält.

dem = cbook.get_sample_data('jacksboro_fault_dem.npz')
elev = dem['elevation']

Schattierte Reliefplots erstellen

Wir werden nun die schattierten Reliefplots mit der Klasse LightSource erstellen. Wir werden zwei Teilplots erstellen, einen mit farbzugeordneten Daten und einen anderen mit Beleuchtungsintensität.

## Beleuchte die Szene aus Nordwesten
ls = LightSource(azdeg=315, altdeg=45)

fig, axs = plt.subplots(ncols=2, nrows=2)
for ax in axs.flat:
    ax.set(xticks=[], yticks=[])

axs[0, 0].imshow(z, cmap=cmap)
axs[0, 0].set(xlabel='Farbzugeordnete Daten')

axs[0, 1].imshow(ls.hillshade(z, vert_exag=ve), cmap='gray')
axs[0, 1].set(xlabel='Beleuchtungsintensität')

Wir werden zwei weitere Teilplots erstellen, einen mit blend_mode auf "hsv" und einen anderen auf "overlay" gesetzt.

rgb = ls.shade(z, cmap=cmap, vert_exag=ve, blend_mode='hsv')
axs[1, 0].imshow(rgb)
axs[1, 0].set(xlabel='Mischmodus: "hsv" (Standard)')

rgb = ls.shade(z, cmap=cmap, vert_exag=ve, blend_mode='overlay')
axs[1, 1].imshow(rgb)
axs[1, 1].set(xlabel='Mischmodus: "overlay"')

Die Plots anzeigen

Schließlich werden wir die Plots mit plt.show() anzeigen.

plt.show()

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir gelernt, wie man schattierte Reliefplots mit Python Matplotlib erstellt. Wir haben Beispiel-Daten geladen und die Klasse LightSource verwendet, um vier Teilplots mit unterschiedlichen Schattierungstechniken zu erstellen. Anschließend haben wir die Plots mit plt.show() angezeigt.