使用python将lat lon几何投影到utm-Java 学习之路

我有一个名为eq的地震数据的数据框，其中包含列出纬度和经度的列 . 使用geopandas我创建了一个点列，其中包含以下内容：

from geopandas import GeoSeries, GeoDataFrame
from shapely.geometry import Point
s = GeoSeries([Point(x,y) for x, y in zip(df['longitude'], df['latitude'])])
eq['geometry'] = s
eq.crs = {'init': 'epsg:4326', 'no_defs': True}
eq

现在我有一个带有lat lon坐标的几何列，但我想将投影更改为UTM . 任何人都可以帮助改造吗？

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纬度/经度不是真正的投影，而是一种默认的"unprojection" . 请参阅this page for more details，但这可能意味着您的数据使用 WGS84 或 epsg:4326 .

设's build a dataset and, before we do any reprojection, we' ll将 crs 定义为 epsg:4326
```
import geopandas as gpd
import pandas as pd
from shapely.geometry import Point
df = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'population' : [2, 3, 10], 'longitude': [-80.2, -80.11, -81.0], 'latitude': [11.1, 11.1345, 11.2]})
s = gpd.GeoSeries([Point(x,y) for x, y in zip(df['longitude'], df['latitude'])])

geo_df = gpd.GeoDataFrame(df[['id', 'population']], geometry=s)
# Define crs for our geodataframe:
geo_df.crs = {'init': 'epsg:4326'}
```
我不确定你的意思"UTM projection" . 从wikipedia page我看到有60种不同的UTM投影取决于世界的面积 . 你可以在网上找到合适的 epsg 代码，但我只想给你一个随机 epsg 代码的例子 . This is the one for zone 33N for example

怎么做重投影？您可以轻松地从the geopandas docs on projection获取此信息 . 这只是一行：
```
geo_df = geo_df.to_crs({'init': 'epsg:3395'})
```
并且几何体不再编码为纬度/经度：
```
id  population  geometry
0   1   2   POINT (-8927823.161620541 1235228.11420853)
1   2   3   POINT (-8917804.407449147 1239116.84994171)
2   3   10  POINT (-9016878.754255159 1246501.097746004)
```
回复于 2024-04-20T11:07:45+08:00

使用python将lat lon几何投影到utm

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