16、空间数据分析实例：风电场选址与动物跟踪数据处理

空间数据分析实例：风电场选址与动物跟踪数据处理

1. 风电场选址分析

1.1 数据准备与初步处理

我们要在加利福尼亚州帝国县寻找适合建设风电场的区域。美国国家可再生能源实验室提供了一个风电场适宜性数据集，该数据集基于风速、风力资源丰富程度以及地形等地理因素，展示了美国适合建设风电场的区域。同时，我们还会结合人口普查数据，筛选出风力评级合适且人口密度低于每平方公里 0.5 人的区域。

人口普查数据集包含每个普查区的人口数，但没有人口密度属性。我们需要添加一个字段来存储人口密度信息：

census_fn = r'D:\osgeopy-data\California\ca_census_albers.shp'
census_ds = ogr.Open(census_fn, True)
census_lyr = census_ds.GetLayer()
density_field = ogr.FieldDefn('popsqkm', ogr.OFTReal)
census_lyr.CreateField(density_field)
for row in census_lyr:
    pop = row.GetField('HD01_S001')
    sqkm = row.geometry().GetArea() / 1000000
    row.SetField('popsqkm', pop / sqkm)
    census_lyr.SetFeature(row)

上述代码的操作步骤如下：
1. 打开人口普查的 shapefile 文件进行编