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PythonGIS数据处理，Fiona库入门教程

2025-08-04 20:11:33 0浏览收藏

想要高效处理GIS数据？Python的Fiona库是你的得力助手！Fiona基于GDAL，专注于矢量地理空间数据的读写，支持Shapefile、GeoJSON、GPKG等多种格式。本教程将带你快速上手Fiona，掌握其安装、读取和写入数据的核心技巧。告别繁琐的数据处理，利用Fiona轻松实现数据的提取、转换和保存。通过conda或pip安装，优先选择conda避免依赖问题。学会使用fiona.open()读取数据，访问feature的geometry与properties，并通过定义schema写入数据，灵活控制输出格式与坐标参考系统。此外，本文还总结了使用Fiona的常见问题与注意事项，助你避坑，提升GIS数据处理效率。

Fiona是一个基于GDAL的Python库，专用于读写矢量地理空间数据。①它支持Shapefile、GeoJSON、GPKG等格式，适合精细控制数据结构与流程的场景；②安装推荐使用conda或pip，优先conda以避免依赖问题；③读取数据通过fiona.open()函数实现，可访问feature的geometry与properties；④写入数据需定义schema，包括几何类型与属性字段，并指定driver与crs；⑤注意事项包括手动处理投影转换、检查输出路径、字段名限制、多图层处理及输出文件完整性。

如何使用Python处理GIS数据？Fiona库操作指南

处理GIS数据时，Python提供了很多强大的工具，其中Fiona是一个非常实用的库，专门用于读写矢量地理空间数据格式（如Shapefile）。它简单易用，适合做基础的数据提取、转换和保存工作。

什么是Fiona？

Fiona是基于GDAL的一个Python接口，专注于矢量数据操作。它不像Geopandas那样功能全面，但更轻量，也更适合需要精细控制数据结构和流程的场景。

它支持常见的矢量格式，比如：

Shapefile
GeoJSON
GPKG（GeoPackage）
KML 等等

如果你只是想快速读取或写入地理数据，而不是进行复杂的分析，Fiona是个不错的选择。

如何安装Fiona？

安装Fiona最推荐的方式是使用conda或者pip。

如果你使用的是Anaconda环境，可以这样安装：

conda install -c conda-forge fiona

如果是纯pip环境，也可以尝试：

pip install fiona

注意：Fiona依赖一些C库，所以在某些系统上安装可能会遇到问题，尤其是Windows以外的平台。建议优先使用conda来管理环境。

如何读取矢量数据？

Fiona的核心操作围绕着fiona.open()函数展开。你可以把它理解为打开一个矢量文件的“门”，然后通过这个门去访问里面的内容。

下面是一个读取Shapefile的例子：

import fiona

with fiona.open("your_file.shp", "r") as source:
    for feature in source:
        print(feature)

上面这段代码会打印出每一个“feature”对象，也就是Shapefile中的一条记录。每个feature通常包含两个主要部分：

properties：属性字段，类似数据库表中的列
geometry：几何信息，比如点、线、面及其坐标

如果你想查看整个文件的元信息，比如坐标系、图层类型、字段定义等，可以通过source.meta获取。

如何写入新的矢量数据？

Fiona不仅可以读取数据，还可以创建新的矢量文件。关键在于构造一个schema（模式），告诉Fiona你希望输出的数据结构是什么样的。

例如，我们要创建一个包含点要素的GeoJSON文件：

import fiona
from fiona.crs import from_epsg

schema = {
    'geometry': 'Point',
    'properties': {
        'id': 'int',
        'name': 'str'
    }
}

with fiona.open(
    'output.geojson',
    'w',
    driver='GeoJSON',
    crs=from_epsg(4326),
    schema=schema
) as sink:
    point = {
        'type': 'Feature',
        'geometry': {
            'type': 'Point',
            'coordinates': (100.0, 0.5)
        },
        'properties': {
            'id': 1,
            'name': 'Sample Point'
        }
    }
    sink.write(point)

这里有几个关键点需要注意：