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Wie man eine Länderumriss in Jupyter mit GeoPandas, Cartopy & Natural Earth visualisiert

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Dieses einfache Beispiel zeigt, wie man den Umriss eines Landes in Jupyter visualisiert. Für dieses Beispiel zeigen wir den Umriss von Deutschland. Um es optisch ansprechender zu machen, fügen wir auch andere Länderumrisse und den Ozean im Hintergrund hinzu.

Wir verwenden den Natural-Earth-10m-Datensatz, der hier automatisch heruntergeladen wird. Die größerskaligen Varianten wie 1:110M bieten einfach nicht genug Auflösung auf dieser Skala, um optisch ansprechend zu sein.

Germany with rivers.avif

VisualizeCountry.py
# Benötigte Bibliotheken importieren
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cf
from cartopy.feature import ShapelyFeature
import cartopy.io.shapereader as shpreader
import matplotlib.pyplot as plt
import geopandas as gpd
from shapely.ops import unary_union

# Karte mit PlateCarree-Projektion erstellen
proj = ccrs.PlateCarree()
ax = plt.axes(projection=proj)
# Wir laden höheraufgelöste Natural-Earth-Daten (10m), wo verfügbar
# Verwende 10m 'admin_0_countries' sowie Küstenlinie/Seen/Flüsse für Details
try:
    # 10m Natural-Earth-Länder lesen und Deutschland-Geometrie via geopandas für bessere Genauigkeit extrahieren
    countries = gpd.read_file(shpreader.natural_earth(resolution='10m', category='cultural', name='admin_0_countries'))
    germany = countries[countries['ISO_A3'] == 'DEU'].iloc[0].geometry
    # Mit Puffer 0 ungültige Geometrien reparieren
    germany = germany.buffer(0)
    # Engen Ausschnitt aus der Geometrie mit kleinem Padding in Grad bestimmen
    minx, miny, maxx, maxy = germany.bounds
    pad_deg = 0.4
    extent = [minx - pad_deg, maxx + pad_deg, miny - pad_deg, maxy + pad_deg]
    ax.set_extent(extent, crs=ccrs.PlateCarree())

    # Hochaufgelöste Küstenlinie und Grenzen sowie Seen/Flüsse hinzufügen
    # HINWEIS: Alle davon sind optional - kommentiere einfach aus, was du nicht brauchst
    ax.add_feature(cf.LAND.with_scale('10m'), facecolor='lightgray')
    ax.add_feature(cf.OCEAN.with_scale('10m'), facecolor='lightblue')
    ax.add_feature(cf.COASTLINE.with_scale('10m'), lw=0.6)
    ax.add_feature(cf.BORDERS.with_scale('10m'), linestyle=':', lw=0.6)
    ax.add_feature(cf.LAKES.with_scale('10m'), facecolor='none', edgecolor='blue', lw=0.4)
    ax.add_feature(cf.RIVERS.with_scale('10m'), edgecolor='blue', lw=0.4)

    # Deutschland-Polygon mit schönerem Styling hinzufügen
    germany_feature = ShapelyFeature([germany], ccrs.PlateCarree(), facecolor='none', edgecolor='red', linewidth=1.2)
    ax.add_feature(germany_feature)

    # Gitternetzlinien und Titel hinzufügen
    gl = ax.gridlines(draw_labels=True, linestyle='--', linewidth=0.3)
    gl.top_labels = False
    gl.right_labels = False
    plt.gcf().set_size_inches(12, 10)
    ax.set_title('Outline of Germany — Natural Earth 10m (detailed)')

    plt.show()
except Exception as e:
    print(f"Error: {e}")
    print("Could not load 10m Natural Earth data. Falling back to built-in shapereader records with 110m resolution.")
    try:
        reader = shpreader.Reader(shpreader.natural_earth(resolution='110m', category='cultural', name='admin_0_countries'))
        germany = [c for c in reader.records() if c.attributes['NAME_LONG'] == 'Germany'][0]
        shape_feature = ShapelyFeature([germany.geometry], ccrs.PlateCarree(), facecolor='none', edgecolor='red', lw=2)
        ax.add_feature(cf.COASTLINE, lw=0.5)
        ax.add_feature(cf.BORDERS, linestyle=':', lw=0.5)
        ax.add_feature(shape_feature)
        plt.show()
    except Exception as e2:
        print('Fallback also failed:', e2)
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