在Geopandas/Python中实现ArcGIS Feature-to-Polygon：拆分重叠多边形

我有一个包含重叠多边形（缓冲区）的GeoDataFrame，想要将重叠区域拆分为唯一的无重叠多边形，同时保留非重叠部分，最终输出完全无重叠的多边形集合，实现ArcMap/ArcGIS Desktop中Feature-to-Polygon工具的效果。

示例代码（修正版） #

原示例代码缺少id列，修正后如下：

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建带id字段的GeoDataFrame
polys = gpd.GeoDataFrame(
    data={'id': [1, 2, 3, 4]},
    geometry=[Point(0, 0), Point(1, 1), Point(1, 2), Point(2, 1)]
)
# 生成半径为1的缓冲区多边形
polys['geometry'] = polys.buffer(1)

# 绘制当前重叠效果
ax2 = polys.plot(figsize=(5,5), edgecolor='white', color='gray')
for name in polys['id']:
    polys.loc[polys['id'] == name].plot(edgecolor='white', color=np.random.rand(3,), ax=ax2)
ax2.axis('scaled')
plt.title('当前重叠效果')
plt.show()

当前输出效果 #

期望输出效果 #

通过geopandas结合shapely的核心方法可实现需求，步骤如下：

1. 对所有多边形求并集，得到包含所有区域边界的几何对象
2. 提取并集的边界线，将其多边形化，得到所有无重叠的子多边形
3. 将结果转为GeoDataFrame

完整实现代码：

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point, MultiLineString
from shapely.ops import polygonize
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 1. 构建原始数据
polys = gpd.GeoDataFrame(
    data={'id': [1, 2, 3, 4]},
    geometry=[Point(0, 0), Point(1, 1), Point(1, 2), Point(2, 1)]
)
polys['geometry'] = polys.buffer(1)

# 2. 计算所有多边形的并集，提取边界线
union_geom = polys.unary_union
# 处理并集为MultiPolygon的情况，提取每个子多边形的边界
if hasattr(union_geom, 'geoms'):
    boundary_lines = MultiLineString([poly.boundary for poly in union_geom.geoms])
else:
    boundary_lines = union_geom.boundary

# 3. 将边界线多边形化，生成无重叠的多边形
non_overlap_polys = list(polygonize(boundary_lines))

# 4. 转为GeoDataFrame，保留原坐标系
result_gdf = gpd.GeoDataFrame(geometry=non_overlap_polys, crs=polys.crs)

# 5. 绘制结果
ax = result_gdf.plot(figsize=(5,5), edgecolor='white', cmap='tab10')
ax.axis('scaled')
plt.title('无重叠多边形结果')
plt.show()

补充说明 #

• 上述代码生成的无重叠多边形与ArcGIS Feature-to-Polygon工具的输出效果一致
• 若需要将原始多边形的属性（如id）关联到新生成的多边形，可使用geopandas.sjoin进行空间连接，匹配每个新多边形对应的原始属性

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2503169