如何使用GeoPandas查找相交多边形并执行合并操作？

要实现检查GeoDataFrame中相交的多边形并合并，核心思路是识别所有互相连通的多边形组（即相交或通过其他多边形间接连通的集合），再按组合并几何。以下是具体实现步骤：

步骤1：准备环境与数据 #

首先导入依赖库，并确保GeoDataFrame的几何列正确设置：

import geopandas as gpd
from shapely.ops import unary_union
import networkx as nx

# 假设数据已读入为gdf，显式设置几何列（若未自动识别）
gdf = gdf.set_geometry('geom')

# 可选：修复无效几何（避免相交判断出错）
gdf['geom'] = gdf['geom'].make_valid()

步骤2：识别相交的多边形组 #

通过空间自连接找到所有相交的多边形对，再用图结构构建连通组件（把所有互相连通的多边形归为同一组）：

# 空间自连接：筛选所有相交的多边形对（排除自身匹配）
intersection_pairs = gpd.sjoin(gdf, gdf, how='inner', predicate='intersects')
intersection_pairs = intersection_pairs[intersection_pairs.index_left != intersection_pairs.index_right]

# 构建图结构：多边形为节点，相交关系为边
graph = nx.Graph()
graph.add_nodes_from(gdf.index)
# 添加相交边
edges = list(zip(intersection_pairs.index_left, intersection_pairs.index_right))
graph.add_edges_from(edges)

# 生成连通组件，给每个多边形分配组ID
component_groups = list(nx.connected_components(graph))
group_mapping = {}
for group_id, component in enumerate(component_groups):
    for idx in component:
        group_mapping[idx] = group_id

# 为原GeoDataFrame添加组ID列
gdf['group_id'] = gdf.index.map(group_mapping)

步骤3：按组合并多边形 #

使用dissolve方法按组ID聚合，用unary_union合并同组的多边形几何：

# 按组合并：保留原索引列表，合并几何
merged_gdf = gdf.dissolve(
    by='group_id',
    aggfunc={
        'index': list,  # 保留原多边形的索引集合
        'geom': unary_union  # 合并同组几何
    }
).reset_index(drop=True)

结果说明 #

• 合并后的merged_gdf中，每一行对应一组合并后的多边形：
  • index列是原GeoDataFrame中属于该组的所有索引（示例中会出现[6,10]和[2,4]的组）
  • geom列是合并后的单一多边形
• 不与任何其他多边形相交的个体，会单独成为一行，最终结果行数符合预期（示例中10行→8行）

可选优化 #

• 若仅需判断直接相交（不处理间接连通的情况），可简化逻辑，但连通组件的方式更适配多数场景（比如A与B相交、B与C相交，三者会被合并为一个多边形）
• 若不需要保留原索引，aggfunc可仅保留geom: unary_union

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Miko