如何使用GeoPandas统计多边形指定半径范围内的点数量

你设想的「生成缓冲区-判断点是否落在缓冲区内」的思路是可行的，但首先要修正一个核心问题：你当前两个图层都是EPSG:4326（WGS84经纬度坐标系），坐标单位是「度」，直接传入数值做buffer得到的范围不是真实地理距离，误差会随纬度升高变大，必须先转成单位为米的投影坐标系再做计算。

具体实现步骤 #

1. 数据读取与坐标系预处理 #

先校验两个图层坐标系一致性，再转到研究区对应的米制投影坐标系（比如你给出的坐标范围<34-35E,32N>属于以色列区域，可直接用EPSG:2039以色列当地投影；如果是其他区域替换成对应UTM/本地投影即可）。

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取原始shp文件
cities = gpd.read_file('geo_cities_f.shp')
parks = gpd.read_file('geo_parks_f.shp')

# 校验两个图层坐标系是否一致
if cities.crs != parks.crs:
    raise ValueError("两个图层坐标系不匹配，请先做空间配准统一CRS")

# 转换到米制投影坐标系，替换epsg编码为你研究区对应值
cities_proj = cities.to_crs(epsg=2039)
parks_proj = parks.to_crs(epsg=2039)

2. 生成城市指定半径缓冲区 #

buffer参数直接传入真实搜索半径，单位为米，比如要统计1公里范围就传1000：

# 定义搜索半径，单位：米
search_radius = 1000
# 生成每个城市的缓冲区多边形
cities_buffer = cities_proj.copy()
cities_buffer.geometry = cities_proj.geometry.buffer(search_radius)

3. 空间匹配统计公园数量 #

不用手写循环遍历，直接用geopandas内置的空间连接方法，效率远高于手写循环，还能自动处理空间关系判断：

# 空间连接：匹配所有落在城市缓冲区内的公园点
parks_in_range = gpd.sjoin(
    parks_proj,
    cities_buffer,
    how="inner",
    predicate="within"
)

# 按城市维度统计公园数量，把city_name替换成你城市图层里的城市名称/ID字段即可
city_park_stat = parks_in_range.groupby("city_name").size().reset_index(name="park_count_in_radius")

# 把统计结果合并回原始城市图层，没有匹配到公园的城市数量填充为0
cities_stat = cities_proj.merge(city_park_stat, on="city_name", how="left")
cities_stat["park_count_in_radius"] = cities_stat["park_count_in_radius"].fillna(0).astype(int)

# 如果要统计所有城市覆盖范围内的去重公园总数，直接取唯一公园ID的计数即可
# total_park = parks_in_range["park_id"].nunique()

4. （可选）结果可视化 #

用投影后的数据绘图比例更准确：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(14,14))
cities_buffer.plot(ax=ax, color="#e6f3ff", edgecolor="#4080ff", alpha=0.5, label=f"{search_radius}m 城市缓冲区")
cities_proj.plot(ax=ax, color="#4080ff", edgecolor="black", label="城市建成区边界")
parks_proj.plot(ax=ax, color="red", markersize=12, label="公园点位")
ax.legend()
plt.show()

注意事项 #

• 禁止直接在EPSG:4326经纬度坐标系下做距离相关计算，你之前代码里写的buffer(0.0004)对应的实际距离会随纬度波动，计算结果没有参考价值。
• 如果一个公园同时落在多个城市的缓冲区内，空间连接会给这个公园生成多条匹配记录，统计全域总公园数时记得按公园唯一ID去重。
• 如果你的数据量超过10万条，可以给图层建空间索引进一步提升计算速度，geopandas默认会自动创建索引，不需要额外操作。

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