嘿，我刚好折腾过类似的需求，给你分享两个落地的解决方案，对应你想到的两种思路：

这个思路的核心是用水域矢量边界给你的等高线图做遮罩，直接把陆地部分的像素设为透明，这样叠加到地图上时自然只显示水域区域。

具体步骤（以Python+Matplotlib为例）： #

1. 获取水域边界数据：可以从Natural Earth下载免费的全球河流/湖泊矢量shapefile，或者用你研究区域的专属水文边界数据；
2. 绘制等高线图：先正常生成你的pH值等高线热力图；
3. 添加水域遮罩：把水域边界外的区域用透明色块覆盖，最终导出带透明背景的PNG。

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import geopandas as gpd

# 1. 加载水域边界数据（替换成你的shapefile路径）
water_gdf = gpd.read_file("your_study_area_water.shp")

# 2. 生成pH等高线图（假设你已经有x, y网格和对应的pH值数据ph_data）
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
contour_plot = ax.contourf(x, y, ph_data, cmap='coolwarm', levels=10)

# 3. 添加水域遮罩：只保留水域区域，陆地部分设为透明
for geom in water_gdf.geometry:
    # 用透明多边形覆盖水域外的区域（zorder确保遮罩在等高线之上）
    mask_patch = plt.Polygon(
        list(geom.exterior.coords),
        facecolor='white',
        alpha=0,  # 完全透明
        zorder=10
    )
    ax.add_patch(mask_patch)

# 4. 导出带透明背景的图片
plt.axis('off')  # 隐藏坐标轴
plt.savefig(
    "ph_contour_water_only.png",
    transparent=True,
    dpi=300,
    bbox_inches='tight',
    pad_inches=0
)

如果用Plotly、QGIS这类工具，逻辑也是一样的：先画等高线，再用水域矢量裁剪或遮罩，导出透明背景的图片。

如果不想修改原图，直接在Mapbox的样式里做控制更灵活，适合需要动态调整显示范围的场景。

方法1：用Mapbox表达式过滤显示 #

上传你的透明背景等高线图作为自定义栅格图层后，在Mapbox Studio里给图层添加条件透明度，只在Mapbox自带的水域区域显示：

{
  "id": "ph-contour-layer",
  "type": "raster",
  "source": "your-ph-contour-source",  // 替换成你的栅格数据源ID
  "paint": {
    "raster-opacity": [
      "case",
      // 判断当前瓦片是否和Mapbox自带的水域图层相交
      ["intersects", ["geometry"], ["source-layer", "water"]],
      1,  // 水域区域显示原图透明度
      0   // 陆地区域完全透明
    ]
  }
}

方法2：用自定义水域边界裁剪 #

如果你有研究区域的精确水域边界，可以把它上传为GeoJSON数据源，然后用Mapbox的clip功能把栅格图层裁剪到这个边界内：

{
  "id": "ph-contour-clipped",
  "type": "raster",
  "source": "your-ph-contour-source",
  "paint": {},
  "clip": {
    "source": "your-water-boundary-source",  // 你的水域GeoJSON数据源ID
    "source-layer": "water-boundary"
  }
}

注意事项 #

• 确保你的等高线图和Mapbox使用相同的坐标系统（建议用Web墨卡托EPSG:3857）；
• 如果用思路2，尽量把等高线图的分辨率调整到和Mapbox瓦片匹配，避免拉伸变形；
• 若Mapbox自带的水域图层不够精确，优先用你自己的研究区域水文边界数据。

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