Desafio: alterando o CRS | Geopandas: trabalhando com dados geoespaciais

import geopandas as gpd url_metro = 'https://github.com/Gabriellemga/Python_Data_Science_Alura/raw/main/Geopandas/dados/SIRGAS_SHP_estacaometro_point.shp' url_cult = 'https://github.com/alura-cursos/curso_geopandas/raw/main/dados/SIRGAS_SHP_TEMA_-_CULTURA_TEATRO-CINEMA-SHOW.shp' metro = gpd.read_file(url_metro) metro.head() cult = gpd.read_file(url_cult) cult.head() sp_sp = sp_sp.to_crs('+proj=utm +zone=23 +south +ellps=GRS80 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +units=m +no_defs') sp_sp.crs metro = metro.set_crs('+proj=utm +zone=23 +south +ellps=GRS80 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +units=m +no_defs') metro.crs cult = cult.set_crs('+proj=utm +zone=23 +south +ellps=GRS80 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +units=m +no_defs') cult.crs

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Você soube aplicar a reprojeção de dados geográficos de forma eficiente, aproveitou o método to_crs() para alinhar os sistemas de referência e entendeu como o sistema de coordenadas UTM é essencial para realizar cálculos espaciais com precisão.

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Para saber mais:

Sugestão de conteúdo para você mergulhar ainda mais sobre o tema:

[Documentação] - Projections

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