IBGE¶

O IBGE mantem um GeoServer que tem muita informação.

In [ ]:

import io

import geopandas as gpd
from owslib.wfs import WebFeatureService

import io import geopandas as gpd from owslib.wfs import WebFeatureService

É possível pesquisar dados pela interface gráfica do GeoServer.

In [ ]:

wfs = WebFeatureService(
    url='https://geoservicos.ibge.gov.br/geoserver/ows',
    version='2.0.0',
)

wfs = WebFeatureService( url='https://geoservicos.ibge.gov.br/geoserver/ows', version='2.0.0', )

---

Listas Layers¶

In [ ]:

list_layers = list(wfs.contents)
list_layers.sort()

print(f'Existem {len(list_layers)} camadas disponíveis no serviço WFS.')

# Display the first 10 layers
list_layers[0:10]

list_layers = list(wfs.contents) list_layers.sort() print(f'Existem {len(list_layers)} camadas disponíveis no serviço WFS.') # Display the first 10 layers list_layers[0:10]

É possível observar alguns "agrupamentos" de dados. O layer BDIA:geol_linha_fratura pertence ao "grupo" BDIA, por exemplo.

• BDIA: Banco de Informações Ambientais
• CCAR: Coordenação de Cartografia dentro da Diretoria de Geociências
• CETE: Coordenação de Estruturas Territoriais do IBGE, é a unidade responsável pela elaboração e manutenção de produtos cartográficos e geográficos do IBGE
• CGEO: Coordenação de Geografia
• CGED: Coordenação de Geodésia
• CGMAT: Coordenação de Geomática, que faz parte da Diretoria de Geociências (DGC)
• CREN: Coordenação de Recursos Naturais e Estudos Ambientais, uma unidade dentro da Diretoria de Geociências

In [ ]:

primeiros_dez_itens = list(wfs.contents.items())[:10]
primeiros_dez_itens

primeiros_dez_itens = list(wfs.contents.items())[:10] primeiros_dez_itens

In [ ]:

for layer_name, layer in primeiros_dez_itens:
    # if layer.queryable == 0:
    print(f"Layer: {layer_name}")
    print(f"  Title: {layer.title}")
    print(f"  Abstract: {layer.abstract}")
    print(f"  BoundingBox: {layer.boundingBoxWGS84}")
    print(f"  CRS: {layer.crsOptions}")
    print(f"  Styles: {layer.styles}")
    print(f"  Keywords: {layer.keywords}")
    # print(f"  Queryable: {layer.queryable}")
    # print(f"  Opaque: {layer.opaque}")
    # print(f"  Dimensions: {layer.dimensions}")
    print(f"  MetadataURLs: {layer.metadataUrls}")
    print()

for layer_name, layer in primeiros_dez_itens: # if layer.queryable == 0: print(f"Layer: {layer_name}") print(f" Title: {layer.title}") print(f" Abstract: {layer.abstract}") print(f" BoundingBox: {layer.boundingBoxWGS84}") print(f" CRS: {layer.crsOptions}") print(f" Styles: {layer.styles}") print(f" Keywords: {layer.keywords}") # print(f" Queryable: {layer.queryable}") # print(f" Opaque: {layer.opaque}") # print(f" Dimensions: {layer.dimensions}") print(f" MetadataURLs: {layer.metadataUrls}") print()

In [ ]:

set([layer.split(':')[0] for layer in list_layers])

set([layer.split(':')[0] for layer in list_layers])

---

Obter Layers¶

In [ ]:

# Obter os dados no formato GeoJSON (ou outro formato suportado)
response = wfs.getfeature(
    typename='CREN:lm_bioma_250',
    # bbox=(173700, 440400, 178700, 441400),
    # srsname='EPSG:28992'
    # srsname='EPSG:4326',
    srsname='EPSG:4674',
    outputFormat='application/json',
)
response

# Obter os dados no formato GeoJSON (ou outro formato suportado) response = wfs.getfeature( typename='CREN:lm_bioma_250', # bbox=(173700, 440400, 178700, 441400), # srsname='EPSG:28992' # srsname='EPSG:4326', srsname='EPSG:4674', outputFormat='application/json', ) response

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Geopandas¶

In [ ]:

gdf = gpd.read_file(filename=io.BytesIO(response.read()))
gdf.info()
gdf.head()

gdf = gpd.read_file(filename=io.BytesIO(response.read())) gdf.info() gdf.head()

In [ ]:

gdf.crs

gdf.crs

In [ ]:

gdf.explore()

gdf.explore()

In [ ]: