LtGlahn

import pandas as pd
import nvdbapiv3
# Dette regnearket leser vi typisk med
# pd.read_excel( 'filnavn.xlsx', sheet_name='Navn på fane med data',
#                 skiprows=6 )
# skiprows = antall linjer med drit i headeren på regnearket før raden med kolonnenavn 

# Men her faker vi et regneark med to rader
statusregneark = pd.DataFrame([ { 'Navn' : 'R70022 - Fv. 237 Desetvegen, Osmoen-Deset', 
                                'Status i fagsystem' : 'Planstadiet', 

LtGlahn

NVDB data som regneark

Superenkel oppskrift for å få NVDB - data inn i Excel med bruk av dette python-biblioteket

https://github.com/LtGlahn/nvdbapi-V3

Start python versjon 3, i python shell:

# Merk bindestrek 
pip install nvdbapi-v3

LtGlahn

"""
Demo innlogging Datafangst 2.0. 
Innlogging dokumentasjon 
https://nvdbapiles-v3.atlas.vegvesen.no/dokumentasjon/openapi/#/Autentisering/post_auth_login

Datafangst dokumentasjon 
https://datafangst-api-gateway.atlas.vegvesen.no/ 
"""
import requests
import getpass

LtGlahn

import json
from time import sleep
from datetime import datetime
from types import SimpleNamespace

import STARTHER
import nvdbapiv3
import skrivnvdb

def lagSkrivemal( backupdata, nvdbId=None, oppdaterVersjon=None  ): 

LtGlahn

import requests 
import json
import sys
from datetime import datetime, timedelta

# import pandas as pd
# import geopandas as gpd
# from shapely.geometry import Point
# from shapely import wkt 

LtGlahn

Geojson - strengt tatt lon, lat koordinater

Geojson skal i følge spesifikasjonen strengt tatt være (lon, lat) i koordinatsystem EPSG:4326. Uten å ta opp diskusjonen om hva som er korrekt rekkefølge så må vi bytte om på koordinatene fra LES, som kommer i rekkefølgen (lat, lon)

import pandas as pd
import geopandas as gpd 

LtGlahn

(lat,lon) eller (lon,lat) - slik bytter du rekkefølge i shapely geometriske objekter

Dette med rekkefølgen (lon,lat) eller (lat,lon) for koordinatsystemet EPSG:4326 er traurig og fruktesløs diskusjon. Her er kode for å flippe mellom disse to variantene, dvs bytte (X,Y) => (Y,X).

Geometrien her er shapely geometriobjekter.

Denne oppskriften funket tidligere på 3D objekter uavhengig av geometritype, det kan godt hende det funker fint for din shapely-versjon:

LtGlahn

Konverterer python shapely-objekter (i 2D eller 3D) til 2D

from shapely import wkb, wkt
# myGeom er her et shapely-objekt av hvilken som helst geometritype, med 2D eller 3D koordinater. 
my2Dgeom = wkb.loads( wkb.dumps( myGeom , output_dimension=2  ))

Trickset her er at wkb.dumps (som returnerer dataformatet Well Known Binary )

LtGlahn

import requests
from datetime import datetime
from time import sleep
import pandas as pd 
import geopandas as gpd

data = []
# url = 'https://hjortevilt2-utv.miljodirektoratet.no/api/v0/fallvilt'
url = 'https://www.hjorteviltregisteret.no/api/v0/fallvilt'

LtGlahn

import pandas as pd
import geopandas as gpd

import STARTHER
import nvdbapiv3
import nvdbgeotricks


if __name__ == '__main__':