Более быстрый способ пересечения многоугольника с фигурным

Рассмотрите возможность использования Rtree, чтобы определить, какие ячейки сетки могут пересекать многоугольники. Таким образом, вы можете удалить цикл for, используемый с массивом lat / lons, который, вероятно, является самой медленной частью.

Структурируйте свой код примерно так:

from shapely.ops import cascaded_union
from rtree import index
idx = index.Index()

# Populate R-tree index with bounds of grid cells
for pos, cell in enumerate(grid_cells):
    # assuming cell is a shapely object
    idx.insert(pos, cell.bounds)

# Loop through each Shapely polygon
for poly in polygons:
    # Merge cells that have overlapping bounding boxes
    merged_cells = cascaded_union([grid_cells[pos] for pos in idx.intersection(poly.bounds)])
    # Now do actual intersection
    print(poly.intersection(merged_cells).area)

С 2013/2014 у Shapely есть STRtree. Я использовал его, и, похоже, он работает хорошо.

Вот отрывок из строки документации:

STRtree - это R-дерево, которое создается с использованием алгоритма Sort-Tile-Recursive. STRtree принимает последовательность геометрических объектов в качестве параметра инициализации. После инициализации метод запроса можно использовать для выполнения пространственного запроса по этим объектам.

>>> from shapely.geometry import Polygon
>>> from shapely.strtree import STRtree
>>> polys = [Polygon(((0, 0), (1, 0), (1, 1))), Polygon(((0, 1), (0, 0), (1, 0))), Polygon(((100, 100), (101, 100), (101, 101)))]
>>> s = STRtree(polys)
>>> query_geom = Polygon([(-1, -1), (2, 0), (2, 2), (-1, 2)])
>>> result = s.query(query_geom)
>>> polys[0] in result
True