GIS数据有很多种分类方式,按照数据结构可分为矢量数据、栅格数据、DEM数据,还可以再细致的分为数据库格式、点云格式、3D格式,也可以按照各厂家和标准类别来分等等。
在上一篇文章中我们对geopandas中的坐标参考系有了较为深入的学习,而在日常空间数据分析工作中矢量文件的读入和写出,是至关重要的环节。
QGIS是一个开放源码的地理信息系统。该项目诞生于2002年5月,并于同年6月作为SourceForge上的一个项目建立。我们一直在努力使GIS软件(传统上是昂贵的专有软件)成为任何人都可以使用个人电脑的可行前景。QGIS目前运行在大多数Unix平台、Windows和macOS上。QGIS是使用Qt工具包和c++开发的。这意味着QGIS有一个清爽、易于使用的图形用户界面(GUI)。
在使用Maven构建Java项目时,通常会从中央仓库或其他远程仓库下载所需的依赖库。但是,有时候我们需要手动下载这些依赖库并将它们放到本地仓库,这里提供一个简单的步骤:
使用Fiona写入Shapefile数据,主要是构建一个Schema,然后将空间对象转为GeoJSON的形式进行写入。
我们平时在数据可视化或空间数据分析的过程中经常会需要某个地区的道路网络及节点数据,而OpenStreetMap就是一个很好的数据来源(譬如图1柏林路网):
我们平时在数据可视化或空间数据分析的过程中,经常会需要某个地区的道路网络及节点数据,而OpenStreetMap就是一个很好的数据来源(譬如图1柏林路网):
研究生讨论班第一次用 slides 作报告,主要讲了《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化的内容。文末给出对应的 pdf 网页版本。
城市地下管网如给水、排水、燃气、电力、通讯、热力等管线,通过物探手段普查,最后形成GIS系统进行综合管理。
在气象数据分析中,地理空间要素是一个必须考虑的关键特征项,也是重要的影响因素。例如气温会随着海拔的升高而降低,地形的坡向朝向也会影响风速的分布,此外,典型的地形会形成特定的气候条件,也是数据挖掘中可以利用的区域划分标准。数据分析中,地理空间分析往往能提供有效的信息,辅助进行决策。随着航空遥感行业的发展,积累的卫星数据也成为了数据挖掘的重要数据来源。 地理空间分析有好多软件可以支持,包括Arcgis,QGIS等软件平台,本系列文章将会着重分享python在地理空间分析的应用。主要包括地理空间数据的介绍,常用的python包,对矢量数据的处理,对栅格数据的处理,以及常用的算法和示例。 地理空间数据包括几十种文件格式和数据库结构,而且还在不断更新和迭代,无法一一列举。本文将讨论一些常用的地理空间数据,对地理空间分析的对象做一个大概的了解。 地理空间数据最重要的组成部分:
在python与地理空间分析(1)与(2)中我们介绍了GIS中常用的数据类型、python在处理地理空间数据时用到的包以及给定经纬度计算空间距离的算法,本期我们主要介绍对地理空间分析中常用到的矢量数据shp文件的处理,在捍卫祖国领土从每一张地图开始我们也提供较为精准的包括南海九段线的中国地图,大家可以自行下载。
shapefile是常见的矢量数据格式,但是由于其文件组成结构很难在webgis上直接展示。本文通过express和compressing实现打包后shapefile文件的上传,并结合shapefile.js实现shapefile数据的转换展示。
现有一个记录北京市部分PM2.5浓度监测站点信息的Excel表格数据,格式为.xls;文件内包含站点编号、X与Y坐标、站点名称等四列数据,部分数据如下所示。
全球道路盘查项目全球道路数据库¶。 全球道路盘查项目(GRIP)数据集的开发是为了提供更多最新和一致的全球道路数据集,用于全球环境和生物多样性评估模型,如GLOBIO。
arcgis地理处理包括了查找工具、工具箱、地理处理环境、模型、python脚本、arcpy等一系列自动执行地理任务的框架。
无论您是平面设计师、摄影师还是艺术家,Adobe Creative Suite 都是一个参考。该套件允许轻松创建任何类型的设计并获得专业的结果。在本文中,我们将讨论 Adobe Photoshop 和 Illustrator。这两个软件的使用可能会混淆。另一方面,为正确的项目使用正确的工具也很重要。那么,Photoshop 还是 Illustrator?使用哪种工具以及何时使用?
Shapefile文件是美国ESRI公司发布的文件格式,因其ArcGIS软件的推广而得到了普遍的使用,是现在GIS领域使用最为广泛的矢量数据格式。官方称Shapefile是一种用于存储地理要素的几何位置和属性信息的非拓扑简单格式。
首先,我们需要安装 geopandas 和 shapely 库。可以通过以下命令来安装:
大家好,我是南南,最近一个AI模型爆火,不知道大家有没有刷到呢,他就是ChatGPT。
了解动物对环境的反应对于了解如何管理这些物种至关重要。虽然动物被迫做出选择以满足其基本需求,但它们的选择很可能也受到当地天气条件等动态因素的影响。除了直接观察之外,很难将动物行为与天气条件联系起来。在这个单元中,我们将从美洲狮收集的 GPS 项圈数据与通过 GEE 访问的 Daymet 气候数据集的每日温度估计值集成。
pandas应该是大家非常熟悉的Python第三方库,其主要用于数据整理和分析,这次来介绍pandas的一个近亲-geopandas
上一篇笔记 光栅耦合器 主要介绍了光栅耦合器的基本原理与优化方案,这一篇笔记介绍另外一种常用的耦合器——端面耦合器 (edge coupler)。
经常有朋友会问,我的数据,ArcGIS里没问题的,怎么FME一读就乱码了? 划重点:ArcGIS里打开正常!
今天在使用Java版GIS开源工具GeoTools读取ShapeFile文件,其中ShapeFile的dbf文件(属性表)中的属性为中文字符,按照官方的案例读取结果显示为乱码。 原始的代码为:
这一篇是leaflet动态地图的第四篇,也是最值得推荐的一篇,这一篇涉及到热力地图填充,通过该篇内容,大家可以体会大leaflet在线地图的R借口在处理热力地图上面颜色标度映射的强大优势。 加载包: library(plyr) library(maps) library(mapdata) library(leaflet) library(stringi) library(maptools) library(htmltools) library(RColorBrewer) library(ggplot2) l
译注:绘制地图时因为一些原因可能需要使用shapefile添加地图信息,比如很多软件中的关于中国的地图信息都不是很准确,当要明确标注中国边界信息时就会出问题。这次就介绍一下如何利用shp文件添加地图信息。
下面的例子中,我们读取GeoJSON表示的中国省区数据,然后其转为Shapefile格式。
全球固定宽带和移动(蜂窝)网络性能,分配给缩放级别 16 网络墨卡托图块(赤道处约 610.8 米 x 610.8 米)。数据以 Shapefile 格式和 Apache Parquet 格式提供,其几何形状以众所周知的文本 (WKT) 表示,投影在 EPSG:4326 中。下载速度、上传速度和延迟是通过适用于 Android 和 iOS 的 Ookla 应用程序的 Speedtest 收集的,并对每个图块进行平均。测量结果将被过滤为包含 GPS 质量定位精度的结果。前言 – 人工智能教程
早在ArcGIS9.0版本已经支持Python2.1了,通过Dispatch Geoprocessor方式调用GP工具,还依赖于PythonWin。
来自牛津大学的学者Michael J Wolff等人在Nature Neuroscience期刊上发文,提出了一种功能扰动的方法来探测大脑的隐性状态,并从这种隐性状态中解析出用于指导行为的工作记忆。通过两个主体实验,作者证实了可以从工作记忆维持阶段的脉冲刺激诱发响应中解析出工作记忆的内容,而遗忘记忆在该阶段不能被解析,可能已经被从工作记忆中清除。在实验二中,作者进一步证明了未被注意的工作记忆内容也可以从脉冲响应中很好地被解析出来,暗示着记忆的维持和注意力聚焦可能是相互独立的。并且工作记忆的准确性(
所谓光栅,就是通过一定的微加工手段,使得材料的折射率满足一定的分布,从而实现对光操控的一类光器件。典型的光栅结构,示意图如下,
LightMap:就是指在三维软件⾥实现打好光,然后渲染把场景各表⾯的光照输出到贴图上,最后⼜通过引擎贴到场景上,这样就使物体有了光照的感觉。
我们知道将GIS数据大致分成矢量数据和栅格数据(地形和三维模型都是兼具矢量和栅格数据的特性)。但是如果用来Web环境中,那么使用图片这个栅格形式的数据载体无疑是最为方便的,因为图片本身就是一种非常重要的GUI元素,使用非常广泛。另外,基于矢量的地图叫做线划图,基于栅格的地图则是影像图。这也是网络地图服务(Web Map Service,以下简称WMS)的含义,可以将传统意义上的矢量数据或者栅格数据,发布成图片形式的地图数据,供浏览器的用户使用。
开发环境为: 系统环境 Linux 4.4.0-36-generic #55~14.04.1-Ubuntu x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux mongodb版本 当前最新版本3.2.9 但是下面的代码同样适用Windows环境!
两种解决方案: 一、将整个shapefile转为GeoJSON然后直接导入mongoDB数据库中 首先,将shapefile数据转为WGS84地理坐标,然后使用GDAL的命令行工具ogr2ogr进行格式的转换,转换命令如下: ogr2ogr -f geoJSON continents.json continents.shp 删除生成JSON文件的前两行{ "type": "FeatureCollection",和最后一行}。 最后,使用mongodb的mongoimport工具进行导入: mongoimport --db world --collection continents < continents.json 这样子整个shapefile文件在mongodb中是以一个document存在的。
《Python空间数据处理实战》系列的博文好久都没有更新了,今天乘周末有点时间,补了个觉,然后写几篇博文。
人类在AI和AR领域的技术探索,就像在丛林里前行,没有预知的方向,只有不停的尝试,才有可能趟出一条路来。
AWG是Arrayed Waveguide Grating阵列波导光栅,是密集波分复用系统(DWDM)中的首选技术。AWG是一种平面波导器件,是利用PLC技术在芯片衬底上制作的阵列波导光栅。与FBG和TTF相比,AWG具有集成度高、通道数目多、插入损耗小、易于批量自动化生产等优点。
关于光栅在集成光路(PIC)中的不同应用,在 集成光路中的光栅 中已经讨论过。这一篇笔记再重点聊一聊光栅耦合器(grating coupler,以下简称GC)。
通常情况下,要获取某个区域内的格点数据,如果要求不是很高,直接采取矩形框挑选方法——即锁定所需范围内的经纬度,就能挑选出需要的数据。而对于不规则的范围,数据的匹配精度有一定要求,譬如,需要严格按照某个特定区域的shapefile文件来截取数据。虽然,NCL官网提供了可行的解决方案,但是 shapefile_mask_data(包含在shapefile_utils.ncl中,官网有提供)也仅仅是较好地适用于2维的Lat-Lon数据,对于3维或者更高维度的数据,其处理效率非常低下。所以,针对于这个问题,在实际的操作中我给出了一个快速处理的方案,仅供参考:
pyshp是python读写shape文件的一个很简单的库。下面记录其用法: 用法详见代码中: 1 #! /usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 4 import shapefile 5 6 sf = shapefile.Reader("shapefile/d_map_1000000.shp") 7 shapes = sf.shapes() # shapes方法返回描述每个形状记录的几何形状的Shape对象的列表。 8 9
又到了Flutter稳定版发布的时候了--我们非常自豪地宣布Flutter 3! 仅仅三个月前,我们宣布Flutter支持Windows。今天,我们很高兴地宣布,除了Windows之外,Flutter现在在macOS和Linux上也是稳定的!
在上篇的《Shapfile属性操作之增》和《Shapefile属性操作之删》中我们分别介绍了对于空间矢量数据属性的增加(CREATE)和删除(DELETE)操作,这篇我们聊聊数据的更新操作(UPDATE)。
概述: 本文讲述如何在Python中用GDAL实现根据输入矢量边界对栅格数据的裁剪。 效果: 裁剪前 矢量边界 裁剪后 实现代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ @autho
首先,打开EarthExplorer官网[1](https://earthexplorer.usgs.gov/),首先完成注册与登录。
您可以使用资产管理器或 命令行界面 (CLI)以 Shapefile 或 CSV 格式上传数据集。(有关使用代码编辑器或 CLI导入栅格的详细信息,请参阅导入栅格数据。)您上传的资产最初是私有的,但可以按照共享资产部分中的说明进行共享。
这篇笔记介绍一篇OFC2019的研究进展“Efficient Optical I/O in Standard SiPh Process”。美国贝尔实验室通过一种新的加工方式,巧妙地实现了悬空的光栅耦合器,其耦合效率约为-1.3dB。
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