ArcGIS 是一款强大的地理信息系统软件，它可以帮助我们处理和分析各种类型的地理数据，如矢量数据，栅格数据，地图文档等。在本文中，我将介绍如何使用 ArcGIS Engine + C# VS2012 开发环境来打开不同类型的地理数据，并在地图控件上显示它们。我将使用一个 Windows 窗体应用程序作为示例，它有一个按钮和一个地图控件，如下图所示：
本文介绍基于Python中ArcPy模块，基于矢量数据范围，对大量栅格遥感影像加以批量裁剪掩膜的方法。
R包export可以轻松的将R绘制的图和统计表输出到 Microsoft Office (Word、PowerPoint和Excel)、HTML和Latex中，其质量可以直接用于发表。
本文介绍基于Python中ArcPy模块，基于具有多个面要素的要素类，批量分割大量栅格图像的方法。
本期将推出一篇关于栅格(Raster)数据的R语言可视化的绘制教程，其目的也是为大家提供绘图思路。本期绘制的数据为30m的土地利用(land use)数据，具体区域为广州市。主要内容如下：
大部分情况下，地理绘图可使用 Arcgis 等工具实现。但正版的 Arcgis 并非所有人可以承受。本文基于 Python 的 cartopy 和 matplotlib 等库，为地理空间绘图的代码实现提供参考。
大部分我们处理的降水、气温等栅格数据的格式是nc形式，需要我们将他转换成栅格数据并导入至Arcgis中，进行下一步操作。
后台回复“批量”可以获取批量重采样、批量掩膜、批量坡度提取和批量分区统计的代码，不过你们懂得。
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量栅格遥感影像文件进行批量掩膜与批量重采样的操作。
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：
做了这么多数据地图，是时候该总结一些心得和理念了，今天这篇讨论ggplot2所支持的数据地图素材格式。 library("plyr") library("dplyr") library("rgdal") library("sf") library(maptools) library("ggplot2") library("ggthemes") library("geojsonio") options(stringsAsFactors=FALSE,warn=FALSE,encoding="UTF-8") 今
这个周末刷微信的时候，偶然看到一篇关于R语言12月更新包的介绍，翻到底部看了一眼，刚好看到一个关于ggplot2的一个图层插件——geom_scatterpie。 这个包安装之后，可以提供给ggplot新的图层函数，并制作出气泡状饼图，饼图可以分类填色，饼图大小可以映射数值变量，特别是将这种图表形式引入地图之中，那么最终呈现的地图上的气泡饼图非常炫酷。 今天刚好整理了下完整思路，顺便分享。 library(ggplot2) library(plyr) library("maptools") library(
使用arcmap对数据进行剪裁,Arcgis中的裁剪分为很多种，有矢量裁剪矢量，矢量裁剪栅格，栅格裁剪栅格。本文主要操作，掩膜裁剪（矢量裁剪栅格）和clip 裁剪。
今天做一张立体黑龙江dem地形图，使用黑龙江省的省界shp数据，剪裁dem数据，形成的数据再进行渲染。方法之前的类似，可以参考：
黄土高原位于中国中部偏北部，为中国四大高原之一。黄土高原是世界上水土流失最严重和生态环境最脆弱的地区之一，除许多石质山地外，大部分区域为厚层黄土覆盖，经流水长期强烈侵蚀，逐渐形成千沟万壑、地形支离破碎的特殊自然景观。
继上次使用tmap包制作含有指北针(compass)和比例尺(scale bar)以及南海小地图的添加，详细内容分别见如下两篇文章：R-tmap 绘制带指北针和比例尺的空间地图和 R-tmap+grid 实现南海小地图的添加，得到了很多小伙伴的喜欢。虽然tmap包有着类似于ggplot2绘图语法，但对习惯使用ggplot2绘图的小伙伴怎不怎么友好。那么今天本期推文就使用 ggspatial 包实现指北针和比例尺的添加。主要涉及的知识点如下：
这部强调：投影坐标一定要一致（shp和栅格）！！！投影坐标一定要一致（shp和栅格）！！！投影坐标一定要一致（shp和栅格）！！！CRS.from_epsg('32650')!CRS.from_epsg('32650')!!CRS.from_epsg('32650')!!
这里不在赘述，参考如何获取NASA数据，下面的例子根据下载的LandCover与Rainfall数据进行展示，如何利用R语音进行读取，然后绘图。先加载所需R包及地图文件
SP将地理数据分割为两大块：描述层和映射层，可以使用rgdal包的readOGR（)函数读取数据。
上一篇教程介绍了绘制完整地图的方法：R 语言绘制十段线地图，给特定省份填色，今天我们将继续探索分省市地图的绘制。
ggplot函数中有一类特殊的图表类型叫做多边形，很难用传统的视角来定义它属于哪一类图表，因为它能够呈现信息多种多样。 特别是在做某些比较高阶的图表——地图时，这种多边形函数便能够大显神通。 之前本公众号所推送的所有涉及地图图表绘制所使用的技巧，几乎全部都依赖多边形函数的支持。 library(ggplot2) library(plyr) library("maptools") 这里以之前推送过的全球地图为例： 导入地图地理信息数据： world_map <-readShapePoly("c:/rstudy
此例使用了STRM的海拔数据。只要了解一下网站设置，很容易使用 ，当然也可以直接下载数据[注1-2]。
昨天有小伙伴在讨论群里提问"有没有关于绘制带比例尺和指北针的地图可视化教程"，我也进行了答复，没想到关注的人比较多，那就安排推文教程(最近在系统整理资料，所以这篇也是计划外的
以前我一直觉得Python的绘图工具与R语言ggplot2比起来，不够优雅，这也是我一直坚定的选择使用R+ggplot2深入的学习数据可视化的原因，ggplot2在坐标系的整合与兼容性和扩展性上确实技高一筹，所以ggplot2成了可视化的巨无霸，成了可视化界的微信，不仅自身生态日趋完善，而且还有众多的开发者为其开发辅助功能包（你可以理解为依附于微信的小程序）。 最近偶然在学习Python可视化的过程中，了解到了geopandas，确实第一眼看着很眼熟，或许你第一眼就能把它与pandas联系起来。的确，它跟
该点子来源于一个小作业，作业要求是使用R平台相关绘图工具绘制中国疫情热力图(10分)，参考效果如下图：
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。
今天我们再给大家介绍一个优秀的地图可视化绘制包-R-tanaka包（用于绘制具有3d阴影效果的地图可视化作品），主要涉及的内容如下：
矢量数据基于对象模型（object-based）的空间数据描述模型。矢量数据使用对象（点，线，面）及其对象之间的关系描述空间实体。
本文作者：姜晓东，博士毕业于上海交通大学，目前任教于湖南师范大学医学院，专业神经毒理学。 流行病学的数据讲究“三间分布”，即人群分布、时间分布和空间分布。其中的“空间分布”最好是在地图上展示，才比较清楚。R软件集统计分析与高级绘图于大成，是最适合做这项工作了。关于地图的绘制过程，谢益辉、邱怡轩和陈丽云等人都早有文章讲述，开R地图中文教程之先河。由于目前指导毕业论文用到，因此研究了一下。本来因为网上教程很多，曾打消了写些文字的计划，但怡轩版主鼓励说“教程者众，整合者鲜”，所以才战胜拖延症，提起拙笔综述整合一
image.png 流行病学的数据讲究“三间分布”，即人群分布、时间分布和空间分布。其中的“空间分布”最好是在地图上展示，才比较清楚。R软件集统计分析与高级绘图于大成，是最适合做这项工作了。关于地图的绘制过程，谢益辉、邱怡轩和陈丽云等人都早有文章讲述，开R地图中文教程之先河。由于目前指导毕业论文用到，因此研究了一下。本来因为网上教程很多，曾打消了写些文字的计划，但怡轩版主鼓励说“教程者众，整合者鲜”，所以才战胜拖延症，提起拙笔综述整合一下，并对DIY统计GIS地图提出了一点自己的想法。 1 地图GIS数
全球柯本气候类型空间分布数据集（1901-2000年），根据1901-1995，1961-1990或1951-2000年的气温和降水资料整编而成，原始数据为栅格，本数据集对栅格进行了矢量化，并补充了字段，便于国内研究人员使用。数据集含有lpk文件，可以直接在ArcGIS中打开，并进行了符号化。
今天要跟大家分享的是数据地图系列的第八篇——R语言版数据地图（下），分省（市级）热力地图。 步骤与昨天分享的中国热力地图步骤基本一致，只是需要调用的数据文件和需要自定义的指标文件略有本不同。 R语言系统环境配置： R version 3.2.3 RStudio Version 0.99.484 在正式开始之前，必须确保你的R语言环境中已经安装以下包： ggplot2 plyr maptools 如果还未安装，需要先安装:install.packages("ggplot2","plyr","maptools
最近一直在研究ggplot剩余还没有涉略过的图表类型，试图挖掘出一些新的图表形式，就像是该包的作者所暗示的那样，ggplot2只是给你搭建了一个图层语法环境，至于具体能创造出何种图形，全凭自己的想象力。 慢慢的我发现还有一类geom_segment对象自己一直没有尝试过，于是满心欢喜的尝试了一下，果然还是有收获的，我发现通过这个segment图层，可以批量的创建放射状线条图，也就是路径图，这解决了我一直以来的难题，今天顺便分享给大家。 加载包： library(ggplot2) library(ggmap
赵小编之前介绍过完整中国，及区域地图的画法。如：使用 ggplot2 绘制单个和多个省份地图；R 语言绘制十段线地图，给特定省份填色；今天小编将介绍如何比较各个省份及其区县的详细数据，本文参考《R 语言数据可视化之美》[1]。
1. https://www.cnblogs.com/lonelyxmas/p/5722260.html
这篇文章主要描述了如何使用GDAL/OGR打开矢量文件、读取属性表，并将部分属性写出至txt。
今天使用R读取shp文件的时候，转换编码一直有问题，因为不知道原始的编码是什么，晚上看书偶然发现tidyverse的readr包其实已经提供了解析的办法，那就是guess_encoding函数。
PostGIS作为PostgreSQL数据库的空间扩展，提供了对空间数据管理的支持。对于空间矢量数据，PostGIS提供了Geometry和Geography俩种类型用于空间对象的存储，Geometry使用笛卡尔坐标系，而Geography使用球面坐标系（默认是WGS84坐标系）。对于空间栅格数据，则提供了Raster类型。
是不是感觉被封面图和不明觉厉的题目给骗进来了哈哈哈，今天这篇是理论篇，没有多少案例，而且还很长，所以静不下心的小伙伴儿可以先收藏着，时间充裕了再看。 ---- 当今互联网和大数据发展的如此迅猛，大量的运营与业务数据需要通过可视化呈现来给商业分析人员提供有价值的决策信息，而地理信息与空间数据可视化则是可视化分析中至关重要而且门槛较高的一类。 通常除了少数本身具备强大前端开发能力的大厂之外，很多中小型企业在内部预算资源有限的情况下，并不具备自建BI和完整可视化框架的能力。需要借助第三方提供的开源可视化平台或者
最近学习地理信息可视化总是遇到投影的麻烦，包括前段时间输出两篇关于simple features的分享中，其中没有特别处理投影的问题，老司机一看就能看出其中存在的投影问题。
北极-北方脆弱性实验（ABoVE）开发了两种标准化空间数据产品，以加快研究活动的协调，促进数据的互操作性。ABoVE 研究域包括美国阿拉斯加的北极和北方地区，以及北美加拿大的西部省份。在该域内指定了核心和扩展研究区域，并以矢量表示法（Shapefile）、栅格表示法（空间分辨率为 1,000 米的 GeoTIFF）和 NetCDF 文件的形式提供。已开发出一个标准参考网格系统，覆盖整个研究区域，并延伸至北美东部。该参考网格以嵌套多边形网格的形式提供，空间分辨率分别为 240 米、30 米和 5 米。5 米网格是第 2 版中新增的网格。请注意，所有 ABoVE 产品的指定标准投影是加拿大阿尔伯斯等面积投影。 该数据集包含五个数据文件：(1) 一个形状文件（压缩为 .zip），包含核心研究区和扩展研究区的矢量图；(2) 一个形状文件（压缩为 .zip），包含 240 米、30 米和 5 米空间分辨率的嵌套标准参考网格；(3) 以 .kmz 格式提供的网格数据；(4) 一个形状文件（压缩为 .zip），包含核心研究区和扩展研究区的矢量图。kmz 格式的网格数据；(4) 一个以 1,000 米像素分辨率表示核心研究区和扩展研究区的栅格的 GeoTIFF 文件；(5) 一个核心研究区和扩展研究区的 NetCDF 文件，供国际陆地模型基准 (ILAMB) 建模环境使用。
之前的ggplot2入门实践篇已经更新告一段落，也已经做了归总分类分享给大家。 最近翻看突然发现少了一个知识点，就是分面中没有讲填充多边形分面的应用，虽然其理念跟其他的常用图表类型一致。 但是鉴于多边形填充本身就比较复杂，再加上分面肯定能把大部分小伙伴儿绕晕，这里还是亲自实践一篇案例详细讲解一下实际用法。 如果你还不懂如何使用ggplot2制作数据地图的话，你可以参考以下序列文件： 地图部分（ggplot2） 你想要的地图素材资源，我都帮你整理好了~ 一篇文章教你搞定JSON素材，从此告别SHP时代~ 大道
以前在处理gis数据的时候，都是直接导入本地shp素材、本地geojson素材，本地topojson素材，自从接触postgis数据之后，深感使用规范的存储系统来统一管理gis数据的好处，特别是数据量大了之后，优势便更加明显，你可以选择将很多需要做空间计算的步骤转移到Postgis数据库内进行计算，要知道Postgis提供的空间计算能力与R和Python这种应用导向的工具相比，优势要大得多。
一、前言 前面一篇文章（使用Python实现子区域数据分类统计）讲述了通过geopandas库实现对子区域数据的分类统计，说白了也就是如何根据一个shp数据对另一个shp数据进行切割。本篇作为上一篇内容的姊妹篇讲述如何采用优雅的方式根据一个shp数据对一个栅格影像数据进行切割。废话不多说，直接进入主题。 二、涉及到的技术 本方案涉及以下技术点： geopandas：已经在上一篇文章中简单介绍。 numpy：这是一个开源的数据分析处理库，非常高效、简洁。 rasterio：这是一个开源的影像处理
之前有过一段时间，特别热衷于数据地图，也分享很多篇关于地图制作的教程（涉及到各种作图软件），但大多是整理拼凑，自己发挥的不多。 最近在看哈德利.威科姆的那本火遍全球的R语言数据可视化经典教程——《ggplot2——数据分析与图形艺术》。书内虽然关于数据地图的内容很少，但是ggplot所渗透的可视化图层理念实在让人叹为观止。 书中完全将复杂的地图图表语言拆解成常规图表思维，通过图层叠加、分组填色、空间映射，让我对地图这种深度可视化形式有了更多深入的理解。 今天这一篇主要分享美国地图的绘图代码，同样是我们之前分
本文介绍基于C++语言GDAL库，为CreateCopy()函数创建的栅格图像添加更多波段的方法。
最近很多小伙伴私信小编关于地理空间可视化相关数据可视化的绘制。怎么说呢？小编本身对地理空间可视化了解的还蛮多的。但是，要让大家实现对地理相关的数据进行处理、可视化等操作还是蛮难的~~ 所以小编今天就推荐一个超赞的绘图工具-「gma」 绝对的地理相关同学的福音！，下面小编就简单介绍一下，内容如下：
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