PostGIS是PostgreSQL关系数据库的空间扩展。PostGIS允许您使用几何和地理数据类型存储空间数据,使用空间函数执行空间查询以确定区域,距离,长度和周长,并在数据上创建空间索引以加速空间查询。
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。
在前面四篇博客中我们主要讲了对于空间矢量数据的属性数据的增删改查,在这篇博文中我们要讲解空间查询–GIS系统很重要的一项功能。空间查询就是根据地物的空间位置进行查询的一种数据检索方式。比如,我们要查询一条河流经的城市;一个公园内的所有路灯;离当前位置最近的公共卫生间等等都属于常用的空间查询。
把shp文件写入pg数据库。注意:shp文件含点、线、面(‘POINT’,'LINESTRING','POLYGON')~这是重点。
昨天要处理一个shp文件,读取里面的信息,做个计算然后写到后面新建的field里面。先写个外面网上都能找到的新建和读取吧。
GeoServer 是一个用 Java 编写的开源软件服务器,允许用户共享和编辑地理空间数据,GeoServer 基于 Spring 开发,使用到了 GeoTools 库。
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。
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。
今日洞见 文章作者来自ThoughtWorks:邱俊涛。 本文所有内容,包括文字、图片和音视频资料,版权均属ThoughtWorks公司所有,任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站,在使用时必须注明"内容来源:ThoughtWorks洞见",并指定原文链接,违者本网将依法追究责任。 可视化你的足迹 数据可视化可以让读者以一种轻松的方式来消费数据,人类大脑在处理图形的速度是处理文本的66,000倍,这也是人们常常说的一图胜千言。在本文中
QGIS(原称Quantum GIS)是一个自由软件的桌面GIS软件。它提供数据的显示、编辑和分析功能。
GDAL矢量数据处理 为什么要学GDAL? GDAL是什么? (Geospatial Data Abstraction Library) 地理空间数据抽象库 用C/C++编写,支持多种矢量/栅格数据,支持python、.NET、Ruby等语言绑定,开放源码。 传统上GDAL指的是栅格支持库 from osgeo import gdal 矢量支持使用OGR简单要素库 (OpenGIS Simple Features Reference Implementation) 但由于OGR与OpenGIS的规范并不完全
在前面几篇博文中,我们分别介绍了矢量空间数据的属性数据的增(CREATE)删(DELETE)改(UPDATE)操作,这篇博文我们来聊聊属性数据的查询(Retrieve)操作。
《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。
接着上一篇博文中,我们得到了WGS84坐标系下的中国省区图,而我们一般中国地图中使用的是割圆锥投影。
上一篇博文PostGIS导入导出ESRI Shapefile数据介绍了如何导入空间矢量数据到PostgreSQL中,紧接上一篇,本文将介绍如何使用PostGIS导入导出空间栅格数据。 实验环境和上一篇的博文一样: Ubuntu 16.04 LTS 。 数据为全球影像(ESRI ArcGIS提供的示例数据),下载连接:全球影像百度网盘下载 可以使用GDAL的gdalinfo命令查看其详细信息:
人类理解世界其实是按照三维的角度,而传统的关系型数据库是二维的,要想描述空间地理位置,点、线、面,我们就需要一个三维数据库,即所谓空间数据库。
欢迎光临猫头虎博主的技术小站,在这个数据驱动的时代,我们将一同探讨一个在现代软件开发领域日益重要的话题——地理空间查询与地理信息系统(GIS)。在移动互联网和物联网(IoT)的推动下,地理空间数据已成为数据分析和大数据处理的关键维度之一,涉及到众多场景如定位服务、路线规划、数据可视化等。接下来,我们将带领大家深入探讨如何在MySQL、PostgreSQL、Redis及MySQL 8这四种流行数据库中实现地理空间查询优化和地理数据分析。在这个全面的GIS技术指南中,我们将一起揭开数据背后的世界,发现地理空间查询在大数据分析中的无限可能!我们将探讨如何有效存储地理空间数据,实现高效的地理空间数据查询,以及如何进行精准的空间数据分析。让我们一起在这个数据科学和GIS技术交汇的旅程中,探索更多的知识和技能,挖掘地理空间数据背后的价值,开启地理信息科学的新篇章!
在本文中,我们将介绍 PostGIS 的一些基础知识及其功能,以及一些可用于简化解决方案或提高性能的提示和技巧。
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。
PostGIS是一个空间数据库,空间数据库像存储和操作数据库中其他任何对象一样去存储和操作空间对象。
比如,Union操作符融合多边形之间的边界。两个交迭的多边形通过Union运算就会形成一个新的多边形,这个新的多边形的边界为两个多边形中最大边界。
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。
PostgreSQL是一个功能强大的对象关系型数据库管理系统(ORDBMS)。用于安全地存储数据,支持最佳做法,并允许在处理请求时检索它们。
延续上篇的《Shapfile属性操作之增》,这篇我们来聊聊如何进行属性删除。使用的工具依旧是我们的GDAL库。
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)。
Hey!探险家们,猫头虎博主再次与你相聚!最近,有不少伙伴在搜索“PostgreSQL 扩展推荐”、“PostgreSQL插件增效” 等词条,想要找到一些能够增强自己数据库能力的利器。好吧,这篇《增强你的PostgreSQL:最佳扩展和插件推荐》应该能满足你的好奇心!
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:
前两天,有位同仁再问我一个问题,问题大概是介个样子的:打包shp数据位zip格式并上传,上传完成后再在web上展示出来。这个需求,以前在Arcgis Online上见过,所以还是比较熟悉的,所以我就给他说:先将zip解压,再读取shp数据并将之转换为Geojson返回前台,并在web上展示出来。很庆幸的是,者为同仁很快就实现了shp到Geojson的转换,就问我Arcgis for js 中怎么展示Geojson,我截了个Arcgis for js的API给他他就实现了上述的功能。同时,我想他请教了如何实现的转换,他告诉我说是GDAL实现的,并给了我关键代码,因为代码是C#的,所以,经过周末的折腾,在JAVA上实现了,在此分享给大家。
假如动物们也用GPS,突然有那么一天北极的公北极熊有点冲动,想刷一下附近有没有母熊。要求距离越近越好,不是澳大利亚动物园那只,也不是格陵兰岛上被囚禁的那群呆企鹅,要是有点共同的嗜好就再好不过了。这种应用场景如何解决?
如果我们有一批以文件存储的影像数据如何利用PostGIS批量的导出到PostgreSQL数据库中进行管理呢? (单个数据的导入参见我上篇博文:PostGIS导入导出栅格数据)
前言 软件下载官网:https://www.postgresql.org/download/
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)。
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。
电子海图是为适用航海需要而绘制的包含海域地理信息和航海信息的一种数字化的专题地图,符合国际标准的电子海图数据统称为S-57电子海图。本文主要在S-57电子海图数据的理论模型和数据结构的基础上,实现对S-57电子海图数据文件的解析,将海图信息解析后保存到xml文件中,供后续调用和研究。 电子导航图(Electronic Navigational Chart, ENC)是由各个国家的航道官方部门根据国际航道组织的《数字海道测量数据传输标准》(S-57标准)而制作的,它是一种面向对象的矢量格式的电子地图,
最近研究了下postgresql数据库及其空间地理信息拓展插件——postgis。
PostGIS是PostgreSQL的空间扩展,他使得PostgreSQL支持空间数据类型,比如点、线段、折线段、多边形、椭圆等等,并且能够使用高效的空间索引进行存储和查找。
PostGIS作为postgresql针对地理空间数据的拓展功能,可以帮助我们有效管理和固化空间矢量数据,以及开展空间数据分析,而geopandas作为Python生态中优秀的空间数据分析处理工具,自然在与PostGIS进行交互方面开发了相应的功能。
前言 最近事情很多,各种你想不到的事情——such as singing and dancing——再加上最近又研究docker上瘾,所以geotrellis看上去似乎没有关注,其实我一直在脑中思考着geotrellis。之前看geotrellis源码看到有关geotrellis.slick的相关部分,仅大概浏览了一番,知道是用于读取PostGIS数据库的,未做深入研究,又恰巧前几日有老外在gitter上问了如何读取PostGIS数据库,我当时回答他可以用传统的JDBC方式或者使用geotrellis.sl
1:在菜单栏处找到“Window” 找到“Show View” 找到“Other”,点击打开“Other”
YMatrix适用于各种规模设备的数据融合与物联网时序应用场景,本案例以具体的案例来说明YMatrix在PostGIS中的数据加载、处理和分析的能力以及时空数据的具体使用方法,首先我们先了解下PostGIS,然后再分享几个PostGIS在YMatrixDB的案例。
Geospatial Data Abstraction Library (GDAL)是使用C/C++语言编写的用于读写空间数据的一套跨平台开源库。现有的大部分GIS或者遥感平台,不论是商业软件ArcGIS,ENVI还是开源软件GRASS,QGIS,都使用了GDAL作为底层构建库。
PostGIS作为postgresql针对「地理空间数据」的拓展功能,可以帮助我们有效管理和固化空间矢量数据,以及开展空间数据分析,而geopandas作为Python生态中优秀的空间数据分析处理工具,自然在与PostGIS进行交互方面开发了相应的功能。
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。
如果经常需要处理地理数据,大多数人都无法绕开ArcGIS这套软件,ArcGIS以其强大的功能与稳定性著称,是当之无愧的GIS界大拿。偶尔会有些人会接触到FME或QGIS等软件。但地理数据处理,是一个广阔的世界,除此之外,亦有很多优秀的软件可供我们使用,或者你可以写些代码来进行数据的处理与分析,今天主要介绍空间数据库——PostGIS。
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。
现在使用经纬度转geohash的算法,将二维的距离运算转换为like前缀匹配。通过比较9位到5位前缀,来获取附近5米到3km之内的坐标,为了寻求更快的定位方法,测试一下postgres的空间类型。
|导言:PostGIS是业界功能最全面,能力最强大的空间地理数据库引擎。现实业务开发中,经常会遇到有附近的某某的需求,如何快速实现呢,PostGIS+PostgreSQL可以帮到你。
GeoSpark是基于Spark分布式的地理信息计算引擎,相比于传统的ArcGIS,GeoSpark可以提供更好性能的空间分析、查询服务。
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