JavaScript Object Notation是一种对各种地理数据结构进行编码的格式。GeoJSON对象可以表示几何、特征或者特征集合。
2016 年 8 月发布,取代了 2008 年的 GeoJSON规范成为 GeoJSON 格式的新标准规范。
GeoJSON ,一个用于存储地理信息的数据格式。GoeJSON对象可以表示几何、特征或特征集合,支持:点、线、面、多点、多线、多面和几何集合。在基于平面地图,三维地图中都需要用到的一种数据类型。 由于这种格式在三维地图中的优秀属性,使用它我们不仅可以轻松实现地图类功能,更重要的是在3D效果展示上也具有不凡的表现。
随着Web技术的不断发展,WebMap的功能和应用也越来越丰富和多样化,地图不再仅仅是2D的显示,更多需要3D的显示效果和交互。这个时候就需要地图数据不能以图片方式出现了。
矢量数据是用于描述地理空间几何特征的一类基于向量的地理信息数据,在地理信息系统(GIS)应用中广泛使用。矢量数据通常用于表示诸如点、线、面和多边形等地理空间对象,同时还可以附带一些地理相关的属性数据,如名称、类型和面积等等。
Shp格式是GIS中非常重要的数据格式,主要在Arcgis中使用,但在进行很多基于网页的空间数据可视化时,通常只接受GeoJSON格式的数据,众所周知JSON(JavaScript Object Nonation)是利用键值对+嵌套来表示数据的一种格式,以其轻量、易解析的优点,被广泛使用与各种领域,而GeoJSON就是指在一套规定的语法规则下用JSON格式存储矢量数据,本文就将针对GeoJSON的语法规则,以及如何利用Python完成Shp格式到GeoJSON格式的转换进行介绍。
MongoDB Manual (Version 4.2)> Indexes > 2dsphere Indexes
geobuilding于近日完成重要更新,支持对大数据量,大文件geojson的加载和动态编辑。
OpenLayers(https://openlayers.org/)是一个用来帮助开发Web地图应用的高性能的、功能丰富的JavaScript类库,可以满足几乎所有的地图开发需求。
前言:前两周我带你们分析了WebGis中关键步骤,下面呢,我带大家来看看Geojson的加载及其点击事件
Kepler.gl相信很多人都听说过,作为Uber几年前开源的交互式地理信息可视化工具,kepler.gl依托WebGL强大的图形渲染能力,可以在浏览器端以多种形式轻松展示大规模数据集。
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:
最近用 ehcarts 写了一个有关中国地图的需求,这篇文章来总结下基本的原理和用法。
使用geobuilding绘制后会内置一些要素属性。用户希望能够录入自己的一些属性。geobuilding于近日上线了【属性+】属性扩展能力。
我们通常要计算一些点线面要素比如说计算面积长度等等,今天我们就看一下如何将这些可视化的同时进行一些简单的计算:地理曲面和真实平面展示
本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师,昨天晚上geopandas正式发布了其0.13.0版本,距离其上一个版本更新已经过去了5个多月,在这一次更新中除了日常的bug修复以外,还为我们带来了多项新功能,今天的文章中,费老师我就将带大家一起学习其中主要的更新内容😉。 📷 2 geopandas 0.13版本主要更新内容一览 推荐使用conda管理的虚拟环境,我们在激活相应
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
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。
最近从北京搬到了上海,开始了一段新的生活,算是人生中一个比较大的事件,于是特地用 Three.js 做了下可视化。
最近做的项目需要详细了解geojson,因此查了一些资料,现在整理一份标准格式的记录,要理解本文需要首先了解json的基本知识,这里不过多展开,可以去参考w3school上的教程,简言之,json是通过键值对表示数据对象的一种格式,可以很好地表达数据,其全称为JavaScript Object Notation(JavaScript Object Notation),正如这个名称,JavaScript和json联系紧密,但是json可以应用的范围很广,不止于前端,它比XML数据更轻量、更容易解析(某种角度上说xml可以更自由地封装更多的数据)。很多编程语言都有对应的json解析库,例如Python的json库,C#的Newtonsoft.Json,Java的org.json。geojson是用json的语法表达和存储地理数据,可以说是json的子集。
前言 最近折腾了一下三维地球,本文简单为大家介绍一款开源的三维地球软件——Cesium,以及如何快速上手Cesium。当然三维地球重要的肯定不是数据显示,这只是数据可视化的一小部分,重要的应该是背后的数据生成及处理等。本文先为大家介绍这简单的部分。 一、 Cesium简介 Github地址:https://github.com/AnalyticalGraphicsInc/cesium。官方介绍如下: An open-source JavaScript library for world-class 3D
当我开始建造Vincent时, 我的一个目的就是使得地图的建造尽可能合理化. 有一些很棒的python地图库-参见Basemap 和 Kartograph能让地图更有意思. 我强烈推荐这两个工具, 因为他们都很好用而且很强大. 我想有更简单一些的工具,能依靠Vega的力量并且允许简单的语法点到geoJSON文件,详细描述一个投影和大小/比列,最后输出地图. 例如, 将地图数据分层来建立更复杂的地图: 加之,等值线地图需绑定Pandas数据,需要数据列直接映射到地图要素.假设有一个从geo
通过前面的文章初识mapbox GL我们对mapbox GL有了一个相对比较全面的认识,本节结合一些示例,重点讲述一下mapbox GL里面的filter和paint的用法。
先上Demo啦~~~~~ 📷 或许你已经使用过了相应多的省市区与地图联动,但是这些联动往往是单向的、不可逆。并且这些数据往往都是在线使用的,不能离线使用。下图是一个结合百度地图的省市区与地图联动: 📷 我们可以在这个应用里选择,相应的省市区然后地图会跳转到相应的地图。当我们在地图上漫游的时候,如果没有显示当前的省市区是不是变得很难使用。于是,我们就来创建一个吧: 📷 相关技术栈: Bootstrap,UI显示~~,地球人都知道。 jQuery,Bootstrap依赖。 Requ
怎样用Python实现地理编码 专栏作者:时空Drei ❈ 时空Drei,德国德累斯顿工业大学在读博士生,个人的擅长领域为:利用Python进行空间数据(遥感GIS)处理分析,掌握常用的机器学习工具。个人公众号:stdrei,分享时空数据分析与德国留学笔记。 ❈ 引言 今天看到一篇阿里云的文章"天下武功,唯快不破",以物流行业为例,分析了PostgreSQL 与 Greenplum 在地理位置信息处理,最佳路径算法,机器学习等方面的物流行业应用方法。其中提到了地址转换成坐标的问题,更专业些的名词应该是“地
关于Echarts地图添加散点,以及地图label的显示,记录如下: 需求: 关于这个地图的需求: 地图label上体现对比效果,差值大于0 红色,小于0 绿色 散点图要求涟漪效果,并默认只展示TOP10 不同区域颜色不同 代码: /* * @Author: Tricia * @Date: 2022-12-14 15:28:39 * @Description: 地图绘制 */ // 地图数据 let seriesData = [ { nam
2022年上半年,源自一个n线城市的三维城市可视化项目。但是建筑物数据是几乎是空白,问了几家公司费用数万,于是设计了geobuilding这款工具,解决了建筑物数据缺失的问题,保障了项目进度和交付任务。
GIS的底图一直使用金字塔技术进行切图,使用户能够快速访问指定级别的地图或者影像。但是切图本身是一张图片,无法进行交互。于是又引入了矢量图层用来显示矢量点线面,这通常需要先获取矢量地理数据,然后通过前端将其绘制成不同元素便能通过鼠标进行响应交互了。
最近在echarts官方看到了一个航班选座的示例,感觉很好,可以扩大,缩小,鼠标放置到座位上可以显示座位号,允许默认选中座位。于是在5.1假期抽了一点点时间,来写一篇文章,深入研究分析一下这个示例,解析一下这个示例的完整代码。首先让我们来看下示例的效果图。
在之前数据瓦片方案的介绍中,我们提到过希望将瓦片裁剪放入 WebWorker 中进行,以保证主线程中用户流畅的地图交互(缩放、平移、旋转)。
用GDAL的Python绑定API书写程序有没有一种仍然在写C/C++的感觉,Fiona基于GDAL提供了更加Pythonic的读取空间矢量数据的API,参见:http://toblerity.org/fiona/index.html
现在随着数字孪生如火如荼的发展,各地都在建设智慧城市、数字城市、数字乡村、数字园区等等,所有这些数字可视化的基础都离不开建筑物。目前网上开放的建筑物数据最火的当属”77个建筑物轮廓矢量图“,我也下载了一份。
大家好我是费老师,前不久我在一篇文章中给大家分享过geopandas在其0.11版本中为我们带来的一些重要新特性,其中提到过新的矢量读写后端,使得我们在read_file()以及to_file()中添加参数engine='pyogrio'即可获得500%的性能提升。
在某些情况下,要注意台湾,香港,澳门和南海诸岛都应该包括到地图里。形状地图不需要加载一个复杂的在线地图,但目前在 PowerBI 的默认形状地图,不能放置文本,因此我们需要用数据做一些辅助,如下:
我们现在有一个WKT格式的要素,我想看一下这个要素到底是什么形状,有没有什么方便的方法呢?
热力图,是以特殊高亮的形式显示在地理区域的图示。通过颜色变化程度,可以直观反应出热点分布,区域聚集等数据信息。地图中的热力图就是把地图和热力图进行结合,实现在地图中进行热力图的显示。
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
Geobuilding是一款GIS数据生产工具,可以制作点线面、无缝地理网格、矢量建筑物含高度GIS数据、城市漫游规划设计。支持对已有数据的修改标注。可导出geojson shapefile osm svg格式
在上一篇(数据科学学习手札41)中我们了解了folium的基础内容,实际上folium在地理信息可视化上的真正过人之处在于其绘制图像的高度可定制化上,本文就将基于folium官方文档中的一些基本示例来展开说明;
在处理地理空间数据时,经常需要以最自然的方式可视化这些数据:地图。如果可以使用Python快速轻松地创建数据的交互式地图,在本教程中使用洛杉矶县所有星巴克位置的数据集。在文章的最后将能够创建:
在leaflet绘制地图要素时,在CRS.Simple坐标系中,存在(x,y)坐标顺序颠倒为(y,x)的情况:
在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中,我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化,以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习,而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化,且提供了操纵图像的极高自由度,但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高,制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码,而geoplot基于geopandas,提供了众多高度封装的绘图API,很大程度上简化了绘图难度,就像seaborn之于matplotlib。
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。
在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中,我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化,以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习,而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化,且提供了操纵图像的极高自由度,但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高,制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码。
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前言 需求是这样的,我需要在地图中显示 08 年到现在的地震情况,地震都是发生在具体的时间点的,那么问题就来了,如何实现地震情况按照时间动态渲染而不是一次全部加载出来。 一、 方案分析 这里面牵扯到两个问题:第一个是如何加载 GeoJSON 格式的数据,其实也就是矢量数据,因为矢量数据之间是可以任意转换的;第二个是如何让加载的数据根据自身的时间显示。 所以就有两种解决问题的思路了:第一种,一次加载 GeoJSON 中所有数据,然后逐个设置显示时间;第二种,逐个加载 GeoJSON 中数据,并设置每个对象的显
最近的项目用到了echarts一个带有散点地图的图表,按照正常jquery写法应该使用ajax请求geojson的数据动态去切换地图,就像下面这样 $.get('Js/map/' + cityDat
GIS搜索框90%的代码借用GitHub上Leaflet.GeoJSONAutocomplete这个项目。这个项目是leaflet(一种简洁而强大的WebGIS js库)的一个插件,项目介绍如下:
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