shapely-开源GIS库Pysal-空间计量库Geopandas-空间数据分析库Arcpy-arcgis python接口Arcgis API for pythonGeoplot-高阶地理数据可视化接口
在计算机图形学中，多边形裁剪是一个常用的技术，用于确定多边形与给定裁剪窗口之间的交集。通过裁剪，我们可以剔除不在裁剪窗口范围内的部分，从而减少图形处理的计算量，并加速渲染过程。 Python提供了各种库和算法来实现多边形裁剪。在本篇文章中，我们将使用shapely库来进行多边形的裁剪操作。shapely是一个Python库，提供了一些用于处理几何图形数据的功能。
地理空间数据无处不在：在这次新冠肺炎大流行中，我们见识到了各种地理空间数据可视化工具制作出的各种风格的地图。而对Python的使用者来说，有几个非常强大的库可以帮助我们进行地理空间数据可视化。
cf-plot 是一套 Python 绘图案例，用于绘制气候研究人员常用的等值线图、矢量图和折线图。制作等值线图的数据可通过cf-python传递给 cf-plot，如下例所示：
作为曾经地球科学领域最炙手可热脚本语言之一的NCL已经进入维护模式，不再更新。NCAR将使用Python作为地球科学领域的主要数据处理和可视化工具。
•NetCDF格式 : netCDF4-python，h5py，h5netcdf，xarray等。 除了上述简单的数据处理库之外，python还提供了NCO和CDO工具的封装，pynco和cdo，提供了更多的便捷操作。•Grib格式：xarray，Iris，pygrib等，有些仅支持类Unix系统。 ECWMF提供了cfgrib工具可将grib格式转换为NetCDF格式，cfgrib库支持Mac，Linux和windows系统。•csv, xlsx等格式：pandas你值得拥有，无论是气象还是其他领域的类似格式数据，使用pandas可以解决你的常用操作。•HDF格式：pandas和h5py可以处理hdf5格式，PyHDF可以处理hdf4格式。•二进制：numpy可以处理二进制数据，同时借助python内置struct模块可以非常方便的处理二进制格式数据。
ArcGIS是由ESRI公司推出的一款广泛应用于地理信息系统领域的软件，提供了强大的地理数据分析和处理功能，并支持多种格式的地理空间数据。该软件除了提供基本的地图制作和编辑功能，还支持各种专业分析工具，如空间分析、网络分析、地形分析等，成为地理信息系统领域最流行和最实用的软件之一。本文将对ArcGIS的主要功能和使用技巧进行介绍，并结合实际案例进行详细说明。
ArcGIS 是一款被广泛应用于地理信息系统（GIS）的软件，它具有独特的功能，如数据可视化和分析、空间分析和可视化、3D 地图制作等。在本文中，我们将通过实际案例，举例说明 ArcGIS 的几个独特功能，并介绍其在实际应用中的价值。
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
《空间数据库》课程整理汇总，106篇课程，内容太长，学习中，把一些关键点，汇总记下笔记
geoplot是一个高级的Python地理空间绘图库，它是对cartopy和matplotlib的扩展，使绘图变得简单：就像地理空间的seaborn。其具有以下特点：
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。
谷歌地球引擎是一个计算平台，允许用户在谷歌的基础设施上运行地理空间分析。与平台交互的方式有以下几种：
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：
数据分析学习笔记系列——数据可视化 总第45篇 ▼ 写在前面： 本篇来源于书籍《数据之美—一本书学会可视化设计》的学习后整理所得。全篇主要围绕数据可视化的5个步骤展开，其中重点内容是第三步：“应该使用
ArcGIS Pro是一款由Esri开发的桌面级GIS应用程序，它是ArcGIS平台的最新成员。本文主要介绍了ArcGIS Pro软件的基本概念、界面介绍、主要功能及其应用案例。通过本文的介绍，读者可以更好地了解ArcGIS Pro软件的功能及其在不同领域的应用价值。
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：
python-matplotlib 在地理空间数据可视化绘制方面也还是有一定的优势的，为更新colorbar绘制应用范围，我们把gis,遥感等专业的需要常做的空间可视化图，试着用matplotlib 进行绘制（也是小伙伴提出：用arcgis等软件在对多子图绘制colorbar时，存在无法共用的情况，即软件是一幅一幅的出图，导致汇总对比时，colorbar不统一，影响对比分析）
随着互联网在各行各业的影响不断深入，数据规模越来越大，各企业也越来越重视数据的价值。作为一家专业的数据智能公司，个推从消息推送服务起家，经过多年的持续耕耘，积累沉淀了海量数据，在数据可视化领域也开展了深入的探索和实践。
来源 | 经授权转载自 ClouGence 公众号 背景知识 什么是地理信息数据 地理信息数据的定义主要来自于我们熟知的星球——地球。我们知道地球表面是一个凸凹不平的表面，是一个近似的椭球体。以海平面为参照已知最点和最低点之间有接近 2 万米的差距。 珠穆朗玛峰，8848.86 米含冰层（人民日报：2020 年 12 月 8 日） 马里亚纳海沟，相对海平面深 10909 米（人民日报：2020 年 11 月 30 日） 即便是海平面也会在月球潮汐引力的作用下变化着，更不要提气候变化导致的海平面升
人工智能，云计算，大数据等技术的进步和创新在过去几年中改变了业务开展方式。这种持续发展也导致了数字技术环境的发展，从而加速了地理空间行业的全球影响力和贡献。
Python作为最流行的编程语言之一，持续引领技术产业的发展，孕育了不断扩大的强大包生态系统。2023年，Python包在多样化的领域中展现出了引人注目的增长，反映了技术行业中不断变化的需求和创新。本文探讨了今年增长最快的Python包——它们不仅经历了飞速的增长，也显著推动了各个领域的进步。
一个精美的图片！我特别喜欢城市周围的线条，它们交织在一起，呈现出一幅非常精确的城市地图的实际面貌。这个可视化地理空间数据是我最喜欢的项目之一。
随着线上线下一体化的持续发展，很多行业与实体经济关联紧密（如物流、零售、城市管理、电商、金融、生活服务等），在业务开展过程中有大量地址产生并沉淀下来，这些地址数据在未经治理的情况下，往往是杂乱无序、很难被进一步价值化应用的。
空间计算涵盖诸多内容，从概念、应对措施、工具、技术到系统，这些东西让我们对“位置”有了新的理解，极大地改变了我们的生活。新的变化包括：我们该如何理解自己与位置信息之间的关系，如何沟通并可视化位置信息，
随着线上线下一体化的持续发展，很多行业与实体经济关联紧密（如物流、零售、城市管理、电商、金融、生活服务等），在业务开展过程中有大量地址产生并沉淀下来，这些地址数据在未经治理的情况下，往往是杂乱无序、很难被进一步价值化应用的。 对此，腾讯位置服务基于自身数据生态，汇聚与构建海量地址数据库，结合AI算法的地址理解能力，形成面向多行业、多场景的智能地址解决方案。以高效应对：地址输入提示/联想、地址标准化、地址清洗、地址纠正补全、地址验真、地址异常错误识别、名称与地址匹配校验等需求。 地址
SQL Server 2008的R2版本马上就要放出CTP了，其中最令人兴奋的就是R2中提供了主数据管理的功能，下面简单说一下R2中到底为我们带来了哪些新特性：
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
Google Earth Engine (GEE)是一个基于云计算的遥感大数据处理平台，能够在全球尺度下进行地理空间数据分析和交互免费的计算平台。GEE主要面向研究人员，GEE已广泛应用于各个学科，包括全球森林变化、全球地表水变化、作物产量估算、稻田制图、城市制图、洪水制图、火灾恢复和疟疾风险图谱等。它也已集成到许多第三方应用程序中，例如分析物种栖息地范围、监测气候和评估土地利用变化等。
通常情况下，在执行 EDA 时，我们会面临显示有关地理位置的信息的情况。例如，对于 COVID 19 数据集，人们可能希望显示各个区域的病例数。这是 Python 库 GeoPandas 的用武之地。
ArcGIS API for Javascript 是由美国 Esri 公司推出，跟随ArcGIS 9.3 同时发布的，是Esri 基于dojo 框架和 REST 风格实现的一套编程接口。通过 ArcGIS API for Javascript可以对ArcGIS for Server 进行访问，并且将ArcGIS for Server 提供的地图资源和其它资源（ArcGIS Online） 嵌入到 Web 应用中。
在互联网时代，每时每刻都在产生大量的数据。而气象领域更是一个“大数据”领域。除地面观测站之外，在轨卫星每年也会产生PB级气象数据，还有大量的数值模式数据。
在SQL2008中增加了对地理空间数据类型的支持，该类型分为2种：欧式（平面）几何geometry 和地理空间（椭圆体）几何geography 。欧式几何大家基本上都学过，是以坐标来表示，而地理空间就是使用经度和纬度来表示，由于平面几何比较简单（我记得好像是初中时候学的，高中学立体几何），所以我就从简单的学起，先学习geometry 数据类型。
总第74篇 本篇要点： 01、数据可视化是什么 02、数据可视化的一般流程 03、常见的数据种类 04、通过可视化你想表达什么信息 05、选择具体的可视化形式 06、图表设计原则 07、常用的可视化工具 01|数据可视化是什么： 数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息（来源于百度百科）。也就是说可视化的存在是为了帮助我们更好的去传递信息。 02|数据可视化的一般流程： 首先我们需要对我们现有的数据进行分析，得出自己的结论，明确要表达的信息和主题（即你通过图表要说明什么问题）。然后
本文介绍在Anaconda环境下，安装Python中的一个高级地理空间数据分析库whitebox的方法。
GIS 或地理信息系统是对地理或空间数据的收集、可视化和分析。在本节中，我们将介绍 GIS 应用程序中常用的数据类型。
ArcGIS是一款地理信息系统软件，可以用于地图制作、数据分析、空间分析等工作。下面我们来看看它的一些主要特点。
最近研究了下postgresql数据库及其空间地理信息拓展插件——postgis。
Special Issue "Applications of Remote Sensing in Earth Observation and Geo-Information Science"
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
摘要 Simple features是一种在计算机中编码矢量空间数据（点、线、面等）的标准化方法。sf包在R语言中引入了simple features对象，它基本具备和sp、rgeos、rgdal一样的矢量空间数据处理能力。本文主要描述此包的基本功能，其在R语言诸多扩展生态系统中的地位，以及在连接R语言与其他空间计算系统中的潜在价值。
千百年来，当洪水、龙卷风和野火等自然灾害发生时，往往会造成难以预期的损失。而伴随云计算、大数据、AI等新兴技术的协同发力，这些灾害的破坏性更有可能得到控制，甚至在萌芽之初就被扼杀在摇篮里。
当下，数据从业者大多需要掌握Python语言，更准确的说要学会使用Python提供的一些主流第三方库。考虑眼下正值金三银四的找工作最佳时机，现将个人曾经历过的一道面试真题做以分享，具有一定的代表性。
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
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！
ArcGIS软件是由美国Esri公司开发的一款基于地理信息系统技术的专业软件，其功能强大，具有多种高级的数据分析和可视化功能。本论文将介绍ArcGIS软件的特点和使用方法，并以一个实例来演示ArcGIS软件的使用流程，包括其数据输入、分析、可视化等环节的操作步骤。最后，本文还将对ArcGIS软件的优点和不足进行探讨。
摘自：网易科技 据NASA网站报道，两位在SERVIR工作的实习生去年夏天开发的新软件代码，被证明在尼泊尔地震救灾中起了非常大的作用。2015年4月25日，尼泊尔廓尔喀发生了里氏7.8级地震和多次余震。 NASA（美国宇航局）马歇尔航天中心SERVIR协调办公室位于美国阿拉巴马州亨茨维尔，该机构在帮助国际山地综合开发中心（ICIMOD）在尼泊尔喜马拉雅山进行灾难恢复测绘行动。SERVIR及其合作伙伴在确定受地震影响的地区，并调用NASA卫星进行拍照。他们还收集地震最严重地区的高清商业卫星图像支持灾后恢复。
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