Turf.js是JavaScript 空间分析库，由Mapbox 提供，Turf 实现了
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）。
相信如果提起地理数据的处理，首先想起的数据库就是postgis, 对大名鼎鼎的postgresql + 插件的方式来将POSTGRESQL 变成纯纯的地理数据处理的数据库，这是人尽皆知和童叟无欺的功能。
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。
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。
普通的geoJSON文件合并，只需geojson-merge插件就够了，https://www.npmjs.com/package/@mapbox/geojson-merge
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。
虽然JanusGraph的复合索引（composite indexes）支持 可以存储在JanusGraph中的 任何数据类型， 但混合索引（mixed indexes ）仅限于以下数据类型。
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。
大家好我是费老师，地图可视化神器kepler.gl终于带来了其3.0大版本的更新🎉，距离其上一个正式版本2.5.5的发布已经过去了两年多的时间，这次的版本更新也围绕巨量地理信息数据可视化的多个方面实现了显著的提升，今天的文章中，我就将为大家介绍kepler.gl新版本中的主要更新内容。
本文翻译自https://tools.ietf.org/html/rfc7946 ，2018年1月27，28日两个大雪的周末，以序纪念。
SAP Sybase SQL Anywhere 16.0： http://dcx.sap.com/index.html#sa160/zh/sqlanywhere_zh16/help_top_index.htm
Earth Engine 处理具有Geometry类型的矢量数据。在 以GeoJSON规范详细描述的几何形状由地球引擎所支持的类型，包括Point （坐标在一些投影列表）， LineString（点的列表）， LinearRing（封闭的LineString），和Polygon（列表LinearRingS其中第一个是壳和随后的环是孔）。地球引擎也支持MultiPoint，MultiLineString和MultiPolygon。也支持 GeoJSON GeometryCollection，尽管它MultiGeometry在地球引擎中具有名称。
JavaScript API GL近期为支持物流行业实现了几何图形编辑器，用户可通过编辑器接口进行点、线、面、圆的绘制和编辑。在物流行业中常见的使用场景是配送区域及地理围栏的绘制，常会有对已有区域进行拆分或者合并的需要，所以编辑器也提供了相应的功能。本文介绍了如何基于Turf实现多边形的拆分及合并。
github：https://github.com/Toblerity/Shapely
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
geopandas是建立在GEOS、GDAL、PROJ等开源地理空间计算相关框架之上的，类似pandas语法风格的空间数据分析Python库。
Dash是基于Flask的Python可视化工具，严格说来由三个部分组成，首先是Flask提供了标准web环境，再次是plotly这个图表可视化工具，最后是与dash相配套的html、图表等交互式组件。本人也陆续试过pyechart，但就集成性和可视化而言，与dash还是有一定差距。
上篇文章中我们介绍了MongoDB中索引的简单操作，创建、查看、删除等基本操作，不过上文我们只介绍了一种类型的索引，本文我们来看看其他类型的索引。 ---- _id索引 我们在上文介绍过，我们往集合中添加文档时，默认情况下MongoDB都会帮助我们创建一个名为_id的字段，这个字段就是一个索引。默认情况下，一般的集合都会帮我们创建这个字段作为索引，但也有一些集合不会将_id默认作为索引，比如固定集合，这个我们后面的文章会详细说到这个问题。 复合索引 如果我们的查询条件有多个的话，我们可以对这多个查询条件都建
geopandas是建立在GEOS、GDAL、PROJ等开源地理空间计算相关框架之上的，类似pandas语法风格的空间数据分析Python库，其目标是尽可能地简化Python中的地理空间数据处理，减少对Arcgis、PostGIS等工具的依赖，使得处理地理空间数据变得更加高效简洁，打造纯Python式的空间数据处理工作流。本系列文章就将围绕geopandas及其使用过程中涉及到的其他包进行系统性的介绍说明，每一篇将尽可能全面具体地介绍geopandas对应方面的知识，计划涵盖geopandas的数据结构、投影坐标系管理、文件IO、基础地图制作、集合操作、空间连接与聚合。 作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第一篇，通过本文你将会学习到geopandas中的数据结构。 geopandas的安装和使用需要若干依赖包，如果不事先妥善安装好这些依赖包而直接使用pip install geopandas或conda install geopandas可能会引发依赖包相关错误导致安装失败，官方文档中的推荐安装方式为：
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。
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
Spatial4j是一款java编写的空间计算开源库，支持ASL开源协议，支持地理空间计算。
判断一个点是否在多边形内是处理空间数据时经常面对的需求，例如GIS软件中的点选功能、根据多边形边界筛选出位于多边形内的点、求交集、筛选不在多边形内的点等等。判断一个点是否在多边形内有几种不同的思路，相应的方法有：
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
在上一篇博客中说道了几何数据类型（点、线、面和集合）的定义，既然几何数据类型是通过CLR来扩展出来的，学习过C#的都知道，一个对象下面会有属性和方法，那么几何数据类型对应的也有其属性和方法。下图就能够反映出这些几何对象的类关系。
Earth Engine 支持对Geometry对象的各种操作。这些包括对单个几何图形的操作，例如计算缓冲区、质心、边界框、周长等。例如：
highcharts 是提供地图数据包的：https://www.highcharts.com/docs/maps/map-collection
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。
有两周没更新了，一来是工作有点忙，二来是被地图的事情搅和的不行了，事情没搞清楚前写文档是对自己最大的不尊重，关于choropleth_mapbox地图实现，有很多坑在里面。主要的因素是对geojson不够了解，以及choropleth_mapbox对参数的解释一直是言之不详。
有人可能会说，你又看说明书，你倒是整活儿啊！整啥整，几万块的东西你啥也不知道能玩明白？尤其还是航测这种事情。
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概述 在做编辑的时候，难免会遇到多边形的分割问题，本文用turf.js实现此功能。 效果 📷 📷 实现思路 📷 实现代码 function polygonCut(poly, line, tolerance = .001, toleranceType ='kilometers') { // 1. 条件判断 if (poly.geometry === void 0 || poly.geometry.type !== 'Polygon') throw ('传入的必须为polygon'); if
近日，微软在github上发布了最新的数据集，补充发布7.7亿个全球建筑物图斑。小助手立马去看了下，建筑矢量是从Bing Maps上提取的，下面一起看看数据情况。文末有数据下载链接。
编译：佘彦遥 程序注释：席雄芬 校对：丁雪 原文链接：https://github.com/python-visualization/folium/blob/master/README.rst Folium是建立在Python生态系统的数据整理（Datawrangling）能力和Leaflet.js库的映射能力之上的开源库。用Python处理数据，然后用Folium将它在Leaflet地图上进行可视化。 概念 Folium能够将通过Python处理后的数据轻松地在交互式的Leaflet地图上进行可视化展示
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。
面作为地图渲染的基本元素之一，在地图中可以代表各种形式的区域，例如海面、绿地等。面数据通常以离散点串形式存储，因此渲染时最关注的是如何将其展现为闭合的图形。
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。
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。
kepler.gl是由Uber开发的进行空间数据可视化的开源工具，是Uber内部进行空间数据可视化的默认工具，通过其面向Python开放的接口包keplergl，我们可以在jupyter notebook中通过书写Python代码的方式传入多种格式的数据，在其嵌入notebook的交互窗口中使用其内建的多种丰富的空间数据可视化功能，本文就将针对在jupyter notebook中使用keplergl的基本用法进行介绍。
最近几天推送频率之所以下降了，不是因为偷懒，是在攻克一个难题~ 还记得前一篇推送，关于山东省财政数据可视化那一篇，因为没有精准、最新的山东省县级市边界地图素材数据，花了好多冤枉功夫，搜地图素材各种碰壁，最后的得到的地图数据并不尽如人意。 现在shp的素材相比json整体都不太流行了，无论是制作成本上还是占用内存上以及与实际行政区划的更新速度上，json地图素材轻便、时效、易获取，很多网站都提供这种轻量级的数据文件。 可是json文件遵循的JS语法，导入R中之后，全部被强制转化为各种嵌套的list、data.
官方文档:https://pyecharts.org/#/zh-cn/quickstart Python使用Pyecharts画Geo地图，如何显示具体地点名称 pyecharts世界地图用：国家中英文对照表.xlsx Map中的地理坐标问题
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。
Vortexa 公司的首席 GIS 工程师。不写代码的时候，他忙着跑步机、山地自行车、建筑、修理东西，以及油画。
前面的文章中，提到了Arcgis中实现wkt转换为geometry，但是这种转换仅实现了简单的点（point）、线（polyline）和面（polygon）的转换，对于复杂点或者复杂多边形没有涉及，在本文讲述通过terraformers加载展示wkt。
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