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。
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。
本文介绍了Redis、MongoDB、PostgreSQL、MySQL这四种数据库的基本特性，包括数据类型、持久化方式、事务支持、分区和分片等特性。每种数据库都有其适用的场景，例如Redis适合用于缓存和计数器，MongoDB适合用于高并发的读写，PostgreSQL适合用于事务处理和数据仓库，MySQL适合用于关系型数据库和事务处理。每种数据库都有其优缺点，需要根据具体的需求和场景来选择合适的数据库。
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。
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。
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。
空间索引方法有助于加速空间查询。大多数 GIS 软件和数据库都提供了一种机制来计算和使用数据图层的空间索引。QGIS 和 PostGIS 使用基于 R-Tree 数据结构的空间索引方案 - 它使用几何边界框创建分层树。这是非常有效的，并在某些类型的空间查询中产生了很大的加速。查看我的高级 QGIS 课程的空间索引部分，我将展示如何在 QGIS 中使用基于 R 树的空间索引。
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第三部分——获取阿姆斯特丹高质量街景图像的上篇，主要讲了如何获取利用谷歌街景地图自动化获取用于深度学习的阿姆斯特丹的高质量街景图像，此数据集将用于进行建筑年代的模型训练[1]。
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！
SQL (stands for Structured Query Language)
要素类中的每个要素都由一个或多个顶点组成，这些顶点定义了点、多段线或多边形要素。在点要素类的情况下，每个点要素由单个顶点组成。多段线和多边形要素由多个顶点组成。每个顶点是由一对x、y坐标定义的位置。该图说明了点、多段线和多边形如何在笛卡尔坐标空间中由顶点定义。
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。
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：
今年疫情以来，工作都比较紧凑，没能抽出时间来记录工作日常了。最近接触一个项目需要使用到百度地图的围栏功能，作为前期调研，先探探路。 经过一番搜搜，找到一篇不错的文章。专门介绍，百度地图围栏的。地址如下：https://www.cnblogs.com/CherishTheYouth/p/CherishTheYouth_20190416.html
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。
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。
github：https://github.com/Toblerity/Shapely
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。
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。
最近公司项目需求，要做一个百度地图电子围栏的功能，在网上查了一下资料，看了很多博客，大多数都写的不是很详细，我看的云里雾里的，最后终于集合所有的几篇资料，自己做出了一个简单的demo，下面将过程记录和分享一下，希望给予有需要同学一些帮助，我这个人说话比较啰嗦，所以写的一定会很详细的，哈哈！闲言少叙，开始了。
本文主要讨论ggplot2是如何通过颜色信号来对多边形进行填充的底层理念，这也是想要进阶R语言数据可视化过程中必须搞明白的关键环节。 ggplot2所有图层对象中，geom_ploygon（）几何图层对象最为复杂，也最为特殊： 复杂在哪儿呢？ 这种几何对象所定义的多边形（特别是在地理信息数据里面），领土边界是基于行政区划、行政区划再细分为单个多边形（也就是group），单个多边形又是一组经纬度坐标点构成（按照order排序）。 所以说geom_ploygon()所要显式声明的参数至少需要四个： data(地
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。
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？
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。
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
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：
WKT(Well-known text)是一种文本标记语言，用于表示矢量几何对象、空间参照系统及空间参照系统之间的转换。它的二进制表示方式，亦即WKB(well-known binary)则胜于在传输和在数据库中存储相同的信息。该格式由开放地理空间联盟(OGC)制定。
我们经过【附近】系列的二、三、四篇章后，已经基本了解了市面上用于解决LBS问题的几种常见方案和做法，当然除了PostGre外... ...那个有兴趣的哥们可以考虑补一篇PostGre版本直接投稿。实际上前面的思路是很简单的，算是循序渐进类型的，从MySQL到MongoDB再到ES，大概就是从GeoHASH到Google S2再到R树们。我没有在文章里显式地说这些但是背后就是这些，往深处地挖掘全靠诸位自己了~
在进行地理信息系统开发的过程中，常用的空间数据库有esri的sde，postgres的postgis以及mySQL的mysql gis等等，在本文，给大家介绍的是有关postgis的一些常用函数的意思以及使用。
在GMap.Net控件上创建一个图层，在图层上绘制多边形，生成一个多边形对象，给图形对象赋结构化数据属性（以Json形式封装和解析）。
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。
项目需求是跟用户当前位置判断是否在给定的地理位置范围内，符合位置限制才可以打卡，其中的位置范围是一个或多个不规则的多边形。如下图，判断用户是在清华还是北大。
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：
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。
如果同时有很多遍布全国的请求都在查找附近的餐馆，按照上述的做法，你的服务有能力及时响应么？
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
写在前面： 本文为百度地图开发系列文章之一， 前期回顾： webGIS，基于百度地图的HelloWord实现 如何使用前端css代码去掉百度地图左下角的图标 使用百度地图绘制点、线、面 | Javascript（本篇讲解） 百度地图开发系列之个性化地图使用的2种方法 以上对应视频教程（博客与视频前面的序号是一一对应的）： 百度地图开发从零开始00初始化地图创建helloWorld 百度地图开发从零开始01去地图左下角图标 个人前端网站：zhangqiang.hk.cn 本篇github源码地
在以上场景中，由于需要存储的数据量较小，使用TINYBLOB类型可以起到节约存储空间、提高数据库性能的作用。另外，在存储二进制数据时，应该注意进行合适的编码及格式转换，确保数据的正确性和完整性。
地理围栏（Geo-fencing）是LBS的一种新应用，就是用一个虚拟的栅栏围出一个虚拟地理边界。在物流配送行业应用比较广，划分每个配送网点或者商家配送的范围，提高配送员的配送效率和服务的范围。
vue-baidu-map 是百度开源的一个基于vue的小众插件，底层使用的是百度 jsapi 1.0 ，版本官网目前最新版是3.0。
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
Elasticsearch支持两种类型的地理数据：支持lat/lon对的geo_point字段和支持点、线、圆圈、多边形、多多边形等的geo_shape字段。
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。
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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