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。
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。
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。
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。
GeoJSON 和 TopoJSON 是符合 JSON 语法规则的两种数据格式,用于表示地理信息。 1. GeoJSON GeoJSON 是用于描述地理空间信息的数据格式。GeoJSON 不是一种新的格式,其语法规范是符合 JSON 格式的,只不过对其名称进行了规范,专门用于表示地理信息。 GeoJSON 的最外层是一个单独的对象(object)。这个对象可表示: 几何体(Geometry)。 特征(Feature)。 特征集合(FeatureCollection)。 最外层的 GeoJSON
geo, geo-types, 和 geojson 新版本发布,现在已经更新到crates.io.
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。
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;
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。
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。
本位通过FileReader实现csv或geojson文件的前端解析并在地图上展示。
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。
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
概述: 在本文中,讲述如何在geotools中实现shp和geojson数据的相互转换。 效果: 实现代码: package com.lzugis.geotools; import java.io.
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。
今天来讲一讲在日常工作生活中我常用的几种绘制地图的方法,下面我将介绍下面这些可视化库的地图绘制方法,当然绘制漂亮的可视化地图还有很多优秀的类库,没有办法一一列举
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
讲真,MapboxGL里面虽然有测量的功能,但是不太好用,于是就萌生了自己实现的方法。本文几个turf.js来说说mapboxGL中测量的实现。
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。
数据是存在PG数据库中,可通过node连接获取,可通过如下语句直接将结果转换为geojson。
作为当代年轻人,“买房”是压在我们头上的几座大山之一,但是大部分人还是没有经验的,再加上鱼龙混杂的房产中介,买房的时候很容易被割韭菜。本文讲讲如何结合GIS找到一个离地铁近、价格又比较美丽的二手房。
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。
本文讲述在node中,使用canvas实现根据出图范围和级别,拼接瓦片并叠加geojson矢量数据,并导出成图片。
Turf.js是JavaScript 空间分析库,由Mapbox 提供,Turf 实现了
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
前面的文章中写了基于openlayers4的台风路径播放,最近用到mapbox GL,也要实现相似的功能,网上找了好久都没有找到,于是就放弃了“拿来主义”的想法,只能自己动手了。经过一下午的努力,终于有了一个雏形,在此分享出来,希望对你有用!
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
做过地图的小伙伴们都知道,每个地图框架产商都与自家的地图资源进行绑定,如非常受欢迎的mapBox、高德、百度、腾讯等,你必须注册他们产品,获取key,然后调用的api,才能进行地图的相关操作,虽然带来了便利, 但同时这也存在这限制。
kepler.gl由大名鼎鼎的独角兽公司 Uber 团队开发,现已开源。库直接集成到了 Jupyter Notebook 中,非常方便使用。
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。
说起 Python 中的可视化,我们一般用的最多的是 Matplotlib,绘制一般的图效果都很好。有时候也会用风格比较好看的 Pyecharts 库,尤其是在展示空间地图上的数据时。
如何用Python分析诸如各国人口和GDP数据,各省市房价等地理相关数据,并在地图上优雅地展示你的结果?你需要geopandas!?? 一,GeoPandas总体介绍 geopandas 是pand
高德地图路径规划API说明如上图,有行走、公交、驾车等多种路径,本文以行走为例来说明。
highcharts 是提供地图数据包的:https://www.highcharts.com/docs/maps/map-collection
这是一篇关于关于空间地理信息数据可视化与simple feature 模型应用的笔记小结。
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SAP Sybase SQL Anywhere 16.0: http://dcx.sap.com/index.html#sa160/zh/sqlanywhere_zh16/help_top_index.htm
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:
在前文中,讲述了在JAVA环境下如何将shp转换为GeoJSON,在本文,分别讲述在Arcgis for js,Openlayers2和Openlayers3中加载展示GeoJSON。
最近好多人问我,坐标系转换真的太难了!GCJ02,BD09,火星坐标,大地坐标,啊啊啊,快要疯了!
导读:现代的数据可视化产品相较于之前的仪表盘应用,在数据方面呈现更加生动、数据实时性高、交互更为友好、效果更加震撼等特点,越来越多的人倾向于通过各类可视化产品使静态的数据“活”起来。基于此背景,我们结合滴滴的各业务线发展,打造了本文介绍的数据可视化大屏产品。
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。
个人偏好使用mapbox,但是架不住人多,被使用maptalks,然而的文档非常感人,让人泪崩三千里……
在我朝,地理坐标转换有:WGS84转GCJ02、GCJ02转BD009、BD09转GCJ02。
2022年底,微软宣布将发布超过4780万公里的道路数据。浅浅用python可视化一下。
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
之前在公众号做过一个关于我国1945~2015年历史台风统计的可视化展示,发现很多有趣的数据,比如说台风登陆最多的城市是湛江。
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