缘起 封面图是不是很酷炫? 该图的核心算法就是 Delaunay三角剖分. 这种低多边形的成像效果在现代游戏设计中越来越被喜欢，其中的低多边形都是由三角形组成的。于是我们来学习一下. 分析 首先，先来
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。
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
github：https://github.com/Toblerity/Shapely
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
最近稍微涉猎了一下leaflet这个包，突然感到发现了动态可视化的新大门，这个包所提供的地图类型、动态效果、图层展示方式都大大扩展了ggplot作图系统的在数据地图上的缺陷。 leaflet是业界比较流行的JS开源交互式地图包，它支持直接调用OpenStreetMap, Mapbox, and CartoDB等主流地图数据作为辅助图层来进行地理信息数据的可视化操作。 除了这些在线地图素材之外，它对于shapefile格式和json格式以及sp包的空间数据格式的地图数据都有着很好的支持，在图层函数中涵盖了点标
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：
空间分析定义：空间分析是指分析具有空间坐标或相对位置的数据和过程的理论和方法，是对地理空间现象的定量研究，其目的在于提取并传输空间数据中隐含的空间信息。
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。
一般测量功能主要表现在两方面，一是测量距离，二是测量面积。面积的测量是根据鼠标绘制的范围，通过地理坐标系的转换而计算出实际面积大小，距离的测量是根据鼠标在地图上绘制的点，实时计算出两点之间的实际距离。如何在3D场景中测量面积？下面我就在ThingJS平台实现鼠标任意点绘制多边形面积，计算绘制总长度和占地面积，支持在数字孪生可视化场景内任意绘制多边形并测量面积。
github地址：https://github.com/626626cdllp/echarts
近年来，卷积神经网络（CNN）以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理等方面得到了快速发展，特别是大型图像处理方面，更是表现出色，逐渐成为了行业内一个重要的技术选择。 不过，好用并不代表万能。这里 AI 科技评论从一个卫星图像分析的具体实例出发，介绍了CNN建模和本地拉普拉斯滤波这两种分析技术的效果对比，最终我们发现，本地拉普拉斯滤波的效果反而更好。 卷积神经网络 为了从卫星图像中分析和评估一项自然灾害造成的损失，首先需要得到相关地理区域实时的高分辨率的卫星图像，这是进行后续所有分析的数据基础。目
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]。
目前工作中有不少涉及到地图的项目，我参加了几次技术评审，前端伙伴们在 WebGIS 方面的知识储备稍有不足，这次分享的主要目的是科普一些在前端领域比较常用的 WebGIS 知识。另外，我之前的工作中积攒了一些从零开始搭建 WebGL 地图引擎的微薄经验，虽然最终遗憾没有上线，但在其中学到的一些WebGL知识还是值得分享一下。WebGL 可以说是前端可视化技术领域难度最大的一项图形编程技术，所以今天就结合 WebGIS 这个话题顺带分享一些 WebGL 的相关知识，不会太深入，很细节的技术点在后续文章里再讲解。
之前研究了 GIS，接触到了很多 GIS 的概念。因此找了《 ArcGIS 地理信息系统教程（第 4 版）》来看。书的版本比较老了，不过一些基本概念还是想通的，因为我重点在于 GIS 概念整理，而不是 ArcGIS。
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。
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。
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：
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。
除了指定停靠位置外，还可以通过偏移量来指示控件距离地图边界有多少像素。如果两个控件的停靠位置相同，那么控件可能会重叠在一起，这时就可以通过偏移值使二者分开显示。
道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker algorithm，亦称为拉默-道格拉斯-普克算法、迭代适应点算法、分裂与合并算法)是将曲线近似表示为一系列点，并减少点的数量的一种算法。该算法的原始类型分别由乌尔斯·拉默（Urs Ramer）于1972年以及大卫·道格拉斯（David Douglas）和托马斯·普克（Thomas Peucker）于1973年提出，并在之后的数十年中由其他学者予以完善。
在过往Excel催化剂开发好的POI搜索中，只有POI兴趣点关键字搜索和坐标点周边半径搜索，就差了指定多边形面的搜索，因为用户没法轻松地完成面坐标的采集，所以也难以在Excel催化剂中给出其对应的功能，接口调用是很容易，但交互上没法让普通用户按需获取到这个面的轮廓线坐标。
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？
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。
设计目的：进行地理文件的加载、数据转换及基础处理，将地理信息数据与业务数据的融合（sp与sf数据模型），添加地理标签，应用地理坐标轴，最终完成一个地理空间可视化的小demo。
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。
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
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
最近学习地理信息可视化总是遇到投影的麻烦，包括前段时间输出两篇关于simple features的分享中，其中没有特别处理投影的问题，老司机一看就能看出其中存在的投影问题。
ArcGis绘制多边形这里没有用官方提供的api，官方提供的api是鼠标点击打点然后大于三个点位实时绘面，这种绘制多边形的方式在pc端体验感较佳,但在移动端会差点意思，所以这里提供了另一种绘制多边形的思路以供各位看官参考。
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。
计算机的出现使得很多原本十分繁琐的工作得以大幅度简化，但是也有一些在人们直观看来很容易的问题却需要拿出一套并不简单的通用解决方案，比如几何问题。作为计算机科学的一个分支，计算几何主要研究解决几何问题的算法。在现代工程和数学领域，计算几何在图形学、机器人技术、超大规模集成电路设计和统计等诸多领域有着十分重要的应用。在本文中，我们将对计算几何常用的基本算法做一个全面的介绍，希望对您了解并应用计算几何的知识解决问题起到帮助。
2.在ArcCatalog 目录树中，右键单击载入数据库的要素类或表，选择加载——加载数据，打开简单数据加载程序向导。
利用向量积（叉积）计算三角形的面积和多边形的面积： 向量的数量积和向量积： （1） 向量的数量积 （1） 向量的向量积 两个向量a和b的叉积（向量积）可以被定义为： 在这里θ表示两向量之间的角夹角
本文主要讲述地理坐标系统的原理以及怎么利用Python进行地理坐标系统转换，内容包含以下几块：
预热文章系列：《GIS历史概述与WebGis应用开发技术浅解》、《GIS坐标系:WGS84,GCJ02,BD09,火星坐标,大地坐标等解析说与转换》、《OGC标准WMTS服务概念与地图商的瓦片编号流派》、《GIS基础知识 - 坐标系、投影、EPSG:4326、EPSG:3857 》我们过一遍如下概念：
【注】新版本的maptools包对很多函数进行了修改，对于修改的内容，文章中用红色的文字进行了说明。 鉴于最近有不少人在讨论用R软件绘制地图的问题，我也就跟着凑了凑热闹，对相应的方法学习了一番。下面的这篇文章是一个初步的介绍，还有很多内容仍在学习和探索中，如果大家有什么意见或建议，我将根据自己学习的情况对文章进行进一步的补充。 在R中绘制地图其实是十分方便的，最直接的办法大概就是安装maps和mapdata这两个包，然后输入下面的命令： library(maps) library(mapdata) ma
本文作者：姜晓东，博士毕业于上海交通大学，目前任教于湖南师范大学医学院，专业神经毒理学。 流行病学的数据讲究“三间分布”，即人群分布、时间分布和空间分布。其中的“空间分布”最好是在地图上展示，才比较清楚。R软件集统计分析与高级绘图于大成，是最适合做这项工作了。关于地图的绘制过程，谢益辉、邱怡轩和陈丽云等人都早有文章讲述，开R地图中文教程之先河。由于目前指导毕业论文用到，因此研究了一下。本来因为网上教程很多，曾打消了写些文字的计划，但怡轩版主鼓励说“教程者众，整合者鲜”，所以才战胜拖延症，提起拙笔综述整合一
image.png 流行病学的数据讲究“三间分布”，即人群分布、时间分布和空间分布。其中的“空间分布”最好是在地图上展示，才比较清楚。R软件集统计分析与高级绘图于大成，是最适合做这项工作了。关于地图的绘制过程，谢益辉、邱怡轩和陈丽云等人都早有文章讲述，开R地图中文教程之先河。由于目前指导毕业论文用到，因此研究了一下。本来因为网上教程很多，曾打消了写些文字的计划，但怡轩版主鼓励说“教程者众，整合者鲜”，所以才战胜拖延症，提起拙笔综述整合一下，并对DIY统计GIS地图提出了一点自己的想法。 1 地图GIS数
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
2015年初，我们建立了一个微服务来负责这项任务：地理围栏查找（geofence lookups），结果完成很出色。如今已过一年，这项技术在Uber数以百计的生产应用中脱颖而出，成为了每秒查询量最高（QPS）的服务。本文讲述了我们建立这个服务的原因，还有近来Go语言对构建和扩展该服务速度的贡献。 背景 在Uber，地理围栏指的是地面上由人为定义的地理区域（或几何术语中的多边形），广泛用于地理位置的配置中。向用户展示在指定位置上有哪些产品可用，根据特定需求（比如机场）定义区域，在同时有多人请求搭车的周边区
全球洪水数据库包含 2000-2018 年间发生的 913 次洪水事件的范围和时间分布图。有关详细信息，请参阅 相关期刊文章。
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
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。
一般有两种算法来计算平面上给定n个点的凸包：Graham扫描法(Graham’s scan)，时间复杂度为O(nlgn)；Jarvis步进法(Jarvis march)，时间复杂度为O(nh)，其中h为凸包顶点的个数。这两种算法都按逆时针方向输出凸包顶点。
今天我们来学习一下刘永鑫老师2019年发表在Nature Biotechnology上的文章NRT1.1B is associated with root microbiota composition and nitrogen use in field-grown rice中的代码。
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