在Linux系统中，每个进程都有独立的虚拟内存空间，也就是说不同的进程访问同一段虚拟内存地址所得到的数据是不一样的，这是因为不同进程相同的虚拟内存地址会映射到不同的物理内存地址上。
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。
涉及到空间数据处理的时候，为了比较清晰方便的看出空间数据所处的区域，通常都需要将省市边界线加到地图中。
在处理地图数据时候，经常会碰到shp与raster两种格式。通常r中应用较多的为raster栅格数据。shp文件太大，读取也不方便。逐渐被GeoJSON替代，用sf去处理与读取。 R在读取shp时候，处理，或者画图都会碰到，反应迟钝问题。所以，我们有时候会根据需要，将shp文件转成raster，不仅可视化快，还可方便数据处理与提取。shp文件转成raster主要解决以下问题：
一、前言 前面一篇文章（使用Python实现子区域数据分类统计）讲述了通过geopandas库实现对子区域数据的分类统计，说白了也就是如何根据一个shp数据对另一个shp数据进行切割。本篇作为上一篇内容的姊妹篇讲述如何采用优雅的方式根据一个shp数据对一个栅格影像数据进行切割。废话不多说，直接进入主题。 二、涉及到的技术 本方案涉及以下技术点： geopandas：已经在上一篇文章中简单介绍。 numpy：这是一个开源的数据分析处理库，非常高效、简洁。 rasterio：这是一个开源的影像处理
首先，我们需要安装 geopandas 和 shapely 库。可以通过以下命令来安装：
对于空间数据，我们感兴趣的往往是其中的某一部分，对于不需要的部分需要做一些掩膜(Mask)。 比如只关注海洋的数值变化，那么陆地上的数值对我其实是一种干扰，就要想办法掩盖掉。又比如我有全国的数据变量，但是只想研究其中某几个省份，那也需要对非相关省份进行掩盖。
最近在使用GDAL读写Shp格式中的属性字段的时候也遇到了中文乱码的问题，总结下自己遇到的情况。
在前面一节中，我们已经介绍了cartopy的大致用法——全球地图的绘制、范围的设定以及更改地理信息的精度。但是，有时候这并不能满足我们的需求，比如我作为某地级市的预报员，绘制该市降水图时，为使图片整洁，一般不希望多出其他市县。还有进行地区级别的研究，比如青藏高原地理区划将包含尼泊尔与不丹，cartopy的基础地理信息添加暂时无法做到，但是该库包已经准备了额外的接口以满足这种需求，并且比NCL更加灵活。
二、打开软件，工具栏下部第一个蓝色加号（红色叉号的前两个），点开，选择你的shp文件。
本节提要：使用cartopy进行市县的色块填色、模仿geopandas绘制颜色图
继上次使用tmap包制作含有指北针(compass)和比例尺(scale bar)以及南海小地图的添加，详细内容分别见如下两篇文章：R-tmap 绘制带指北针和比例尺的空间地图和 R-tmap+grid 实现南海小地图的添加，得到了很多小伙伴的喜欢。虽然tmap包有着类似于ggplot2绘图语法，但对习惯使用ggplot2绘图的小伙伴怎不怎么友好。那么今天本期推文就使用 ggspatial 包实现指北针和比例尺的添加。主要涉及的知识点如下：
PostgreSQL 和 PostGIS 已经是热门的开源工程，已经收录在各大 Linux 发行版的 yum 或 apt 包中。Ubuntu 为例，安装以下包即可：
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。
偶然看见有人在求什么西南区域，东北区域的shp，写一期不求人攻略。 前面写过怎么裁剪，这次讲讲怎么合并，实现区域shp自由
Case：需要给一个现有的shp数据创建一个字段，并将属性表中原有的一个文本类型的属性转换为整型后填入新创建的字段。
在Excel中，可以通过功能区“插入”选项卡“插图”组中的“形状”库按钮在工作表中插入形状。可以使用形状来可视化数据、在形状中添加文本、作为执行宏代码的按钮，等等。
Shapefile文件是美国ESRI公司发布的文件格式，因其ArcGIS软件的推广而得到了普遍的使用，是现在GIS领域使用最为广泛的矢量数据格式。官方称Shapefile是一种用于存储地理要素的几何位置和属性信息的非拓扑简单格式。
读者的问题涉及到地理信息系统（GIS）操作的一系列步骤，具体包括将栅格数据转换为点数据、为这些点数据添加XY坐标、通过空间连接给这些点添加行政区属性、以及计算指定行政区的质心。读者在使用ArcGIS软件完成前两步时未遇到明显问题，但在执行第三步时遇到了性能瓶颈，即使用ArcGIS和GeoPandas进行空间连接操作时系统会卡死。为了解决这个问题，读者尝试使用了dask-geopandas来处理约两百万个点的数据，但似乎遇到了错误。
又有读者来信 要求如下： 希望小编帮忙看看能不能解决。是关于能不能在已经截取出来的省份中添加对应的dem地形呢，并且根据需要添加上需要的城市所在的地理位置，比如在已绘制的图中标注出三亚的所在地
地图白化是一种绘制地图的技术，它可以实现对感兴趣区域以外的数据进行遮盖或填充白色的效果，从而突出显示目标区域的特征。 地图白化的原理是利用 shapefile 文件中的多边形坐标来创建一个剪切路径，然后将这个路径应用到 matplotlib 的绘图对象上，使得只有路径内的数据可见，路径外的数据被隐藏或覆盖。 气象家园的五星上将兰溪之水说过，其实所谓的“白化”一般就两种途径：①mask数据；②mask图形
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。
接着上篇《GIS空间分析之Buffer》之后，这篇来介绍矢量数据的裁剪（Clip）。裁剪其实算不上是一种空间分析功能，就是一种简单矢量数据处理操作。
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：
当我们有一个图层文件时候，然后再放些采样点在该图层上，发现，某些采样点落在地图的外面，如下图所示。如果用Arcgis操作，很容易把外围的点抹去，保留图层内的点，那么如果在R里面，实现该操作呢。
什么是白化？我在一年前也是头一次接触到这个词语，其实就是将你不需要的部分的等值线、等值线填色、风场、流场等挖去。目前气象领域流行的是花式利用地图shp文件进行操作，达到白化的目的。
此例使用了STRM的海拔数据。只要了解一下网站设置，很容易使用 ，当然也可以直接下载数据[注1-2]。
城市地下管网如给水、排水、燃气、电力、通讯、热力等管线，通过物探手段普查，最后形成GIS系统进行综合管理。
前面已经给大家介绍过如何用cdo配合shape文件提取CMIP6指定区域数据，这个思路首先需要用gdal将shape文件转为netCDF格式的文件，然后再用cdo ifthen进行裁剪，今天要给大家介绍的是如何用gepandas+salem库直接用shape文件对CMIP6文件进行掩码，无需把shape文件转换为netCDF格式文件，最后再调用cdo的selbox操作进行裁剪。
PostGIS作为PostgreSQL数据库的空间扩展，提供了对空间数据管理的支持。对于空间矢量数据，PostGIS提供了Geometry和Geography俩种类型用于空间对象的存储，Geometry使用笛卡尔坐标系，而Geography使用球面坐标系（默认是WGS84坐标系）。对于空间栅格数据，则提供了Raster类型。
今天要分享的数据是历史行政区划数据，数据来自于加利福尼亚大学伯克利分校。数据的具体内容为1949年至2014年的中国行政区划数据，分为省、市、区县三级。对科研人员来说，是不可多得的好数据。经过整理，现在数据已经全部梳理好了，现在将方法和数据分享给各位读者。
大部分情况下，地理绘图可使用 Arcgis 等工具实现。但正版的 Arcgis 并非所有人可以承受。本文基于 Python 的 cartopy 和 matplotlib 等库，为地理空间绘图的代码实现提供参考。
微博刷到一张营销号瞎整的全国各地压岁钱分布图 定睛一看广东省竟然高达五十元，这当然是假的啦 我们都是五块十块，你直接给翻了数量级 吓得笔者赶紧拿起键盘写一个pandas简易教程
目录 前言 栅格化处理 总结 参考链接 一、前言 首先前几天学习了一下Markdown，今天将博客园的编辑器改为Markdown，从编写博客到界面美观明显都清爽多了，也能写出各种样式的东西了，有关Markdown，网上内容很多，暂且不表，开始进入今天的主题。 前几天碰到一个任务，需要将矢量数据导入到Accumulo中，然后通过geotrellis进行调用。这一下又犯难了，之前处理的全是raster数据，通过ETL类可以直接进行导入生成金字塔等，如何将矢量数据导入平台之前未曾碰到，
在前面有一篇文章中讲到了GDAL将shp转换为GeoJson的实现，以及ol2、3以及Arcgis for js中GeoJson的加载，今天呢，书接上文，介绍Geotools如何读取shp文件并在ol2中展示。
Python基于其强大的功能越来越成为了科学利器，气象上对精细化的要求越来越高，对于底图的制作也越来越高。本人气象出身，长期用NCL画图，但是NCL对于精细化底图的支持很差（或者说因为本人不是地图学专业不明白shp文件），也不愿意学Arcgis，于是和同事小陈折腾了一系列的在Python下地图的操作。
克里金法（Kriging） 是依据协方差函数对随机过程/随机场进行空间建模和预测（插值）的回归算法。在特定的随机过程，例如固有平稳过程中，克里金法能够给出最优线性无偏估计（Best Linear Unbiased Prediction, BLUP），因此在地统计学中也被称为空间最优无偏估计器(spatial BLUP)。
Python的绘图功能非常强大，在大气和海洋常常用来绘制一些有关地理方面的图。本片主要介绍python绘制EC数据（grib格式）的的全国降水分布图。
resource目录下，assets与eui_skins中的exml文件一一对应，并通过default.res.json文件来进行管理和申明。
前两天，有位同仁再问我一个问题，问题大概是介个样子的：打包shp数据位zip格式并上传，上传完成后再在web上展示出来。这个需求，以前在Arcgis Online上见过，所以还是比较熟悉的，所以我就给他说：先将zip解压，再读取shp数据并将之转换为Geojson返回前台，并在web上展示出来。很庆幸的是，者为同仁很快就实现了shp到Geojson的转换，就问我Arcgis for js 中怎么展示Geojson，我截了个Arcgis for js的API给他他就实现了上述的功能。同时，我想他请教了如何实现的转换，他告诉我说是GDAL实现的，并给了我关键代码，因为代码是C#的，所以，经过周末的折腾，在JAVA上实现了，在此分享给大家。
目录 前言 geopandas简介 子区域数据分类统计 总结 一、前言 最近碰到一个需求，需要统计某省内的所有市的某数据分布情况信息。现有该省的数据分布情况以及该省的行政区划数据。我通过geopandas库实现了这一需求，在这里简单记录之，供需要的人借鉴。 二、geopandas简介 想必大家对pandas都不陌生，它是一个开源的强大的Python数据分析工具。pandas确实做到了灵活、快速、高效的进行数据处理，而geopandas是在pandas的基础上添加了对空间数据的支持，实现了读取空
当时是为了统计县域内的植被覆盖量，折腾了一段时间，解决了这个问题。最近，又碰到了一个类似的需求，也需要统计某个小范围内的数据。简单来说，这个需求是将两个 shp 文件的任意两个对象做相交判断，最后形成一个新的空间对象集合，最后对此集合进行简单统计分析即可。
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
要把一张大的栅格图裁成分省或者分县市的栅格集，一般是用ArcGIS里的按掩膜提取。
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。
地图是表达国家版图最常用、最主要的形式。但在影视剧《亲爱的，热爱的》中出现了明显的错误，从上至下引起了极大的关注度。
感觉GIS中矢量相关内容还是挺庞杂的，并且由于版本迭代的关系，使用GDAL/OGR读写矢量的资料也有点不太一样。这里总结了一个读写矢量的示例，实现代码如下：
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