geodatabase有以下三种类型：文件地理数据库，个人地理数据库、arcsed数据库
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
以前在处理gis数据的时候，都是直接导入本地shp素材、本地geojson素材，本地topojson素材，自从接触postgis数据之后，深感使用规范的存储系统来统一管理gis数据的好处，特别是数据量大了之后，优势便更加明显，你可以选择将很多需要做空间计算的步骤转移到Postgis数据库内进行计算，要知道Postgis提供的空间计算能力与R和Python这种应用导向的工具相比，优势要大得多。
为方便大家下载，我将所有软件上传的百度网盘里了，有需要的可以上网盘直接下载，地址为：http://pan.baidu.com/s/1ntJrf8P，此外，openlayers的下载地址为：http://pan.baidu.com/s/1kTBTCX5。
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：
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。
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。
把shp文件写入pg数据库。注意：shp文件含点、线、面（‘POINT’，'LINESTRING'，'POLYGON'）~这是重点。
以前我一直觉得Python的绘图工具与R语言ggplot2比起来，不够优雅，这也是我一直坚定的选择使用R+ggplot2深入的学习数据可视化的原因，ggplot2在坐标系的整合与兼容性和扩展性上确实技高一筹，所以ggplot2成了可视化的巨无霸，成了可视化界的微信，不仅自身生态日趋完善，而且还有众多的开发者为其开发辅助功能包（你可以理解为依附于微信的小程序）。 最近偶然在学习Python可视化的过程中，了解到了geopandas，确实第一眼看着很眼熟，或许你第一眼就能把它与pandas联系起来。的确，它跟
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。
上一篇教程介绍了绘制完整地图的方法：R 语言绘制十段线地图，给特定省份填色，今天我们将继续探索分省市地图的绘制。
% 该函数选择了以本初子午线和赤道（0°纬度，0°经度）为中心的Robinson投影
数据地图SPSS篇 ▼▼▼ 最近在做数据地图专题，搜集了好多能够实现数据地图可视化的软件操作技巧，唯独漏掉了SPSS。 总觉得SPSS作为一个傻瓜式菜单操作的统计分析软件，应该干不了像数据地图这种高技术含量的工作，因为毕竟想做专业的数据地图，除了主流的数据可视化产品（tableau、PowerBI、Xcelius（水晶易表））无需写代码之外，大部分统计分析软件是需要自己编写代码的。 这样门槛就高了好多，我尝试过使用Excel+VBA以及Stata、R等软件来完成数据地图的填充工作，虽然最后都完美的做出来
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。
最近研究了下postgresql数据库及其空间地理信息拓展插件——postgis。
最近参与了一个IOT环境项目，需要对某个城市的某几个区域做环境监控与治理，其中就用到了地图叠加层的功能，粗看很复杂，其实很简单，先来看一下效果，然后再来讲一下如何实现的：
本文介绍在ArcMap软件中，导入.mxd地图文档文件后图层出现感叹号、地图显示空白等情况的解决办法。
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。
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
拓扑主要用于确保空间关系并帮助其进行数据处理，在很多情况下拓扑也用于分析空间关系，概括下来就两点，一是分析有无错误，二是利用拓扑进行编辑。
首先，我们需要安装 geopandas 和 shapely 库。可以通过以下命令来安装：
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。
该点子来源于一个小作业，作业要求是使用R平台相关绘图工具绘制中国疫情热力图(10分)，参考效果如下图：
我提供一个如下的maskout.py代码（这份代码由于经过多位大佬们的完善，具体出自谁手我已经不太清楚了，反正感谢大佬们辛苦开发），大家使用前直接运行一下下面的代码或者import maskout即可。
PgRouting是基于开源空间数据库PostGIS用于网络分析的扩展模块，最初它被称作pgDijkstra，因为它只是利用Dijkstra算法实现最短路径搜索，之后慢慢添加了其他的路径分析算法，如A算法，双向A算法，Dijkstra算法，双向Dijkstra算法，tsp货郎担算法等，然后被更名为pgRouting[1]。该扩展库依托PostGIS自身的gist索引，丰富的坐标系与图形类型，强大的几何处理能力，如空间查询，空间处理，线性参考等优势，能保障在较大数据级别下的网络分析效果更快更好。 PostGIS早已奠定了最优秀的开源空间数据库地位，在新时代GIS中的应用将会越来越普遍。其实，网络分析算法很多服务端语言如java，C#等虽能实现，但基于真实城市道路数据量较大且查询分析操作步骤复杂与数据库交互频繁，以这类服务端频繁访问数据库导致数据库开销压力较大，分析较慢，故选择PgRouting在数据库内部实现算法，提升分析效率。最后，路径分析不仅仅是最短路径，在实际应用中还有最短耗时，最近距离，道路对车辆类型限制，道路对速度限制等因素，交通事故、市政事故导致的交通障碍点等问题，所有的问题本质其实是对路径分析权重（Weight）的设置问题。
这一篇我会把自己所掌握的所有数据地图素材资源获取途径全部分享给大家。 可能有的小伙伴儿会有疑问，现在商务智能工具发展的这么火，像PowerBI、Tableau以及一些在线的可视化平台都能够免费多场景提供数据地图的制作，是否还有必要自己找素材去亲手做。 这个问题怎么说呢，还是场景化吧，以上的商务智能工具确实降低了制作这些可视化地图的成本，但是缺点也有很多。 这些BI工具其实依赖的内置在线地图（确实不用我们自己定义），但是在线地图的风格往往意味着你没有太大的调整空间，而且地址的解析率与识别率都是有精度限制的（
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，
4.在弹出的属性表中按Ctrl+F键打开搜索框，输入要搜索的区县名称，比如输入余杭，并点击搜索
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。
ArcGIS中的地理处理允许您执行空间分析和建模以及自动执行GIS任务。典型的地理处理工具获取输入数据（要素类、栅格或表），执行地理处理任务，然后生成输出数据作为结果。ArcGIS包含数百种地理处理工具。地理处理工具的示例包括用于创建缓冲区、用于向表添加字段以及用于对地址表进行地理编码的工具。
您可以使用资产管理器或 命令行界面 (CLI)以 Shapefile 或 CSV 格式上传数据集。（有关使用代码编辑器或 CLI导入栅格的详细信息，请参阅导入栅格数据。）您上传的资产最初是私有的，但可以按照共享资产部分中的说明进行共享。
我与Cartopy的认识起源于“气象水文科研猫”的这个推文，那时候的我觉得，用代码画地图好酷，arcgis就感觉low爆了。但是一直没有时间学习。前段时间放暑假，磕磕绊绊装完包以后就不想动弹了，折腾环境折腾的我头皮发麻。gdal和cartopy真的是我学python以来装的最麻烦的包。
在 Python 脚本中，您可能需要确定数据集是否确实存在。该任务可以使用 arcpy.Exists()函数完成。返回函数返回一个布尔值True或False，指示该元素是否存在。
在创建Python工具箱之前，必须先创建脚本，当你熟悉编写Python脚本之后，制作工具箱就相当于交付产品到用户手上，用户可以根据工具提示访问该工具，并且可以在模型构建器使用，也可以作为脚本调用。
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。
楼主按：在今年的Esri中国用户大会上，我听了几场关于ArcGIS用于制图方面的讲座，也在体验区与Esri中国的技术老师有一些交流。一直觉得ArcGIS在空间数据管理和分析方面很强大，而在制图方面却表现得不怎么样。我看到在国内很多人制图用的是CorelDraw、AI（可能不仅仅是国内，国外的专业制图也是），诚然这些软件作为专门的图形软件，在很多方面有不可比拟的优势，但是对于地理信息制图来说，图形不能和地理信息相关联却是这些软件最大的软肋。而ArcGIS越来越注重在制图方面的发展与应用，每年举办的制图大赛就是推广之一。
矢量数据是通过记录空间对象的坐标及空间关系来表达空间几何位置的数据，主要是点、线、面，在ArcGIS中也成要素类。
额，废话就不多说了，我今年3月份开始，接触了2个GIS项目，其实说是GIS,也就是操作地图-_-; 本来我以前从来没接触过GIS，心里没底，不过做了之后，感觉貌似基本的也不是很难了。说下大概的情况吧 项目一，使用的是国产地图引擎 mapengine,它的客户端是个javaapplet, 特点是客户端绘图，不过画出来的地图那是真的难看无比，就不多说了，我接手了那个项目之后，有以下几个感想: 1,从这个项目来看，地图只是一种展现形式，它的业务其实和企业管理系统比起来，那简直是太容
这个周末刷微信的时候，偶然看到一篇关于R语言12月更新包的介绍，翻到底部看了一眼，刚好看到一个关于ggplot2的一个图层插件——geom_scatterpie。 这个包安装之后，可以提供给ggplot新的图层函数，并制作出气泡状饼图，饼图可以分类填色，饼图大小可以映射数值变量，特别是将这种图表形式引入地图之中，那么最终呈现的地图上的气泡饼图非常炫酷。 今天刚好整理了下完整思路，顺便分享。 library(ggplot2) library(plyr) library("maptools") library(
很多小伙伴说这样的节奏想看连续剧，我们接着讲地图可视化。我们将思路和资源都会免费发布在本文中，但视频操作需要订阅会员或购买专业的BI可视化教程。
两种解决方案： 一、将整个shapefile转为GeoJSON然后直接导入mongoDB数据库中 首先，将shapefile数据转为WGS84地理坐标，然后使用GDAL的命令行工具ogr2ogr进行格式的转换，转换命令如下： ogr2ogr -f geoJSON continents.json continents.shp 删除生成JSON文件的前两行{ "type": "FeatureCollection",和最后一行}。 最后，使用mongodb的mongoimport工具进行导入： mongoimport --db world --collection continents < continents.json 这样子整个shapefile文件在mongodb中是以一个document存在的。
本期分享如何Google Earth Engine实现地区年度最大NDVI值的影像合成，相比于传统方法，GEE方法简单、高效且对电脑硬件要求较低！
概述：从本节开始，博文中会陆陆续续更新一些有关geotools相关的文章。本节讲述的是geotools的开胃菜，打开本地shp文件，并在窗口中显示。
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.
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。
GIS（地理信息系统）是一种基于计算机的工具，它可以对空间信息进行分析和处理（简而言之，是对地球上存在的现象和发生的事件进行成图和分析）。 GIS 技术把地图这种独特的视觉化效果和地理分析功能与一般的数据库操作（例如查询和统计分析等）集成在一起。
最近在梳理Python中可以制作数据地图的可视化工具包，分别实践了geopandas、folium、Basemp,通过对比发现，静态地图中最为成熟的最终还得是Basemap工具，它是mpl_toolkits包中的一个专门用于构建地理信息数据可视化的扩展库。
在最近的工作中，需要将坐标点（Excel格式）导入到ArcGIS中，用来做地理可视化和数据统计，例如下面的坐标点数据。
地图数据以海量著称，传统的做法是建立空间索引，优化查询等，这些并没有解决如何有效的组织地图数据，提高地图访问效率的问题。用GeoServer可以在用户之间迅速共享空间地理信息。
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