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。
《Python空间数据处理实战》系列的博文好久都没有更新了，今天乘周末有点时间，补了个觉，然后写几篇博文。
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。
GIS空间分析是通过对GIS系统中的空间地物的空间位置以及分布形态等空间特性进行分析推理等得到额外有用信息的过程。GIS空间分析包含广泛的内容，是GIS系统的核心功能。
在前面四篇博客中我们主要讲了对于空间矢量数据的属性数据的增删改查，在这篇博文中我们要讲解空间查询–GIS系统很重要的一项功能。空间查询就是根据地物的空间位置进行查询的一种数据检索方式。比如，我们要查询一条河流经的城市；一个公园内的所有路灯；离当前位置最近的公共卫生间等等都属于常用的空间查询。
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：
在前面几篇博文中，我们分别介绍了矢量空间数据的属性数据的增（CREATE）删（DELETE）改（UPDATE）操作，这篇博文我们来聊聊属性数据的查询（Retrieve）操作。
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
接着上一篇博文中，我们得到了WGS84坐标系下的中国省区图，而我们一般中国地图中使用的是割圆锥投影。
这篇文章主要描述了如何使用GDAL/OGR打开矢量文件、读取属性表，并将部分属性写出至txt。
Geospatial Data Abstraction Library （GDAL）是使用C/C++语言编写的用于读写空间数据的一套跨平台开源库。现有的大部分GIS或者遥感平台，不论是商业软件ArcGIS，ENVI还是开源软件GRASS，QGIS，都使用了GDAL作为底层构建库。
下面的例子中，我们读取GeoJSON表示的中国省区数据，然后其转为Shapefile格式。
GDAL 是 Geospatial Data Abstraction Library 的缩写，是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式。它还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理。
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。
延续上篇的《Shapfile属性操作之增》，这篇我们来聊聊如何进行属性删除。使用的工具依旧是我们的GDAL库。
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。
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。
在上篇的《Shapfile属性操作之增》和《Shapefile属性操作之删》中我们分别介绍了对于空间矢量数据属性的增加（CREATE）和删除（DELETE）操作，这篇我们聊聊数据的更新操作（UPDATE）。
概述： 本文讲述如何在Python中用GDAL实现根据输入矢量边界对栅格数据的裁剪。 效果： 裁剪前 矢量边界 裁剪后 实现代码： # -*- coding: utf-8 -*- """ @autho
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。
也许是我打开方式有问题吧，我搜索了接近两个小时，百度、必应、谷歌，都试了一遍，但没啥收获！
距离测量是地理空间分析中的一个非常重要的功能，在气象数据处理中也会经常用到，例如查找最临近的气象站点、气象站点数据与其他数据匹配等操作。目前，针对不同的地球模型，计算地球上两点的距离，有三种不同的算法：
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。
总结就是，暂时没有直接添加列的办法，只能先读入python，利用pandas写一个dataframe，加入新的列，再将整备好的dataframe写入数据库。
大部分我们处理的降水、气温等栅格数据的格式是nc形式，需要我们将他转换成栅格数据并导入至Arcgis中，进行下一步操作。
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。
电子海图是为适用航海需要而绘制的包含海域地理信息和航海信息的一种数字化的专题地图，符合国际标准的电子海图数据统称为S-57电子海图。本文主要在S-57电子海图数据的理论模型和数据结构的基础上，实现对S-57电子海图数据文件的解析，将海图信息解析后保存到xml文件中，供后续调用和研究。 电子导航图（Electronic Navigational Chart, ENC）是由各个国家的航道官方部门根据国际航道组织的《数字海道测量数据传输标准》（S-57标准）而制作的，它是一种面向对象的矢量格式的电子地图，
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。
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。
大家好我是费老师，前不久我在一篇文章中给大家分享过geopandas在其0.11版本中为我们带来的一些重要新特性，其中提到过新的矢量读写后端，使得我们在read_file()以及to_file()中添加参数engine='pyogrio'即可获得500%的性能提升。
本文讲述如何通过高德的搜索接口获取北京市的充电桩的数据，并实现WEBGIS的展示。
这部强调：投影坐标一定要一致（shp和栅格）！！！投影坐标一定要一致（shp和栅格）！！！投影坐标一定要一致（shp和栅格）！！！CRS.from_epsg('32650')!CRS.from_epsg('32650')!!CRS.from_epsg('32650')!!
一年一度的高考今天开始了，回想10年前，那是我第一次高考；10年后，作为一个GISER，在此给大家献上一个GISER的祝福，祝愿各位考生：考神附体，考完报考GIS专业（LZUの，给自己的母校打个广告）……
GDAL算NDVI，其实本质就是转换成数组，按NDVI算法计算，在绘图的时候出了点小问题，一般如果要在python上绘制一下，最好把NDVI的值拉伸到8bit，这样可以直观的看到，但如果你要继续处理，最好还是按照原本的计划将它保留：
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。
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。
将转换成png后的图加载到软件中（专业软件ENVI5.3）查看结果详细信息如下图所示，成功的转换成png格式了。
写在开头，这个实例有局限性，我在工作站上就无法正常运行。。。所谓的无法正常运行是指运行的时间长度和单进程是一致的。另外，进程数设为2所用的时间最短，不知道为什么。。。
在进行遥感影像处理的时候，我们经常需要进行裁剪的工作，来看看如何使用GDAL工具进行这项操作吧！
1：在菜单栏处找到“Window” 找到“Show View” 找到“Other”，点击打开“Other”
QGIS（原称Quantum GIS）是一个自由软件的桌面GIS软件。它提供数据的显示、编辑和分析功能。
大家好我是费老师，很多读者朋友跟随着我先前写作的基于geopandas的空间数据分析系列教程文章（快捷访问地址：https://www.cnblogs.com/feffery/tag/geopandas/），掌握了有关geopandas的诸多实用方法，从而更方便地在Python中处理分析GIS数据。其中在文件IO篇中给大家介绍过针对ESRI GeoDataBase格式的文件（也就是大家简称的gdb文件），可以在指定图层名layer参数后进行读取，但无法进行gdb文件的写出操作。
AOP 联盟为通知 Advice 定义了 org.aopalliance.aop.Interface.Advice 。
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
本节介绍如何在 Docker 容器中构建和运行 DAOS 服务。 至少需要 4GB DRAM 和 16GB 磁盘空间。 在 Mac 上，请确保“Preferences/{Disk, Memory}”下的 Docker 设置已进行相应配置
不知道该怎么详细地写，直接上代码算了！ （开发环境的搭建参考我的博文：GDAL开发环境搭建（VS2010 C++版））
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。
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。
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