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。
经常会有朋友问:为什么自己的shp数据,字段名只能放三个汉字;而别人的shp数据,字段名能取四五个汉字?
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。
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:
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。
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。
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。
首先,我们需要安装 geopandas 和 shapely 库。可以通过以下命令来安装:
在ArcGIS编辑面要素的时候,总会遇到这个问题,通过一个面要素的边界,绘制一个新的面要素,如图所示。
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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。
经常看到别人基于高程文件制作出精美的3D地图,笔者按照互联网几种制作方式进行尝试后,写的DEM高程裁剪和3D地形图教程,或许其中有一些错误的,也请指出。
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。
鉴于很多数据如CRU、GLDAS、TerraClimate、GLASS数据等都是全球NC数据,如何利用Python对这些数据进行裁剪,得到属于自己研究区范围的数据一直困扰着许多人。
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。
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。
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。
概述 本文讲述如何结合Geotools实现后端shp文件的生成与打包下载。 实现效果 实现 shp文件生成 如何生成shp文件在前面的相关博文里面已经做过说明,本文不再赘述。 shp文件打包
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。
⭐Excel VBA宏(Visual Basic for Applications)是一种用于在Microsoft Excel中自动化和扩展功能的编程语言。VBA允许用户编写自定义的脚本或宏,以便通过执行一系列指令来自动完成特定任务。
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
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:
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。
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。
在《VBA应用示例:根据工作表中的信息制作带图像的人员卡片》中,我们使用一些代码,根据工作表中人员的图像、姓名、年龄等信息,自动制作相应的人员卡片。
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。
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。
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。
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]。
原因很多,最重要的原因是我转行了。是的,我离开了开发岗位,走向了开发的天敌-产品经理。虽然名义上是产品经理,但是干的事情也很杂,除了不写代码,其他的都干,经常还要加个小班,所以就没那么多时间研究技术上的东西,机械键盘上已经落下了一层薄薄的灰尘。但是自己确实又爱码农这一行,上班看着同事畅快的敲着代码,心里就有点痒,所以下班没事仍旧自己瞎捉摸,这不就总结出来今天这篇文章。
用到Oracle Spatial就很难避免shp文件的入库问题,虽然有shp2sdo工具,但是用起来不是很习惯,所以,本文讲述如何结合geotools实现shp2sql的转换。
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。
本文介绍在ArcMap软件中,通过创建模型构建器(ModelBuilder),导出地理坐标系与投影坐标系之间相互转换的Python代码的方法。
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。
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:
本文介绍基于Python中ArcPy模块,对大量栅格遥感影像文件进行批量掩膜与批量重采样的操作。
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:
概述 本文讲述如何在OL中结合GeoTools实现shp数据的上传与展示。 流程 实现效果 使用技术 jquery插件uploadify和ServletFileUpload实现shp文件的上传; Zi
本节提要:使用cartopy进行市县的色块填色、模仿geopandas绘制颜色图
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。
shp格式的文件是地理信息领域最常见的文件格式之一,很好的结合了矢量数据与对应的标量数据,而在Python中我们可以使用pyshp来完成创建shp文件的过程,本文将从如何从高德地图获取矢量信息开始,最终构造出相应的shp文件,并利用R中的leaflet进行可视化;
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
最初的matlab完美白化的脚本是3年多之前在气象家园论坛发布的。当时是我们大师姐想要用matlab白化,然后就有了最初的版本,但最初的版本不支持m_map。虽然最后给了一个支持m_map的思路,但是没有给出具体实现的完整代码。
上一篇的推文我们使用geopandas+plotnine 完美绘制高斯核密度插值的空间可视化结果,并提供了一个简单高效的裁剪方法,具体内容点击链接:Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制。
本文介绍基于Python中ArcPy模块,基于矢量数据范围,对大量栅格遥感影像加以批量裁剪掩膜的方法。
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:
ArcGIS 是一款强大的地理信息系统软件,它可以帮助我们处理和分析各种类型的地理数据,如矢量数据,栅格数据,地图文档等。在本文中,我将介绍如何使用 ArcGIS Engine + C# VS2012 开发环境来打开不同类型的地理数据,并在地图控件上显示它们。我将使用一个 Windows 窗体应用程序作为示例,它有一个按钮和一个地图控件,如下图所示:
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(
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