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。
在目标检测中一个很重要的问题就是NMS及IOU计算,而一般所说的目标检测检测的box是规则矩形框,计算IOU也非常简单,有两种方法:
多边形地图是填充地图的一种补充,基于地理均码,数据文件绘制一个多边形的区域,实现自定义的填充地图。也可以这样理解:以矢量数据为基础,轮廓界线为多边形的一类地图。
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。
本文介绍了如何基于商圈和地标的位置搜索实现方法,包括多边形、矩形和圆形的划定方式以及地标搜索POI的方法。同时,本文还对比了三种方式的精确度、复杂度和灵活度,并建议在满足需求的前提下选择合适的方法。
GIS 或地理信息系统是对地理或空间数据的收集、可视化和分析。在本节中,我们将介绍 GIS 应用程序中常用的数据类型。
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?
上篇文章中我们介绍了MongoDB中索引的简单操作,创建、查看、删除等基本操作,不过上文我们只介绍了一种类型的索引,本文我们来看看其他类型的索引。 ---- _id索引 我们在上文介绍过,我们往集合中添加文档时,默认情况下MongoDB都会帮助我们创建一个名为_id的字段,这个字段就是一个索引。默认情况下,一般的集合都会帮我们创建这个字段作为索引,但也有一些集合不会将_id默认作为索引,比如固定集合,这个我们后面的文章会详细说到这个问题。 复合索引 如果我们的查询条件有多个的话,我们可以对这多个查询条件都建
如何判断一个坐标点是否在一个多边形中,具体的应用场景就是,外卖派送,用户提供的坐标是否是在外卖的派送范围之内。用户的坐标可以通过手机设备获取到,派送范围就是通过在地图上,进行多边形的绘制,获取多个坐标点连接起来的配送范围。下面来看看代码上是如何简单判断的。
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
这怎么搞呢?他找到一个使用polygon计算matplotlib绘图对象面积的方法
在SQL2008中增加了对地理空间数据类型的支持,该类型分为2种:欧式(平面)几何geometry 和地理空间(椭圆体)几何geography 。欧式几何大家基本上都学过,是以坐标来表示,而地理空间就是使用经度和纬度来表示,由于平面几何比较简单(我记得好像是初中时候学的,高中学立体几何),所以我就从简单的学起,先学习geometry 数据类型。
❝本节来详细介绍如何使用R语言来构建地理投影系统绘制世界地图,细节挺多的小编做了详细的注释;结果仅供参考❞ 加载R包 library(tidyverse) library(sf) library(camcorder) 导入数据 world <- read_sf("countries.geojson") %>% janitor::clean_names() %>% rmapshaper::ms_simplify(keep = 0.2) tomato_prod <- read_csv("tomato-
楼宇相关场景分析,一般分为2D楼宇分析和3D楼宇分析。2D楼宇分析时,建筑物一般用Polygon对象表达,因此需要SQL语句上支持Polygon对象查询相关操作。遴选公务员业务表里面包含经纬度字段和通信网络相关指标,空间维表包含建筑物类型、建筑物轮(Polygon对象)、建筑统一编号。3D楼宇分析时,需要增加楼宇高度信息。
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
最近做的项目需要详细了解geojson,因此查了一些资料,现在整理一份标准格式的记录,要理解本文需要首先了解json的基本知识,这里不过多展开,可以去参考w3school上的教程,简言之,json是通过键值对表示数据对象的一种格式,可以很好地表达数据,其全称为JavaScript Object Notation(JavaScript Object Notation),正如这个名称,JavaScript和json联系紧密,但是json可以应用的范围很广,不止于前端,它比XML数据更轻量、更容易解析(某种角度上说xml可以更自由地封装更多的数据)。很多编程语言都有对应的json解析库,例如Python的json库,C#的Newtonsoft.Json,Java的org.json。geojson是用json的语法表达和存储地理数据,可以说是json的子集。
本篇博客将介绍如何使用Google Earth Engine (GEE) 对Sentinel-2数据进行归一化差异水体指数(NDWI)和归一化差异植被指数(NDTI)的分析。这些指数有助于识别水体和植被覆盖情况。
最近在做附近定位功能的产品,geohash是一个非常不错的实现方式。查询资料,发现阿里的这篇文章讲解的很好。但文中并没有给出geohash显示的工具。无奈,也没有查到类似的。只好自己简单显示一下,方便自己理解。
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
作者:matrix 被围观: 3,727 次 发布时间:2018-11-26 分类:零零星星 | 无评论 »
文章目录 前言 一、面聚合 1.wxml 2.js 3.wxss 4.实际效果 前言 地图基础属性: 属性 类型 默认值 必填 说明 最低版本 longitude number 是 中心经度 1.0.0 latitude number 是 中心纬度 1.0.0 scale number 16 否 缩放级别,取值范围为3-20 1.0.0 min-scale number 3 否 最小缩放级别 2.13.0 max-scale number 20 否 最大缩放级别 2.13.0 markers Array
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。
别人的生活最多撞一下腰,我的生活总是出其不意给我一刀,我说最后一题烧绳子你说时间到了交卷了,我说要躺下你说同志醒醒还有个bug,我说不想再学了你说GIS开发了解一下。
现实世界中存在大量的多维空间数据,如加油站位置、河流走向等。为了高效存储和管理海量的空间数据,很多基于Key-Value存储的空间数据库,如开源的空间插件GeoMesa[1]、京东城市自研的时空数据引擎JUST[2],都使用了空间填充曲线技术。它们能够将多维空间数据转换到一维空间上,并通过转换后的一维空间索引值存储和查询多维数据,因此能够在Key-Value数据库中存储管理海量的时空数据。
2016 年 8 月发布,取代了 2008 年的 GeoJSON规范成为 GeoJSON 格式的新标准规范。
vue-baidu-map 是百度开源的一个基于vue的小众插件,底层使用的是百度 jsapi 1.0 ,版本官网目前最新版是3.0。
Vortexa 公司的首席 GIS 工程师。不写代码的时候,他忙着跑步机、山地自行车、建筑、修理东西,以及油画。
今天我们开启一个系列吧,关于城市道路的,本篇主要演示获取城市道路数据,接下来我们会在此基础上拓展1-2篇好玩的案例,敬请期待!
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]。
一直听说MongoDB才是【专业】搞地理空间查询的,人家才是【专业】的!相当长一段时间来,一说搞【附近的人】就会相当一批人的脑海里就不自主浮想到MongoDB... ...
% 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
一直听说MongoDB才是【专业】搞地理空间查询的,人家才是【专业】的!相当长一段时间来,一说搞【附近】就会相当一批人的脑海里就不自主浮想到MongoDB... ...
OpenLayers(https://openlayers.org/)是一个用来帮助开发Web地图应用的高性能的、功能丰富的JavaScript类库,可以满足几乎所有的地图开发需求。
Turf.js是JavaScript 空间分析库,由Mapbox 提供,Turf 实现了
我们经过【附近】系列的二、三、四篇章后,已经基本了解了市面上用于解决LBS问题的几种常见方案和做法,当然除了PostGre外... ...那个有兴趣的哥们可以考虑补一篇PostGre版本直接投稿。实际上前面的思路是很简单的,算是循序渐进类型的,从MySQL到MongoDB再到ES,大概就是从GeoHASH到Google S2再到R树们。我没有在文章里显式地说这些但是背后就是这些,往深处地挖掘全靠诸位自己了~
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。
MySQL的GIS(空间信息系统)功能从8.0开始进行了大幅改进,包括支持空间数据参照系统,空间数据索引等等新功能和新特性。
SAP Sybase SQL Anywhere 16.0: http://dcx.sap.com/index.html#sa160/zh/sqlanywhere_zh16/help_top_index.htm
每天我们晚上加班回家,可能都会用到滴滴或者共享单车。打开 app 会看到如下的界面:
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。
相信如果提起地理数据的处理,首先想起的数据库就是postgis, 对大名鼎鼎的postgresql + 插件的方式来将POSTGRESQL 变成纯纯的地理数据处理的数据库,这是人尽皆知和童叟无欺的功能。
地理可视化是数据科学领域中的一个重要方面,它能帮助我们更好地理解和展示数据的空间分布。Python作为一种流行的编程语言,有着丰富的地理可视化工具库。其中,Folium是一个基于Leaflet.js的Python库,能够轻松地创建交互式地图。
地理围栏(Geo-fencing)是LBS的一种新应用,就是用一个虚拟的栅栏围出一个虚拟地理边界。在物流配送行业应用比较广,划分每个配送网点或者商家配送的范围,提高配送员的配送效率和服务的范围。
空间类型 MySQL 空间类型扩展支持地理特征的生成、存储和分析。这里的地理特征表示世界上具有位置的任何东西,可以是一个实体,例如一座山;可以是空间,例如一座办公楼;也可以是一个可定义的位置,例如一个十字路口等等。MySQL中使用Geometry(几何)来表示所有地理特征。Geometry指一个点或点的集合,代表世界上任何具有位置的事物。 MySQL的空间数据类型(Spatial Data Type)对应于OpenGIS类,包括单值类型:GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON以及
最近从北京搬到了上海,开始了一段新的生活,算是人生中一个比较大的事件,于是特地用 Three.js 做了下可视化。
本文介绍了Redis、MongoDB、PostgreSQL、MySQL这四种数据库的基本特性,包括数据类型、持久化方式、事务支持、分区和分片等特性。每种数据库都有其适用的场景,例如Redis适合用于缓存和计数器,MongoDB适合用于高并发的读写,PostgreSQL适合用于事务处理和数据仓库,MySQL适合用于关系型数据库和事务处理。每种数据库都有其优缺点,需要根据具体的需求和场景来选择合适的数据库。
这篇不出意外就是 Google S2 整个系列的最终篇了。这篇里面会把 regionCoverer 算法都讲解清楚。至于 Google S2 库里面还有很多其他的小算法,代码同样也很值得阅读和学习,这里也就不一一展开了,有兴趣的读者可以把整个库都读一遍。
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