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python与地理空间分析(一)

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:

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Qt编写地图综合应用7-百度离线地图

离线地图的核心其实就是拿到这些瓦片地图文件,并不是离线地图的代码怎么写,其实离线地图的网页代码和在线地图的网页代码几乎一致的,主要就是将对应的依赖的js文件从在线的地址改成本地的地址,然后可能多几个特殊的js文件用来本地交互,离线地图完全具备在线地图的大部分功能,离线地图有个好处就是可以离线使用,根本不需要联网,而且也不需要什么秘钥,你只要搞到那些瓦片地图文件就随便你怎么摩擦了。其实在线地图也是通过读取服务器上的离线地图文件加载到网页中的,你在快速的缩放和拖动地图的时候可以看到缝隙和空白,估计此刻就是在从服务器拉取瓦片地图文件来加载,而且这个服务器上的瓦片地图永远是最新的最完整的。

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