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。
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。
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。
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。
一个很常见的需求是求取这个矢量中所有面元素的并集，通过GDAL/GEOS很容易实现这个功能，具体代码如下：
感觉GIS中矢量相关内容还是挺庞杂的，并且由于版本迭代的关系，使用GDAL/OGR读写矢量的资料也有点不太一样。这里总结了一个读写矢量的示例，实现代码如下：
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
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：
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。
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。
可以通过GDAL给地理数据写入空间参考信息，不过要注意的是GDAL给矢量数据和栅格数据写入空间坐标参考的接口不太一样。
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。
今天在笔记本（macOS平台）上折腾了一下如何搭建GDAL的Java开发环境。虽然GDAL的Python接口更好用，但是有时候需要协同使用一些Java库的时候，也必须使用Java版本的GDAL。
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]。
《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。
用GDAL的Python绑定API书写程序有没有一种仍然在写C/C++的感觉，Fiona基于GDAL提供了更加Pythonic的读取空间矢量数据的API，参见：http://toblerity.org/fiona/index.html
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。
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。
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。
点集合的三角剖分是指如何将一些离散的点集合组合成不均匀的三角形网格，使得每个点成为三角网中三角面的顶点。这个算法的用处很多，一个典型的意义在于可以通过一堆离散点构建的TIN实现对整个构网区域的线性控制，比如用带高程的离散点构建的TIN来表达地形。
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。
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
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）。
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。
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。
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。
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。
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）……
上一篇博文PostGIS导入导出ESRI Shapefile数据介绍了如何导入空间矢量数据到PostgreSQL中，紧接上一篇，本文将介绍如何使用PostGIS导入导出空间栅格数据。 实验环境和上一篇的博文一样： Ubuntu 16.04 LTS 。 数据为全球影像（ESRI ArcGIS提供的示例数据），下载连接：全球影像百度网盘下载 可以使用GDAL的gdalinfo命令查看其详细信息：
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。
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。
1. https://bitbucket.org/osrf/gazebo_tutorials/raw/default/dem/files/
上一期，对Python绘制气象实用地图做了比较详细的介绍，尽管已经能够满足部分需求了，但是，在实际的应用需求中，可能还是别的需求，那么，今天就手把手教大家如何绘制几个省份的白化等值线contour地图。另外，也算是对上一期进行补充，谈谈一些小技巧。
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。
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
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GIS数据处理时，我们最熟悉的就是ArcGIS了，它的功能十分强大，但同时对电脑性能要求也挺高，而且很多功能我们其实用不上；其他类似的GIS软件还有：GeoDa、LocaSpace图新地球、uDig、OpenJump、QGIS、gVSIG、Whitebox GAT、SAGA GIS、GRASS GIS、MapWindow、ILWIS、Diva GIS。
大家好，我是朱小五。前几周我们公众号曾经分享过一篇《酷炫，Python实现交通数据可视化！》文章，在其中介绍了开源库TransBigData并使用该模块对出租车GPS数据进行了交通时空大数据分析！
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。
今天给大家介绍下，R处理NASA下载的降雨量数据 在进行环境数据分析时候，经常需要用到降雨量的信息，而NASA提供了每年，每个月甚至每天的降雨量数据。 如何下载NASA降雨量数据，见此链接。
在上一篇文章中我们对geopandas中的坐标参考系有了较为深入的学习，而在日常空间数据分析工作中矢量文件的读入和写出，是至关重要的环节。
概述： 本文讲解通过Geotools实现用shp和sld导出图片。 实现： 生成后的图片 实现代码： package com.lzugis.geotools; import java.awt.Gra
经常有朋友会问，我的数据，ArcGIS里没问题的，怎么FME一读就乱码了？ 划重点：ArcGIS里打开正常！
今天在使用Java版GIS开源工具GeoTools读取ShapeFile文件，其中ShapeFile的dbf文件（属性表）中的属性为中文字符，按照官方的案例读取结果显示为乱码。 原始的代码为：
将该目录添加到自己的环境变量Path中，比如我的路径是：E:\C++\Library\gdal\release-1800-gdal-2-1-0-mapserver-7-0-1\bin
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