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。
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。
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。
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。
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。
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:
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。
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。
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。
读者的问题涉及到地理信息系统(GIS)操作的一系列步骤,具体包括将栅格数据转换为点数据、为这些点数据添加XY坐标、通过空间连接给这些点添加行政区属性、以及计算指定行政区的质心。读者在使用ArcGIS软件完成前两步时未遇到明显问题,但在执行第三步时遇到了性能瓶颈,即使用ArcGIS和GeoPandas进行空间连接操作时系统会卡死。为了解决这个问题,读者尝试使用了dask-geopandas来处理约两百万个点的数据,但似乎遇到了错误。
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。
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。
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。
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。
在气象绘图中,使用 SHP 文件经常会带来一些麻烦。为了摆脱对 SHP 文件的依赖,我们需要思考如何直接进行绘图而不受其限制。本文将介绍三种不使用 SHP 文件进行气象绘图的工具。
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
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。
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!
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。
首先,我们需要安装 geopandas 和 shapely 库。可以通过以下命令来安装:
ArcPy可以让您访问ArcGIS Pro中的所有地理处理工具。在Python中,地理处理工具被称为地理处理工具。这个名称并不完全对应于工具标签,这是工具在ArcGIS Pro中显示的方式。工具名称通常与工具标签相同,但不包含空格。例如,数据管理工具箱中的AddField工具的名称是AddField in ArcPy。
这只是一些常见的错误异常,实际上Python还有很多其他的异常类型。在编写代码时,应该注意捕获和处理这些异常,以便更好地调试和处理错误。
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(
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。
是不是感觉被封面图和不明觉厉的题目给骗进来了哈哈哈,今天这篇是理论篇,没有多少案例,而且还很长,所以静不下心的小伙伴儿可以先收藏着,时间充裕了再看。 ---- 当今互联网和大数据发展的如此迅猛,大量的运营与业务数据需要通过可视化呈现来给商业分析人员提供有价值的决策信息,而地理信息与空间数据可视化则是可视化分析中至关重要而且门槛较高的一类。 通常除了少数本身具备强大前端开发能力的大厂之外,很多中小型企业在内部预算资源有限的情况下,并不具备自建BI和完整可视化框架的能力。需要借助第三方提供的开源可视化平台或者
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。
ArcGIS中的地理处理允许您执行空间分析和建模以及自动执行GIS任务。典型的地理处理工具获取输入数据(要素类、栅格或表),执行地理处理任务,然后生成输出数据作为结果。ArcGIS包含数百种地理处理工具。地理处理工具的示例包括用于创建缓冲区、用于向表添加字段以及用于对地址表进行地理编码的工具。
MEIAT-CMAQ是一个模块化面向CMAQ的排放清单分配工具,集成了空间分配、时间分配和物种分配,其输出文件可以直接用于CMAQ模型中。
我才意识到,椭圆其实很有趣,它的长短半轴可以表示异质性的方向,中心点又可以表示空间的平均中心。多个图层的叠加就能解决好多年趋势的图示。这个方法的实现其实很简单,在ArcGIS中的方向分布(标准差椭圆)即可实现。需要注意的是,在ArcGIS中需要按照矢量方式实现。如果你的数据是栅格,可以先转为矢量在ArcGIS中实现,也可以使用Python直接使用栅格实现,具体可以搜索(Skewed gaussian distribution within an ellipse with python)
第2行创建一个地图,第3行添加海岸线,这样一个世界地图就出来了,怎么样,很简单吧。(plt.show()这行代码是用来显示图片的)
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。
在创建Python工具箱之前,必须先创建脚本,当你熟悉编写Python脚本之后,制作工具箱就相当于交付产品到用户手上,用户可以根据工具提示访问该工具,并且可以在模型构建器使用,也可以作为脚本调用。
Python的绘图功能非常强大,在大气和海洋常常用来绘制一些有关地理方面的图。本片主要介绍python绘制EC数据(grib格式)的的全国降水分布图。
昨天有小伙伴在讨论群里提问"有没有关于绘制带比例尺和指北针的地图可视化教程",我也进行了答复,没想到关注的人比较多,那就安排推文教程(最近在系统整理资料,所以这篇也是计划外的
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。
在 Python 脚本中,您可能需要确定数据集是否确实存在。该任务可以使用 arcpy.Exists()函数完成。返回函数返回一个布尔值True或False,指示该元素是否存在。
1、python与meteoinfoLab的主要函数是差不多的,colorbar这块的设计meteoinfoLab还是更加的清晰一些。python的绘图库matplotlib,实现过于复杂。
本次我们就爬取北京地区公园的位置信息。需要注意是,要把get_json函数中的ak的值替换为你刚申请的AK。
地图白化是一种绘制地图的技术,它可以实现对感兴趣区域以外的数据进行遮盖或填充白色的效果,从而突出显示目标区域的特征。 地图白化的原理是利用 shapefile 文件中的多边形坐标来创建一个剪切路径,然后将这个路径应用到 matplotlib 的绘图对象上,使得只有路径内的数据可见,路径外的数据被隐藏或覆盖。 气象家园的另一个五星上将clarmy在龙场悟道后开发了cnmaps库,解决广大地学学子绘制地图的痛点
报错原因是由于Fiona库在写入shapefile文件时,遇到了无法转换为ISO-8859-1编码的字符。Shapefile的标准不支持UTF-8编码,因此在处理包含非ISO-8859-1字符(例如中文)的字段时,可能会出现问题。 下面介绍两种方法
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;
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。
自从和地图可视化结缘,一路走了好几年,从最初的Excel催化剂版本的地图可视化,到EasyShu的全系列地图可视化。
反正我不是很熟,我只知道它很酷、很快、而且很厉害,不过好像也有很多缺陷。很酷很快很厉害我就不多说了,网上的彩虹屁多的和牛毛一样。我主要想说说几个问题,虽然这些问题可能只有我会遇到(意思是可能我安装的姿势不太对)。
大部分情况下,地理绘图可使用 Arcgis 等工具实现。但正版的 Arcgis 并非所有人可以承受。本文基于 Python 的 cartopy 和 matplotlib 等库,为地理空间绘图的代码实现提供参考。
当时是为了统计县域内的植被覆盖量,折腾了一段时间,解决了这个问题。最近,又碰到了一个类似的需求,也需要统计某个小范围内的数据。简单来说,这个需求是将两个 shp 文件的任意两个对象做相交判断,最后形成一个新的空间对象集合,最后对此集合进行简单统计分析即可。
最近研究了下postgresql数据库及其空间地理信息拓展插件——postgis。
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