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    万次阅读 多人点赞 2017-06-14 12:49:00
    矢量数据、数据珍贵、谨慎下载 ...专题地图制作视频教程:http://www.bigemap.com/video/play201801172.html 矢量测试数据下载:KML(KMZ)格式、DXF(DWG)格式、SHP格式:(请用BIGEMAP直接打开,可另存...

     

    矢量数据、数据珍贵、谨慎下载

    同步视频教程:http://www.bigemap.com/video/play2018020621.html

    专题地图制作视频教程:http://www.bigemap.com/video/play201801172.html

     

         矢量测试数据下载: KML(KMZ)格式DXF(DWG)格式SHP格式:(请用BIGEMAP直接打开,可另存为SHP,DXF(AutoCAD)等格式或者直接用Global Mapper打开)

    矢量数据效果图如下图:

    21.jpg

     第一步:打开BIGEMAP软件,为了和你下载的数据信息一致,请选择左上角图源:【矢量路网(无偏移)】;然后选择最上面的【矩形框】,框选需要下载的范围,如下图所示:

    aa2.png

     

      第二步:选择好下载范围后,【双击左键】弹出下载对话框,在对话框的最上面选择【矢量路网】;我们可以下载的   路网、水系、建筑物、地标名称 等等;   可以分开下载,也可以全部勾选上一起下载;如下图所示:

    aa3.png

      在上图中,任务名称中输入你要下载保存的名称;这里主要要选择存储格式,包括:KMZ、SHP(shapefile)和dxf(AutoCAD格式),如下图:

    25.jpg

     1、选项kml;【坐标投影】不用选择,保存出来的路网是经纬度坐标;

     2、选项shp;【坐标投影】默认是WGS84墨卡托,点击【选择】可以在里面选择任意投影和坐标系包括:西安80、北京54、CGCS2000、UTM等等;

     3、选项dxf;点击【坐标投影】后面的【选择】,在里面选择你需要的投影坐标系;

    如下图:

    26.jpg

     可参看【如何选择投影分度带

     第三步:点击【确定】,开始下载,下载任务列表在左上角,如下图:

    27.jpg

      点击上图中的红色箭头文件夹,打开下载完成的文件夹目录,可以看到下载完成的文件,本例下载的kml文件,可以直接在Global Mapper中打开,如下图:

    28.jpg

     在BIGEMAP中打开,如下图:

    29.jpg

     在AutoCAD中打开,如下图:

    31.jpg

    32.jpg

     

      下载的矢量数据,可另存为:kml\kml、dxf、dwg、shp、csv、excel、txt、corldraw文件等等矢量格式

     

     咨询   QQ:384720499

     

    》》下一篇:矢量等高线地形图如何下载制作?

     

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  • 下载并安装→Bigemap地图下载器,打开软件鼠标移到左上角【选择地图】,即可展开地图源列表,之后选择一种地图就可以下载到全国乃至全球各地的高清卫星影像。 注:免费授权仅能下载被授权的地图源的地图,操作时如有...

    具体操作步骤如下

    Step1:选择地图源

    下载并安装→Bigemap地图下载器,打开软件鼠标移到左上角【选择地图】,即可展开地图源列表,之后选择一种地图就可以下载到全国乃至全球各地的高清卫星影像。
    注:免费授权仅能下载被授权的地图源的地图,操作时如有疑问可咨询客服。

    å«æå¾åè¿è¡åæ ç³»è½¬æ¢

    Step2:定位到目的地

    在右上角区域,选择【选择行政区域】或是【地名查找】,定位到目的地。

    Step2ï¼å®ä½å°ç®çå°

    Step3:确定下载边界

    若要下载某个行政区域地图则使用【选择行政区域】功能来确定下载边界;若是要下载指定区域地图则使用顶部菜单【矩形】或者【多边形】工具来确定下载边界。

    Step3ï¼ç¡®å®å¢ä¸è½½è¾¹ç

    Step4:下载设置 

    双击选定的边界内部弹出下载对话框,注意选择【下载级别】,级别越高地图越清晰同时数据也更大,其他参数如无特别需求可默认不修改。 下载设置说明:如何下载不同格式的卫星地图

    Step4ï¼ä¸è½½è®¾ç½®

    完成后效果如图

    这里只是一个示意图,比实际缩小了很多倍!

    å®æåææå¦å¾

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  • 近期博主在做地理数据可视化方面的研究,pyecharts提供了较好的工具,里面提供了很多图形,尤其是Map和Geo这两种图,一种是地图,一种是地理信息图。pyecharts的基础还是echart,echart是百度地图开源的一个数据可视...

    引言

    近期博主在做地理数据可视化方面的研究,pyecharts提供了较好的工具,里面提供了很多图形,尤其是Map和Geo这两种图,一种是地图,一种是地理信息图。pyecharts的基础还是echart,echart是百度地图开源的一个数据可视化 JS 库,从我个人使用的情况来看,目前pyecharts(博主pyecharts版本是0.5.11)有这两个问题:

    • 地图精度不够。目前pyecharts提供的地图层级有世界地图、各个国家的地图、中国各省地图、中国各地市图、区县图,到区县后,就不再细分,如果我想看某条道路的具体信息,就难以实现。
    • 经纬度定位“不准确”。这不属于pyecharts是问题,应该属于百度地图在地理编码上的特点,当然,并不是说百度地图地理编码不准确,而是博主的目前在做的项目,地理位置都比较奇特,不管是BaiduMap还是AMap(高德地图)都很难定位到特别准确。由于pyecharts的底层地图是百度地图,所以看起来是pyecharts定位“不准确”。

    要解决第一个问题,就是说想要更高层级的地图,这个就需要换可视化包了,也就是说,将pyecharts改成具有其他更高层级地图的可视化包。博主使用的是folium,这个包也很强大,pyecharts的强大之处在与echart的可视化功能,folium则体现在地图及地图的扩展应用上。folium目前支持OpenStreetMap、AMap等几种地图,但不支持百度地图。一度吐血,为啥我用的这两个包底层地图就不能通用下。但其实也好,为了用好这两个包,博主对百度、高德这两大地图大佬的开发文档进行了研究,现在将二者地理编码的方式记录下来。
    开发环境:

    • Python3.7;
    • pyecharts0.5.11;
    • pycharm

    百度地图地理编码

    开发文档看这里,使用前需要去申请AK,同时最好申请开发者认证,能提升访问限制。开发文档其实写的很详细,无非是爬虫get和json解析那一套,我直接上代码。

    import json
    import pandas as pd
    import numpy as np
    from urllib.request import urlopen, quote
    import requests
    
    def Scene2CoordinateBaiduMap(filename):
        data = pd.read_csv(filename)
        result = []
        i = 1
        j = 1
        for k in data['地点']:
            address = quote(k)  # 1
            url = 'http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/?address=' + address + '&output=json&ak=yourAK'  # 2
            req = urlopen(url)
    
            res = req.read().decode()
            temp = json.loads(res)
            try:  # 3
                result.append(temp['result']['location'])
                print('catch %d \n' % i)
                i = i + 1
            except:
                result.append({'lat': 'null', 'lng': 'null'})
                print('fail %d \n' % j)
                j = j + 1
    
        print('成功定位%d个,成功率%.2f%%' % (i - 1, (i - 1) * 100 / (i + j - 2)))
    
        df = pd.DataFrame(result)
        df.to_csv('经纬度原始数据-百度地图.csv', index=False)
    
    if __name__ == '__main__':
        main()
    

    先看导入的包,访问百度地图API返回的都是json格式的数据,要对数据进行解析,自然少不了json包,pandas和numpy常规包,基本上很难不用到,后面两个是网页数据获取的包。高德地图地理编码也是这几个包,后面不再重复写。
    几点说明:
    #1quote函数是为了得到GBK的url编码,国内的网站编码都是GBK编码的;
    #2要把url里面的AK改成你自己申请的AK,而不是yourAK这个字符串;
    #3为啥要用try来处理,因为不是所有的地理编码都能成功,如果不用try处理,容易报错,程序会中断。
    这个函数写的很详细了,你提供一个CSV文件,其中一列命名为‘地点’,就能将你的所有填写的地点都能转换成经纬度,当然,也有不成功的,总体成功率在95%左右。总体来说,定位效果还是可以的,但是如果地点数据很多填写的不规范,地理编码虽然解析出经纬度,但很多都是有问题的,比如解析出来的点不在正确的地点,如下图。
    在这里插入图片描述
    这些点本来应该都出现在无锡市地图上,但还有不少点在无锡市外,也就是说,解析的不正确。问题出在哪里?博主又回过头去看文档,文档里说,请求的参数除了address外,还有city,也就是城市,这个参数不是必须要写的,如果是写了这个,会不会就正确了呢?于是,我找了一个落在无锡地图之外的点,将请求网址写成这样:

    http://api.map.baidu.com/geocoding/v3/?address=南湖大道双庆桥公交站前&city=无锡市&output=json&ak=您的ak&callback=showLocation
    

    返回的数据如下:

    showLocation&&showLocation({"status":0,"result":{"location":{"lng":120.31700801956372,"lat":31.532789952709309},"precise":0,"confidence":50,"comprehension":24,"level":"桥"}})
    

    根据经纬度去百度地图拾取坐标系统中看看,巧了,点还对了。。。
    博主懵逼了,上午的时候,明明是不对的,所以才想到要写一篇博客来解决这个问题,回过头来一想,因为我上午写的请求网址是这样的:

    http://api.map.baidu.com/geocoding/v3/?address=南湖大道双庆桥公交站前&city='无锡市'&output=json&ak=您的ak&callback=showLocation
    

    无锡市我打了引号,其实是没必要打引号的。。。
    在这里插入图片描述
    所以,实际上,在请求网址里面加上城市名,就能保证经纬度转换的时候,所有点都落在你想要的城市里面。。。
    持续吐血,这篇博客还要写吗,我上午已经按照我的解决思路,高德地图地理编码→高德地图转百度地图→pyecharts地点上图,这个套路,解析了3000+的地点。
    都写了3000多字了,还是继续写完吧。。。

    高德地图地理编码

    开发文档看这里
    ,技术细节与百度地图基本一致,请求格式上我换了一种写法,让读者可以更灵活的使用爬虫的技巧。
    上代码

    def Scene2CoordinateAMap(filename):
        data = pd.read_csv(filename)
        sgdd = data['事故地点'].tolist()
        geo = []
        key = 'yourKEY'
        base = 'https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo'
        j = 1
        k = 1
        for i in range(len(sgdd)):
            parameters = {'address': sgdd[i], 'key': key, 'city':'无锡'}
            response = requests.get(base, parameters)
            answer = response.json()
            try:
                pos = answer['geocodes'][0]['location']
                pos = pos.split(',')
                pos[0], pos[1] = pos[1], pos[0]
                geo.append(pos)
                print('catch %d \n'%j)
                j = j + 1
            except:
                geo.append([ 'null','null'])
                print('fail %d \n'%k)
                k = k + 1
        points = pd.DataFrame(geo)
        points.to_csv('经纬度填充-高德地图.csv', index=False, columns = ['lng', 'lat'])
        print('成功定位%d个,成功率%.2f%%' % (j - 1, (j - 1) * 100 / (j + k - 2)))
    

    为啥我会写成‘无锡’,能理解了吧,我高德就是这么写的。。。
    可以看出来,和百度地图请求方式有一点不同,我用的是requests.get去请求的,其实网上更多的推荐是用这种方式去请求,而不是用urlopen,不过我个人习惯用urlopen,两者都行吧。

    高德地图经纬度转百度地图经纬度

    其实已经没啥必要写了,因为二者都差不多。
    文档看这里,上代码

    def AMap2BaiduMap(filename):
        data = pd.read_csv(filename)
        base = 'http://api.map.baidu.com/geoconv/v1/?coords='
        tail = '&from=3&to=5&ak=yourAK'
        transpos = []
        j = 1
        k = 1
        for i in range(len(data)):
            url = base + str(data.iloc[i]['lng_Amap']) + ',' + str(data.iloc[i]['lat_Amap']) + tail
            req = urlopen(url)
            res = req.read().decode()
            temp = json.loads(res)
                         
            try:
                pos = list(temp['result'][0].values())  # 字典转列表
                transpos.append(pos)
                print('catch %d \n'%j)
                j = j + 1
            except:
                transpos.append(['null','null'])
                print('fail %d \n'%k)
                k = k + 1
        tran = pd.DataFrame(transpos)
        tran.to_csv('高德转百度.csv', index=False, columns = ['lng', 'lat'])
        print('成功转换%d个,成功率%.2f%%' % (j - 1, (j - 1) * 100 / (j + k - 2)))
    

    注意下,链接里有这么句代码

    from=3&to=5
    

    官方文档解释如下:

    源坐标类型:
    1:GPS设备获取的角度坐标,WGS84坐标;
    2:GPS获取的米制坐标、sogou地图所用坐标;
    3:google地图、soso地图、aliyun地图、mapabc地图和amap地图所用坐标,国测局(GCJ02)坐标;
    4:3中列表地图坐标对应的米制坐标;
    5:百度地图采用的经纬度坐标;
    6:百度地图采用的米制坐标;
    7:mapbar地图坐标;
    8:51地图坐标
    目标坐标类型:
    5:bd09ll(百度经纬度坐标);
    6:bd09mc(百度米制经纬度坐标)

    我是高德经纬度转百度经纬度,自然是from=3to=5。
    看看转换经纬度后的pyecharts-Geo图吧
    在这里插入图片描述
    全都在无锡市内了,大功告成,虽然没啥用了(╥╯^╰╥)

    展开全文
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     如何将下载的影像变换为西安80坐标?

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     如何将下载的影像变换为北京54坐标?

     如何将下载的影像变换为CGCS2000坐标?

     

    下载全国路网数据、全国水系矢量 行政区划边界(省市区县)、行政地名 矢量数据  

     

                    利用ARCGIS进行自定义坐标系和投影转换

     

                    ARCGIS种通过三参数和其参数进行精确投影转换

         注意:投影转换成80坐标系需要下载无偏移卫星图像进行转换,有偏移的转换将导致转换后的卫星图像扭曲,坐标错误,无法配准。

         第一步:选择无偏移地图源,下载你所需要的卫星图像。

         第二步:选择BIGEMAP软件右边工具栏,选择【投影转换】,如下图所示:

    c1.png

          2.1   选择说明:

                   1. 源文件:选择下载好的卫星图像文件(下载目录中后缀为tiff的文件)

                   2. 源坐标系:打开的源文件的投影坐标系(自动读取,不需要手动填写)

                   3. 输出文件:选择转换后你要保持文件的文件路径和文件名

                   4. 目标坐标系:选择你要转换成的目标坐标系,如下图:

    c2.png

         选择上图的更多,如下图所示:

    221.png

              1:选择 -Xi'an 1980  2:选择地区   3:选择分度带对应的带号(一般默认,也可以手动修改)

              选择对应的分度带或者中央子午线(请参看:如何选择分度带?),点击【确定】

          5. 重采样算法:投影转换需要将影像的像素重新排列,一次每种算法的效率不一样,一般选择【立方卷积采样】,以达到最好的效果。如下图:

    c5.png

         6. 指定变换参数:在不知道的情况下,可以不用填此处信息,如果√上,则如下图:

    c6.png

            此参数为【三参数】或者【七参数】,均为国家保密参数,需要到当地的测绘部门或者国土部门,以单位名义签保密协议进行购买,此参数各地都不一样,是严格保密的,请不要随便流通。

       

        第三步:点击【确定】,开始转换,如下图:

    c7.png

        第四步:完成后,打开你刚才选择的输出文件夹,里面就是转换后的卫星图像。

        第五步:如果你需要套合你手里已经有的矢量文件,请参看:【BIGEMAP无偏移影像叠加配准

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  • 使用echarts生成漂亮的3D地图

    万次阅读 热门讨论 2018-10-09 15:45:59
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空空如也

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