大数据地图

中国农业地图大数据2 上海
谷类作物种植结构（万亩）
农作物种植结构（万亩）
浙江省
谷类作物种植结构（万亩）
农作物种植结构（万亩）
江西省
谷类作物种植结构（万亩）
农作物种植结构（万亩）
谷类作物种植结构（万亩）
农作物种植结构（万亩）
新疆维吾尔自治区
谷类作物种植结构（万亩）
农作物种植结构（万亩）
西藏自治区
谷类作物种植结构（万亩）
农作物种植结构（万亩）
青海省
谷类作物种植结构（万亩）
农作物种植结构（万亩）
甘肃省
谷类作物种植结构（万亩）
农作物种植结构（万亩）
宁夏回族自治区
谷类作物种植结构（万亩）
农作物种植结构（万亩）
山西省
谷类作物种植结构（万亩）
农作物种植结构（万亩）
陕西省
谷类作物种植结构（万亩）
农作物种植结构（万亩）
湖北省
谷类作物种植结构（万亩）
农作物种植结构（万亩）
谷类作物种植结构（万亩）
农作物种植结构（万亩）
贵州省
谷类作物种植结构（万亩）
农作物种植结构（万亩）
谷类作物种植结构（万亩）
农作物种植结构（万亩）
四川省
谷类作物种植结构（万亩）
农作物种植结构（万亩）
重庆市
谷类作物种植结构（万亩）
农作物种植结构（万亩）
谷类作物种植结构（万亩）农作物种植结构（万亩）
谷类作物种植结构（万亩）
农作物种植结构（万亩）
海南省
谷类作物种植结构（万亩）
农作物种植结构（万亩）。

什么地图导航最好⽤最准确地图导航最好⽤最准确有百度地图、腾讯地图、搜狗地图等。

1、百度地图内容最丰富的地图，⼤到郊区新路⼩到市区内家属院⾛到都可以显⽰出来，道路两旁饭店、酒店、学校等都显⽰的很清楚。

百度地图算是⽐较成功的⼀个典范，得益于⾃⼰搜索引擎对⼤数据整合。

2、腾讯地图别⼈有导航我也得有啊，要不我怎么能对得起我呢？腾讯导航是借⼒对QQ和微信⼤数据整合快速发展起来的，凭借着⾃⼰坐拥数亿⽤户的QQ和微信快速传播⾃⼰的导航，以别的公司⽆法企及的速度⼀跃成为第三⼤导航。

腾讯地图的⼀⼤特点就是：简单，很简单！对，就是你第⼀次打开你就会⽤的那种！缺点就是信息不完善，尤其是县城、乡下或者新修路段往往报错、误报。

地图的详细性还有待提⾼。

3、搜狗地图搜狗地图当时号称使⽤最新的地图资料，并且实时更新，这着实吸引了不少⼈去下载，但是使⽤过后发现很别扭？导航⾳让⼈抓狂，机械⾳重，可以说听了导航就没有驾驶乐趣了。

但是搜狗地图的界⾯优化还是很不错的，画⾯亲和度也很⾼，就是在地图内容⽅⾯更新不及时，导致新路错导。

4、360地图 360地图我感觉没啥别的，同质化严重，没有⾃⼰的特⾊，最⼤的缺点是360标记的商户或者街道在别的地图有时候是显⽰不出来的，这让只⽤360导航不⽤360浏览器的⽤户体验很差。

我感觉导航就应该做全、做丰富，⽽不是圈内玩。

5、⾼德地图⽆论是界⾯优化度还是使⽤⽅便性都⽐以前有很⼤提⾼，能让新⼿更容易⼊⼿。

全⽹的使⽤量和下载量都是第⼀，为了提升友好度，让众多明星配⾳，包括林志玲、郭德纲和邓超等各位⼤咖，本⼈也是冲着美⼥声⾳去下载的。

⾼德地图也是⽬前⽐较全⾯的导航地图。

扩展资料于基本的违章摄像的提⽰，两款 App 都是⽐较齐全的（数据是否齐全我⽆从考证），但是对于区间测速⽅⾯，百度会把区间内车辆实际平均速度、限速值与剩余区间测速的距离值进⾏显⽰，相较于⾼德显⽰实时车速、区间内车辆实际平均速度与剩余区间测速的距离值这三个值⽽⾔，我更喜欢百度的设计。

利用Google Earth高程数据制作地形图在地灾危险性评价、土地复垦实施方案等项目中，平面布置图需要地形基本数据，考虑到投成本控制和设计精度要求，可以利用软件提取Google Earth高程数据生成地形等高线代替实地测量地形。

提取Google Earth高程数据原理：Google Earth上每一个点的属性包括地理坐标和高程,投影椭球参数采用WGS84地理坐标系。

通过采样所求范围内的坐标点，用三角网剖分的方法自动生成等高线。

所以生成等高线的精度跟采样点的间距紧密相关，采样距离越小精度越高。

利用Google Earth数据制作地形图主要分两个步骤：1.地理坐标和高程数据的提取；2.根据提取的数据制作地形图。

一、地理坐标和高程数据的提取所用软件：Google Earth ，谷地地理信息系统（GoodyGIS）或谷歌地球高程数据采集工具（GetGECoords）下面分别以GoodyGIS和GetGECoords为例讲解数据提取过程：（1）GoodyGIS提取过程首先需要安装Google Earth和GoodyGIS，由于GoodyGIS专业版需要付费，先暂用试用版。

启动软件后界面如下：1.点击菜单栏的定位搜索，输入需要定位的经纬度坐标，点击前往，再重复定位搜索下一个点坐标。

一般情况下如需得到一个区域的高程数据，只需确定左上角和右下角两个点坐标。

2.点击菜单栏绘制图形，下拉菜单选择矩形，根据提示点击右键在两个对角点，绘制成一个矩形，矩形范围要包括两个目标点所构成的区域。

3.点击左边工具栏高程提取，下面选择对象单个对象（点线面）左键单击绘制的矩形，可看到左边工具栏对象名称、对象类型、可否提取，对象数目有了相应变化。

4.点击左边工具栏高程数据提取，试用版采样点间距最小只能为60米弹出的对话框点击计算高程点数点击开始提取提取完成后保存提取的数据文件。

5.提取的数据文件格式为.csv,用Excel打开后，只保留经度、纬度和高程3列数据，然后保存为.txt的文本文档。

互联网地图服务平台中的地图数据可视化与分析技术随着互联网的快速发展，地图服务平台在日常生活中扮演着越来越重要的角色。

地图数据的可视化与分析技术在互联网地图服务平台中发挥着关键作用，为用户提供直观、实用的地理信息。

本文将重点讨论互联网地图服务平台中的地图数据可视化与分析技术，并探索其在现实生活和商业应用中的潜力。

一、地图数据可视化技术地图数据可视化技术是将复杂的地理数据以可视化的方式展示给用户，使用户能够更直观地理解和分析地理信息。

地图数据可视化技术在互联网地图服务平台中起到了至关重要的作用。

1. 矢量图与栅格图：地图数据可视化技术中的两种主要表现形式是矢量图和栅格图。

矢量图是利用点、线、面等基本几何元素描述地理信息的图形表示方法，能够实现较高的精度和灵活性。

栅格图则是将地理信息分割为像素矩阵，每个像素点对应一个属性值，能够实现更快的图像绘制速度和较好的视觉效果。

2. 热力图：热力图是将地理数据以热力的形式展示出来，通过不同颜色的渐变表达数据的密度、频率或强度。

热力图能够直观地显示数据的分布和趋势，帮助用户快速发现关键信息和规律。

3. 三维地图：三维地图通过模拟真实世界的地理景观，为用户提供更丰富的视觉体验和交互性。

它能够将地理数据以立体的方式展示，让用户更直观地感知地理空间的高度和深度。

4. 动态地图：动态地图能够实时地展示地理数据的变化和演变过程。

它通过时间轴的方式呈现地理数据的时序特征，帮助用户观察和分析地理信息的动态变化。

二、地图数据分析技术地图数据分析技术是在地图数据的基础上进行进一步的数据挖掘和分析，从而获取更深入的信息和洞察。

地图数据分析技术可以为用户提供更多元化的地理信息，并支持决策和规划等实际应用。

1. 空间查询与分析：空间查询与分析是利用地理空间的特性，对地理数据进行检索和分析的技术。

它能够根据用户的需求，查询和分析地理空间中的特定属性、范围和关系，帮助用户了解地理特征和趋势。

地图可视化中的空间数据分析一、地图可视化概述地图可视化是一种将地理数据和空间信息以图形化方式展示的技术。

它利用地图作为基础，通过颜色、形状、大小等视觉元素来表达数据的特征和关系，使得复杂的空间数据更加直观易懂。

地图可视化在城市规划、交通管理、环境监测、公共卫生等多个领域都有广泛的应用。

1.1 地图可视化的核心特性地图可视化的核心特性主要包括以下几个方面：- 直观性：地图可视化通过图形化的方式展示数据，使得用户能够快速把握数据的分布和趋势。

- 交互性：现代地图可视化工具通常具备交互功能，允许用户通过点击、拖拽等操作来探索数据。

- 多维度：地图可视化可以同时展示多个维度的数据，如人口密度、经济指标等，为决策提供全面的信息。

1.2 地图可视化的应用场景地图可视化的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 城市规划：通过可视化展示城市的空间结构和功能分区，辅助规划者进行城市设计。

- 交通管理：利用地图可视化分析交通流量和拥堵情况，优化交通路线和信号控制。

- 环境监测：展示污染物分布、气候变化等环境数据，评估环境状况和制定保护措施。

- 公共卫生：通过地图可视化分析疫情分布、医疗资源分布等信息，指导公共卫生政策的制定。

二、空间数据分析的基本概念空间数据分析是指对具有地理空间属性的数据进行分析的方法和技术。

它不仅包括数据的收集、存储和处理，还包括对数据的解释和应用，以揭示空间数据的内在联系和规律。

2.1 空间数据分析的关键技术空间数据分析的关键技术包括以下几个方面：- 地理信息系统(GIS)：GIS是一种集成的计算机系统，用于捕捉、存储、分析和展示地理空间数据。

- 空间统计学：应用统计学方法分析空间数据的分布特征和相关性。

- 空间建模：构建数学模型来模拟和预测空间现象的发展变化。

- 空间数据挖掘：利用数据挖掘技术发现空间数据中的模式和关联规则。

2.2 空间数据分析的流程空间数据分析的流程通常包括以下几个阶段：- 数据收集：收集具有空间属性的数据，如地理坐标、地形地貌等。

什么是大数据可视化大数据可视化是指将庞大的数据集通过图表、地图、仪表盘等可视化工具呈现出来，使人们能够直观地理解和分析数据。

它是数据分析和决策过程中的重要工具，有助于揭示数据背后的模式、趋势和关联关系，帮助用户更好地理解数据，并根据数据进行决策。

大数据可视化的目的是将复杂的数据转化为容易理解和解释的可视化形式，以便用户能够快速准确地获取信息并进行决策。

通过可视化，可以直观地呈现数据的分布情况、趋势变化、关联性等，帮助用户识别数据中的规律和异常点。

同时，大数据可视化还能够提供交互功能，用户可以根据自身需求选择不同的维度和指标进行分析，探索数据中的更多信息。

在大数据可视化中，选择合适的图表类型非常重要。

不同类型的图表适用于不同的数据类型和分析目的。

常见的图表类型包括柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图等。

通过选择合适的图表类型，可以更好地展示数据的特征和关系，提高数据分析的效果。

大数据可视化还可以使用地图来展示地理分布和空间关联。

通过地图可视化，可以直观地展示地区之间的差异，如销售额、人口密度等。

地图可视化也可以用于可视化路径、运输网络等，帮助用户了解物流和交通情况。

除了使用静态图表和地图，大数据可视化还可以使用动画、交互效果和虚拟现实技术来增强用户体验。

动画可以展示数据的变化趋势和动态过程，交互效果可以让用户根据自身需求进行自定义分析，虚拟现实技术可以提供沉浸式的数据探索和交互体验。

大数据可视化的应用非常广泛。

在商业领域，大数据可视化可以帮助企业了解市场需求、制定营销策略和优化供应链。

在医疗领域，大数据可视化可以用于研究疾病的传播和流行趋势，辅助医生做出诊断和治疗决策。

在政府和公共服务领域，大数据可视化可以帮助政府了解社会问题和民众需求，优化资源分配和政策制定。

然而，大数据可视化也存在一些挑战和局限性。

首先，大数据的处理和可视化需要强大的计算和存储能力，对硬件和软件技术要求较高。

其次，大数据可视化需要专业的数据分析师和设计师进行数据分析和可视化设计，这对人才的需求较高。

利用Google Earth高程数据制作地形图在地灾危险性评价、土地复垦实施方案等项目中，平面布置图需要地形基本数据，考虑到投成本控制和设计精度要求，可以利用软件提取Google Earth高程数据生成地形等高线代替实地测量地形。

提取Google Earth高程数据原理：Google Earth上每一个点的属性包括地理坐标和高程,投影椭球参数采用WGS84地理坐标系。

通过采样所求范围内的坐标点，用三角网剖分的方法自动生成等高线。

所以生成等高线的精度跟采样点的间距紧密相关，采样距离越小精度越高。

利用Google Earth数据制作地形图主要分两个步骤：1.地理坐标和高程数据的提取；2.根据提取的数据制作地形图。

一、地理坐标和高程数据的提取所用软件：Google Earth ，谷歌地球高程数据采集工具（GetGECoords）下面以GetGECoords为例讲解数据提取过程：首先需要安装Google Earth。

启动软件后界面如下：GetGECoords提取过程1.直接运行GetGECoords内存补丁.exe文件，界面如下：2.点击左边工具栏帮助关于输入任意注册码，完成注册。

3.点击左边工具栏设置输入所需点的中心纬度、中心经度和视场范围，确定后右边地图窗口自动搜索至该点点击下一步刷新，软件自动更新GE地图中心子午线和投影带中心子午线点击确定后，设置自动采样间距，刷新点击自动采集点。

3.采集完成后点击文件导出数据确定，保存数据文件。

二、根据提取的数据制作地形图所用软件：南方CCAS1．打开南方CCAS，选择绘图处理主菜单点击改变当前图形比例尺，在下边命令行输入成图比例尺，如1000,1:1000比例尺2. 展高程点，在绘图处理菜单下点击展高程点。

3.找到高程点展点文件的路径后，选中窗口中的展点文件，点击打开，然后输入高程注记的距离，如0.5后回车，展点完成，见图3、图4。

图34．用多线段把所有高程点范围圈住，见图5图55.打开等高线菜单，点击建立DTM菜单。

电子地图数据处理及配图流程一，数据处理数据处理主要有数据提取、数据格式转换、数据组织重构、分类代码转化、数据实体处理其中基础的数据有河流编码数据、综合电子地图数据，实体化处理政区、境界、道路、铁路、河流、地名由于数据是分比例尺等级显示的，13级的肯定比12级的显示的数据多，所以数据还要增加属性字段，将每一层要显示的地物等要素二，配图说明如果有字体首先安装字体和插件，在arcgis9.3版本环境以上，开启maplax lable engine功能（标注用）将数据添加进来，分析数据各层的内容，结合各层数据的内容，进行分类，并且将要素名称标上，如图没有字体要设计符号，按照行业标准地理信息公共服务平台电子地图规范最新版本上面的符号说明，结合自己数据的要素内容，设计符号，如果规范中没有的，可以自己做，但是要和规范的颜色及风格保持协调。

1，点状符号，符号设计，可以通过photoshop或画板按照电子地图符号规定的比例做出符号，bmp格式，可以直接作图片符号，或者导入字体符号库中符号使用，数据分类后，就可以使用字体符号或图片，按照规范给出符号的大小和颜色2，线状符号，将数据按照clasid分类，挨个按照标准设计，其中注意的是道路的交叉口的处理，道路边线最先显示，等级低的道路最先显示3，面状符号，按照标准设计，品字型铺面的符号可以利用前面设计的点状符号，图片符号或者字体符号4，注记，已经装上maplex 后，注记就可以按照自己给的方向属性字段或者按照一般的成图的规则避让地物等要素，库外子和生僻字选择过滤掉过滤要素工具在数据层上面右键，properties,然后defintion query,然后query builder,选择你需要过滤得要素避让规则整个符号配完后，组合起来，形成一个比例级别的工程，将此工程导出或复制一份，然后添加或移动过来，在这个工程的基础上，进行其余比例级别工程的配置。

三，地名地址编码（1）标准地理名称描述标准地址采用分段组合的方式描述，由行政区域、基本区域限定物、局部位置三大类要素构成（尖括号（<>）内包含的是必选项；方括号（[]）内包含的为可选项；竖线（|）表示在其左右两边任选一项；::= 表示“被定义为”）。

⼤数据可视化案例⼆：数据可视化地图Echart：ECharts，⼀个纯 Javascript 的图表库，可以流畅的运⾏在 PC 和移动设备上，兼容当前绝⼤部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari 等），底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender，提供直观，⽣动，可交互，可⾼度个性化定制的数据可视化图表。

ECharts 提供了常规的折线图，柱状图，散点图，饼图，K线图，⽤于统计的盒形图，⽤于地理数据可视化的地图，热⼒图，线图，⽤于关系数据可视化的关系图，treemap，多维数据可视化的平⾏坐标，还有⽤于 BI 的漏⽃图，仪表盘，并且⽀持图与图之间的混搭。

在本次内容中，使⽤Pyechats来实现新冠肺炎疫情地图的绘制。

第⼀步：获取实时的新冠肺炎数据import requestsfrom lxml import etreeimport reimport jsonclass Get_data():#获取数据def get_data(self):response = requests.get("https:///act/newpneumonia/newpneumonia/")with open('html.txt', 'w') as file:file.write(response.text)#提取更新时间def get_time(self):with open('html.txt','r') as file:text = file.read()#正则表达式，返回的是列表，提取最新更新时间time = re.findall('"mapLastUpdatedTime":"(.*?)"', text)[0]return time#解析数据def parse_data(self):with open('html.txt', 'r') as file:text = file.read()html = etree.HTML(text)result = html.xpath('//script[@type="application/json"]/text()')result = result[0]result = json.loads(result)#转换成字符串result = json.dumps(result['component'][0]['caseList'])with open('data.json', 'w') as file:file.write(result)print('数据已写⼊json⽂件。

如何进行地理数据可视化与地图制作地理数据可视化与地图制作是现代社会中一项重要的技术与工具。

随着大数据时代的到来，地理信息系统（GIS）已经成为各行各业不可或缺的资源。

通过将地理数据可视化并制作成地图，我们可以更好地理解和展示相关的地理信息。

本文将探讨如何进行地理数据可视化与地图制作的方法和技巧。

一、地理数据的收集与整理地理数据是进行地理数据可视化与地图制作的基础，因此首先需要收集和整理相关的地理数据。

这些地理数据包括地理坐标、地形、人口、交通等各类与地理位置相关的信息。

我们可以通过各种来源获取地理数据，如政府机构公开数据、社交媒体、传感器数据等。

在收集地理数据时，需要注意数据的来源、准确性和时效性。

二、地理数据的可视化地理数据可视化是将抽象的地理数据转化为视觉图像的过程。

在进行地理数据可视化时，我们可以采用各种可视化技术和工具，如地图、图表、动画等，以便更好地传达地理信息。

以下是几种常见的地理数据可视化方式：1. 地图可视化：最直观的方式是利用地图将地理数据可视化。

通过将地理数据在地图上进行标记、着色等处理，可以清晰地展示地理现象和空间分布。

常见的地图类型包括点状地图、面状地图、热力图等。

2. 图表可视化：除了地图外，我们还可以通过图表以及其他方式来可视化地理数据。

比如柱状图、折线图、散点图等可以直观地展示地理数据的变化和趋势。

3. 动态可视化：动态可视化是指通过动画等方式展示地理数据随时间的变化。

通过观察地理数据在时间维度上的变化，可以更好地理解地理信息的动态演变。

三、地图制作的技巧地图制作是将地理数据可视化后，进行排版和设计，形成最终的地图产品。

良好的地图制作可以提高地理信息的传达效果。

以下是几个地图制作的技巧：1. 合理选择地图投影：地图投影是将三维地球表面映射到二维地图上的方式。

不同地图投影具有不同的特点，需要根据地图的使用场景和目的来选择合适的地图投影。

2. 考虑地图的比例尺：地图的比例尺是地图上的距离与实际距离之间的比例关系。

测绘地理大数据在城乡规划中的应用摘要：现代化的测绘技术，使城乡规划更加精确、高效、可持续，是一种重要的基础数据与地理信息手段。

本文以测绘地理大数据在城乡规划中的应用为内容，首先介绍了测绘地理大数据概念，对其技术重要性进行分析，为城乡规划提供科学依据，明确以“多规合一”为基础，以精简审批环节、加强规范管理、提升服务水平为重点，推动“多审合一、多证合一”，提高审批效能和监管服务水平。

关键词：现代测绘；城乡规划；数字规划引言大数据是一种新兴的、具有广阔应用前景的新兴产业。

城乡规划行业的变革与创新也随之发生了变化。

测绘作为城乡规划基础数据的开拓性工作，面向地理数据定量化成图的发展趋势，大数据地理地图在城乡规划中的运用日益增多。

在此基础上，以大数据为基础，构建乡村、城镇合理数据库，并通过数据的提炼与编辑，为城乡规划画出更为科学、合理的规划蓝图。

一、测绘地理大数据的概述近几年来，随着测绘科技的迅速发展，对地理信息的获取与管理水平有了很大的提升。

目前，地面雷达，地面机器人，空中无人飞行器，卫星遥感等多种方法，都可以通过地－空相结合的方式获得空间数据。

多年来，我国多个地区及全国范围内进行了大量的测绘工作，积累了大量的地理空间数据，如地理地图、城市管线、城市道路等。

另外，还在全国范围内采取了一些措施，如国土资源调查，地理位置调查，水资源和森林调查，地名调查等。

基于 GIS的空间分析方法，包括地形样貌数据、GPS定位数据、遥感图像数据、位置相关属性等结构化地理大数据，给城市规划的类型转变和创新提供了关键性数据支撑。

二、运用现代测绘技术重要性以“多规合一”为基础，统筹规划、建设、管理三大环节，推动“多审合一、多证合一”。

现代测绘技术对城乡规划具有重要意义。

①卫星遥感，激光雷达，全球定位系统（GPS）等先进测绘技术提供了高精度空间数据。

土地使用，道路网，建筑物分布，自然资源等，这些都是为了给规划者提供详尽的地理资料，以便于制定计划。