欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

利用Python實(shí)現(xiàn)Shp格式向GeoJSON的轉(zhuǎn)換方法

 更新時間:2019年07月09日 13:52:10   作者:費(fèi)弗里  
JSON(JavaScript Object Nonation)是利用鍵值對+嵌套來表示數(shù)據(jù)的一種格式,以其輕量、易解析的優(yōu)點(diǎn),這篇文章主要介紹了利用Python實(shí)現(xiàn)Shp格式向GeoJSON的轉(zhuǎn)換,需要的朋友可以參考下

一、簡介

Shp格式是GIS中非常重要的數(shù)據(jù)格式,主要在Arcgis中使用,但在進(jìn)行很多基于網(wǎng)頁的空間數(shù)據(jù)可視化時,通常只接受GeoJSON格式的數(shù)據(jù),眾所周知JSON(JavaScript Object Nonation)是利用鍵值對+嵌套來表示數(shù)據(jù)的一種格式,以其輕量、易解析的優(yōu)點(diǎn),被廣泛使用與各種領(lǐng)域,而GeoJSON就是指在一套規(guī)定的語法規(guī)則下用JSON格式存儲矢量數(shù)據(jù),本文就將針對GeoJSON的語法規(guī)則,以及如何利用Python完成Shp格式到GeoJSON格式的轉(zhuǎn)換進(jìn)行介紹。

二、Shp轉(zhuǎn)GeoJSON

2.1 GeoJSON格式說明

GeoJSON本質(zhì)依舊是JSON,其基本格式如下:

{
 "type": "FeatureCollection",
 "features": []
}

一個完整的GeoJSON文件最外層為一個字典,把整個GeoJSON文件看做自頂向下的樹狀結(jié)構(gòu)的話,其根目錄包含鍵值對 "type":"FeaturesCollection" ,以及存放所有要素的鍵值對 "features":[] ,所有矢量要素都存放在這個列表中,每個要素都是一個字典,下面我們來認(rèn)識一下各種矢量要素在GeoJSON中的規(guī)范格式:

點(diǎn)要素(Point):

對于單個點(diǎn)要素,其格式如下:

{"type":"Feature",
 "properties":{value1,value2},
 "geometry":{
  "type":"Point",
  "coordinates":[經(jīng)度,緯度]
  }
 }

其中properties對應(yīng)的值為這個要素對應(yīng)的屬性表中按順序存放的值,geometry對應(yīng)的值中type指明了要素類型,coordinates傳入一個包含兩個元素的列表,第一個元素代表經(jīng)度,第二個元素代表緯度。

多點(diǎn)要素(MultiPoint):

多點(diǎn)要素是點(diǎn)要素的特殊情況,其geometry下的type屬性傳入"MultiPoint",其coordinates屬性傳入的是一個二維列表,其最內(nèi)層列表定義了每個點(diǎn)的經(jīng)緯度,如下:

{"type":"Feature",
 "properties":{value1,value2},
 "geometry":{
  "type":"MultiPoint",
  "coordinates":[[經(jīng)度1,緯度1],
    [經(jīng)度2,緯度2]
   ]
  }
  }

線要素(LineString):

線要素記錄的是一條線上所有折點(diǎn)的經(jīng)緯度信息,只需要按順序連接這些折點(diǎn)就可以還原一條線的形態(tài),在GeoJSON中線要素與多點(diǎn)要素在coordinates屬性上格式相同,區(qū)別在于geometry屬性需要傳入"LineString",如下:

{"type":"Feature",
 "properties":{value1,value2},
 "geometry":{
  "type":"LineString",
  "coordinates":[[經(jīng)度1,緯度1],
  [經(jīng)度2,緯度2],
  [經(jīng)度3,緯度3],
  [經(jīng)度4,,緯度4]]
  }
 }

多線要素(MultiLineString):

多線要素是多個線要素的組合,因此其coordinates傳入三維列表,來組合多條線,對應(yīng)的geometry下type屬性為"MultiLineString",如下:

{"type":"Feature",
 "properties":{value1,value2},
 "geometry":{
  "type":"MultiLineString",
  "coordinates":
  [
   [
    [經(jīng)度1,緯度1],
    [經(jīng)度2,緯度2],
    [經(jīng)度3,緯度3],
    [經(jīng)度4,緯度4]
   ],
   [
    [經(jīng)度5,緯度5],
    [經(jīng)度6,緯度6]
   ]
  ]
    }
 }

多邊形要素(Polygon):

多邊形要素記錄了構(gòu)成一個多邊形所有邊緣折點(diǎn)的經(jīng)緯度信息,其coordinates屬性傳入"Polygon",其geometry下type屬性格式為三維列表,其第三層列表中嵌套的所有列表記錄的經(jīng)緯度按順序連接即構(gòu)成了一個多邊形,但需要注意的是,多邊形頭尾折點(diǎn)的經(jīng)緯度需要相同,才能構(gòu)成一個閉合的多邊形,如下:

{"type":"Feature",
 "properties":{value1,value2},
 "geometry":{
  "type":"Polygon",
  "coordinates":[
      [
       [經(jīng)度1,緯度1],
       [經(jīng)度2,緯度2],
       [經(jīng)度3,緯度3],
       [經(jīng)度4,緯度4],
       [經(jīng)度1,緯度1]
      ]
      ]
  }
 }

多多邊形要素(MultiPolygon):

多多邊形的格式為四維列表,其geometry下type屬性傳入"MultiPloygon",由于多多邊形要素中存在幾種特殊情況,下面我們在geojson.io中進(jìn)行對應(yīng)GeoJSON數(shù)據(jù)的可視化以便于理解:

互不重疊的兩個多邊形:

下面是互不重疊的兩個多邊形的示例: 

對應(yīng)的GeoJSON數(shù)據(jù)如下:

{
 "type": "Feature",
 "properties": {},
 "geometry": {
 "type": "MultiPolygon",
 "coordinates":
 [ 
  [
   [
    [102.74414062499999,36.217687122250574],
    [102.7001953125,35.585851593232356],
    [104.8590087890625,35.496456056584165],
    [104.96337890625,36.24427318493909],
    [102.74414062499999,36.217687122250574]
   ]
  ],
  [
   [
    [102.6397705078125,35.074964853989556],
    [103.0352783203125,34.23905366851639],
    [105.00732421875,34.24813554589752],
    [105.3973388671875,35.77771427205079],
    [104.556884765625,35.05698043137265],
    [102.711181640625,35.16931803601131],
    [102.6397705078125,35.074964853989556]
   ]
  ]
 ]
    }
}

可以看到在多個多邊形不重疊時,直接將兩個多邊形要素對應(yīng)的三維列表存放在最外層列表下即可。

互有重疊的兩個多邊形:

互有重疊的多個多邊形要素格式同多個不重疊的多邊形,效果如下:

 

對應(yīng)的GeoJSON數(shù)據(jù)如下:

{
 "type": "Feature",
 "properties": {},
 "geometry": {
 "type": "MultiPolygon",
 "coordinates": [
  [
  [
   [101.6455078125,27.68352808378776],
   [114.78515624999999,27.68352808378776],
   [114.78515624999999, 35.209721645221386],
   [101.6455078125,35.209721645221386],
   [101.6455078125,27.68352808378776]
  ]
  ],
  [
  [
   [104.2822265625,30.107117887092357],
   [108.896484375,30.107117887092357],
   [108.896484375,33.76088200086917],
   [104.2822265625,33.76088200086917],
   [104.2822265625,30.107117887092357]
  ]
  ]
 ]
 }
}

有孔的多邊形:

有孔的多邊形在類別上也是歸類到MultiPolygon,下面是一個示例:

 

對應(yīng)的GeoJSON數(shù)據(jù)如下,可以看出其與多個重疊的多邊形的區(qū)別在于多邊形矢量信息嵌套在第二層列表中:

{
  "type": "Feature",
  "properties": {},
  "geometry": {
  "type": "MultiPolygon",
  "coordinates":
 [ 
  [
   [
    [101.6455078125,27.68352808378776],
    [114.78515624999999,27.68352808378776],
    [114.78515624999999,35.209721645221386],
    [101.6455078125,35.209721645221386],
    [101.6455078125,27.68352808378776]
   ],
   [
    [104.2822265625,30.107117887092357],
    [108.896484375,30.107117887092357],
    [108.896484375,33.76088200086917],
    [104.2822265625,33.76088200086917],
    [104.2822265625,30.107117887092357]
   ]
  ]
 ]
 }
}

2.2 將Shp格式轉(zhuǎn)換為GeoJSON

在2.1中我們較為詳細(xì)的了解到矢量數(shù)據(jù)在GeoJSON數(shù)據(jù)中具體的表現(xiàn)形式,通過下面的自編函數(shù),以Shp文件名稱(去除文件拓展名)、Shp文件編碼、GeoJSON文件編碼為輸入?yún)?shù):

def Shp2JSON(filename,shp_encoding='utf-8',json_encoding='utf-8'):
 '''
 這個函數(shù)用于將shp文件轉(zhuǎn)換為GeoJSON文件
 :param filename: shp文件對應(yīng)的文件名(去除文件拓展名)
 :return:
 '''

 '''創(chuàng)建shp IO連接'''
 reader = shapefile.Reader(filename,encoding=shp_encoding)

 '''提取所有field部分內(nèi)容'''
 fields = reader.fields[1:]

 '''提取所有field的名稱'''
 field_names = [field[0] for field in fields]

 '''初始化要素列表'''
 buffer = []

 for sr in tqdm(reader.shapeRecords()):
  '''提取每一個矢量對象對應(yīng)的屬性值'''
  record = sr.record

  '''屬性轉(zhuǎn)換為列表'''
  record = [r.decode('gb2312','ignore') if isinstance(r, bytes)
     else r for r in record]

  '''對齊屬性與對應(yīng)數(shù)值的鍵值對'''
  atr = dict(zip(field_names, record))

  '''獲取當(dāng)前矢量對象的類型及矢量信息'''
  geom = sr.shape.__geo_interface__

  '''向要素列表追加新對象'''
  buffer.append(dict(type="Feature",
       geometry=geom,
       properties=atr))

 '''寫出GeoJSON文件'''
 geojson = codecs.open(filename + "-geo.json","w", encoding=json_encoding)
 geojson.write(json.dumps({"type":"FeatureCollection",
        "features":buffer}) + '\n')
 geojson.close()
 print('轉(zhuǎn)換成功!')

下面我們通過一個示例來展示實(shí)際轉(zhuǎn)換效果,使用到的Shp數(shù)據(jù)為中國省份數(shù)據(jù),在arcgis中效果如下:

 

import shapefile
import json
import codecs

def Shp2JSON(filename,shp_encoding='utf-8',json_encoding='utf-8'):
 '''
 這個函數(shù)用于將shp文件轉(zhuǎn)換為GeoJSON文件
 :param filename: shp文件對應(yīng)的文件名(去除文件拓展名)
 :return:
 '''

 '''創(chuàng)建shp IO連接'''
 reader = shapefile.Reader(filename,encoding=shp_encoding)

 '''提取所有field部分內(nèi)容'''
 fields = reader.fields[1:]

 '''提取所有field的名稱'''
 field_names = [field[0] for field in fields]

 '''初始化要素列表'''
 buffer = []

 for sr in tqdm(reader.shapeRecords()):
  '''提取每一個矢量對象對應(yīng)的屬性值'''
  record = sr.record

  '''屬性轉(zhuǎn)換為列表'''
  record = [r.decode('gb2312','ignore') if isinstance(r, bytes)
     else r for r in record]

  '''對齊屬性與對應(yīng)數(shù)值的鍵值對'''
  atr = dict(zip(field_names, record))

  '''獲取當(dāng)前矢量對象的類型及矢量信息'''
  geom = sr.shape.__geo_interface__

  '''向要素列表追加新對象'''
  buffer.append(dict(type="Feature",
       geometry=geom,
       properties=atr))

 '''寫出GeoJSON文件'''
 geojson = codecs.open(filename + "-geo.json","w", encoding=json_encoding)
 geojson.write(json.dumps({"type":"FeatureCollection",
        "features":buffer}) + '\n')
 geojson.close()
 print('轉(zhuǎn)換成功!')


if __name__ == '__main__':
 import os
 os.chdir(r'C:\Users\hp\Desktop\飛線圖素材')
 Shp2JSON(filename='bou2_4p.shp',
    shp_encoding='gbk',
    json_encoding='utf-8')

運(yùn)行之后同一目錄下出現(xiàn)對應(yīng)的json文件:

 

導(dǎo)入到Kepler.gl中進(jìn)行可視化:

from keplergl import KeplerGl
import json
with open('bou2_4p.shp-geo.json') as b:
 data = json.load(b)
map1 = KeplerGl(height=700,data={'layer1':data});map1


總結(jié)

以上所述是小編給大家介紹的利用Python實(shí)現(xiàn)Shp格式向GeoJSON的轉(zhuǎn)換方法 ,希望對大家有所幫助,如果大家有任何疑問請給我留言,小編會及時回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對腳本之家網(wǎng)站的支持!
如果你覺得本文對你有幫助,歡迎轉(zhuǎn)載,煩請注明出處,謝謝!

相關(guān)文章

  • Python安裝OpenCV的示例代碼

    Python安裝OpenCV的示例代碼

    這篇文章主要介紹了Python安裝OpenCV的示例代碼,本文給大家介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下
    2020-03-03
  • python中時間轉(zhuǎn)換datetime和pd.to_datetime詳析

    python中時間轉(zhuǎn)換datetime和pd.to_datetime詳析

    這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python中時間轉(zhuǎn)換datetime和pd.to_datetime的相關(guān)資料,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家學(xué)習(xí)或者使用python具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
    2019-08-08
  • python實(shí)現(xiàn)按行分割文件

    python實(shí)現(xiàn)按行分割文件

    這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python如何實(shí)現(xiàn)按行分割文件,python按指定行數(shù)分割文件,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下
    2019-07-07
  • python opencv實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)矩形框裁減功能

    python opencv實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)矩形框裁減功能

    這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python opencv實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)矩形框裁減功能,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下
    2018-07-07
  • spark dataframe 將一列展開,把該列所有值都變成新列的方法

    spark dataframe 將一列展開,把該列所有值都變成新列的方法

    今天小編就為大家分享一篇spark dataframe 將一列展開,把該列所有值都變成新列的方法,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2019-01-01
  • 使用Python繪制臺風(fēng)軌跡圖的示例代碼

    使用Python繪制臺風(fēng)軌跡圖的示例代碼

    這篇文章主要介紹了使用Python繪制臺風(fēng)軌跡圖的示例代碼,幫助大家更好的理解和使用python繪制圖形,感興趣的朋友可以了解下
    2020-09-09
  • Python實(shí)現(xiàn)曲線的肘部點(diǎn)檢測詳解

    Python實(shí)現(xiàn)曲線的肘部點(diǎn)檢測詳解

    肘部法則是經(jīng)常使用的法則。很多時候,可以憑人工經(jīng)驗(yàn)去找最優(yōu)拐點(diǎn),但有時需要自動尋找拐點(diǎn)。本文為大家介紹了Python實(shí)現(xiàn)曲線的肘部點(diǎn)檢測的方法,希望對大家有所幫助
    2023-02-02
  • python numpy數(shù)組復(fù)制使用實(shí)例解析

    python numpy數(shù)組復(fù)制使用實(shí)例解析

    這篇文章主要介紹了python numpy數(shù)組復(fù)制使用實(shí)例解析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下
    2020-01-01
  • Python蒙特卡洛算法實(shí)現(xiàn)排列組合

    Python蒙特卡洛算法實(shí)現(xiàn)排列組合

    排列組合是數(shù)學(xué)中的基本概念,也是編程中常見的問題之一,本文主要介紹了Python蒙特卡洛算法實(shí)現(xiàn)排列組合,具有一定的參考價值,感興趣的可以了解一下
    2024-03-03
  • Python批量添加圖片水印的實(shí)現(xiàn)

    Python批量添加圖片水印的實(shí)現(xiàn)

    水印在很多時候都會使用的到,本文主要介紹了Python批量添加圖片水印的實(shí)現(xiàn),文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下
    2022-01-01

最新評論