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经验分享|如何寻找GIS数据?

小猿猴GISer 小猿猴GISer 2021-09-19

数据一直是学生党永恒的话题,做研究没有数据,这不就是无米之炊吗?那我们应该如何如何获取数据呢?

一般来说,寻找数据一般分为这样几个办法:

1.GIS数据门户寻找

2.网络上搜数据

3.数据竞赛获取数据

接下来,我会以此详细讲解这3种方法。


1.GIS数据门户网站

我常用的数据门户网站有如下几个:

(1)中国科学院资源环境科学数据中心  

http://www.resdc.cn/Default.aspx

手机号注册,一天5条免费数据,免费数据比较良心,有收费数据。

(2)全球变化科学研究数据出版系统  http://geodoi.ac.cn/WebCn/Default.aspx

地理类期刊论文的数据,比较良心

(3)中国科学数据

 http://www.csdata.org/

一个新兴的在线数据期刊

(4)国家地球系统科学数据中心首页 

http://www.geodata.cn/

非常权威的平台,可惜数据大部分都要申请,把网页拉到最下面,就能看到基本上所有的权威数据平台了。

(5)Free GIS Datasets - Categorised List  http://freegisdata.rtwilson.com/

非常强大的数据门户网站,包罗万象,十分推荐。

(6)199IT大数据导航

http://hao.199it.com/

此外,还有常说的地理空间数据云等,然而下载遥感影像,我都会去USGS官网去下载。GIS数据门户网站还有很多人整理,例如国匠城做了一个城市数据师手册(http://www.dashuju123.com/),但是上面那些网站用好了,我觉得就够了。


2.网络上搜数据

这里主要指csdn博客微信搜一搜这两种方法,之所以提到微信搜一搜,是因为微信公众号是独立的生态系统,在百度上搜不到,因而你可能错过一些好资料。例如下面我一直收藏的别的博主的微信公众号文章。

兼济天下:建筑CAD数据共享【2020-001】

国家地球系统科学数据共享服务平台全球土地覆盖数据更新

【ArcGIS辅助】免插件加载在线地图——自设WMTS服务分享

出租车轨迹大数据处理及分析工具3.0beta发布

【一网打尽】城市大数据类型与典型数据介绍


3.数据竞赛获取数据

(1)一些城市的政务数据网站会共享数据,举办数据比赛

比如北京政务数据资源网(https://data.beijing.gov.cn/)

上海市公共数据开放平台  (https://data.sh.gov.cn/

深圳市政府数据开放平台  (https://opendata.sz.gov.cn/

具体可以参考这位博主的文章《数据资源丨开放中的行政大数据——国内篇(附链接)

(2)国内数据比赛

例如,DataCastle数据城堡 https://www.pkbigdata.com/),我报名了之后,可以下载到成都市和青岛市的出租车轨迹数据。

阿里云的天池大数据比赛(https://tianchi.aliyun.com/competition/gameList/activeList)

最近有个外卖骑手轨迹数据(智慧物流:新冠期间饿了么骑士行为预估)

https://biendata.com/

有一个摩拜单车轨迹数据

最近很火的城垣杯·规划决策支持模型设计大赛本届大赛联合百度地图慧眼、中国联通智慧足迹两家单位提供国内多个城市的大数据资源

可以查看他们的公众号文章《风雨砥砺 未来可期 | 第四届“城垣杯·规划决策支持模型设计大赛”正式开启》

不过,这些数据大赛的数据,需要注意一件事,就是数据的用途,很多比赛会写这么一段话,需要使用者遵守规则。主办方提供参赛团队的数据资源未经授权,除本次参赛项目外,不得以任何方式披露或另作他用,否则将承担相关法律责任。


总结一下,我提的这三个建议,并不新鲜,尤其是GIS数据网站,各个公众号分享的已经很多很多了。但是我认为,这些网站必须“在精不在多”,认准几个网站就可以解决大部分问题。例如前面着重提到的这个网站FreeGIS(http://freegisdata.rtwilson.com/)

包含了矢量数据,栅格数据,自然数据,人文数据,例如土地覆盖、人口密度、行政区划(注意国界线问题)等等数据,可以说只收藏这个网站就可以解决数据难题。

此外,平时也要注意收藏一些好的数据网站到浏览器书签,微信文章也可以收藏和点集在看,方便寻找。哈哈,下面这些我写的文章,就很适合点击在看。

全球森林观测项目(自然保护区,生物栖息地,人口密度等)

世界自然基金会(WWF)上的GIS数据集

数据福利|各种分辨率DEM数据下载

数据福利|土地利用(覆盖)数据下载汇总

数据福利|全球人口密度数据汇总与共享

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