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2023年初行政区划数据

数据获取这套省市县shp数据目前已更新到2015年-2023年,如果有需要请到shengshixian.com下载。shengshixian.com或者百度网盘地址:链接:https://pan.baidu.com/s/16jd9TD9Hi1bYlYumaRV3Xw?pwd=4444
2023年1月2日
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怎么正确加载、显示栅格数据

打开栅格数据的符号系统,可以看到这里的栅格基本统计信息是空的。所以只能靠自己了,数据管理工具->栅格->栅格属性->计算统计数据。使用计算统计数据工具可以计算出正确的栅格基本信息,同时生成一个
2022年5月12日
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一些数据资源

地理信息ArcgisArcgis10.0Arcgis10.1Arcgis10.2Arcgis10.3Arcgis10.4Arcgis10.5Arcgis10.6Arcgis10.8ArcGIS
2022年3月31日
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2021年全国水体分布(按省、市、县)矢量数据的制作与分享

engine免费快速下载全球12.5m的DEM影像我下载了python所有包,24个G,有需要的自提我爬取交通学博士付费的GIS资源,每年被动收入2w很简单?使用google
2021年9月3日
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DEM数据全国各省的裁剪与分享(30m、90m、250m、1000m)

编者按我的网盘堆满了各种DEM数据,但都是单景。每一次使用都需要进行按区域裁剪、镶嵌,做得多也就烦了。前段时间研究了一下GDAL与Geopandas,这两个模块包可以实现栅格的批量裁剪与转换。我就一次性地把DEM都裁剪到了省。因此我写了这篇推文,阐述批量裁剪DEM的流程,以及分享各省的裁剪DEM资源。01.简介数字高程模型(Digital
2021年8月20日
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我下载了python所有包,24个G,有需要的自提

资源自提:百度云链接:https://pan.baidu.com/s/11RYX7ZPSCo2bWi5z71WkYw提取码:4444如果对下载方法感兴趣的,可以接着往下看。1.背景我最近准备把1985年-2019年的全国30m分辨率土地利用数据,按照地级市进行裁剪与归纳,这需要用到Geopandas对shp数据进行批量操作。但在安装Geopandas的python包时,遇到一系列模块包版本在加利福尼亚大学尔湾分校python库中下架的情况(这个网站几乎囊括了python所有whl文件,网址为:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
2021年8月14日
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使用google earth engine(GEE)提取2000年到2019年长江下游水体(河流、湖泊)数据

img.addBands(water.rename('onlywater').set('system:time_start',
2021年8月13日
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我爬取交通学博士付费的GIS资源,每年被动收入2w很简单?

1.背景介绍某周末闲来无事,顺手打开了CSDN,看到了一个人发布的收费GIS资源,售价是¥19.9,POI数据也有人买吗?这些都是免费的啊,打开了博主的主页。看到她上传的资源数量,被吓到了:alt这个博主,一共上传了8900个文件?我随意点开了她的一个资源,发现都是几个浏览,0下载:这位博士师姐不是白费劲吗?不对!天下熙熙,皆为利来;天下攘攘,皆为利往。如果不赚钱,也不至于上传这么多啊?何况她是一位博士,不至于浪费自己的时间。我想弄明白,她能从这里面到底获利多少?付出的时间是否和收益成正比?因此我写了几个python脚本,用以回答上述两个问题。2.技术路线在这个爬虫中,使用到的环境与工具有:Python3.6、notepad++、BeautifulSoup模块包。唯一需要用到的外部模块包是BeautifulSoup,这是一个网页分析工具,可以准确提取网页标签。其他的都是Python内置的函数。整体的技术路线图如下所示:在进行编程中,需要注意的三个技术难点:1.CSDN的个人主页资源介绍是一个瀑布流网页,最多加载100个list,因此需要找到该瀑布流网页的规律;2.CSDN网页有反爬机制,因此需要频繁更换浏览器标识,;3.几千个网线,使用多线程函数,比如700个线程同时爬;上面是大致的思路,详细的技术流程与代码,我会分享在下一篇博客中。3.数据结果通过爬虫,我最后得到了所有网页。我选取的时间段是2020/11/24-2021/7/12,累计是7700个资源详细信息。整理得到的具体条目:数据名称、资源类型、数据大小、数据浏览量、数据下载量、单价、总价、浏览下载比:4.数据分析待数据清洗完毕后,我迫不及待的计算了一下7700个文件,一共赚了多少:17670.99元。好像也不是很多吧?这可是7700个资源啊,多费时间,看起来不值得。待我继续往下分析,就觉得很值。(1)上传文件名称云图一共是两个云图,第一个是名称没有数据清洗的云图:第二个是名称经过数据清洗的云图:主观看上去,都是地信、交通类的资源,免费获取大部分都可以做到。(2)上传文件定价根据7700个资源进行单价分析,制作了定价频率图,如下所示:可以看到,大部分定价都是14.9,是比较亲民的价格,对于不擅长找资源的顾客,花这点钱,真的很经济。(3)浏览量与下载量博主一共上传了7700个文件,其中,有下载的只占7.4%,可转化率是比较低的。(4)上传时间分析我们来看看这位博主,喜欢什么时候上传文件:都是工作日的下午,正是上班的时候。除了学生,应该也没人会有空余时间。下面是上传天数分析,就很有意思了。为什么,请往下看:alt从2020年11月24日开始上传文件,到2021年7月12日,总共只花费了15天时间。相当于每一天净赚1000元,而且这个是被动收入。以后即使不做任何事,每年都有2w左右的收入。5.总结结论:1.花费了共计15天,每天下午上传资源,获得了每年不少于2W的被动收入(往后即使不做任何事情),这个很值!
2021年8月6日
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使用PIE engine免费快速下载全球12.5m的DEM影像

数据下载完毕后,将DEM数据加载到arcgis中,看看效果:结语:使用GEE、pie_engine下载高程数据很方便,比起本地操作,遥感云平台可以选择多分辨率、预处理好的影像。分享一下我的PIE
2021年7月22日