Ⅰ 地理信息系統中的數據來源及獲取方式（明天考試，急）
GIS的數據源，是指建立的地理資料庫所需的各種數據的來源，主要包括地圖、遙感圖像、文本資料、統計資料、實測數據、多媒體數據、已有系統的數據等。
①地圖
點――居民點、采樣點、高程點、控制點等。
線――河流、道路、構造線等。
面――湖泊、海洋、植被等。
注記――地名注記、高程注記等。
②遙感數據
遙感數據是GIS的重要數據源。遙感數據含有豐富的資源與環境信息，在GIS支持下，可以與地質、地球物理、地球化學、地球生物、軍事應用等方面的信息進行信息復合和綜合分析。遙感數據是一種大面積的、動態的、近實時的數據源，遙感技術是GIS數據更新的重要手段。
③文本資料
文本資料是指各行業、各部門的有關法律文檔、行業規范、技術標准、條文條例等，如邊界條約等。這些也屬於GIS的數據。
④統計資料
國家和軍隊的許多部門和機構都擁有不同領域（如人口、基礎設施建設、兵要地誌等）的大量統計資料，這些都是GIS的數據源，尤其是GIS屬性數據的重要來源。
⑤實測數據
野外試驗、實地測量等獲取的數據可以通過轉換直接進入GIS的地理資料庫，以便於進行實時的分析和進一步的應用。GPS（全球定位系統）所獲取的數據也是GIS的重要數據源。
⑥多媒體數據
多媒體數據（包括聲音、錄像等）通常可通過通訊口傳入GIS的地理資料庫中，目前其主要功能是輔助GIS的分析和查詢。
⑦已有系統的數據
GIS還可以從其它已建成的信息系統和資料庫中獲取相應的數據。由於規范化、標准化的推廣，不同系統間的數據共享和可交換性越來越強。這樣就拓展了數據的可用性，增加了數據的潛在價值。
Ⅱ 地理信息系統的數據來源
GPS 系統由3 部分組成：
空間部分：主動式工作衛星：26 顆衛星分布6 個橢圓軌道上，長半軸26600km，高度20200km，時間基準10-12?/FONT>10-13 秒。
控制部分：軌道預報（監測和控制衛星系統），確定系統時間，預報衛星星歷、衛星鍾狀態，更新衛星導航電文。
用戶部分：不同類型的接收機（由帶前置放大器的天線、信號識別和處理的射頻倉、微處理器、精密振盪器、電源、顯示屏、內存和數據存儲器組成）。利用GPS 進行GIS 地理數據更新具有及時、高效、高精度、不受惡劣環境氣候影響等優勢，GPS 作為一種便捷的科學工具將在空間科學領域獲得廣泛的應用。GPS 定位方法精度高,方便靈活。GPS 定位技術在測繪中的應用和普及,是測繪科技的一個重大的突破性進展。隨著GPS 接收站的全面建成和發展,GPS 技術在普通測量與工程測量中的應用將越來越廣泛。
2 全站儀數據用全站儀進行實地測量,將野外採集的數據自動傳輸到電子手簿,磁卡或便攜機內記錄,並在現場繪制地形(草)圖,到室內將數據自動傳輸到計算機,人機交互編輯後由計算機自動生成數字地圖,並控制繪圖儀自動繪制地形圖。這種方法是從野外實地採集數據的,又稱地面數字測圖。由於測繪儀器測量精度高,而電子記錄又如實地記錄和處理,所以地面數字測圖是幾種數字測圖方法中精度最高的一種,也是城市地區的大比例尺(尤其是1∶500 的)測圖中最主要的測圖方法。現在,各類建設使城市面貌日新月異,在已建(或將建)的城市測繪信息系統中,多採用野外數字測圖作為測量與更新系統,發揮地面數字測圖機動、靈活、易於修改的特點,局部測量,局部更新,始終保持地形圖的現勢性。MAPGIS 提供了一個完整的數字測圖成圖軟體-MAPSUV,它既可以採用野外測記,室內成圖;也可以採用電子平板測繪模式,內外業一體化,實時成圖。它具有數據採集、輸入、數據處理、成圖、圖形編輯與修改及繪圖等功能。可以自動生成和維護拓撲關系,輸入圖形屬性信息,同時可以輸出符合國家標准圖式的圖形。
原圖數據採集在已進行過測繪工作的測區，有存檔的紙介質(或聚酯薄膜)地形圖，即原圖，也稱底圖。為了圖的計算機存檔和修測,為了建立該區的GIS 或進行工程CAD,就必須將原圖數字化,才能將圖輸入計算機。數字化的方法有兩種：
1 數字化儀數字化數字化儀是—種將圖示坐標轉換為數字信息的設備。數字化的過程－即用數字化儀對原圖的地形特徵點逐點進行採集(稱手按數字化)，將數據自動傳輸到計算機，處理成數字地圖的過程，採集的數據為矢量數據結構。由於數字化圖的精度一般低於原圖的精度，尤其當作業員疲勞時，精度更易受影響。數字化儀數字化在實際中的應用越來越少，基本上轉向掃描矢量化。
2 掃描儀數字化原始紙介質（或聚酯薄膜）圖件在掃描儀上走—遍，即完成圖的掃描數字化，將數據輸入計算機中存儲、處理並可再回放成圖。掃描數字化速度較快，獲得數據為柵格數據。柵格數據結構比矢量數據結構簡單，但圖形數據量大，其空間數據的疊置和組合十分簡便，圖像表現比較真切，因此在GIS 中，它與矢量數據結構並用。在數字測圖中，對原圖掃描數字化，獲得柵格圖形數據後，還必須將柵格數據轉換為矢量數據，即矢量化。
Ⅲ 在自己電腦上如何獲取自己地理位置
網上幾十塊錢買個GPS的小模塊，插電腦上，配合谷歌地圖或者網路地圖等。就可以了
Ⅳ 怎麼在中國地理空間數據雲找梅州市行政邊界
今天我們以高德地圖為例，講解一下如何獲取全國省市區行政邊界數據。
高德開放平台Web服務API
https://lbs.amap.com/
依次點擊開發支持–Web服務–Web服務API，即可進入到高德開放平台Web服務API頁面。
在這里插入圖片描述
可以發現，官方已開放了行政區域查詢的介面。
在這里插入圖片描述
點擊查看該介面的詳細介紹:
在這里插入圖片描述
其實就是先申請Key，然後構造Http請求，發送請求解析返回數據即可。
同時介面文檔提到，該介面只能返回國、省、市、區的polyline(邊界點集合)，不支持街道級別，但已經滿足我們的需求了。
首先分析下介面請求參數:
在這里插入圖片描述
有4點值得關注:
keywords支持行政區名稱、citycode、adcode這3種格式，行政區名稱可能存在重復(尤其level是縣/區時)，而citycode只有level在市或市以下才有，只有adcode可以唯一指定某個行政區，所以檢索的時候，我們使用adcode作為keywords傳入；
subdistrict可以指定子級行政區的嵌套層數；
當最外層的districts超過20個元素時，需要配合page參數來獲取全部元素；
只有extensions配置為all時，介面才會返回我們需要的區域邊界數據。
想要一次性採集全國省市區行政邊界數據的話，第1步肯定是先設法拿到省、市、區的列表，然後逐個遍歷。
我們可以設置keywords為"中華人民共和國"，然後將subdistrict設置為3，下3層(省、市、區)的子行政區信息就會返回。
這樣，我們發送1次請求就可以拿到省、市、區的列表了。
接著，我們將subdistrict調整為1(減少數據冗餘)，依次遍歷各個行政區域即可。
實現代碼如下:
# -*- coding:utf-8 -*-
import requests
import time
import mongo_util #自行封裝的操作mongodb的工具類
def get_district_info(key, col, time_delay, headers={}):
request_url = 'https://restapi.amap.com/v3/config/district'
country_name = '中華人民共和國'
params = {
'subdistrict':'3',
'extensions':'all',
'key':key,
'output':'json',
'keywords':country_name,
}
# 設置subdistrict為3，1次請求獲取到國、省、市、區的信息
country_res = requests.get(url=request_url, headers=headers, params=params).json()
if country_res['status'] != "1":
print("調用高德地圖Web API失敗！")
return
country = country_res['districts'][0]
col.insert_one(country)
print(f'{country_name}數據插入成功!')
params['subdistrict'] = '1'
# 遍歷省
provinces = country['districts']
for province in provinces:
province_name = province['name']
params['keywords'] = province['adcode']
prov_res = requests.get(url=request_url, headers=headers, params=params).json()
if prov_res['status'] == "0":
print(f'{country_name}-{province_name}數據獲取失敗!')
continue
col.insert_one(prov_res['districts'][0])
print(f'{country_name}-{province_name}數據插入成功!')
time.sleep(time_delay)
# 遍歷市
cities = province['districts']
if len(cities) == 0:
continue
for city in cities:
city_name = city['name']
params['keywords'] = city['adcode']
city_res = requests.get(url=request_url, headers=headers, params=params).json()
if city_res['status'] == "0":
print(f'{country_name}-{province_name}-{city_name}數據獲取失敗!')
continue
col.insert_one(city_res['districts'][0])
print(f'{country_name}-{province_name}-{city_name}數據插入成功!')
time.sleep(time_delay)
# 遍歷區
districts = city['districts']
if len(districts) == 0:
continue
for district in districts:
distinct_name = district['name']
params['keywords'] = district['adcode']
distinct_res = requests.get(url=request_url, headers=headers, params=params).json()
if distinct_res['status'] == "0":
print(f'{country_name}-{province_name}-{city_name}-{distinct_name}數據獲取失敗!')
continue
col.insert_one(distinct_res['districts'][0])
print(f'{country_name}-{province_name}-{city_name}-{distinct_name}數據插入成功!')
time.sleep(time_delay)
# 主函數
if __name__ == '__main__':
key = "******"
# 介面請求之間的間隔
time_delay = 0.01
db_name = 'web_map'
col_name = 'distinct'
# MongoDB資料庫所在的伺服器
host = '******'
port = 27017
# 獲取mongodb的表句柄
col = mongo_util.get_col(db_name, col_name, host, port)
# 獲取全國各級行政區的數據
get_district_info(key, col, time_delay)
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因為介面返回的是JSON類型的嵌套數據，所以這里選擇MongoDB作為存儲組件。
為了防止爬取過程中，進程宕掉導致已請求的數據丟失，可以拿到1條數據就入庫1條數據。
避免數據全都在內存中，執行批量插入的過程中異常退出，又得重復請求，但每個賬號的天請求次數是有限制的。
同時，各個介面均有QPS閾值，所以我們通過time_delay參數來控制數據採集的頻率。
但是高德開方平台Web服務API有天調用次數的限制，如果想獲取大量數據，可能需要多個賬號或者分多天進行請求，有沒有更好的方法呢?
帶著這樣的疑問，我又看了看高德地圖其他的API版塊。
JS API
瀏覽高德開放平台的JS API示例，裡面也有個行政區邊界查詢的Demo。
https://lbs.amap.com/demo/jsapi-v2/example/district-search/draw-district-boundaries
在這里插入圖片描述
打開瀏覽器的"開發者工具"，我們抓包一下哪個請求是用來獲取行政區域數據的。
在這里插入圖片描述
在這里插入圖片描述
哈哈哈，其實跟開放的Web API介面地址是一致的，而且通過分析介面請求，我們直接可以拿到key。
也就是說，不需要用自己高德賬號里生成的key值了。
使用這個key構建介面請求，悲傷的發現，介面返回異常。
在這里插入圖片描述
說明該介面其實還是跟開放的Web API介面還是有區別的，一般體現在請求參數和Headers上。
我們把瀏覽器抓取到的請求參數和Headers配置原封不動的拷貝過來，再次構建介面請求，此時介面正常返回。
但請求參數里的csid是個啥東西，而且不同行政區域請求里的csid還不同。
在這里插入圖片描述
嘗試著去掉該參數，然後構建介面請求，發現介面仍然可以正常返回，說明該參數是可選參數，而且不是檢索欄位。
按照這個思路，我們逐步嘗試去掉其他請求參數和Headers里的配置。
發現該介面與開放的Web API介面相比，本質僅有2點不同:
請求參數
請求參數需要額外指定: s=rsv3
Headers
需要添加如下Headers:
在這里插入圖片描述
調整原來的代碼:
在params里增加s配置
params = {
'subdistrict':'3',
'extensions':'all',
'key':key,
'output':'json',
'keywords':country_name,
's':'rsv3' # 該項配置是關鍵配置
}
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在發送請求的時候傳入headers
headers = {
'Host': 'restapi.amap.com',
'Referer': 'https://lbs.amap.com/'
}
# 獲取mongodb的表句柄
col = mongo_util.get_col(db_name, col_name, host, port)
# 獲取全國各級行政區的數據
get_district_info(key, col, time_delay, headers)
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該種方法的優點是繞開了第1種方法的日調用次數限制(高德是否有額外的反爬策略，待驗證)。
AMAP Service
其實前面headrs的Referer配置就提醒我了，是不是高德地圖在https://lbs.amap.com/這個地址下也有功能相同的介面。
所以就在高德平台上隨意點了點，逛了逛，還真就發現了，哈哈哈。
在這里插入圖片描述
與上面兩個介面不同的是，這個介面是POST請求，而且竟然不需要指定key，這也太爽了吧，哈哈哈。
接著看一下請求參數:
在這里插入圖片描述
參數和開放平台Web服務API的完全一致。
最後看一下表單數據:
在這里插入圖片描述
顯然表單數據是用來配置請求哪個介面的，這里的config/district代表的就是行政區域查詢。
代碼調整起來也不難:
# 調整請求的url
request_url = 'https://lbs.amap.com/service/api/restapi'
# 將所有的請求調整為POST，並傳入表單數據，例如:
body = {
"type": "config/district",
"version": "v3"
}
country_res = requests.post(url=request_url, params=params, data=body).json()
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該介面跟第2種介面相比，更近一步，連key值都省略了。
總結
本文介紹了3種基於高德地圖獲取全國省市區行政