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广西自治区伐区调查设计技术规范

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简介:
《广西自治区伐区调查设计技术规范》是一部针对广西林区制定的专业技术标准,旨在指导森林采伐作业的设计与实施,确保林业资源的可持续利用和生态环境保护。 广西壮族自治区伐区调查设计技术规程是目前使用最新的版本。

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  • 广西
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    《广西自治区伐区调查设计技术规范》是一部针对广西林区制定的专业技术标准,旨在指导森林采伐作业的设计与实施,确保林业资源的可持续利用和生态环境保护。 广西壮族自治区伐区调查设计技术规程是目前使用最新的版本。
  • 广西乡镇边界数据
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    《广西自治区乡镇边界数据》提供了详细的广西各乡镇行政区域划分和地理分布信息,便于研究与应用。 格式为shp。
  • 西划代码
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    《西藏自治区的区划代码》一文系统介绍了西藏各地区、市、县及自治县的详细区划编码体系,为地理信息管理和数据分析提供重要参考。 国家统计局2019年公布的2018年的数据显示,西藏自治区的行政区划代码已精确到村级,并以SQL文件形式发布。如有问题,请留言。
  • 广西乡镇级shp格式地图
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    本资源提供广西自治区下辖各乡镇级别的矢量地图数据,以SHP文件格式呈现,便于GIS软件中进行空间分析和地理信息展示。 广西壮族自治区地图以shp格式提供,乡镇级别几何类型为面坐标。该坐标不包含Z值及测量值,地理坐标系采用GCS_WGS_1984,基准面为D_WGS_1984,本初子午线设在格林威治,角度单位使用Degree。 请注意:近期发现有人将此资源以积分下载后作为付费内容分享,请大家注意不要受骗。
  • 2022年广西壮族五级行政划代码更新版
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    本资料为2022年最新版本的广西壮族自治区五级行政区划代码汇总表,详细列出了自治区、地区、市辖区、镇及村级单位的官方编码信息。 广西壮族自治区统计用区划代码和城乡划分代码的更新维护标准时点为2021年10月31日。此次发布的内容包括2021年广西壮族自治区的统计用区划代码(12位)和城乡分类代码(3位)。
  • 西矢量地图版
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    《西藏自治区矢量地图版》是一款全面详尽的地图应用,提供西藏各地精确、详细的地理位置信息,便于用户探索和导航。 西藏自治区的矢量地图精确到县级单位,是制作有关西藏专题地图的好资源。
  • 中国广西壮族边界数据(.shp格式)下载
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    本资源提供中国广西壮族自治区边界矢量数据,以.shp文件格式呈现,便于GIS软件中进行地理空间分析与应用。 标题中的“中国广西壮族自治区边界文件(.shp)下载”指的是一个地理信息系统(GIS)数据文件,其中包含了中国广西壮族自治区的行政边界信息。.shp文件是ESRI公司开发的Shapefile格式,它是GIS领域中最常用的数据存储格式之一,用于存储几何对象,如点、线和多边形,这些几何对象可以代表地图上的各种实体,如国家、省份、河流或湖泊。在这种情况下,.shp文件描绘的是广西壮族自治区的边界轮廓。 描述提到的“zip内包含python读取shp文件所需的所有附加(shx prj dbf等)文件形式”,这进一步解释了压缩包的内容。一个完整的Shapefile并不是单个.shp文件,而是由多个相关的文件组成,包括: 1. .shp 文件:存储几何数据。 2. .shx 文件:存储索引信息,用于快速访问几何数据。 3. .prj 文件:包含坐标系统的定义,描述了数据的空间参考,确保数据的地理位置正确无误。 4. .dbf 文件:存储属性数据,通常与几何对象关联,例如地区名称、人口等信息。 在Python中处理Shapefile时常用到`geopandas`或`pyshp`这样的库。其中: - `geopandas` 是基于pandas扩展的工具包,提供了对空间数据的操作和分析; - `pyshp` 则是一个轻量级的库,专注于读写Shapefile文件。 使用Python加载这些文件的第一步是解压压缩包中的所有相关文件。例如,可以使用以下代码来实现: ```python import geopandas as gpd from zipfile import ZipFile # 解压zip文件至当前目录。 with ZipFile(bianjie.zip, r) as zip_ref: zip_ref.extractall() # 读取Shapefile数据并加载到GeoDataFrame中。 gdf = gpd.read_file(广西壮族自治区边界.shp) # 查看前几行的数据信息 print(gdf.head()) ``` `geopandas`会将Shapefile文件中的内容转换为一个带有空间属性的GeoDataFrame,可以使用常规pandas方法进行数据操作,并支持执行各种地理分析任务。 标签“python 大气科学”可能表明这个边界数据集可以用于大气科学研究。例如,在研究气候模型、气象事件的影响范围或环境影响评估时,科学家们可能会结合这些边界信息与其他的大气科学数据(如卫星图像和地面观测站的数据)进行集成分析以了解气候变化模式或者灾害风险。 因此,该压缩包提供了一个完整且可用于Python处理的中国广西壮族自治区边界数据集,适用于地理空间分析及大气科学研究。通过使用Python及其GIS库工具,我们可以方便地读取、操作并深入解析这些数据,从而满足各种地理信息需求。
  • 2021年国家统局权威发布的广西壮族五级行政划JSON文件
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    本资源为2021年国家统计局官方发布的广西壮族自治区最新行政区划数据,以JSON格式呈现自治区、地级市、县区、乡镇及社区的详细层级信息。 数据已标准化为JSON文件,并遵循特定的文件结构指南。这些数据来源于国家统计局网站,通过人工与智能查询相结合的方式获取。2020年度全国统计用区划代码及城乡划分代码的标准时点是2020年6月30日,目前更新维护工作已完成。 统计用区划代码和城乡划分代码主要用于统计工作,在其他工作中使用这些数据时,请结合实际情况进行考虑。
  • 智能融合终端.rar
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    本文件为《台区智能融合终端技术规范》,详细规定了适用于电力系统中台区智能融合终端的设计、生产及检验标准,旨在提升设备智能化水平与运行效率。 《台区智能融合终端相关技术规范》(2020年5月版)以及《台区智能融合终端微应用开发设计规范 V1.0.0》中包含的材料和信息。
  • 省市JSON
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    省市自治区JSON提供了一份详尽且结构化的中国行政区域数据文件,便于开发者和研究人员获取各地市州、区县等层级的信息,支持高效的数据处理与分析工作。 标题中的“省市区Json”指的是包含中国省级、市级和区县级行政区域信息的数据资源,通常用于地理定位、数据分析或Web应用的后台支持。在Web开发中,这种数据经常被用来实现地址选择器或者进行地理位置相关的计算。描述中提到的三个JSON文件提供了不同格式的这些数据。 1. **test.json**: 这个文件包含了完整的省市区数据,并可能以一种通用格式存储,便于开发者一次性获取所有区域信息。JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。在`test.json`中,数据可能会按照层次结构组织,例如: ```json { province: [ { id: 110000, name: 北京市, city: [ { id: 110100, name: 北京市市辖区, district: [ {id: 110101, name: 东城区}, {id: 110102, name: 西城区}, ... ] }, ... ] }, ... ] } ``` 这样的结构便于遍历和检索各级行政区域。 2. **address.json**: 根据描述,这个文件可能是为了特定项目需求对原始数据进行了转换。转换可能包括数据筛选、格式调整、新增字段等,以适应项目的需求。例如,可能只包含某个省份或城市的特定区域,或者添加了额外的属性如邮政编码、经纬度等。具体格式会根据实际转换情况而变化。 3. **region.json**: 同样,`region.json`也可能是经过处理的数据,其重点可能在于“区域”层面,比如包含特定级别的行政区域(如地级市或县级市)的信息。转换的目的可能是为了优化查询性能,或者为了满足项目中特定的业务逻辑。例如,如果项目主要关注某个区域,那么该文件可能就只包含这部分数据。 在实际应用中,这些JSON文件可以被JavaScript、Python等语言的库轻松解析,并且能方便地集成到Web应用中。它们可以用于创建下拉列表,实现省市区的联动选择,也可以用在地图应用中显示用户的地理位置。同时,对于数据分析和统计,这样的数据也极其有价值,可以帮助分析不同地区的用户分布、人口密度等信息。在处理这些数据时,需要注意数据的准确性和时效性,确保信息的更新与官方同步。