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青海省2014-2022年POI矢量数据.rar

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简介：
该资源包包含青海省自2014年至2022年的详细POI（兴趣点）矢量数据集，涵盖交通、旅游景点、商业设施等各类地点信息。 POI通常指互联网电子地图中的点类数据，包含名称、地址、坐标及类别四个基本属性。这些数据来源于基础测绘成果DLG（数字线划地图）产品中点类地图要素矢量数据集以及OSM提供的详细系列数据，其格式主要包括点要素、面要素和线要素。 从2014年至2022年期间，POI的时间序列较为详尽，并且随着时间的推移，数据内容也逐渐丰富。例如，在这段时间内，SHP数据包所占内存容量由最初的约200MB增长至接近2GB左右。

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  • 青海省2014-2022年POI矢量数据.rar
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    该资源包包含青海省自2014年至2022年的详细POI（兴趣点）矢量数据集，涵盖交通、旅游景点、商业设施等各类地点信息。 POI通常指互联网电子地图中的点类数据，包含名称、地址、坐标及类别四个基本属性。这些数据来源于基础测绘成果DLG（数字线划地图）产品中点类地图要素矢量数据集以及OSM提供的详细系列数据，其格式主要包括点要素、面要素和线要素。 从2014年至2022年期间，POI的时间序列较为详尽，并且随着时间的推移，数据内容也逐渐丰富。例如，在这段时间内，SHP数据包所占内存容量由最初的约200MB增长至接近2GB左右。
     
  • 海南省2014-2022年POI矢量数据.rar
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    该文件包含了海南省从2014年至2022年的点要素信息（POI）矢量数据集，适用于地理信息系统分析和研究。 POI通常被称为兴趣点，在互联网电子地图中指代一类点类数据，主要包括名称、地址、坐标及类别四个属性。这些数据源自基础测绘成果DLG（数字线划地图）产品中的点类地图要素矢量数据集，并且也包含了OSM等详细的数据内容。其格式包括点要素、面要素以及线要素。 时间跨度从2014年至2022年，期间形成了较为详尽的时间序列记录，数据内容也在逐年丰富中。例如，在这段时间内，SHP数据包的内存占用量由最初的约200MB增长到了大约2GB左右。
     
  • 云南省2014-2022年POI矢量数据.rar
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    该资源包包含云南省自2014年至2022年的POI（点兴趣）矢量数据，涵盖全省范围内的重要地点、设施和服务信息。适用于地理信息系统分析与规划研究。 POI（兴趣点）是指互联网电子地图中的点类数据，通常包括名称、地址、坐标和类别四个属性。这些数据源于基础测绘成果DLG（数字线划地图）产品中的点类地图要素矢量数据集以及OSM等详细的数据系列。其矢量要素格式主要包括点要素、面要素及线要素。 从2014年至2022年，时间序列较为完整，并且随着时间的推移，POI数据的内容逐渐丰富起来。例如，在这九年期间，SHP数据包所占内存容量从最初的约200MB增长到了接近2GB左右。
     
  • 四川省2014-2022年POI矢量数据.rar
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    该文件包含四川省自2014年至2022年的地理信息点（POI）矢量数据集，适用于研究与分析四川地区的空间分布、城市发展及人口流动等。 2014年至2022年间生成的矢量数据POI兴趣点通常被称为互联网电子地图中的点类数据，包含了名称、地址、坐标及类别四个主要属性。这些数据源自基础测绘成果DLG（数字线划地图）产品中点类的地图要素，并且OSM提供了较为详细的内容系列数据。其矢量要素格式包括了点要素、面要素和线要素。 在2014年至2022年的时间跨度内，时间序列记录得非常详尽，而这些数据内容也随着时间的推移变得越来越丰富。以SHP数据包为例，在此期间内存占用从最初的约200MB增长到了大约2GB左右。
     
  • 山东省2014-2022年POI矢量数据.rar
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    本资源包含山东省自2014年至2022年的POI（点兴趣）矢量数据集，涵盖全省各地市主要地点信息。适合地理信息系统、城市规划及交通研究等领域的专业人士使用。 2014年至2022年期间的矢量数据POI（兴趣点）通常指互联网电子地图中的点类数据，基本包含名称、地址、坐标及类别四个属性。这些数据源于基础测绘成果DLG（数字线划地图）产品中点类的地图要素矢量数据集以及OSM详细的数据内容系列。其矢量要素格式主要包括点要素、面要素和线要素。 时间跨度从2014年至2022年，期间形成了较为完整的时间序列，并且随着时间的推移，这些数据的内容也变得越来越丰富。例如，在这段时间内，SHP数据包所占内存大小由最初的约200M增长到了大约2G左右。
     
  • 天津市2014-2022年POI矢量数据.rar
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    本资源包包含天津市从2014年至2022年的POI（兴趣点）矢量数据，涵盖各类地点信息如餐饮、住宿、交通等，适合城市规划与分析研究使用。 2014年至2022年间生成的矢量数据POI兴趣点通常被称为互联网电子地图中的关键节点，这类数据基本包含名称、地址、坐标以及类别四个核心属性信息。这些兴趣点的数据主要来源于基础测绘成果DLG（数字线划地图）产品中提取出的点类要素，并且在OSM开放街道图项目中有更为详尽的内容覆盖。 该系列矢量数据随着时间推移，其内容也逐渐丰富和完善。其中SHP格式的数据包所占用的空间从2014年的约200MB增长到了2022年的大约为2GB左右。
     
  • 重庆市2014-2022年POI矢量数据.rar
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    本资源包含重庆市自2014年至2022年的各类兴趣点（POI）矢量数据，涵盖餐饮、住宿、景点等多个类别，适用于地理信息系统分析与应用研究。 POI（兴趣点）是互联网电子地图中的关键数据类型，通常包含名称、地址、坐标和类别四个主要属性。这些数据源自基础测绘成果DLG（数字线划地图）产品中的点类地图要素矢量数据集，并结合了OSM提供的详细信息。其中的矢量要素格式包括点要素、面要素及线要素。 从2014年至2022年，POI兴趣点的时间序列非常详尽，其内容也随着时间推移而不断丰富。以SHP数据包为例，其所占内存容量由最初的约200MB增加到了接近2GB左右。
     
  • 云南省2014年至2022年各等级道路矢量数据.rar
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    该资源文件包含了云南省从2014年至2022年间各级别道路的精确矢量数据集，适用于交通规划、地理信息研究等领域。 从2014年至2022年期间收集的各级道路矢量数据逐年丰富并不断优化。在这九年里，折线数量由约4万条增加到超过20万条，文件大小也从大约100兆增长至近2G。这些数据分为两个图层：一个包含各种等级的道路（包括高速公路、国道、省道、市道及乡道县道），另一个则是铁路。道路数据还进行了详细的分级，并涵盖了人行道和自行车专用路径等细节，欢迎下载并进行研究。
     
  • 辽宁省2014年至2022年道路矢量数据（各等级）.rar
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    本资源包含辽宁省自2014年至2022年间逐年更新的道路矢量数据，涵盖高速公路、国道、省道及城市主干道等各级别道路信息。 从2014年至2022年，各级道路的矢量数据逐年丰富并不断优化。在这段时间内，折线数量由约4万条增加到超过20多万条，文件大小也从大约100兆增长到了超过2G。这些道路要素被详细地分为两个图层：一个包含各级道路（包括高速公路、国道、省道、市道及乡道县道），另一个则专门记录铁路信息。此外，道路数据还进行了严格的分级处理，并包含了人行道和自行车路径等细节信息，欢迎下载并进行研究。
     
  • 黑龙江省2014至2022年各等级道路矢量数据.rar
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    本资源包含黑龙江省自2014年至2022年间各级别道路的矢量数据集，涵盖省道、国道及高速公路等详细信息。 2014年至2022年各级道路矢量数据的时间序列从2014年到2022年逐年丰富并不断优化。在此期间，折线数量由最初的约4万条增加到了超过20多万条，文件大小也相应地从大约100兆增长至近2G多。 该数据集包含两个图层：一个是各级道路，另一个是铁路。其中的道路数据进行了严格的分级处理，包括高速公路、国道、省道、市道及乡道和县道，并详细记录了人行道和自行车专用道的信息。这些详尽的数据非常适合进行深入的研究分析。