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在OpenStreetMap中利用Neo4j处理全球地理数据

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简介：
本项目探索了使用Neo4j图数据库技术，在OpenStreetMap平台高效存储和查询全球地理信息的方法，旨在优化大规模地理数据的管理和分析。 OpenStreetMap（OSM）图示例说明：将Neo4j与OpenStreetMap提供的全球地理数据结合使用。 模型如图1所示。 示例查询如下： ``` MATCH (p1:PointOfInterest {type:$type}), (p2:PointOfInterest) WHERE p1<>p2 AND distance(p1.location,p2.location) < 200 RETURN p2.name as name ``` 这适用于Neo4j版本：3.5, 4.0。 数据文件可以从import/*.csv中获取。 压缩文件需下载后作为“项目中的文件”添加到3.5数据库中。 GraphQL API的代码示例可以参考相关文档。

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  • 在OpenStreetMap中利用Neo4j处理全球地理数据
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    本项目探索了使用Neo4j图数据库技术，在OpenStreetMap平台高效存储和查询全球地理信息的方法，旨在优化大规模地理数据的管理和分析。 OpenStreetMap（OSM）图示例说明：将Neo4j与OpenStreetMap提供的全球地理数据结合使用。 模型如图1所示。 示例查询如下： ``` MATCH (p1:PointOfInterest {type:$type}), (p2:PointOfInterest) WHERE p1<>p2 AND distance(p1.location,p2.location) < 200 RETURN p2.name as name ``` 这适用于Neo4j版本：3.5, 4.0。 数据文件可以从import/*.csv中获取。 压缩文件需下载后作为“项目中的文件”添加到3.5数据库中。 GraphQL API的代码示例可以参考相关文档。
     
  • 利用Python处理OpenStreetMap地图数据的清洗工作
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    本项目专注于使用Python语言对OpenStreetMap的地图数据进行高效清洗和预处理，旨在提升地理数据分析的质量与效率。 使用Python对OpenStreetMap地图数据进行清洗 导入所需的库： ```python import lxml.etree as ET from collections import defaultdict import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import pprint import re import codecs import json ``` 定义文件名： ```python filename = map.osm ``` 导入正则表达式和集合模块，并设置预期的街道类型列表： ```python import re from collections import defaultdict expected = [Street, Avenue, Boulevard, Drive, Court, Place, Square, Lane, Road, Trail, Parkway, Commons] ``` 注意：`Alley`, `Blvd`, `Bowery`, `Americas`, `Bushwick`, `East`, `South`, `West`, 和 `North` 这些词未在预期列表中正确地用引号括起来，可能是拼写或格式上的错误。如果需要将它们添加到预期类型列表，则应将其包含在双引号内并确保语法的准确性。
     
  • 全球地理json数据
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    全球地理JSON数据提供了世界各地详细的地理位置信息，包括国家、地区和城市等的数据集，便于开发者和研究者进行地理信息系统开发与数据分析。 这段文字涉及全球各国的geojson文件以及国内各地的geojson文件。
     
  • 全球地理JSON数据
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    全球地理JSON数据提供世界各地地理位置、边界和地形等信息，以易于使用的JSON格式存储，适用于地图服务和数据分析应用。 GeoJSON是一种基于JSON格式的数据交换标准，主要用于地理空间数据的表示，在WebGIS领域被广泛应用，并能够方便地在浏览器中展示地图信息。“全球GEOJSON”可能包含全世界所有国家和地区边界数据，“国内各地的geojson”则包含了中国各个地方的地理信息。 GeoJSON的核心在于其数据结构，它由几何对象（如点、线和多边形）及其属性组成。这些几何对象定义了位置，而属性提供了附加信息，例如国家名称或行政级别等。由于JSON是JavaScript的一个子集，与Web开发语言高度兼容，使得GeoJSON易于阅读、理解和处理。 文件名“d3js-geojson-master”可能意味着该项目使用了D3.js库——一个强大的JavaScript工具包，用于数据驱动的文档操作。借助于D3.js，开发者可以将GeoJSON转换为SVG或Canvas图形，并生成交互式地图。通过绑定数据和设置事件监听器，用户能够与地图进行互动。 利用GeoJSON和D3.js开发地图应用的关键步骤如下： 1. **获取数据**：从可靠来源获得GeoJSON文件。 2. **解析数据**：使用JavaScript将GeoJSON转换为对象形式。 3. **引入D3.js库**：创建SVG或Canvas元素作为基础，并根据GeoJSON数据绘制形状，如路径或多边形等。 4. **绑定数据**：将几何信息与实际地理位置关联起来，以便随地理变化更新地图显示。 5. **设计交互功能**：添加鼠标事件监听器以支持点击、拖动和缩放操作。 6. **美化与动画**：使用CSS或D3.js内置函数为地图元素增加样式及动态效果，增强用户体验。 7. **优化性能**：对大型数据集进行聚合处理或分块加载，提高运行效率。 该压缩包可能包含各种GeoJSON文件以及一个结合了全球边界和中国地理信息的示例项目。开发者可以参考此项目学习如何使用GeoJSON与D3.js创建自己的地图应用。
     
  • 利用Python清洗OpenStreetMap地图数据
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    本项目旨在使用Python编程语言对OpenStreetMap提供的原始地图数据进行清理和处理，以提取有价值的信息并提升数据质量。通过代码实现数据预处理、错误修正及格式化等步骤，为地理信息系统开发提供支持。 使用Python对OpenStreetMap地图数据进行清洗。以美国纽约为例来了解该城市的数据统计信息。 文件大小： - map.osm：53.9 MB - osm.db：31.1 MB - nodes.csv：15.9 MB - nodes_tags.csv：2.31 MB - ways.csv：2.05 MB - ways_tags.csv：6.32 MB - ways_nodes.cv ：7.04 MB 数据统计： 1、节点数量： ```sql SELECT COUNT(*) FROM nodes; ``` 结果为 185622。 2、路径数量（ways）: ```sql SELECT COUNT(*) FROM ways; ``` 结果为333904。 3、唯一用户数： ```sql SELECT COUNT(DISTINCT(e.uid)) FROM (SELECT uid FROM nodes UNION ALL SELECT uid FROM ways) e; ``` 结果为10515个不同贡献者。 4、前十位贡献者的数量： ```sql SELECT e.user, COUNT(*) as num FROM (SELECT user FROM nodes UNION ALL SELECT user FROM ways) e GROUP BY e.user ORDER BY num DESC LIMIT 10; ``` 结果为：Rub21_nycbuildings|88077，robgeb|42555，lxbarth_nycbuildings|33760等。 5、highway 的数量： ```sql SELECT COUNT(*) FROM ways_tags WHERE key=highway; ``` 结果为 44697个。 6、bicycle 的数量： ```sql SELECT COUNT(*) FROM ways_tags WHERE key=bicycle; ``` 结果为6368。 7、餐厅的数量： ```sql SELECT COUNT(*) FROM nodes_tags WHERE value=restaurant; ``` 结果为 792家餐厅。
     
  • 在uni-app中利用SQLite处理本地缓存数据
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    本文介绍了如何使用uni-app框架结合SQLite数据库来高效管理App的本地缓存数据，适用于希望提升应用性能和用户体验的开发者。 都是有过经验的人了，直接进入主题吧：请参考H5+ 的SQLite文档。 前提条件： 1. 在App配置中开启对SQLite的权限。 2. 自定义调试基座。 以下是简单的操作页面功能介绍： - 判断数据库是否打开； - 打开和关闭数据库； - 创建表、删除表以及执行事务等基本操作； - 新增数据，包括批量新增数据的操作方式； - 删除所有数据的功能实现； - 查询数据的方法说明。 示例代码如下： ```javascript data() { return { dbName: dianji_chat, // 数据库名称 dbPath: _doc/dianji_chat // 数据库路径 } } ``` 以上就是基本的操作介绍。
     
  • 利用Python进行地理信息数据处理.rar
    优质
    本资源为《利用Python进行地理信息数据处理》学习资料，包含使用Python语言对地理空间数据进行获取、分析及可视化的教程与实例代码。 基于Python的地理信息数据处理与可视化包括栅格数据的代码显示、坡度和坡向求解以及投影变换等内容。
     
  • OSGEARTH.zip 地球地理数据包
    优质
    OSGEARTH.zip包含丰富的地球地理信息数据，适用于地图绘制、地形分析及地理信息系统开发等多种场景。 使用OSG3.6.5和osgEarth3.1，在Visual Studio 2019环境下进行64位编译并通过实际测试确认可以正常使用。
     
  • 利用Python进行ArcGIS地理数据批量处理.pdf
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    本PDF教程详解如何运用Python脚本来优化和自动化ArcGIS中的地理数据处理工作流程，涵盖数据导入、分析及导出等操作。 基于Python的ArcGIS地理数据批处理是一种利用编程语言对地理信息系统中的空间数据进行批量操作的技术方法。这种方法相比传统的单一数据处理方式具有更高的效率、准确性和可自动执行的优势。 ArcGIS是一个功能强大的地理信息系统，其内置的地理处理工具通常用于分析单个的数据集，例如转换文件格式、提取特定信息和统计属性等。然而，在面对大量空间数据时，人工操作不仅耗时且容易出错。因此，开发能够自动化批量处理的方法显得尤为重要。 Python作为一种跨平台且开源的语言，在这种情况下成为优选方案。它以其快速的执行速度、强大的功能以及易于学习的特点而闻名，并且在GIS领域中广泛应用以实现地理数据的自动化处理。使用Python进行ArcGIS脚本编程的优势包括易学性，适用于不同技能水平的人；高度可扩展性，适合从小型项目到大型程序的应用；跨平台兼容性；能够无缝嵌入至ArcGIS系统内，便于任务的脚本化操作。 本段落通过一个实例详细介绍了如何利用Python在ArcGIS中进行地理数据批处理的过程。具体来说，以原始DEM（数字高程模型）影像插值生成特定空间分辨率的新DEM影像为例，展示了整个批量处理流程的关键步骤： 1. 地理处理的概念和重要性：它指的是对ArcGIS中的数据集执行操作并创建新的数据集，旨在为用户提供分析及管理地理信息的工具与框架。这包括但不限于格式转换、提取以及属性统计等任务。 2. Python语言概述：Python因其高效性和广泛的应用范围，在GIS社区内被大量用于自动化处理空间资料。它具备良好的跨平台兼容性、易学特性、可扩展能力和稳定性等特点。 3. 使用Python进行地理数据批处理的实例分析：通过一个具体的案例，文章详细解释了如何使用Python脚本实现对DEM影像的数据插值操作，并展示了整个过程中的关键步骤和技术细节。 总之，基于Python的ArcGIS地理数据批量处理技术不仅显著提升了工作效率和结果准确性，同时也减少了重复工作量并确保了数据的质量，在当前GIS行业中占据着不可或缺的地位。