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云南省2014年至2022年各等级道路矢量数据.rar

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简介：
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。

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  • 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
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • 广东省2014年至2022年各等级道路矢量数据.gdb.rar
    优质
    本资源包包含了广东省从2014年至2022年间各级别道路的矢量数据，以地理数据库（.gdb）形式存储。适合进行交通规划、分析及研究使用。 该数据的时间序列从2014年到2022年，在此期间数据的丰富程度不断优化。折线数量由大约4万条增加到了超过20多万条，文件大小也从约100兆扩展至超过2G。这些道路要素分为两个图层：一是各级道路；二是铁路。此外，道路数据进行了严格的分级处理，涵盖高速公路、国道、省道、市道及乡道和县道，并详细标注了人行道与自行车专用路等信息。欢迎下载研究该时间段内的各级道路矢量数据。
     
  • 天津市2014至2022年各级道路矢量数据.rar
    优质
    本资源包包含了从2014年至2022年间天津全市各级道路的矢量数据，适用于城市规划、交通研究及地理信息系统分析等场景。 从2014年至2022年，各级道路矢量数据的时间序列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，文件大小也相应地从大约100兆增长至超过2G多。这些数据分为两个图层：一个是包含高速公路、国道、省道、市道及乡道的各级道路；另一个是铁路线路。此外，道路信息还详细分类到了人行道和自行车专用路径等细节层次，欢迎下载并进行研究使用。
     
  • 黑龙江省2014年至2022年各等级水系河流矢量数据.rar
    优质
    该文件包含黑龙江省自2014年至2022年间各级别水系河流的精确矢量地图数据，适用于水资源管理与环境研究。 从2014年至2022年，各级水系河流的矢量数据逐年丰富并不断优化。该期间内，折线数量由大约四万条增加到二十多万条，文件大小也从约50兆增长至超过两百多兆。根据要素类型的不同，水系分为线状和面状两种形式，并且每个水体都有详细的名称信息。坐标系统采用WGS84标准。 这些数据能够清晰地展示小规模河流的细节情况，并提供了一个长达九年的连续时间序列，使得研究人员可以观察到每年河流的变化趋势。这种详尽的数据集非常适合用于进行水文模型研究和相关河流密度分析等科研工作。
     
  • 云南省2014-2022年POI矢量数据.rar
    优质
    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。
     
  • 海南省2014-2022年POI矢量数据.rar
    优质
    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。
     
  • 青海省2014-2022年POI矢量数据.rar
    优质
    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。
     
  • 四川省2014-2022年POI矢量数据.rar
    优质
    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。