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江苏省GeoJSON数据（2021年1月更新，适用于ECharts等图表）

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简介：
这是一份包含江苏省地理信息的GeoJSON格式数据文件，最新一次更新发生在2021年1月。该数据集非常适合用于配合ECharts或其他可视化工具进行地图绘制和数据分析工作。 江苏省GeoJSON数据包包含下辖所有市和区县的数据，2021年1月更新，适用于ECharts等图表制作。如需获取全部或最新版本，请联系chengxuyuandata。

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  • 江苏省GeoJSON数据（2021年1月更新，适用于ECharts等图表）
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    这是一份包含江苏省地理信息的GeoJSON格式数据文件，最新一次更新发生在2021年1月。该数据集非常适合用于配合ECharts或其他可视化工具进行地图绘制和数据分析工作。 江苏省GeoJSON数据包包含下辖所有市和区县的数据，2021年1月更新，适用于ECharts等图表制作。如需获取全部或最新版本，请联系chengxuyuandata。
     
  • 浙江2021年1月更新的GeoJSON数据（适用于ECharts等图表）
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    本数据集为2021年1月更新的浙江省地理信息数据，采用GeoJSON格式，便于在ECharts等可视化工具中直接使用，支持地图相关统计分析与展示。 浙江省GeoJSON数据包包含下辖所有市和区县的数据，更新至2021年1月，适用于ECharts等图表制作。如需获取完整或最新版本，请关注“chengxuyuandata”。
     
  • 安徽省GeoJSON数据（2021年1月更新，适用于ECharts等图表）
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    这段安徽省GeoJSON数据集于2021年1月进行最新一次更新，包含了详细的地理信息，便于在ECharts等工具中制作各类地图相关统计图表。 安徽省GeoJSON数据包包含下辖所有市和区县的数据，更新日期为2021年1月，适用于ECharts等图表工具。如需获取全部或最新版本，请关注“chengxuyuandata”。
     
  • 吉林省GeoJSON数据（2021年1月更新，适用于ECharts等图表）
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    这是一份最新的吉林省地理信息数据集，格式为GeoJSON，便于与ECharts等可视化工具结合使用，帮助用户轻松创建地图相关的统计图表。 《吉林省GeoJSON数据详解及其在Echarts中的应用》 GeoJSON是一种开放的地理空间数据格式，它基于JavaScript对象表示法（JSON），用于存储包括点、线和多边形等在内的地理坐标信息。本段落将探讨2021年1月更新的吉林省GeoJSON数据包，该数据详尽地包含了吉林省所有市及区县的详细地理信息。 每个地理要素在GeoJSON中以一个包含类型（如Feature）、几何对象以及附加属性的JSON对象表示。例如，在吉林省的数据集中，每一个行政区都有其唯一的ID、名称和人口统计数据等属性，这些可以通过properties字段来获取。 吉林省2021年1月更新的GeoJSON数据包主要包括以下内容： 1. **省级行政区划**：以代码“220000”表示整个中国吉林省，并包括了该省的所有行政区域。 2. **市级行政区划**：进一步细分到各个市，如长春市、吉林市和四平市等。每个市级的GeoJSON特征包含其边界多边形。 3. **区县级行政区划**：每座城市又细分为多个区县，例如长春市下属的朝阳区与南关区，并以GeoJSON形式表示包括这些区域的具体边界及其属性信息。 4. **更新时间**：该数据包于2021年1月进行了更新，反映了截至该日期为止最新的行政区划和边界的详情。 对于开发者而言，这样的地理空间数据在地图绘制、地理分析以及GIS应用中具有广泛的用途。特别是与Echarts结合时，可以创建出动态且交互性强的地图展示效果。Echarts是一款基于JavaScript的数据可视化库，支持多种图表类型，并包括了地图系列功能。通过使用GeoMap选项加载吉林省的GeoJSON文件，开发者能够轻松地在地图上显示行政区划图并实现诸如点击高亮、缩放和拖动等互动操作。 利用Echarts进行动态地图展示的基本步骤如下： 1. **引入Echarts库及GeoJSON数据**：首先，在HTML文档中添加对Echarts的引用，并通过Ajax或其它方式加载所需的GeoJSON文件。 2. **配置Echarts实例**：创建一个新的Echarts实例，设置类型为geo并指定该地图对应的省份代码（例如“220000”）。 3. **加载GeoJSON数据**：使用`map`属性在eCharts的geoOption中添加GeoJSON文件路径，并通过调用相应的API方法完成数据加载。 4. **渲染地图**：执行Echarts实例的`setOption()`函数，传入包含地图配置选项（如颜色、标签及交互功能）的数据对象。 5. **实现互动操作**：借助eCharts提供的事件监听器，可以捕捉鼠标悬停和点击等行为，并展示相应的区县信息。 吉林省2021年1月更新的GeoJSON数据包提供了详尽且最新的地理资料。结合Echarts工具，则能构建出直观、生动的地图应用系统，对于研究分析吉林省内行政区划与地理位置分布具有重要意义。无论是政府决策者还是企业分析师或普通公众用户，均可从中受益。
     
  • 上海GeoJSON数据（2021年1月更新，适用于ECharts等图表）
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    该数据集提供了上海市最新的地理信息，格式为GeoJSON，便于与ECharts等工具结合使用以生成地图可视化图表。 上海市GeoJSON数据包包含下辖所有市和区县的数据，更新至2021年1月，适用于ECharts等图表工具。如需获取完整或最新的数据，请关注“chengxuyuandata”。
     
  • 天津市GeoJSON数据（2021年1月更新，适用于ECharts等图表）
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    本资料提供天津市最新的GeoJSON地理信息数据文件，截止至2021年1月，适合用于与地图相关的数据分析和可视化工具如ECharts中进行展示。 天津市的GeoJSON数据包包含了下辖所有市和区县的数据，更新日期为2021年1月。该数据适用于echarts等图表制作，如需获取全部或最新的数据，请关注“chengxuyuandata”。
     
  • 2018年5月更新的安徽省最新GeoJSON数据（适用于ECharts等图表）
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    这段数据是2018年5月发布的安徽省地理信息数据集，采用GeoJSON格式，便于与ECharts等可视化工具结合使用，适合进行地图相关的数据分析和展示。 2018年5月更新的echarts等图表可用的全国省市区县geojson数据包包含安徽省及其下辖所有市和区县的数据。
     
  • 2018年5月更新的新疆省市区县GeoJSON数据（适用于ECharts等图表）
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    这段数据是2018年5月更新的新疆地区详细的省市自治区县级别地理信息，以GeoJSON格式提供，非常适合用于ECharts或其他地图绘制工具中。 2018年5月更新的echarts等图表可用的全国省市区县geojson数据包，包含所有市和区县的数据。如有需要，请联系获取全部或最新版本的数据。
     
  • 江苏省2011-2021年逐月1公里NDVI数据集.zip
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    该数据集包含江苏省从2011年至2021年间逐月的植被指数（NDVI）信息，空间分辨率为1公里。适用于生态学、农林业及气候变化研究等领域。 该植被指数（NDVI）数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列，原始数据集为MOD13A3。MOD13A3的空间分辨率为1km，时间分辨率为月度。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位和裁剪操作后，得到逐月1km的NDVI数据。 引用文献：Didan, K. (2015). MODIS/Terra Vegetation Indices Monthly L3 Global 1km SIN Grid V006, NASA EOSDIS Land Processes DAAC. https://doi.org/10.5067/MODIS/MOD13A3.006 投影坐标系：WGS 1984 UTM分带 时间分辨率：逐月 空间分辨率：1 km 下载数据版权归原作者所有，基于开放数据二次处理加工得到，仅供学习使用，请支持正版！
     
  • 2022年江苏省13市ECharts最新JSON地图
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    本资源提供江苏省13个地级市最新的ECharts JSON格式地图数据，方便用户进行地理信息可视化展示和分析。 2022年我自己调整了用于echarts的江苏省最新13市json地图数据，包括南京、无锡、徐州、常州、苏州、南通、连云港、淮安、盐城、扬州、镇江、泰州和宿迁。