瓦片数据是将矢量或影像数据进行预处理，采用高效的缓存机制（如金字塔）形成的缓存图片集，采用“级、行、列”方式进行组织，可在网页中快速加载。因此，瓦片地图加载是根据客户端请求的地图范围和级别，通过计算行列号获取对应级别下网格的瓦片（即服务器预裁剪的图片），由这些瓦片集在客户端形成一张地图。
瓦片是互联网地图webGIS组织地图数据的一种方式，最近的一个项目需要获取一定区域内的百度地图瓦片；ArcGIS的一个插件ArcBruTile支持很多地图源（如OSM、Bing）的瓦片获取，但是没有百度地图的，Github上的一些项目（如pyMap）也不支持百度瓦片的下载，
2018-10-19 by Liuqingwen | Tags: Godot | Hits
自定义栅格图层 是指用户可以通过特定软件，将自定义的图像按照上文所述的方式切割为瓦片，并生成图片，然后按照瓦片坐标拼接形成地图的图层。常用于手绘地图、卫星图、地形图等。
cesiumjs中可定制多种图层，可以使用互联网上很多地图提供商的图层数据，也可以使用自己的地图数据。Cesium支持多种标准化格式的GIS瓦片服务，可以把栅格图层绘制到地球的表面——cesiumjs的地图图层本质上是一些瓦片数据，这些图层的亮度、对比度、色相均可以动态调整。
2018-10-22 by Liuqingwen | Tags: Godot | Hits
TMS(Tile Map Service) 是 OSGeo (开源地理基金会) 提出的一种地图瓦片服务。额外补充一句，WMTS、WMS、WFS这些是 OGC（开放地理空间信息联盟）提出的。
geobuilding图像配准工具推出后，受到了不少关注。图像配准得到图像4点坐标，可以使用global mapper导出为瓦片。非常适合手绘彩图等转电子地图瓦片。
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读者可以参照文后的链接了解瓦片地图的原理，这里不再重复。简单地说，瓦片地图就是将地图根据缩放层级进行分割，例如缩放层级为3，就表明将地图分为2的3次方行和2的3次方列。知道目标位置的瓦片坐标，就可以获得相应位置的地图数据。
随着Web技术的不断发展，WebMap的功能和应用也越来越丰富和多样化，地图不再仅仅是2D的显示，更多需要3D的显示效果和交互。这个时候就需要地图数据不能以图片方式出现了。
各地图的瓦片坐标系定义、转换原理和转换公式可以参见博文：国内主要地图瓦片坐标系定义及计算原理[2]
说到地图，大家一定很熟悉，平时应该都使用过百度地图、地图、腾讯地图等，如果涉及到地图相关的开发需求，也有很多选择，比如前面的几个地图都会提供一套js API，此外也有一些开源地图框架可以使用，比如OpenLayers、Leaflet等。
物流公司做大之后，都会开始考虑网点、运输线路、配送线路的优化问题，甚至大的仓储、分拨中心会考虑场内调度优化，这里就不得不思考如何构建一副适合自己业务的，定制化的地图。
全球的电子地图要展示在用户的浏览器上，那体量就太大了，在大比例尺下，可能全球用一张图片就可以看到，在小比例尺下，用一张图片就无法显示了，在web地图之前都是软件如Arcgis等来显示地图的。互联网的出现就出现了web地图的解决方案：通过把地图生成图片的方式来在web端显示地图图片。
#前端开发# #交通可视化# #Geoline# 简介：智慧城市对于我们并不陌生，目前已经有600多个城市平台智慧化，拥有空、天、地一体化的基础网络部署，针对城市交通物理实体对象的仿真模拟也有了长足发
由于要在内网开发地图项目，不能访问在线的地图服务了，就想把地图瓦片下载下来，网上找了一些下载器都是需要注册及收费的，否则下载到的图都是打水印的，如下：
在Cesium中，加载影像图层主要通过ImageryLayer、ImageryProvider和ImageryLayerCollection三个类来实现；首先我们先来认识下这三个类
Google地图采用的是Web墨卡托投影（如下图），为了方便忽略了两极变形较大的地区，把世界地图做成了一个边长等于赤道周长的正方形（赤道半径为6378137米），原点在正方形中心，即经纬度为（0,0）处。Web墨卡托投影的X，Y坐标取值范围为：[-20037508.3427892,20037508.3427892]，对应的经度取值范围为[-180,180]，对应的纬度范围则为[-85.05112877980659，85.05112877980659]。具体投影解释请参考墨卡托投影：
目前工作中有不少涉及到地图的项目，我参加了几次技术评审，前端伙伴们在 WebGIS 方面的知识储备稍有不足，这次分享的主要目的是科普一些在前端领域比较常用的 WebGIS 知识。另外，我之前的工作中积攒了一些从零开始搭建 WebGL 地图引擎的微薄经验，虽然最终遗憾没有上线，但在其中学到的一些WebGL知识还是值得分享一下。WebGL 可以说是前端可视化技术领域难度最大的一项图形编程技术，所以今天就结合 WebGIS 这个话题顺带分享一些 WebGL 的相关知识，不会太深入，很细节的技术点在后续文章里再讲解。
GeoPandas是一个Python开源项目，旨在提供丰富而简单的地理空间数据处理接口。 GeoPandas扩展了Pandas的数据类型，并使用matplotlib进行绘图。GeoPandas官方仓库地址为：GeoPandas。 GeoPandas的官方文档地址为：GeoPandas-doc。 本文主要参考GeoPandas Examples Gallery。 GeoPandas的基础使用见Python绘制数据地图1-GeoPandas入门指北。 GeoPandas的可视化入门见Python绘制数据地图2-GeoPandas地图可视化。
在腾讯地图上发一张自定义的手绘地图，由于手绘地图像素都比较高，加载一整张图速度极慢。将手绘地图按照地图的瓦片规则切片分开加载。
网上其实有很多各种各样的离线地图下载器，大部分都是要收费的，免费的要么是限制了下载的瓦片数量或者级别，要么是下载的瓦片图打上了水印，看起来很难看，由于经常需要用到离线地图，摆脱这个限制，特意花了点时间重新研究了瓦片地图的原理，做了个离线地图下载器，其实瓦片地图下载没有那么复杂，其实就是从开放的几个服务器地址组建要请求的瓦片地图的地址，发送请求以后会自动将图片返回给你，你只需要拿到图片数据保存成图片即可。
使用Arcgis API时，如果我们要使用地图下载器下载的切片来作为图层服务，可以使用WMTSLayer。
然而tableau只要联机就可以自动加载openstreetmap的地图，这对于国内用户而言还是不太方便，同时虽然它也提供了对WMS，MAPBOX等服务的地图加载，然而这两种方式相对还是不方便。
随着互联网在各行各业的影响不断深入，数据规模越来越大，各企业也越来越重视数据的价值。作为一家专业的数据智能公司，个推从消息推送服务起家，经过多年的持续耕耘，积累沉淀了海量数据，在数据可视化领域也开展了深入的探索和实践。
上一篇文章中我们获取了当前位置所处的地图瓦片并表示，本文介绍获取更多的瓦片数据并进行拼接的方法。
从本节开始，我会陆陆续续的更新有关OL3的相关文章——OpenLayers3基础教程，欢迎大家关注我的博客，同时也希望我的博客能够给大家带来一点帮助。
使用 Vite 初始化项目并安装 ol ，更详细做法可以查看 『Vite + Vue3 + OpenLayers 起步』
Tiled 地图编辑器是一种用于通用目的的编辑器，可以用来创建2D和2.5D的地图。特点是比较好用，风格类似mini版的Photoshop Tiled 地图编辑器是一种用于通用目的的编辑器，可以用来创建2D和2.5D的地图。特点是比较好用，风格类似mini版的Photoshop。它可以用于制作多种类型的游戏引擎需要，而且支持使用插件读写map、增加用于引擎的map格式。最重要的开源，且有中文版! 瓦片地图编辑器Tiled Map Editor制作并保存为TMX格式的地图。只有瓦片是不够的。将瓦片组织成一张大
❝本文示例文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞
国庆期间，抽空给大家分享在geopandas中叠加各种在线瓦片底图的方法，来制作出更多样式的地图作品。话不多说，我们直接进入正题。
前端固有的编程思维是单线程，比如JavaScript语言的单线程、浏览器JS线程与UI线程互斥等等，Web Woker是HTML5新增的能力，为前端带来多线程能力。这篇文章简单记录一下搜狗地图WebGL引擎（下文简称WebGL引擎）使用Web Worker的一些实践方案，虽然这个项目最终夭折并且我也从搜狗离职了，但在开发WebGL引擎过程中的一些心得和实践还是值得写一写的。
利用leaflet地图框架，将bing卫星地图载入，再利用pm功能，框选范围，js通过bing地图算法，得到坐标，进行瓦片图循环下载。本地再进行拼图。
本文案例使用 Vite 搭建项目，在 Vue 3 的基础上使用 OpenLayers 。
前言 在上一篇文章中我讲了如何直接将Geotiff文件发布为TMS服务，在其中只讲了单幅Geotiff的操作，其实单幅这种量级的数据对Geotrellis来说就是杀鸡焉用牛刀，Geotrellis针对的是大数据量的操作。在进行完单幅Geotiff的操作后，就去出差了一周，这一周也没闲着，稍有空隙便在思索这个问题，并抽空写那么两行，回来一调试果然可以，于是就有了本文。下面我来介绍如何对大量Geotiff实时进行TMS服务化操作。 一、总体效果 上次使用的是北京首都国际机场影像数据，这次我又下载了部分北京市区影
针对普通客户端浏览和分析大数据困难的问题, 结合 Spark 和 LOD 技术, 以热图为例提出一种面向大数据可视化技术框架. 首先利用 Spark 平台分层并以瓦片为单位并行计算, 然后将结果分布式存储在 HDFS 上, 最后通过web 服务器应用Ajax技术结合地理信息提供各种时空分析服务.文中重点解决了数据点位置和地图之间的映射, 以及由于并行计算导致的热图瓦片之间边缘偏差这2个问题.实验结果表明,该方法将数据交互操作与数据绘制和计算任务分离, 为浏览器端大数据可视化提供了一个新的思路.
遥感图像往往尺寸较大，无法用默认的图像浏览器加载。 GDAL是空间数据处理的开源包，支持多种数据格式的读写。 遥感图像是一种带大地坐标的栅格数据，因此，可以借用GDAL对遥感图像进行读写，本文就来记录一些相关操作。
前言 传统上我们需要先将Tiff中存储的影像等数据先切割成瓦片，而后再对外提供服务。这样的好处是服务器响应快，典型的用空间来换时间的操作。然而这样造成的问题是空间的巨大浪费，一般情况下均需要存储1-18级左右的瓦片数据。我一直在思考有没有办法不存储瓦片而直接发布TMS服务，当然这样响应速度肯定是要受一点影响，但是基于Geotrellis的分布式计算对这一点提供了巨大帮助，大大缩短了瓦片临时切割（存储于内存中）所用的时间。而且这样不仅仅是节省了存储空间的问题，何况我们有时可能只是为了查看数据情况（大量的Tif
首先，本文实现的结果图给大家展现一下： 放大的样子： 颜色是通过属性中某个字段值来分级的，可以自定义。 上面功能是用ArcGIS切片好数据，在Geoserver 中发布，并用google地图作为底图展
WMTS地图服务每一层级的分辨率是多少？关于这个问题以前推算过，但总是忘记了。网上查询又是一堆废话，现在把这个问题记录如下。
地图数据以海量著称，传统的做法是建立空间索引，优化查询等，这些并没有解决如何有效的组织地图数据，提高地图访问效率的问题。用GeoServer可以在用户之间迅速共享空间地理信息。
前言 本文所涉及技术与Geotrellis并无太大关系，仅是矢量瓦片前端渲染和加载技术，但是其实我这是在为Geotrellis的矢量瓦片做铺垫。很多人可能会说，Geotrellis为什么要搞矢量瓦片，这不就是前端展示吗。其实不然，首先Geotrellis可以用分布式技术进行快速矢量瓦片切割，当然这不是主要的，因为单台服务器基本也能很快处理矢量瓦片的切割，重要的是Geotrellis可以使用矢量瓦片进行空间计算，这样可以矢栅一体化，矢量瓦片和栅格瓦片同时进行计算，这个东西就厉害了，将大大的提高空间数据分析的可
“想实现一个微信发送位置这个看似简单的场景，开发起来好像还挺复杂？” “之前没用过地图SDK，但是上线时间紧迫，如何快速搞定地图功能？” “对地图能力不太了解，不知道一些功能实际效果如何，应用在那哪些场景？” 相信很多开发者在实现地图场景时都会遇到上述问题。为了降低开发者对地图SDK的学习成本，帮助开发者快速掌握技术要点，腾讯位置服务最近上线了地图SDK示例中心。 示例种类丰富多样。首期发布安卓和iOS两端各10多种示例，覆盖大部分常见地图开发场景。 示例效果一目了然。每个示例都配有视频展示，让
前言 最近折腾了一下三维地球，本文简单为大家介绍一款开源的三维地球软件——Cesium，以及如何快速上手Cesium。当然三维地球重要的肯定不是数据显示，这只是数据可视化的一小部分，重要的应该是背后的数据生成及处理等。本文先为大家介绍这简单的部分。 一、 Cesium简介 Github地址：https://github.com/AnalyticalGraphicsInc/cesium。官方介绍如下： An open-source JavaScript library for world-class 3D
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