中国官方最新地图下载(付源码 2022版) |
您所在的位置：网站首页 › 中国地图 标准 › 中国官方最新地图下载(付源码 2022版) |
|
前言
我们在进行数据可视化，或者发表文章时候，如果碰绘制中国地图问题，请记住，一定要使用中国标准地图。 但是，平时网上的案例，或者下载的地图，都是缺失台湾或者西藏交界有缺失，这都是丢失国家领土主权的。 中国标准地图的绘制尤为重要，涉及到国家的领土主权。标准的中国地图如图所示;这里的地图来源于中国民政部官网 。请大家在进行案例操作或者可视化展示时候，一定要切记国家的领土主权的完整。使用标准的中国地图。 另外还要一个问题，网络上中国地图资源很多，但是要么收费，要么不标准，这也是今天介绍此次博客的原因，给大家提供一个标准化的连接，即以后的绘图，都是标准的中国地图。避免引起国家的领土主权的问题。 今天就给大家介绍如果下载标准的中国地图数据，包括Shp文件Json文件。 image.png 数据源1-中国民政部官网中国民政部官网【http://xzqh.mca.gov.cn/map】提供了省级与县级两种类型的地图，其审图号为：GS(2022)1873. 已经更新到2022年。 下面是R的获取代码： library(geojsonsf) ## 加载包 library(sf) library(tidyverse) ###################################### # source1 民政部 # link: http://xzqh.mca.gov.cn/map ###################################### ## 1.全国省级 China = st_read(dsn = "http://xzqh.mca.gov.cn/data/quanguo.json", stringsAsFactors=FALSE) st_crs(China) = 4326 # plot ggplot(China)+ geom_sf()+ labs(title="Ministry of Civil of PRC",x="Lon",y="Lat") China Simple feature collection with 156 features and 4 fields Geometry type: POLYGON Dimension: XY Bounding box: xmin: 73.67795 ymin: 3.984257 xmax: 135.2075 ymax: 53.64847 Geodetic CRS: WGS 84 First 10 features: id NAME QUHUADAIMA FillColor 1 710000 daodian 2 440000 daodian 3 710000 daodian 4 710000 daodian注意：我们用的连接是http://xzqh.mca.gov.cn/data/ + quanguo.json image.png 全国县级地图这里我们只需要更改http://xzqh.mca.gov.cn/data/ + quanguo.json ## 1.全国 Chinaxian = st_read(dsn = "http://xzqh.mca.gov.cn/data/xian_quanguo.json", stringsAsFactors=FALSE) # 转至CRS 4326 st_crs(Chinaxian) = 4326 # plot ggplot(Chinaxian)+ geom_sf()+ labs(title="Ministry of Civil of PRC",x="Lon",y="Lat")[图片上传失败...(image-e4d075-1655205520503)] 江苏省地图当然也可以获取某个省市级别的地图，只需要在http://xzqh.mca.gov.cn/data/ + 省市的地址编码.json这里演示江苏省的地图，江苏省的地址编码为320000。 X = st_read(dsn = paste0(API_pre, "320000.json"), stringsAsFactors=FALSE) st_crs(X) = 4326 # plot ggplot(X)+ geom_sf()+ labs(title="Jiangsu",x="Lon",y="Lat")当然，这张地图只看到整块，看不到内部的市的构成需要对X数据进行处理，我们Print(X)可以看到里面的数据了。有FillColor就是省内的市级地图。我们稍微处理一下。 image.png把没有FillColor的去除，然后再添加定值的FillColor颜色。 ## 只要江苏省内 X1=X %>% filter(!FillColor=="") %>% filter(!NAME=="") # plot p2=ggplot(X1)+ geom_sf(fill=FillColor)+ labs(title="Jiangsu",x="Lon",y="Lat") ## 指定颜色 p3=ggplot()+ geom_sf(data = X1, aes(fill = NAME),lwd = 0) + #polygons filled based on the density value scale_fill_manual(values = X1$FillColor)+ theme(text=element_text(size=10,family="STHeitiSC-Light"))+ # show 中文 labs(title="Jiangsu",x="Lon",y="Lat") library(patchwork) (p1+p2) p3 image.png 数据源2-阿里云这里比上述的数据源获取更简单，因为阿里云DATAV GeoAtlas的数据，直接给出连接，我们只需要点击数据，然后复制到R里面即可。 image.png library(sf) CHN = read_sf("https://geo.datav.aliyun.com/areas_v3/bound/100000_full.json") ggplot(CHN)+ geom_sf(fill=NA)+ labs(title="Aliyun DATAV GeoAtlas",x="Lon",y="Lat") 省级或市级数据省级或市级数据也更简单，就只要点击你想要的地区，进去后复制 JSON API，譬如江苏省 https://geo.datav.aliyun.com/areas_v3/bound/320000_full.json，这里面不需要对获取是子数据进行提取。比较方便。 # 江苏 df_map1=read_sf("https://geo.datav.aliyun.com/areas_v3/bound/320000_full.json") ggplot()+ geom_sf(data=df_map1,fill=NA) image.png 数据保存当然我们获取的是Json数据格式，也可转换成我们需要的Shpfile文件。 sf to Shp 当然可以转成其他格式，这里就不再介绍，可以自行Google 。 st_write(df_map1, "Jiangsu.shp") 总结当然，这只是获取正确的中国地图，阿里云的数据源是比较方便的，但是阿里云的地铁数据没有审图号，我们还是用正规的民政部网站提供的数据吧。 另外地图文件获取后，只是基础，为我们的可视化提供便利。还需要进一步对地图进行数据的展示，未完待续。。。 |
今日新闻 |
推荐新闻 |
| CopyRight 2018-2019 办公设备维修网 版权所有 豫ICP备15022753号-3 |