image - 如何使用免费工具将 ESRI 或 MapInfo GIS 数据转换为图像？

Question

已关闭。此问题不符合 Stack Overflow guidelines 。目前不接受答案。

---

已关闭 8 年前。

• 我们不允许提出寻求书籍、工具、软件库等推荐的问题。您可以编辑问题，以便用事实和引文来回答。
• 此问题似乎与 a specific programming problem, a software algorithm, or software tools primarily used by programmers 无关。如果您认为这个问题与 another Stack Exchange site 上的主题有关，您可以发表评论来解释问题可以在哪里得到解答。

Improve this question

澳大利亚选举委员会免费提供澳大利亚选举边界的 ESRI 和 MapInfo GIS 图层 download 。我想使用免费工具将此数据转换为缩略图多边形图像。

Answer 1

我假设您想要为每个选民提供单独的图像？如果是这样，我将使用 python 采取以下方法:

使用 GDAL/OGR 读取几何图形:

安装GDAL/OGR tools和他们的python bindings 。下载选举边界的 ESRI shapefile。确保您可以使用 OGR 读取多边形几何图形:

import sys
import ogr

ds = ogr.Open( "/path/to/boundary/file.shp" )
if ds is None:
    print "Open failed.\n"
    sys.exit( 1 )

lyr = ds.GetLayer(0)

lyr.ResetReading()

feat = lyr.GetNextFeature()
while feat is not None:
    geom = feat.GetGeometryRef()
    if geom is None or geom.GetGeometryType() != ogr.wkbPolygon:
        print "no poly geometry\n"

    feat = lyr.GetNextFeature()

ds.Destroy()

通过 shapely、descartes 使用 matplotlib 输出几何图形

安装matplotlib , shapely和 descartes 。修改上面的脚本，通过 shapely 和 descartes 将每个多边形加载到 matplob 中:

import sys
import ogr
from shapely.wkb import loads
from descartes import PolygonPatch
from matplotlib import pyplot


ds = ogr.Open( "/path/to/boundary/file.shp" )
if ds is None:
    print "Open failed.\n"
    sys.exit( 1 )

lyr = ds.GetLayer(0)

lyr.ResetReading()

feat = lyr.GetNextFeature()
while feat is not None:
    geom = feat.GetGeometryRef()
    if geom is None or geom.GetGeometryType() != ogr.wkbPolygon:
        print "no poly geometry\n"
    else:
      # create matplotlib figure:
      fig = pyplot.figure(1, figsize = [10,10], dpi = 300)   #create 10x10 figure
      ax = fig.addsubplot(111)    #Add the map frame (single plot)

      # add polygon:
      patch = PolygonPatch(loads(feature.GetGeometryRef().ExportToWkb()), plus colour and line considerations)
      ax.addpatch(patch)   # simply add the patch to the subplot

      # set plot vars
      ax.set_xlim(get xmin and xmax values from data)
      ax.set_ylim(get ymin and ymax values from data)
      ax.set_aspect(1)

      # save as image
      pyplot.savefig('somefile.png', some arguments you like)¶

    feat = lyr.GetNextFeature()

ds.Destroy()

显然，您需要对此进行一些修复，以使其按照您想要的方式绘制，但一般方法应该是合理的。