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2025年更新「GIS数据」全国的GeoJSON、shp格式数据下载获取(精确到乡镇街道级)
摘要: 发现个可以免费下载全国 geojson 数据的网站,推荐一下。支持全国、省级、市级、区/县级、街道/乡镇级以及各级的联动数据,支持导入矢量地图渲染框架中使用,例如:D3、Echarts等 geojson 数据下载地址:https://geojson.hxkj.vip 该项目 github 地址:ht
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posted @ 2025-01-21 08:40 HashTang
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2026年11月2日
用 Python 按行政编码提取一条乡镇 GeoJSON 边界
摘要: 用 Python 标准库按行政编码从真实 GeoJSON 中提取乡镇边界,保留属性与几何,并验证匹配及未找到两种结果。
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posted @ 2026-11-02 09:26 HashTang
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2026年10月19日
「GIS数据」省市区县 GeoJSON 行政边界数据下载与使用
摘要: 从省市区县 GeoJSON 业务地图出发,区分有效零、未上报和不适用状态,设计跨月统一色阶,检查比例汇总口径,并用六类样例验收图例、提示与明细。
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posted @ 2026-10-19 00:03 HashTang
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2026年10月10日
给项目交付 GeoJSON 前,我会先做这份地图数据验收清单
摘要: 从地图项目交付场景出发,检查 GeoJSON 的目标层级、面边界、编码关联、坐标与版本,并区分免费省市区县入口和乡镇、村级付费数据。
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posted @ 2026-10-10 23:44 HashTang
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2026年7月21日
2026年7月更新「GIS数据」全国的GeoJSON、shp格式数据下载获取(精确到乡镇街道、村级)
摘要: 发现个可以免费下载全国 geojson 数据的网站,推荐一下。支持全国、省级、市级、区/县级、街道/乡镇级、村级以及各级的联动数据,支持导入矢量地图渲染框架中使用,例如:D3、Echarts等 geojson 数据下载地址:https://geojson.hxkj.vip 该项目 github 地址
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posted @ 2026-07-21 21:20 HashTang
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2026年5月9日
2026年5月更新「GIS数据」全国的GeoJSON、shp格式数据下载获取(精确到乡镇街道、村级)
摘要: 发现个可以免费下载全国 geojson 数据的网站,推荐一下。支持全国、省级、市级、区/县级、街道/乡镇级、村级以及各级的联动数据,支持导入矢量地图渲染框架中使用,例如:D3、Echarts等 geojson 数据下载地址:https://geojson.hxkj.vip 该项目 github 地址
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posted @ 2026-05-09 15:21 HashTang
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2026年3月7日
2026年更新「GIS数据」全国的GeoJSON、shp格式数据下载获取(精确到乡镇街道级)
摘要: 发现个可以免费下载全国 geojson 数据的网站,推荐一下。支持全国、省级、市级、区/县级、街道/乡镇级以及各级的联动数据,支持导入矢量地图渲染框架中使用,例如:D3、Echarts等 geojson 数据下载地址:https://geojson.hxkj.vip 该项目 github 地址:ht
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posted @ 2026-03-07 14:30 HashTang
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2025年11月25日
2025年11月份实时最新获取地图边界数据方法,省市区县街道多级联动【文末附实时geoJson数据下载】
摘要: 动态生成最新行政区划 GeoJSON 数据并结合 ECharts 实现地图下钻功能 在开发基于地图的数据可视化应用时,一个常见的挑战是获取准确且最新的行政区划边界数据(GeoJSON)。许多现有的在线资源可能数据陈旧,无法反映最新的行政区划调整。本文将介绍一种解决方案,通过调用高德开放平台的 API
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posted @ 2025-11-25 21:14 HashTang
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2025年9月9日
2025年9月份实时最新获取地图边界数据方法,省市区县街道多级联动【文末附实时geoJson数据下载】
摘要: 动态生成最新行政区划 GeoJSON 数据并结合 ECharts 实现地图下钻功能 在开发基于地图的数据可视化应用时,一个常见的挑战是获取准确且最新的行政区划边界数据(GeoJSON)。许多现有的在线资源可能数据陈旧,无法反映最新的行政区划调整。本文将介绍一种解决方案,通过调用高德开放平台的 API
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posted @ 2025-09-09 11:24 HashTang
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2025年7月23日
2025年7月份实时最新获取地图边界数据方法,省市区县街道多级联动【文末附实时geoJson数据下载】
摘要: 动态生成最新行政区划 GeoJSON 数据并结合 ECharts 实现地图下钻功能 在开发基于地图的数据可视化应用时,一个常见的挑战是获取准确且最新的行政区划边界数据(GeoJSON)。许多现有的在线资源可能数据陈旧,无法反映最新的行政区划调整。本文将介绍一种解决方案,通过调用高德开放平台的 API
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posted @ 2025-07-23 18:56 HashTang
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