OpenMapTiles
OpenLayers
Mapbox
Leaflet
var map = L.map('map').setView([51.505, -0.09], 13);
L.tileLayer('https://tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png', {
attribution: '© <a href="https://www.openstreetmap.org/copyright">OpenStreetMap</a> contributors'
}).addTo(map);
L.marker([51.5, -0.09]).addTo(map)
.bindPopup('A pretty CSS3 popup.<br> Easily customizable.')
.openPopup();
数据-https://data.maptiler.com/downloads/planet/
OpenStreetMap
OpenStreetMap Data Extracts
瓦片/tile 下载
为何叫瓦片,一般是服务端根据数据生成一张大图,然后切片成一张张小图,一般大小是256x256的图片
https://github.com/CesiumGS/cesium
https://cesium.com/
https://echarts.apache.org/zh/index.html
图表
信息图
地图
关系网络图
数学图形
开发者工具
金融图表
1 何为栅格数据,何为矢量数据
6 WebGIS中地图瓦片在Canvas上的拼接显示原理
11 WebGIS中要素(Feature)的设计
#案例
windyty
流场模拟
nullshcool
流场模拟, github
OpenStreetMap(OSM)
世界上最大的开源地理数据平台, 本页提供整体下载、大规模下载和细节下载三种模式。
MapZen
MapZen提供城市尺度的OSM数据打包下载(提供多种格式),国家等行政区域下载,
Natural Earth Data
Natural Earth Data提供了全球范围内的矢量和影像数据, 矢量数据已经包含了不同尺度的抽吸。Natural Earth Data的最大优势就是数据是开放性的,用户有传播和修改数据的权限
OpenTopography
Open Topography是一个提供高空间分辨率的地形数据和操作工具的门户网站。通过Open Topography,用户可以下载LiDAR数据(主要包括:美国、加拿大、澳大利亚、巴西、海地、墨西哥和波多黎各)。
GeoNames
世界各地的地名集合(800w, 2016.01)
data hub 洛杉矶
大量细节性数据 如 数百年来的洪水记录
NASA Earth Observations (NEO)
NEO专注于提供全球范围内的卫星影像(大气、能源、土地、生活、海洋等50多种不同数据专题)。通过NEO可以查看地球气候和环境状况的每日快照。
USGS
美国地质勘探局(United States Geological Survey,简称USGS),是美国内政部所属的科学研究机构。其官网上提供最新、最全面的全球卫星影像,包括Landsat、Modis等。
SEDAC
NASA旗下的SEDAC提供全球范围内的GIS数据以帮助人们了解人与环境间的相互影响。数据涉及农业、气候、健康、基础设施、土地利用、海洋和沿海、人口、贫困、可持续性、城市和水等15种类型。
CGI
气候、温度、土壤等遥感数据
OpenTreeMap
植物数据
UNEP Environmental Data Explorer
UNEP包含全球范围内500多种不同类型的空间和非空间数据,如淡水、人口、森林、污染排放、气候、灾害、卫生和国内生产总值等。
FAO GeoNetwork
FAO是一个全球地理信息系统数据集,通过它你可以下载到农业、渔业、土地资源相关的GIS数据,同时它提供相关卫星图像数据。
ISCGM Global Map
ISCGM提供的数据种类包括全球土地和森林覆盖数据集。同时一些文化和自然矢量数(边界、排水、交通、人口中心、海拔、土地覆盖、土地利用和植被)也能在这里获取。
高德-geocoding:
根据地址解析出经纬度等地理信息,其中key为用户申请的key,address为地址字符信息
高德-搜索接口:
根据关键词模糊匹配地理信息,city字段为城市的adcode,keywords为关键词,次数多了会被封 需要手动解封。
http://ditu.amap.com/service/poiInfo?query_type=TQUERY&city=xxx&keywords=yyy&pagesize=100&pagenum=1&qii=true&cluster_state=5&need_utd=true&utd_sceneid=1000&div=PC1000&addr_poi_merge=true&is_classify=true
加州硅谷湾区的共享自行车系统 2013-2015年的运营数据
[微软研究院的出租车数据] (http://research.microsoft.com/apps/pubs/?id=152883)