当前位置: 首页 > news >正文

照片to谷歌地球/奥维地图新增功能:导出 GeoJSON 数据

在地理信息处理领域,数据格式的选择对于数据的存储、传输和可视化至关重要。近期,照片to谷歌地球软件/奥维地图在更新到1.2.1版本时,在原有可以把gps数据导出成excel文件的基础之上,新增了导出 GeoJSON 数据的功能,这让用户能够更灵活地处理和展示照片中的 GPS 信息。下面,我们先来了解一下 GeoJSON 和 Points 这两个重要概念。

什么是 GeoJSON?

GeoJSON 是一种基于 JSON(JavaScript Object Notation)的开放标准格式,用于表示地理空间信息数据。它轻量、易读,并且被广泛支持,许多地理信息系统(GIS)软件、地图库和在线地图服务都支持 GeoJSON 格式。GeoJSON 可以表示点、线、多边形等多种地理空间对象,同时还能为这些对象添加属性信息。

GeoJSON 的优势在于:

  1. 跨平台兼容:几乎所有的 GIS 软件和地图库都支持 GeoJSON 格式。
  2. 易于阅读和编辑:基于文本的格式,人类和机器都能轻松理解。
  3. 支持属性数据:可以为地理空间对象添加额外的描述信息。

什么是 Points?

在 GeoJSON 中,Points(点)是最基本的几何对象之一,用于表示地理空间中的一个特定位置。每个点由一对经纬度坐标组成,在 GeoJSON 中,点的表示格式如下:

{"type": "Feature","geometry": {"type": "Point","coordinates": [经度, 纬度]},"properties": {"name": "地点名称"}
}

照片to谷歌地球/奥维地图如何导出 GeoJSON Points?

照片to谷歌地球/奥维地图软件一直致力于帮助用户将照片中的 GPS 信息可视化到地图上。现在,新增的导出 GeoJSON 功能让用户能够将这些 GPS 信息保存为标准的 GeoJSON 文件,方便在其他地理信息系统中进一步分析和处理。

功能原理

当用户将带有 GPS 信息的照片导入到软件中时,软件会自动识别照片中的 GPS 数据,提取出经纬度信息。然后,软件会将这些经纬度信息转换为 GeoJSON 格式的 Points 对象,并为每个点添加相应的属性信息,如照片文件名、拍摄时间等。

使用步骤

  1. 上传照片:将带有 GPS 信息的照片拖拽到软件指定区域。
  2. 设置参数:根据需要选择地图类型和图标样式。
  3. 导出数据:点击导出成geojson数据旁边的按钮,即可保存包含所有照片 GPS 信息的 GeoJSON 文件。

示例输出

以下是一个由照片to谷歌地球导出的 GeoJSON 文件示例:

{"type": "FeatureCollection","features": [{"type": "Feature","geometry": {"type": "Point","coordinates": [116.404, 39.915]},"properties": {"filename": "IMG_0001.jpg"}},{"type": "Feature","geometry": {"type": "Point","coordinates": [116.414, 39.925]},"properties": {"filename": "IMG_0002.jpg"}}]
}

总结

照片to谷歌地球新增的导出 GeoJSON 功能,为用户提供了一种更灵活、更标准的方式来处理和分享照片中的 GPS 信息。无论是进行地理空间分析,还是在其他地图应用中展示数据,GeoJSON 格式都能满足你的需求。赶快试试这个新功能,挖掘照片中隐藏的地理信息吧!

http://www.dtcms.com/a/290710.html

相关文章:

  • 高级技术【Java】【反射】【注解】【动态代理】
  • c++:父类的析构函数定义为纯虚函数注意事项
  • “专属私有云”或“行业公有云(逻辑隔离的公共云专区)”两种主流部署模式到底有什么区别?政务云不就应该是专属的私有云么?政务云是不是不能混用?
  • 网络编程基础:从 OSI 模型到 TCP/IP 协议族的全面解析
  • 【AI高性能网络解析】第三期:数据快递,海量数据跨广域高效传输技术实践
  • 计算机网络:概述层---计算机网络的组成和功能
  • harbor镜像仓库由原来的v2.11.1版本升级到v2.13.1,数据不丢失
  • Taro 生命周期相关 API 详解
  • HTML整理
  • Lists的分批次操作
  • 安卓第一个项目
  • 信息学奥赛一本通 1576:【例 2】选课 | 洛谷 P2014 [CTSC1997] 选课
  • Netty中CompositeByteBuf的使用
  • 位标志法处理多选字段在数据库中的存储方式 查询效率与扩展性之间的权衡
  • https正向代理 GoProxy
  • 苹果最新系统iOS 17的调试和适配方法 - Xcode 14.3.1 真机调试指南
  • How does Misinformation Affect Large Language ModelBehaviors and Preferences?
  • Spring Boot 集成 RabbitMQ:普通队列、延迟队列与死信队列全解析
  • iOS WebView 调试实战 页面跳转失效与历史记录错乱的排查路径
  • 物流链上的智慧觉醒:Deepoc具身智能如何重塑搬运机器人的“空间思维”
  • 达梦数据库JSON_TABLE使用说明
  • grpc: debug: GRPC_TRACE
  • ESP32开发——基于idf框架使用NVS操作存储设备读写
  • 家庭服务具身智能机器人体系架构
  • 一次 POI 版本升级踩坑记录
  • lesson20:Python函数的标注
  • docker nginx 部署前端踩坑记录
  • WinUI3开发_Frame用法
  • MYSQL:数据库约束
  • 【PTA数据结构 | C语言版】拓扑排序