简介Geojson是一个很重要的数据格式，结构清晰，表达简洁，是用于满足空间数据展示。如今，各大地图服务商的jssdk都已经支持geojson的数据格式，例如高德等，更不用说阿里的L7地理数据可视化引擎，可见这种数据格式的重要性。 与ESRI的shapefile相比更加小巧简单，但是表现的数据内容却是一样的，我觉得GeoJson大有取代shapefile的势头。与还不是很成熟的topojson相比，geojson已经兼容很多前端后段的工具，有很多脚本插件。如下： 举个栗子，抗击非典的全国疫情各省份分布图，可以被称之为专题地图，geojson则被广泛应用到各种实时报告页面当中。 结构说明点的数据格式{ "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [125.6, 10.1] }, "properties": { "name": "Dinagat Islands" }}
type指的是数据类型，它是一个feature。它包含几何要素和属性。几何要素包含要素的类型和坐标。属性可以包含各种数据类型。
线的数据格式 { "type": "LineString", "coordinates": [ [100.0, 0.0], [101.0, 1.0] ]}
线状数据由两个以上的点组合而成，在坐标的外面多包上一层中括号，表示json中的数组。 面的数据格式 { "type": "Polygon", "coordinates": [ [ [100.0, 0.0], [101.0, 0.0], [101.0, 1.0], [100.0, 1.0], [100.0, 0.0] ], [ [100.2, 0.2], [100.8, 0.2], [100.8, 0.8], [100.2, 0.8], [100.2, 0.2] ] ] }
由于面状数据可以为镂空多边形，可以支持一个以上的多边形，所以在线状数据的基础上多加一层中括号。 要素组合的数据格式 { "type": "FeatureCollection", "features": [ { "type": "Feature", "geometry": {"type": "Point", "coordinates": [102.0, 0.5]}, "properties": {"prop0": "value0"} }, { "type": "Feature", "geometry": { "type": "LineString", "coordinates": [ [102.0, 0.0], [103.0, 1.0], [104.0, 0.0], [105.0, 1.0] ] }, "properties": { "prop0": "value0", "prop1": 0.0 } }, { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Polygon", "coordinates": [ [ [100.0, 0.0], [101.0, 0.0], [101.0, 1.0], [100.0, 1.0], [100.0, 0.0] ] ] }, "properties": { "prop0": "value0", "prop1": {"this": "that"} } } ] }
不同的数据类型间可以包成一个FeatureCollection，最外层有个type来表示类型，而features指向各个feature数组。有人肯定会疑惑shp中有proj的属性，geojson中可以用crs和bbox来表示投影参数和边界范围，详情参考。 案例这里分享一个小案例。 网友问我，获取大批量线段的起点和终点。
我的第一反应就是并不是用arcpy等api，这方法也可行，但是并不是最简洁的方法。我的解决方法是最直接的: - 通过qgis将shapefile文件转换成geojson
- 用python内置库json去解析获取数据
这样相对来说，虽然多了一个数据转换的过程，但是结合本章内容，geojson是文本，结构简洁，方便解析。数据可以很容易获取且替换。这个小实验作为课余作业。json的解析大概是10行代码左右，熟悉python的高手可能5行代码就搞定，比arcpy大大节省代码。
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