Python教程 | 最標準的地圖調用方式

天地圖是國家測繪地理信息局建設的地理信息綜合服務網站,是國家地理信息公共服務平臺的公眾版。與常用的谷歌地圖、騰訊地圖、百度地圖、微軟地圖、必應地圖相比,天地圖有什么不同呢?主要體現在數據的權威性和準確性。天地圖發布的國界線、九段線等是準確無誤的;另外國內只有天地圖影像的坐標是無偏移的,其余地圖的坐標都進行過加密處理。Cartopy是一個基于Python的制圖模塊,其提供了加載在線地圖的功能,那么如何添加調用天地圖服務功能呢?其實前期已有相關的工作,但是由于天地圖服務升級,原先的方法都不再適用,這里給出的是最新的調用方法。

準備工作

網站:天地圖首先需要注冊賬號,然后選擇開發資源→地圖API

進入控制臺,點擊創建新應用,選擇服務器端,這樣可以得到一個密鑰(key)

天地圖地圖服務采用OGC WMTS標準,但是該方法目前沒有試成功,故采用了瓦片地圖(XYZ Tiles)的形式。

添加調用方法

添加以下代碼,注意把代碼中的'your_key'替換成之前得到的key

import cartopy.io.img_tiles as cimgt# 天地圖矢量class TDT_vec(cimgt.GoogleWTS):    def _image_url(self, tile):        x, y, z = tile        key = 'your_key'        url = 'http://t0.tianditu.gov.cn/DataServer?T=vec_w&x=%s&y=%s&l=%s&tk=%s' % (x, y, z, key)        return url# 天地圖遙感class TDT_img(cimgt.GoogleWTS):    def _image_url(self, tile):        x, y, z = tile        key = 'your_key'        url = 'http://t0.tianditu.gov.cn/DataServer?T=img_w&x=%s&y=%s&l=%s&tk=%s' % (x, y, z, key)        return url# 天地圖地形class TDT_ter(cimgt.GoogleWTS):    def _image_url(self, tile):        x, y, z = tile        key = 'your_key'        url = 'http://t0.tianditu.gov.cn/DataServer?T=ter_w&x=%s&y=%s&l=%s&tk=%s' % (x, y, z, key)        return url

調用演示

1、矢量底圖、影像底圖、地形底圖

# 導入模塊import matplotlib.pyplot as pltimport cartopy.crs as ccrsimport cartopy.feature as cfeatfrom cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTERfrom cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter,LatitudeFormatterimport cartopy.io.shapereader as shpreaderimport numpy as npplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False fig = plt.figure(figsize=(18, 12))ax = fig.add_subplot(1, 3, 1, projection=ccrs.PlateCarree())ax.set_extent([118, 122, 28, 32],crs=ccrs.PlateCarree())request = TDT_vec()ax.add_image(request, 9)ax.set_title('天地圖矢量底圖',fontsize=15)gl = ax.gridlines(draw_labels=True, linewidth=1, color='k', alpha=0.5, linestyle='--')gl.xlabels_top = gl.ylabels_right = False gl.xformatter = LONGITUDE_FORMATTER gl.yformatter = LATITUDE_FORMATTERax = fig.add_subplot(1, 3, 2, projection=ccrs.PlateCarree())ax.set_extent([118, 122, 28, 32],crs=ccrs.PlateCarree())request = TDT_img()ax.add_image(request, 9)ax.set_title('天地圖影像底圖',fontsize=15)gl = ax.gridlines(draw_labels=True, linewidth=1, color='k', alpha=0.5, linestyle='--')gl.xlabels_top = gl.ylabels_right = False gl.xformatter = LONGITUDE_FORMATTER gl.yformatter = LATITUDE_FORMATTERax = fig.add_subplot(1, 3, 3, projection=ccrs.PlateCarree())ax.set_extent([118, 122, 28, 32],crs=ccrs.PlateCarree())request = TDT_ter()ax.add_image(request, 9)ax.set_title('天地圖地形底圖',fontsize=15)gl = ax.gridlines(draw_labels=True, linewidth=1, color='k', alpha=0.5, linestyle='--')gl.xlabels_top = gl.ylabels_right = False gl.xformatter = LONGITUDE_FORMATTER gl.yformatter = LATITUDE_FORMATTERplt.show()

2、不同層級的底圖

fig = plt.figure(figsize=(18, 12))for i in range(6,9):    ax = fig.add_subplot(1, 3, i-5, projection=ccrs.PlateCarree())    ax.set_extent([120.4, 122.1, 30.6, 32.1],crs=ccrs.PlateCarree())    request = TDT_img()    ax.add_image(request, i)    ax.set_title('Level='+str(i),fontsize=15)    gl = ax.gridlines(xlocs=np.arange(120.5, 122.5, 0.5),                      ylocs=np.arange(30, 32.5, 0.5),                      draw_labels=True,linewidth = 0.5,color='k',                      alpha=0.5,linestyle='--')    gl.xlabels_top = gl.ylabels_right = Falseplt.show()

參考:

1. https://my.oschina.net/u/4581316/blog/4396806
2. http://bbs.06climate.com/forum.php?mod=viewthread&tid=89165