R 获取中国标准官方地图(含官方网站)

介绍

今天,给大家介绍一下,如何利用R语言获取中国地图。有一点大家清楚,网络上很多教程关于R绘制中国地图。
但是中国地图的绘制涉及到国家主权,及以前旧版本地图,西藏领地不全,没有台湾,也没有南海九段线。中国地图最常见的问题有四个:

  • 1 中国台湾部分的缺失;
  • 2 南海与九段线的缺失;
  • 3 西藏交界的中印边界划分有误;
  • 4 新疆与西藏交界的中印边界划分有误;

这里介绍的是标准的中国地图,标准地图依据中国和世界各国国界线画法标准编制而成,可用于新闻宣传用图、书刊报纸插图、广告展示背景图、工艺品设计底图等,也可作为编制公开版地图的参考底图。是需要被官方认证的。以下链接是官方地图来源标准地图国家地理信息公共服务平台天地图

image.png

各位在以后的发表及展示时候,是有强有力的官方来源基础支持。
因为来源的渠道有很多种,这里主要介绍三种方法

获取方式1

这里的数据源是引用微信公众号R-sf包: 中国民政部官网官网中国地图,
中国民政部官网提供了省级与县级两种类型的地图,其审图号为:GS(2018)2512. 我们直接上代码:

library(geojsonsf)
library(sf)
library(ggplot2)
######################################
# source1 民政部
# link: https://mp.weixin.qq.com/s/qj1SRc6D8sgYJYaZzDux6Q
######################################
##  API前缀
API_pre = "http://xzqh.mca.gov.cn/data/"
## 1.全国
China = st_read(dsn = paste0(API_pre, "quanguo.json"), 
                    stringsAsFactors=FALSE) 
st_crs(China) = 4326

# plot
ggplot(China)+
  geom_sf()+
   labs(title="Ministry of Civil of PRC",x="Lon",y="Lat") 
  
## 2.全国县
xian_quanguo = st_read(dsn = paste0(API_pre, "xian_quanguo.json"), 
                           stringsAsFactors=FALSE) 
st_crs(xian_quanguo) = 4326

# save
geo_map = sf_geojson(xian_quanguo,atomise = T)
write(geo_map,"China_xian_MZB.json")
image.png
  • API前缀都是 http://xzqh.mca.gov.cn/data/,
  • 获取全国级地图,则加后缀quanguo.json;
  • 获取全国级地图,则加后缀xian_quanguo.json;
  • 获取部分地区,如某个市的县级地图,则加该行政区域代码,再加.json;
  • 如果要获取市级地图,需要按遍历行政区域代码获取所有市的地图,然后合并县级区域;
  • 全国主要山脉,南海九段线数据,则加后缀quanguo_Line.geojson;

注:县级地图数据不包括香港和澳门特别行政区,市级地图数据不包括台湾省。

获取方式2

数据来源2是基于地图服务公司简数科技
里面包含了数据如何下载,这里的下载简数科技包含九段线的中国省级地图 China.json
点进去以后,这是json文件,里面的内容复制到txt,保存好,改名为Chinamapdata.json。
,当然根据提示,也可下载各个省的地图文件。
注意:这里复制时候?({"title":前面的?(与最后的)都要去除。

image.png

######################################
#source2 简数数据
# http://data.jianshukeji.com/
# remove the ?() in Json file
######################################

China_map = read_sf("ChinaJson/Chinamapdata.json")

ggplot(China_map)+
  geom_sf() +
  labs(title="Jianshu-CRS:3415",x="Lon",y="Lat") ->p1

# 转至CRS 4326
China_map1 = st_transform(China_map,crs = 4326)

ggplot(China_map1)+
  geom_sf() +
  labs(title="Jianshu-CRS:4326",x="Lon",y="Lat") ->p2

geo_map = sf_geojson(China_map1,factors_as_string = FALSE )
write(geo_map,"China_Jianshu.json")

image.png

获取方式3

该数据源是蚂蚁金服 AntV 数据可视化团队推出的基于 WebGL 的开源大规模地理空间数据可视分析的关于环境污染的数据源 L7 地理空间数据可视分析引擎
支持Python开发及可视化。

我们主要是加载其中 中国地图的数据源。面包含的城市有限,目前正在进一步研究中

######################################
#source3 Alipay
######################################
China_map_Ali=read_sf("https://gw.alipayobjects.com/os/rmsportal/JToMOWvicvJOISZFCkEI.json")
China_map_Ali
ggplot(China_map_Ali) +
  geom_sf() +
  labs(title="Ali-CRS:4326",x="Lon",y="Lat") 

image.png

这期主要介绍三种关于中国地图的获取渠道,
当然也有一些R的包,自带中国地图,如果有感兴趣的小伙伴,可以自行探索。
下一期,主要介绍各个包包括中国地图及绘制方法。

当然这里浓重介绍以下,R地图绘制的学习网站,博主是绘制的大佬,他也提供标准地图的数据源。---> RStata 学院

以及关于世界各个国家地图的下载集合HIGHMAPS,当然中国不标准没有台湾。

参考:

  1. https://tidyfriday.cn/
    2.https://mp.weixin.qq.com/s/qj1SRc6D8sgYJYaZzDux6Q
    3.https://code.highcharts.com/mapdata/
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 206,839评论 6 482
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,543评论 2 382
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 153,116评论 0 344
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,371评论 1 279
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,384评论 5 374
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,111评论 1 285
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,416评论 3 400
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,053评论 0 259
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,558评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,007评论 2 325
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,117评论 1 334
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,756评论 4 324
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,324评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,315评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,539评论 1 262
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,578评论 2 355
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,877评论 2 345